学机器算法从哪里开始

应用型的话直接问ai开搞就行，要想完整的学，b站有个博主叫李沐，以前跟他学的。

除非你真的学习能力很强，不然不要试图从头从基础学，根据具体任务，反过来学，比如你提到的图像识别，那就去看yolo和image caption之类的教程和开源库

ai入门我永远推荐李沐老师的《动手学深度学习》。跟着写写代码跑一跑代码基本上就入门了。这个是慢但是扎实。想速成就快速从项目开始学习。

我记得有什么西瓜书啥的,动手学深度学习

李沐

李沐动手学深度学习, 英文版有colab, 用colab学非常快, colab闲置算力卡还能用来跑demo 国外很多算法也会分发colab拿来就能直接用. UI技术栈就是gradio也是0难度 配合colab可以直接公网分发demo.

一定要用colab学是最快的, 环境都不需要任何配置.

然后后续可以看下huggingface huggingface有大量开源可商用或者开源非商业授权模型可以试用,也包括一些ai课程. 这一步有些就不能白嫖colab, 有些需要配置环境从colab拉取模型之类的自己来配置环境, 从这里开始实践一些工程内容, 包括huggingface也有外租算力可以看下怎么用.(zerogpu). 这一步的经验集成到实际项目是很有用的

都做完后就是拼积木了

是这个吗佬

嗯，然后有免费的网页互动版，好好用起来。

好的感谢佬回复,colab我刚看了确实不错,学李沐老师的课程前需要学什么前置技术吗, python和pythoch吗

建议你学个蛋，都用ai了，你看下基础文档得了

让ai整自研模型这些有点难搞的

老板让研究下机器学习,后面让做自研数据分析模型/图像识别

老板让研究下机器学习,后面让做自研数据分析模型/图像识别

这个ai应该是可以做的，你可以让ai帮你分析下如何实现，给出个方案。

动手学深度学习基本上是1+1=2都会教你

以前学习语言也都是学语法为主,能读熟就行,

今年以后不太可能手撕代码了,没必要那样死学. 直接冲刺熟悉下这些ML概念就行

比如

数据集: 清洗数据 预处理数据 数据增强 打标签(有需求的话)

训练与测试框架: 分flod 分训练集验证集测试集