PyCharm社区版支持深度学习_深度学习,大家都看哪些社区论坛?
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學(xué)習(xí)Python，有一半的小伙伴是沖著深度學(xué)習(xí)來的。
自學(xué)雖好，但還是需要有人指點(diǎn)。
那有沒有什么研究深度學(xué)習(xí)的朋友比較會(huì)聚集的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)或平臺(tái)工具呢？
其實(shí)是有的，想了解的話，就點(diǎn)擊上方老K玩代碼，關(guān)注我吧~！
- 老K查看了知乎上網(wǎng)友關(guān)于這個(gè)問題的推薦，并整理成文，推薦到您面前！
- 下面開始正文~！
1. Quora ?推薦：4.5/5.0星★★★★☆
https://www.quora.com/
以下是關(guān)于“Quora”的幾個(gè)比較有代表性的評(píng)論：摘自網(wǎng)友在知乎相關(guān)問題下的回答:
“- Reddit和Quora更偏向資訊交互，解決具體技術(shù)問題的討論較少，偏方法論。后三個(gè)偏向解決具體問題，很多非常具體。Quora和stackexchange上不乏有大佬出沒。
- 以中文為主體的機(jī)器學(xué)習(xí)論壇似乎沒有特別出名的。據(jù)我觀察，現(xiàn)階段水平比較高的竟然是...知乎(機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)，很像是Reddit、Quora和StackOverlow的結(jié)合體。CSDN上也不乏有些不錯(cuò)的文章，但似乎更新的頻率不高，文章偏老。
- 至于問答社區(qū)，stackOverflow上面數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)該不會(huì)越俎代庖成為主體，exchange活躍度一直比較一般吧，至于Quora，跟知乎比起來流量差異還是蠻大的。
2. Reddit ?推薦：4.5/5.0星★★★★☆
https://www.reddit.com/
以下是關(guān)于“Reddit”的幾個(gè)比較有代表性的評(píng)論：摘自網(wǎng)友在知乎相關(guān)問題下的回答:
“Reddit和Quora更偏向資訊交互，解決具體技術(shù)問題的討論較少，偏方法論。后三個(gè)偏向解決具體問題，很多非常具體。Quora和stackexchange上不乏有大佬出沒。
- 以中文為主體的機(jī)器學(xué)習(xí)論壇似乎沒有特別出名的。據(jù)我觀察，現(xiàn)階段水平比較高的竟然是...知乎(機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)，很像是Reddit、Quora和StackOverlow的結(jié)合體。CSDN上也不乏有些不錯(cuò)的文章，但似乎更新的頻率不高，文章偏老。
- 如果是出于為一些比較專門化，細(xì)節(jié)化的問題發(fā)帖，然后得到迅速答復(fù)的一個(gè)forum的形式，其實(shí)貼吧更為符合，百度貼吧那兩年賣吧以后現(xiàn)在好像蠻涼了，Reddit可能就更像是通常想象中的那樣。
3. BigML ?推薦：4.5/5.0星★★★★☆
https://bigml.com/
以下是關(guān)于“BigML”的幾個(gè)比較有代表性的評(píng)論：摘自網(wǎng)友在知乎相關(guān)問題下的回答:
“BigML平臺(tái)旨在幫助客戶創(chuàng)建，快速實(shí)驗(yàn)，全面自動(dòng)化并管理機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程。BigML提供了很好的可視化功能，并具備求解分類、回歸、聚類、異常檢測(cè)等算法。該產(chǎn)品可以按照月、季度和年度進(jìn)行訂閱，同時(shí)也提供免費(fèi)版本(免費(fèi)版本的數(shù)據(jù)集限制為16 MB)。
- BigML的平臺(tái)，私用部署和豐富的工具集將繼續(xù)幫助我們的客戶創(chuàng)建，快速實(shí)驗(yàn)，全面自動(dòng)化并管理機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程，以提供同類中最佳的智能應(yīng)用程序。基于圖形用戶界面，BigML提供了以下功能：
4. DataRobot ?推薦：4.5/5.0星★★★★☆
https://www.datarobot.com/以下是關(guān)于“DataRobot”的幾個(gè)比較有代表性的評(píng)論：摘自網(wǎng)友在知乎相關(guān)問題下的回答:“DataRobot(DR)是一款高度自動(dòng)化的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，由全球最好的Kagglers創(chuàng)建，包括Jeremy Achin，Thoman DeGodoy和Owen Zhang。在DR官網(wǎng)上我們可以看到這樣一句話，“數(shù)據(jù)科學(xué)需要數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、編程技能和商業(yè)認(rèn)知。借助DataRobot，你可以輕松獲得數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)見解，其余部分由我們負(fù)責(zé)?！?/p>
5. fast.ai ?推薦：4.0/5.0星★★★★
https://www.fast.ai/
以下是關(guān)于“fast.ai”的幾個(gè)比較有代表性的評(píng)論：摘自網(wǎng)友在知乎相關(guān)問題下的回答:
“http://forums.fast.ai fast.ai的論壇，每天仍然有許多人在上面討論課程或者課程以外的技術(shù)問題。
6. mathexchange ?推薦：4.0/5.0星★★★★
https://math.stackexchange.com/以下是關(guān)于“mathexchange”的幾個(gè)比較有代表性的評(píng)論：摘自網(wǎng)友在知乎相關(guān)問題下的回答:“前面的回答基本上都涵蓋了比較好的去處了吧。就個(gè)人而言，英文主要是reddit的ml板塊，推特上關(guān)注的一些行業(yè)大牛，或者h(yuǎn)ashtag(比如nlp就是#NLProc)，quora，stackoverflow和mathexchange。中文的話知乎和微博也可，關(guān)鍵在于怎么構(gòu)建自己的timeline
