国外主流学习平台比较

admin 阅读:16 2019-07-30 09:43:47 评论:0

学习平台比较

上次跟大家聊了“终身学习”,那么多的学习平台,各自的特点是什么?如何选择呢?我这里帮助大家熟悉一下 Coursera / Udacity / Udemy 等MOOC平台。我这里主要是针对机器学习(ML, Machine Learning)的学习。

传统学习方法

买几本经典的书籍,从数学和算法看起,同时在网上阅读一些文章,或观看视频。

这样学习的好处是,对形成系统的理论体系有帮助。 缺点是,学习效率不高,可能花了几周在线性代数和微积分上,还是写不出或读不懂机器学习代码,所学知识与实际问题解决之间脱节。 我个人认为,适合有较多时间的在校学生。

读论文

通过读论文来理解算法或理论概念,了解最新研究方向。

优点是,第一手研究资料,原汁原味。 缺点是,对英文和数学、算法功底要求比较高。

2016年我刚接触机器学习时,卫老师推荐了一些学习资料,全是论文。这种学习方法适合博士一类有较好学术素养和功底的人。2017年底,Andrew Ng在一次会议分享中也提到这种学习方法,建议ML工程师通过编码实现别人论文的方式去提高ML能力。经过2年的ML学习,我现在也比较喜欢直接阅读论文,去理解一个理论或算法。

Coursera

Stanford教授 Andrew Ng 是创始人之一,其特点是,课程主要由各大院校制作,质量参差不齐,有些课程,从大纲,到内容,到作业,再到考题,你都能明显感觉到制作者(教授或助教)花了很多心思。

这里重点介绍 Deep Learning 这个专题。 一门课程是否值得花时间,首先是看它的大纲。该专题分为5个course,你大概看出课程设计者对这个领域的理解和知识结构。内容上,不应该只是对着PPT读,Andrew Ng这方面做的很好,他会去推导和演算一些工式,帮助学生理解。好的课程一定要有作业或考题,学生不能只是坐在那里看视频,以为看懂了,一定要自己动手去实现。

作业的设计也很有学问,不能太难,Andrew Ng的另一门课,我感觉作业真的比较难,我几乎是坚持不下去了。但也不能太容易,否则没什么效果。最好呢,还要有趣。该专题比较新,选的一些项目作为作业,比如人脸识别等,做起来比较有趣。

Andrew Ng的另一门课,Machine Learning,从ML的基础讲起,如果你时间允许,并把ML作为你将来3-5年的工作和学习方向,那我建议一定要学这门课。11周,量很大,作业也比较难,编程语言是Matlab,能结业的不多,据我观察,应该不会高于1%,因为我身边的同事和朋友很多都学过这门课,能学完的,目前为止,只有我一人。(如果你学完了,告诉我,我一定会祝贺你:)

Coursera上还有不少ML相关的课程,包括Geoffrey Hinton的 Neural Networks for Machine Learning,我个人感觉并不适合我。

价格上,Coursera的销售策略是,视频免费,作业和证书收费,一门课通常50刀左右。我选了一个包月套餐,每月49刀,课程任选。

Udacity

Googler 的VP,Sebastian Thrun 是创始人之一。它的特点是,老师通常是Google的工程师,课程内容也与具体应用项目相关,授课方式呢也比较现代化,相对生动有趣,比如在课程中会穿插问答题,如果答对,会反馈“Well done”, “Good job”。

经常也有一些专题,把数学、算法、编程语言的课打包为“纳米学位”,价格偏高,一个包3000-5000不等。

我学了1-2个月,决定把学习重点放在Coursera,原因是,我个人更习惯Coursera上那些教授的课程编排和授课方式。工程师授课,内容的确比较新,但偏重于应用,可能几节课下来,你就会用TensorFlow建立一个分类模型,基于一些数据集上,就可以做图片分类了,但是,它是怎么工作的?就不得而知了。所以,我个人还是比较喜欢,Andrew Ng的那套讲法,先从线性回归、逻辑回归讲起,再慢慢到NN / CNN / RNN,至于编程框架或库,如numpy / TensorFlow / Keras / Caffe,这些要靠使用过程中慢慢熟悉,没有太大必要专门学习。

Udemy

这是我最近刚发现的一个MOOC网站,特点是以视频为主,无法像Coursera一样,可以在线做题或编程作业,所以学习效果会差一些。课程通常是一些个人上传,不像Coursera是大学教授,Udacity是Google公司或一些团队。

优点是,因为课程是个人创办,所以通常比较新,发布已快。我对Reinforcement Learning很感兴趣,但在Coursera上一直没有找到好的课程,(如果你看到,请一定告诉我 :)但在Udemy上,我发现几个还不错。

另外,这上面的课程内容丰富,就像淘宝一样,大家选的多的课,其实质量也不差,我选了一门吉他课,与Coursera上一个大学的吉他课相比,Udemy上的那个老师讲的反而更好。

价格上,Udemy通常有打折,一门课通常在10刀左右。

总结:

  • 找到适合自己的课程,把它学完,一旦发现教学方法或内容不适合你,可以马上停止,并继续寻找。

  • 优先选择付费学习渠道和学习内容,内容质量有保障。如果能快速掌握一门学科,花点钱是值得的。中国人对购买软件、网上知识服务的消费习惯,还是需要时间去培养。切记,你的时间很值钱。

  • 英语,应作为长期投资的学习内容。刚开始可能不适应,或听力跟不上,听多了就好。一开始,可以先读一下课程的字幕,再去看视频。想放弃时,可以了解一下王石在英国是怎么学英文的。很多时侯是要逼一逼自己的。特别是IT行业、AI领域,具有第一时间获取第一手信息的技能,非常重要。


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