别再在Youtube上看没完没了的猫视频了！是时候用它“武装”你的大脑了。这5位YouTube博主，作者强力安利，让他们带你了解如何有效规划数据科学生涯，或者在等待失落收敛的同时，学习如何增强对人类思想和意识起源的直觉。1.LexFriedmanLexFriedman的YouTube频道可以说是迄今为止机器学习从业者最有洞察力的频道。本频道的视频内容是莱克斯·弗里德曼本人与计算机计算、机器学习、深度学习、人工智能等领域的先驱或顶尖研究人员的简单对话。推荐这个频道的主要原因是LexFriedman与机器学习和深度学习领域的先驱进行了交流。大多数深度学习从业者都会或多或少地熟悉下面列出的一些深度学习先驱。IanGoodfellow（GenerativeAdversarialNetworks的发明者）、ElijahSustkefer（AlexNet的共同发明者）LikunYang（深度学习先驱）JoshuaBengio（深度学习先驱）除了Lex频道还有深度学习相关的视频，我最喜欢的是他与约沙巴赫的精彩对话。Jehosha可以快速巧妙地回答有关意识、人类思想和宇宙的问题。不要犹豫，找出为什么这个频道有大约4500万次观看！2.KenJay是最有趣的数据科学YouTube名人之一，在数据科学领域拥有五年的工作经验。大多数数据科学家可能已经熟悉KenJay，也许你在他的简历和作品集中看过他的一个视频，也许你看过他的“DataScienceProjectfromScratch”系列视频。我订阅了KenJay的视频，因为他采访了数据科学家和机器学习从业者。这些访谈提供了嘉宾在数据科学及相关领域的学习和经验。我从这个频道的几位受访者那里获得了大量关于如何规划AI职业的信息。如果您是数据科学家，那么您应该订阅此频道的原因如下：对大型科技公司的数据科学家进行的内容丰富的视频采访。对AbhishekThakur的深刻采访，他是数据科学界的知名人物和四届Kaggle大师。数据科学从业者将涵盖大量内容。Ken有关于如何有效学习数据科学、应对冒名顶替综合症以及您应该从事哪些项目才能被录用的视频。您可以在等待机器学习模型完成训练时观看五分钟短视频。3.YannickKircherYannickKircher的频道在解释有关最新机器学习技术的研究论文方面做得非常出色。下面的几期文章展示了Yannick解释研究论文的直观和直接的方法。OpenAI的GPT-3研究论文解读TransformerNetworks论文解读简介机器学习领域经典研究论文视频系列并非所有机器学习从业者都具有之前的硕士或博士经历，使他们能够阅读和理解研究论文所需的开发技能。大量数据科学家和机器学习工程师是自学成才的，不具备有效分析研究论文所需的学科知识。这就是为什么Yannick的频道是我推荐给数据科学家和机器学习从业者的5个YouTube频道之一，以获取有关传统和现代机器学习模型和技术的深入技术信息。4.JordanHaroldJordanHarold是麻省理工学院和哈佛大学的毕业生，他制作与人工智能相关主题的视频内容。在Jordan的频道上，您可以找到大量视频，解释如何直接应用基于AI的技术来解决现实世界的问题。乔丹频道上的大多数视频都很短，而且切中要害，不到10分钟。但是，它们包含许多相关的最新信息，大多数机器学习从业者都可以从中受益。Jordan的视频从技术角度探讨了人们高度关注的话题，例如如何使用AI来预测冠状病毒，或AI解决方案中的种族偏见。资料来源：unsplash5。3Blue1Brown这个频道的创建者是GrantSanderson，他的视频内容令人惊叹。对于那些对频道背后的面孔和个性感到好奇的人，请查看LexFriedman对Grant的两次采访。熟悉3Blue1Brown的人会同意我的看法，他用15-20分钟的短视频来教授大学讲师需要几个小时的课程。这个频道教会了我机器学习和神经网络的基础知识，让数学变得简单。理解线性代数、微积分和偏微分等主题在机器学习中至关重要。在研究神经网络时，了解神经网络的基本构建块至关重要。理解反向传播、梯度下降和一般神经网络等概念也很重要。YouTube上数据科学/机器学习的博主太多了，可以自己规划一下学习观察名单。
