本文轉(zhuǎn)載自公眾號“讀芯術(shù)”(ID：AI_Discovery)。

別再看沒完沒了地看油管上的貓咪視頻!是時候利用它“武裝”自己的大腦了。這5個油管博主，筆者強烈安利，讓他們帶你去了解如何有效地規(guī)劃數(shù)據(jù)科學(xué)事業(yè)，或者在等待損失收斂的同時，學(xué)習(xí)如何增強對人類思想和意識起源的直覺吧。

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1. 萊克斯·弗里德曼

萊克斯·弗里德曼的油管頻道可以說是迄今為止機器學(xué)習(xí)從業(yè)者最具洞察力的頻道。這個頻道的視頻內(nèi)容是萊克斯·弗里德曼本人與電腦運算、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能等領(lǐng)域的先驅(qū)或頂尖研究人員進行的簡單對話。

推薦這個頻道的主要原因是，萊克斯·弗里德曼曾與機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先驅(qū)進行過交流。大多數(shù)深度學(xué)習(xí)從業(yè)者多多少少會熟悉一些下列的深度學(xué)習(xí)先驅(qū)。

• 伊恩·古德費洛(生成對抗網(wǎng)絡(luò)發(fā)明人)，
• 伊利亞·薩斯特凱弗(AlexNet的共同發(fā)明人)
• 楊立昆(深度學(xué)習(xí)先驅(qū))
• 約書亞·本吉奧(深度學(xué)習(xí)先驅(qū))

除了萊克斯頻道上與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的視頻，我最喜歡的視頻就是他與約沙·巴赫的對話，十分引人入勝。約沙能夠快速巧妙地回答圍繞意識、人類思想和宇宙所提出的問題。不要猶豫，去尋找這個頻道有約4500萬瀏覽量的原因吧!

2. 肯恩·杰

他是最有趣的數(shù)據(jù)科學(xué)油管人物之一，有五年數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域工作經(jīng)驗。

大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家可能已經(jīng)很熟悉肯恩·杰了，也許你看過他簡歷和作品集中的一個視頻，也許你看過他的“從零開始的數(shù)據(jù)科學(xué)項目”系列視頻。我訂閱了肯恩·杰的視頻，因為他采訪的是數(shù)據(jù)科學(xué)家和機器學(xué)習(xí)從業(yè)者。這些訪談提供了嘉賓在數(shù)據(jù)科學(xué)和相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)和經(jīng)驗。

我從本頻道的幾位訪談嘉賓那里獲得了豐富的信息，了解如何在人工智能領(lǐng)域內(nèi)進行職業(yè)生涯規(guī)劃。如果你是一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，以下是你應(yīng)該訂閱這個頻道的理由：

• 有關(guān)數(shù)據(jù)科學(xué)家的視頻采訪，信息豐富，適用于科技巨頭公司。
• 對阿布舍克·塔庫爾的采訪卓有見地，他是數(shù)據(jù)科學(xué)界的一位知名人士，四次獲得Kaggle特級大師稱號。
• 有大量數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者會涉及到的內(nèi)容。肯恩有視頻介紹如何有效地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)、處理冒名頂替綜合癥、以及你應(yīng)該從事哪些項目才能被雇傭。
• 等待機器學(xué)習(xí)模型完成訓(xùn)練時，你可以觀看五分鐘短視頻。

3. 亞尼克·基爾徹

亞尼克·基爾徹的頻道出色地解讀了有關(guān)最新機器學(xué)習(xí)技術(shù)的研究論文。下面是這幾期展示了亞尼克在解釋研究論文時所采用的直觀和直截了當?shù)姆椒ā?/p>

• OpenAI的GPT-3研究論文解讀
• 介紹變壓器網(wǎng)絡(luò)的論文解讀
• 機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典研究論文視頻系列

并不是所有的機器學(xué)習(xí)實踐者都有以前的碩士或博士經(jīng)驗，這些經(jīng)驗使他們具備閱讀和理解研究論文所需的開發(fā)技能。大量的數(shù)據(jù)科學(xué)家和機器學(xué)習(xí)工程師是自學(xué)成才的，不具備有效分析研究論文所需的學(xué)術(shù)紀律。

這就是為什么亞尼克頻道是我最喜歡的5個油管頻道之一，我將向數(shù)據(jù)科學(xué)家和機器學(xué)習(xí)從業(yè)者推薦獲取傳統(tǒng)和現(xiàn)代機器學(xué)習(xí)模型和技術(shù)的深度技術(shù)信息。

4. 喬丹·哈羅德

喬丹·哈羅德是麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)的畢業(yè)生，他制作人工智能相關(guān)主題的視頻內(nèi)容。在喬丹的頻道上，你可以找到大量視頻解釋基于AI技術(shù)直接應(yīng)用于解決現(xiàn)實世界的問題。

喬丹頻道上的視頻大多簡明扼要，不到10分鐘。然而，它們包含了很多相關(guān)和最新的信息，大多數(shù)機器學(xué)習(xí)從業(yè)者都能從中受益。

喬丹的視頻從技術(shù)角度探索了有高興趣價值的話題，比如AI如何用于預(yù)測新冠病毒，或者AI解決方案內(nèi)部的種族偏見。

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圖源：unsplash

5. 3Blue1Brown

這頻道的創(chuàng)作者是格蘭特·桑德森，他的視頻內(nèi)容爆贊。對于那些對頻道背后的面孔和個性感到好奇的人來說，可以看看萊克斯·弗里德曼對格蘭特的兩次訪談。熟悉3Blue1Brown的人會同意我的說法，他用15-20分鐘的短視頻教授大學(xué)講師要花上幾個小時的課程。

這個頻道教會了我機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識，使數(shù)學(xué)變得簡單。在機器學(xué)習(xí)中，了解諸如線性代數(shù)、微積分和偏微分之類的主題是至關(guān)重要的。在研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成部分是至關(guān)重要的。理解反向傳播，梯度下降和一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等概念也是至關(guān)重要的。

油管上的數(shù)據(jù)科學(xué)/機器學(xué)習(xí)油管博主有太多太多，你可以好好規(guī)劃自己的學(xué)習(xí)觀看列表了。