我對機器學習關注已久，作業之余自學也已經多年了， 回想起來自學的路程頗為艱難：1、入門較難，理論基礎頗深，要從多年以前學過的高數入手；2、學習資料龐雜，往往是從網上收集資訊，或者看到某某書籍機器學習領域排行top N 就去翻閱；學習途徑無法明確, 從機器學習到深度學習再到視頻處理或者語意分析，哪個分支會和未來的實際作業產生聯系，比較茫然不得而知；3、練習成本高，除了在個人電腦上做過一些簡單實驗，比如預測一下波士頓房價或者泰坦尼克號上哪種乘客更容易幸存， 暫時不知道如何將真正的應用部署到服務器應用到實際應用中；至于如何優化演算法，提出自己的創新也根本就是個遙不可及的目標。
直到不久前偶然機會加入了飛槳深度學習學院的“百度架構師手把手帶你零基礎實踐深度學習”，接觸到了百度AIStudio平臺, 有一種煥然一新的感覺，首先是有些吃驚， 因為這個平臺不僅僅是教學，作業的平臺，還提供了各種預訓練的模型，以及部署功能，涵蓋了以前接觸過的所有方面；再看課程內容，相比我之前學習的視頻以及書籍，飛槳的課程要詳盡的多， 以”使用Python語言和Numpy庫來構建神經網路模型”為例， 課程中對反向傳播從一個資料樣本解釋起， 然后是兩個樣本， 三個樣本， 最后是多個樣本，徹底掃清我之前學習對這個知識點的不解之處；再以YoloV3為例， 課程在解釋理論的同時還用python 詳盡地實作了YoloV3的方法。總體而言， 這次的基礎課程從線性回歸到線性分類到神經網路分類再到目標檢測，短短十幾天課程幫我梳理過去這么多年積攢的零零散散的知識點，識訓頗豐。。。
機器學習之路著實太過艱辛，但是經過這次的課程， 我找到新的起點與途徑，感謝百度為廣大機器學習愛好者提供了飛槳深度學習平臺這樣好的一個機會，這種源于產業實踐的開源深度學習平臺致力于讓深度學習技術的創新與應用更簡單，必將為我國培養出更多的、更專業的AI研究和實用人才。
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