大数据文摘作品
作者：魏子敏
“一些技术类的AI课程会给你一个锤子，而这本书会告诉你，如何使用机器学习这把锤子。”
国内清明假期第一天，也是美国很多高校春季学期的第一周，闲不住的吴恩达老师从斯坦福大学给广大机器学习的学习者，特别是AI团队领导者带来了一个不大不小的利好：一本关于机器学习战略思维的新书。
如果你是一位AI团队的技术领导者，你或许常苦于如何制定一个靠谱的AI决策：比如如何确定最有前途的人工智能方向，如何诊断机器学习系统中的错误。
这些决策一方面对公司和团队发展意义重大，另一方面又必须通过长期的实践试错才能逐渐积累经验。
吴恩达希望通过自己多年的从业经验帮你缩短这个过程。他希望在这本新书中，总结自己多年从业经验，帮AI团队领导者解决这些战略难题，让更多项目更好地构建AI系统。
不过，这本书目前依然在撰写中，吴恩达在推特中称，他策划这本书已经有一段时间了，之前因为深度学习项目搁置了一段时间，现在准备重新开启。
点击相关网站注册后，可以免费收到最新完成的章节。
图：吴恩达通过twitter发布了这一消息?
先奉上注册地址，感兴趣的同学可以点击以下网址或者点击“阅读原文”赶紧注册啦：
mlyearning.org
点击注册网站后，你可以看到一封吴恩达写给大家的名为《你如何组织一个AI项目？》的公开信，详细阐述了这本书将涵盖的内容以及他写这本书的目的。
大数据文摘对这封公开信编译如下：
人工智能、机器学习和深度学习正在改变众多行业。我一直在写一本书——机器学习思维（Machine Learning Yearning），教你如何构建机器学习项目。
本书的重点不在于教授机器学习算法，而在于如何使机器学习算法发挥作用。
一些技术类的AI课程会给你一个锤子；而这本书教你，如何使用机器学习这把锤子。如果你渴望成为AI的技术领导者并想学习如何为你的团队设定方向，这本书将会对你有帮助。
阅读Machine Learning Yearning后，您将获取以下内容：
如何了解到AI项目最有前途的方向；
如何诊断机器学习系统中的错误；
如何在复杂设置中构建ML，例如不匹配的训练/测试集；
如何建立一个ML项目来比较与人类的表现；
如何了解何时以及如何应用端到端学习、迁移学习和多任务学习。
从之前的经验看，学习如何制定这些“战略性”决策的唯一方法是，在研究生课程或公司中，通过多年积累的经验来培养。我正在写的这本机器学习思维，希望可以帮你快速获得这项技能，以便可以更好地构建AI系统。
这本书大约有100页，包含许多易于阅读的只有1-2页的章节。如果你希望在每章完成后收到草稿，请注册邮件列表。
——Andrew Ng
【今日机器学习概念】
Have a Great Definition
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