我为什么推荐这些步骤和资源？

[kexej28769@nongnue]

你应该能够根据你的兴趣决定你的下一步，无论是参加 Kaggle 比赛；做 Fast.ai 第二部分；通过 Christopher Bishop 的模式识别和机器学习深入研究数学；在 Coursera 上学习吴恩达 (Andrew Ng) 的新 Deeplearning.ai 课程。详细了解特定技术堆栈（TensorFlow、Scikit-Learn、Keras、Pandas、Numpy 等）；或者将机器学习应用于您的问题。


我没有资格写一篇关于机器学习的论文。我没有 中国 WhatsApp 数据 博士学位。我在大学上了一门统计课，这标志着我第一次真正理解“战斗或逃跑”的反应。最重要的是，我的编码技能很少（充其量，它们是从 Stack Overflow 逆向工程的代码片段）。尽管我有很多缺点，但这篇文章是由像我这样的普通人写的。

从统计上看，我们大多数人都是平均水平（啊，钟形曲线/高斯分布总是影响到我们）。因为我不执着于任何精英主义情绪，所以我可以对你说实话。以下是我对所参加的所有课程的回顾的高级摘要，以及如果我可以重新开始我将如何进行机器学习的计划。单击以展开每门课程以获得带有注释的完整版本。

使用 Scikit-Learn 和 TensorFlow 进行机器学习实践：构建智能系统的概念、工具和技术 ↓。得出你自己的结论。
接下来怎么办？
一旦您解释了您正在做什么、为什么以及它迄今为止如何影响客户的业务，您就需要概述他们接下来会看到什么。让他们知道您的下一步行动是什么以及您认为哪些措施有效（或无效），以便他们为您的下一份报告做好准备。如果您计划针对当前未排名的关键字优化页面，或者您计划探索一些链接建设机会，请确保他们知道！

最后看一下。
最后，在将全新报告发送给客户之前，请务必最后检查一次，以确认它讲述的是正确的故事。

它是否正确地说明了您正在从事的工作以及它如何对他们的整体业务目标产生积极影响？
它使用的语言是否易于理解并且您的客户会关心？