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自学DL的话，定的以刷Kaggle为目标，是不是走错路了？

机器学习
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fentoyal | 只看该作者 |倒序浏览
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在从0开始 学Deep Learning，但是没个目标，也不知道是想做图像声音还是别的啥，目前就是因为想学DL而学DL，而不是想做成XXX而学DL，感觉这样很有问题。
所以现在想把目标定成学到有能力刷Kaggle。但这个目标会不会走歪了？我不是很想做DS,更想学习AI。

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ivanyang 2018-1-28 04:09:58 | 只看该作者
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讲道理你不懂DL，也不懂AI，也不懂DS，也不懂kaggle...
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jxu7 2018-1-28 05:23:04 | 只看该作者
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觉得先上课吧。斯坦福神课cs231n，有hands-on，有理论（但是不多）。如果想深入的话还是建议学基础的机器学习的课程。然后再搞kaggle。
Coderust: Hacking the Coding Interview
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 楼主| fentoyal 2018-1-28 10:22:23 | 只看该作者
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本帖最后由 fentoyal 于 2018-1-28 10:28 编辑
ivanyang 发表于 2018-1-28 04:09
讲道理你不懂DL，也不懂AI，也不懂DS，也不懂kaggle...

确实不懂啊。明示下？
以有能力做Kaggle为目标，这么学AI是正路吧？其实你这么一说，我觉着我问题应该这么问：
是不是说，现在的技术潮流下（不说传统方法），ML = DS = Kaggle？比如有没有较大的区域，DS并不用ML，那这种情况，我只想学ML，而不想涉猎那些不用ML的DS。Kaggle同理。
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 楼主| fentoyal 2018-1-28 10:31:24 | 只看该作者
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jxu7 发表于 2018-1-28 05:23
觉得先上课吧。斯坦福神课cs231n，有hands-on，有理论（但是不多）。如果想深入的话还是建议学基础的机器学 ...

现在Kaggle都是拿ML搞的么？还是要很多别的领域知识？不太想涉猎过多不感兴趣的领域（比如数理统计。。当然基础的知识没问题）
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