原文：
www.kdnuggets.com/2015/06/top-10-machine-learning-videos-youtube.html
作者：格兰特·马歇尔。
YouTube 上有很多关于机器学习的视频，但在有限的时间内可能很难判断哪些值得观看。这里筛选了按观看次数排序的最佳视频，以提供一些关于该主题的优秀视频内容。
如果你想以简单的方式将所有这些视频集中在一个地方，可以查看这个播放列表。视图数量截至 2015 年 6 月 21 日。
1. MarI/O - 用于视频游戏的机器学习（1,514,045 次观看）
这个有趣的演示视频展示了机器学习如何应用于视频游戏。这是通过神经网络和遗传算法实现的。这个视频特别出色的地方在于作者简明扼要地描述了神经网络如何实现所需的性能。即使我自己玩过《超级马里奥世界》，也能说游戏性非常令人印象深刻，无论是否学习过！
2. 机器学习（斯坦福）（761,843 次观看）
这是安德鲁·吴主讲的斯坦福机器学习讲座系列中的第一部视频。作为自学机器学习基础的起点非常合适。如果你对视频中的内容感兴趣，他的Coursera 课程也可能会引起你的兴趣。
3. 下一代神经网络（401,740 次观看）
乔弗里·辛顿的这场 Google 技术讲座涵盖了下一代神经网络。这是对深度学习的一个很好的介绍。虽然已有几年，但仍然是一个很好的技术入门。
4. 机器人技术与人工智能的未来（安德鲁·吴，斯坦福大学，STAN 2011）（233,875 次观看）
这个视频也是安德鲁·吴制作的。在这个视频中，安德鲁·吴不仅专注于机器学习，而是深入探讨了人工智能在机器人技术中的应用。如果你对这些话题感兴趣，可以观看这个视频。
5. 加州理工学院机器学习（233,703 次观看）
这个视频也是机器学习讲座系列的开始。该系列由加州理工学院的亚瑟·阿布-莫斯塔法教授主讲。这个系列还有一个在线课程，并且有一本很棒的配套教材。这是学习机器学习基础的另一种好方法。
6. 大脑、性别与机器学习（104,808 次观看）
这场 Google 技术讲座也是由 Geoffrey Hinton 主讲。这次讲座深入探讨了神经网络的主题。与其他讲座不同的是，它讨论了神经网络如何与生物神经元相互作用以及这些作用在算法中的表现。
7. 史诗 NHL 进球庆祝黑客攻击：色彩灯光秀与实时机器学习（103,166 次观看）
这个演示视频展示了一个系统，该系统利用机器学习基于比赛的音频流检测 NHL 进球。当检测到进球时，系统与客厅的硬件进行通信，创建一个灯光秀。这是将学习整合到生活空间中的一个极佳例子。
8. 我是传奇：用机器学习破解 Hearthstone - Defcon 22（92,820 次观看）
这个视频还展示了机器学习在视频游戏中的应用。在这个案例中，应用有些“恶意”。通过观察许多 Hearthstone（一个电子集换式卡牌游戏）之前的游戏，作者开发的系统学会了预测对手的手牌。这对于任何对机器学习在竞争应用中的兴趣者都是非常吸引人的。
9. 旧金山湾区视觉会议：无监督特征学习和深度学习（89,518 次观看）
这场由 Andrew Ng 主讲的 Google 技术讲座介绍了如何利用特征学习从未标记的数据中自动学习特征。这是一种节省时间的好方法，比传统的特征选择方法更有效。如果你对这种方法的理论基础感兴趣，这个视频提供了很好的解释。
10. 深度学习：来自大数据的智能（89,506 次观看）
这个由斯坦福大学商学院主办的讨论小组，聚集了许多行业专业人士讨论深度学习的影响。这很有趣，因为它提供了许多观点和不同的理解方式。观看这个视频可以获得多样的意见。
相关：
-
YouTube 上观看最多的大数据视频
-
带结构的深度学习 – 预览
-
在机器学习中，更多数据还是更好的算法更好？