7. Driverless AI ?推薦：4.0/5.0星★★★★
www.h2o.ai/driverless-ai/
以下是關(guān)于“Driverless AI”的幾個(gè)比較有代表性的評(píng)論：摘自網(wǎng)友在知乎相關(guān)問題下的回答:
“Driverless AI是由開源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)h2o.ai推出的最新產(chǎn)品，這一工具可以幫助非技術(shù)人員準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，審校參數(shù)，確定最優(yōu)算法，進(jìn)而用機(jī)器學(xué)習(xí)來解決專門的企業(yè)問題。該產(chǎn)品旨在降低數(shù)據(jù)科學(xué)在企業(yè)環(huán)境下運(yùn)行的門檻。
- 這些是Driverless AI的一些令人振奮的功能：
8. hashtag ?推薦：4.0/5.0星★★★★
以下是關(guān)于“hashtag”的幾個(gè)比較有代表性的評(píng)論：摘自網(wǎng)友在知乎相關(guān)問題下的回答:
前面的回答基本上都涵蓋了比較好的去處了吧。就個(gè)人而言，英文主要是reddit的ml板塊，推特上關(guān)注的一些行業(yè)大牛，或者h(yuǎn)ashtag(比如nlp就是#NLProc)，quora，stackoverflow和mathexchange。中文的話知乎和微博也可，關(guān)鍵在于怎么構(gòu)建自己的timeline
9. stack exchange ?推薦：4.0/5.0星★★★★
https://stackexchange.com/
以下是關(guān)于“stack exchange”的幾個(gè)比較有代表性的評(píng)論：摘自網(wǎng)友在知乎相關(guān)問題下的回答:
“stack exchange統(tǒng)計(jì)版(Cross Validated )，更多是統(tǒng)計(jì)相關(guān)
10. paperweekly ?推薦：4.0/5.0星★★★★
https://www.paperweekly.site/
以下是關(guān)于“paperweekly”的幾個(gè)比較有代表性的評(píng)論：摘自網(wǎng)友在知乎相關(guān)問題下的回答:
“https://www.paperweekly.site/ paperweekly，推薦論文的專業(yè)論壇，上面有許多用戶推薦的論文。
- 現(xiàn)在一般的微信群和qq群都討論對(duì)理解深入貌似沒多大作用，感覺更多的是傳遞名詞功能，個(gè)人感覺真正的技術(shù)方面的可以看看某些博士們寫的博客，大部分不會(huì)存在誤導(dǎo)，寫的內(nèi)容也值得推敲，這個(gè)要自己根據(jù)方向去找。有個(gè)paperweekly上面會(huì)有很多好的論文推薦，部分論文有代碼供復(fù)現(xiàn)，你可以去了解一下。
11. mxnet ?推薦：4.0/5.0星★★★★
https://discuss.gluon.ai/
以下是關(guān)于“mxnet”的幾個(gè)比較有代表性的評(píng)論：摘自網(wǎng)友在知乎相關(guān)問題下的回答:
“mxnet深度學(xué)習(xí)框架，有配套的視頻，論壇，學(xué)習(xí)文檔，簡(jiǎn)直應(yīng)有盡有。論壇里面有大佬們組織的kaggle經(jīng)典訓(xùn)練集的比賽，很多牛X的小伙伴論壇里討論方法，每次都有人拿下相關(guān)競(jìng)賽前幾名。
12. medium ?推薦：4.0/5.0星★★★★
https://medium.com/
以下是關(guān)于“medium”的幾個(gè)比較有代表性的評(píng)論：摘自網(wǎng)友在知乎相關(guān)問題下的回答:
“medium：很多人代碼在github，教程在medium。
13. github ?推薦：4.0/5.0星★★★★
https://github.com/
以下是關(guān)于“github”的幾個(gè)比較有代表性的評(píng)論：摘自網(wǎng)友在知乎相關(guān)問題下的回答:
“當(dāng)然還有g(shù)ithub，github是討論技術(shù)問題的最好地方，但問題在于假如你關(guān)注的一個(gè)技術(shù)問題并沒有任何的repo，或者star的人很少，自然就沒什么人討論。
- medium：很多人代碼在github，教程在medium。
14. IBM Watson Studio ?推薦：4.0/5.0星★★★★
https://www.ibm.com/cloud/watson-studio
以下是關(guān)于“IBM Watson Studio”的幾個(gè)比較有代表性的評(píng)論：摘自網(wǎng)友在知乎相關(guān)問題下的回答:
“如何從這個(gè)清單中排除IBM？這個(gè)世界上最知名的IT品牌之一。IBM Watson Studio為構(gòu)建和部署機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型提供了一個(gè)出色的平臺(tái)。借助Watson Studio，你可以輕松完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作、使用RStudio等熟悉的開源工具、訪問最流行的庫(kù)、訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)的入門者來說，IBM提供了一系列的教程視頻幫助你入門Watson Studio。
15. stackoverflow ?推薦：4.0/5.0星★★★★
https://stackoverflow.com/
以下是關(guān)于“stackoverflow”的幾個(gè)比較有代表性的評(píng)論：摘自網(wǎng)友在知乎相關(guān)問題下的回答:
“就個(gè)人而言，英文主要是reddit的ml板塊，推特上關(guān)注的一些行業(yè)大牛，或者h(yuǎn)ashtag(比如nlp就是#NLProc)，quora，stackoverflow和mathexchange。中文的話知乎和微博也可，關(guān)鍵在于怎么構(gòu)建自己的timeline
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的PyCharm社区版支持深度学习_深度学习,大家都看哪些社区论坛?的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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