本文转载自大众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)。

别再看没完没了地看油管上的猫咪视频!是时分利用它“装备”自己的大脑了。这5个油管博主，笔者激烈安利，让他们带你去了解怎么有用地规划数据科学事业，或许在等候丢失收敛的一起，学习怎么增强对人类思维和认识来源的直觉吧。

1. 莱克斯·弗里德曼

莱克斯·弗里德曼的油管频道能够说是迄今为止机器学习从业者最具洞察力的频道。这个频道的视频内容是莱克斯·弗里德曼自己与电脑运算、机器学习、深度学习、人工智能等范畴的前驱或顶尖研讨人员进行的简略对话。

引荐这个频道的首要原因是，莱克斯·弗里德曼曾与机器学习和深度学习范畴的前驱进行过沟通。大多数深度学习从业者多多少少会了解一些下列的深度学习前驱。

• 伊恩·古德费洛(生成对立网络发明人)，
• 伊利亚·萨斯特凯弗(AlexNet的一起发明人)
• 杨立昆(深度学习前驱)
• 约书亚·本吉奥(深度学习前驱)

除了莱克斯频道上与深度学习相关的视频，我最喜欢的视频便是他与约沙·巴赫的对话，非常引人入胜。约沙能够快速奇妙地答复环绕认识、人类思维和国际所提出的问题。不要犹疑，去寻觅这个频道有约4500万浏览量的原因吧!

2. 肯恩·杰

他是最风趣的数据科学油管人物之一，有五年数据科学范畴工作经历。

大多数数据科学家或许现已很了解肯恩·杰了，或许你看过他简历和著作会集的一个视频，或许你看过他的“从零开始的数据科学项目”系列视频。我订阅了肯恩·杰的视频，由于他采访的是数据科学家和机器学习从业者。这些访谈供给了嘉宾在数据科学和相关范畴的学习和经历。

我从本频道的几位访谈嘉宾那里取得了丰厚的信息，了解怎么在人工智能范畴内进行工作生涯规划。假如你是一名数据科学家，以下是你应该订阅这个频道的理由：

• 有关数据科学家的视频采访，信息丰厚，适用于科技巨子公司。
• 对阿布舍克·塔库尔的采访卓有见地，他是数据科学界的一位知名人士，四次取得Kaggle特级大师称谓。
• 有许多数据科学从业者会涉及到的内容。肯恩有视频介绍怎么有用地学习数据科学、处理滥竽充数综合症、以及你应该从事哪些项目才干被雇佣。
• 等候机器学习模型完结练习时，你能够观看五分钟短视频。

3. 亚尼克·基尔彻

亚尼克·基尔彻的频道超卓地解读了有关最新机器学习技能的研讨论文。下面是这几期展现了亚尼克在解说研讨论文时所选用的直观和开门见山的办法。

• OpenAI的GPT-3研讨论文解读
• 介绍变压器网络的论文解读
• 机器学习范畴经典研讨论文视频系列

并不是一切的机器学习实践者都有曾经的硕士或博士经历，这些经历使他们具有阅览和了解研讨论文所需的开发技能。许多的数据科学家和机器学习工程师是自学成才的，不具有有用分析研讨论文所需的学术纪律。

这便是为什么亚尼克频道是我最喜欢的5个油管频道之一，我将向数据科学家和机器学习从业者引荐获取传统和现代机器学习模型和技能的深度技能信息。

4. 乔丹·哈罗德

乔丹·哈罗德是麻省理工学院和哈佛大学的毕业生，他制造人工智能相关主题的视频内容。在乔丹的频道上，你能够找到许多视频解说根据AI技能直接应用于处理实际国际的问题。

乔丹频道上的视频大多短小精悍，不到10分钟。但是，它们包含了许多相关和最新的信息，大多数机器学习从业者都能从中获益。

乔丹的视频从技能视点探究了有高爱好价值的论题，比方AI怎么用于猜测新冠病毒，或许AI处理方案内部的种族成见。

图源：unsplash

5. 3Blue1Brown

这频道的创作者是格兰特·桑德森，他的视频内容爆赞。关于那些对频道背面的面孔和特性感到猎奇的人来说，能够看看莱克斯·弗里德曼对格兰特的两次访谈。了解3Blue1Brown的人会赞同我的说法，他用15-20分钟的短视频教授大学讲师要花上几个小时的课程。

这个频道教会了我机器学习和神经网络的基础知识，使数学变得简略。在机器学习中，了解比如线性代数、微积分和偏微分之类的主题是至关重要的。在研讨神经网络时，了解神经网络的根本组成部分是至关重要的。了解反向传达，梯度下降和一般的神经网络等概念也是至关重要的。

油管上的数据科学/机器学习油管博主有太多太多，你能够好好规划自己的学习观看列表了。