本文概述了全球多个与机器学习和人工智能相关的在线论坛、社区和平台,包括Reddit的MachineLearningSubreddit、GitHub、DataScienceCentral、Kaggle等,展示了数据科学和AI领域的交流和学习资源丰富多样。 摘要由CSDN通过智能技术生成
网站名 网址链接
Reddit 的 Machine Learning Subreddit https://www.reddit.com/r/MachineLearning/
GitHub 论坛 https://github.community/c/code-to-cloud/37
Data Science Central 论坛 https://www.datasciencecentral.com/forum
Data Science Stack Exchange https://datascience.stackexchange.com/
Kaggle 论坛 https://www.kaggle.com/
Analytics Vidhya 论坛 https://discuss.analyticsvidhya.com/
Towards Data Science 论坛 https://towardsdatascience.com/
Distill 论坛 https://distill.pub/
DeepAI 论坛 https://deepai.org/forum
ML.NET 论坛 https://forums.dotnetfoundation.org/c/ml-net
KDnuggets 论坛 https://www.kdnuggets.com/forums/index.php
Machine Learning subreddit https://www.reddit.com/r/MLQuestions
Stack Overflow AI 标签 https://stackoverflow.com/questions/tagged/artificial-intelligence
LinkedIn AI & Machine Learning 论坛 https://www.linkedin.com/groups/3933835/
Machine Learning Mastery 论坛 https://community.machinelearningmastery.com/
The AI Forum https://forum.aiforum.io/
Artificial Intelligence Forum https://artificialintelligenceforum.org/
ResearchGate 论坛 https://www.researchgate.net/topic/Artificial-Intelligenc e
Quora 的 AI & Machine Learning 话题 https://www.quora.com/topic/Artificial-Intelligence
DataCamp 论坛 https://www.datacamp.com/community
Python Machine Learning Pro 论坛 https://www.pythonmachinelearning.pro/forums/
Machine Learning subreddit https://www.reddit.com/r/MLQuestions
AI 开发者社区 https://ai-developers.net/
Google AI 论坛 https://ai.google/community
The AI Forum https://forum.aiforum.io/
Reddit 的 Artificial Intelligence Subreddi https://www.reddit.com/r/artificial/
论坛机器学习与深度学习 https://www.mlhub123.com/
Facebook 的 Machine Learning 社区 https://www.facebook.com/groups/DeepNetGroup/
AI 开发者社区 https://ai-developers.net/
Data Science Central 论坛 https://www.datasciencecentral.com/forum
CSDN论坛 https://bbs.csdn.net/forums/AI
知乎 https://www.zhihu.com/topic/19552832/hot
博客园论坛 https://www.cnblogs.com/ml-qinyu/category/1287994.html
51CTO论坛 https://bbs.51cto.com/list-837-1.html
中国人工智能论坛 https://www.chinaai.org/
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1、大牛Jason Brownlee : https://machinelearningmastery.com/blog/ 2、AI趋势: https://www.aitrends.com/ 3、OPENAI https://openai.com/blog/ 4、Chatbot https://chatbotslife.com/ 5、麻省理工学院新闻: http://news.mit.edu/to...
1. 数学基础: 机器学习 涉及到很多数学知识,例如线性代数、微积分和概率论,对于不擅长数学的人来说可能会有一定的难度。 2. 编程能力: 机器学习 需要运用编程语言进行实现,因此需要掌握一定的编程能力。 3. 大量的数据: 机器学习 需要大量的数据进行训练,因此数据的准备和获取是一个重要的挑战。 4. 模型选择: 机器学习 有很多不同的模型可以选择,选择合适的模型是一个挑战。 5. 超参数调整: 训练 机器学习 模型需要调整超参数,找到最佳超参数需要大量的实验和试错。 6. 可解释性: 机器学习 模型的决策可能不易理解,因此可解释性是一个挑战。 7. 避免过拟合: 训练的模型有可能过于适应训练数据,从而导致在新数据上的效果不佳,避免过拟合是一个挑战。 总体而言,学习 机器学习 是一项全面的技能,需要对数学、编程、数据处理和