“Dumb down” sería una forma muy grosera de decirlo. Pero es una versión diluida de la misma. Está desprovisto de todas las matemáticas que se requieren para estudiar Machine Learning con Rigor.
También hay una buena razón detrás de la “tontería”. Está destinado a un público más amplio, es decir, estudiantes que no han tenido una educación formal en informática o aprendizaje automático, aunque es necesaria cierta cantidad de programación. CS229 es uno de los cursos más populares en Stanford y la versión “tonta” en Coursera tenía una inscripción récord de estudiantes cuando se lanzó.
Actualmente estoy tomando el curso CS229, mi trabajo de curso está completamente en línea aquí sudk1896 / CS229-Notes, los videos de la conferencia están disponibles en Youtube. Las conferencias suelen durar ~ 1 hora y 15 minutos. En cuanto a las diferencias, hay muchas:
- ¿Qué tipo de sistema de recomendación usar con datos extremadamente escasos?
- Como dicen, cada función posible se puede modelar con una percepción de 2 capas, en teoría, ¿se puede modelar una función del universo en una red neuronal con 2 o 3 capas de profundidad?
- En el aprendizaje por refuerzo, ¿cuál es la diferencia entre una función de valor de estado V (s) y una función de valor de acción de estado Q (s, a)?
- ¿Es posible el aprendizaje automático acelerado por GPU utilizando un controlador de gráficos de software libre?
- Cómo automatizar la selección de características en un conjunto de datos que involucra muchos datos no numéricos
- Más matemáticamente involucrado. Andrew menciona en las conferencias que se supone que debe trabajar con las pruebas usted mismo y comprenderlas / derivarlas usted mismo también. Las notas de la conferencia son exhaustivas, pero todavía me he encontrado consultando otros recursos muchas veces también.
- Las asignaciones son definitivamente más duras que las de Coursera. Hacen la mayor diferencia. Las tareas incluyen preguntas escritas y de tipo programación. A menudo, las preguntas de programación le pedirían que infiera algo del experimento que acaba de ejecutar (en el conjunto de datos de juguete). Compare eso con los de Coursera, que solo incluyen preguntas basadas en MCQ y no encontré las preguntas de programación en Coursera, así de difícil. Dejé ese curso alrededor de la segunda y tercera semana.
- En el conjunto de problemas (que están extremadamente bien equilibrados), se encontrará derivando pruebas largas de la página.