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课程短小精悍，真的是零基础、实战类课程，很适合入门学习，赞个👍🏻。
另外有个问题请教老师，对于数据量比较大或者计算量比较大的机器学习场景，肯定会出现单机搞不定的情况，那么如何实现从单机到分布式机器学习的转变呢？这种问题在实际生产环境中的解决方案一般是什么样子呢？
作者回复：谢谢鼓励。
数据量极大的机器学习场景，我个人的理解（不一定十分准确）：
1. 首先是GPU，生产环境和实验室环境都是用GPU进行模型的训练。
2. 对大数据的处理，这涉及分布式计算，可能需要学习Hadoop和Spark，这方面我知识和经验有限。
3. 云计算，目前很多企业采用在AWS上面运行机器学习算法，这样，你只需聚焦于机器学习模型本身，可以不必过分关注云服务器中的分布式计算是如何具体实现的。云服务能够自动根据业务数据的量来进行autoscaling。——AWS中也提供专门的机器学习认证支持。
2021-11-07
1
在路上
佳哥好，短短21讲的内容，让我对机器学习有了初步而全面的认识。最大的收获是工具的强大，很多算法都有现成的类库，API也很简单，上手很容易。
作者回复：谢谢你一路上的分享和对课程的认可。“实用主义”——这正是我设计这个课程的出发点。对于工具的使用者而言，了解了工具的强大，是用好它的前提，对吧。🚵🏼♀️
2021-10-15
2
范
感谢黄老师的课程，感受最深的的还是“勤动手”。跟着例子敲代码，调试，运行，在实例中体会机器学习。
作者回复：知行合一
2021-10-23
2
JL
感谢老师！作为技术零基础学员工作需要一边看课一边学python，虽然python 基础还没怎么练，但是机器学习的很多原理都能看懂了！会继续努力的
作者回复：谢谢分享~加油！
2021-12-03
1
在路上
维特根斯坦引用歌德的《浮士德》中的一句话作为座右铭，就是“太初有为”，一切的开端是行动，然后才有语言。学习这件事，不要等想清楚了再行动，而是在行动中去领悟，学到一定阶段，原来想不明白的事情就变得清晰了，原来不曾有的机会就可以把握了。
佳哥的课程很棒，通俗易懂，充满实践。
作者回复：“太初有为”，多么优美的文字同时蕴含深刻的哲理，可以指导生活。
——轮子一旦开始转动，许多风景、事物、想法、机会都将逐渐显现。
2021-10-25
6
Ed_Lee™
二刷书+专栏！第一遍就是懵，期间补充了一些很基础的理论知识，回过头来看第二遍，这次再结合专栏里的案例跟着实践，感觉一下子清晰了很多，感谢！
作者回复：同学的鼓励是我努力的动力。谢谢同学认真学习。
2022-07-16
1
白白
置顶
能问下这个课是基于tensenflow还是pytorch还是sklearn的吗?
作者回复：咱们这个课程，强调动手实战，强调快速上手解决实际问题。
机器学习部分，我们使用sklearn工具；深度学习部分，我们使用建立在tensorflow基础之上的，对使用者更为友好的Keras框架。
2021-08-31
4
1900
置顶
这个课的更新频率是什么呢？
编辑回复：每周一三五，不见不散
2021-08-31
4
hk
置顶
老师666，将难的知识点讲的通俗易懂
作者回复：666，这是佳哥的强项。
2021-08-31
4
keke
老师说的痛点也正是我的痛点，机器学习的书买了很多，但看了几页都看不下去，希望这个专栏可以坚持学完，入门机器学习~~
作者回复：嗯，懂你的痛。握手。咱这就一起轻松入门。
2021-08-30
5
讲师
黄佳
新加坡科研局首席研究员
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