大家好，我是對白渊胸。
之前學(xué)生時(shí)代打競賽的時(shí)候旬盯，XgBoost可以說是必備工具之一了。
現(xiàn)在工作中遇到一些簡單的分類問題，也會(huì)先用xgboost快速來一版結(jié)果胖翰。
我仍然記得我當(dāng)初學(xué)習(xí)XgBoost的時(shí)候接剩，推導(dǎo)公式，看論文的痛苦萨咳，邊看邊覺得天奇大佬太牛了懊缺。
前幾天在知乎看到，由TVM培他、MXNET鹃两、XGBoost 作者陳天奇主講的機(jī)器學(xué)習(xí)編譯入門課程將于6月17日正式開課(應(yīng)該是美國時(shí)間~~)。
課程的中英文大綱舀凛，中英文討論區(qū)都已經(jīng)上線了俊扳。
中文官網(wǎng)：https://mlc.ai/summer22-zh/
英文官網(wǎng)：https://mlc.ai/summer22/
中文討論區(qū)：https://github.com/mlc-ai/mlc-zh/discussions
英文討論區(qū)：https://github.com/mlc-ai/mlc-en/discussions
按照課程簡介來說，在本課程中猛遍，將系統(tǒng)地研究機(jī)器學(xué)習(xí)編譯的關(guān)鍵要素馋记，同時(shí)學(xué)習(xí)一些核心的概念，用以表示機(jī)器學(xué)習(xí)程序懊烤、自動(dòng)優(yōu)化技術(shù)抗果，以及在端到端機(jī)器學(xué)習(xí)部署中優(yōu)化環(huán)境依賴、內(nèi)存和性能的方法奸晴。
該課程需要的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的背景知識(shí)：
- 熟悉 Python 語言和 Numpy 的使用
- 一定的深度學(xué)習(xí)框架背景知識(shí)（例如 PyTorch, TensorFlow, JAX）冤馏；
- 有系統(tǒng)層面的編程經(jīng)驗(yàn)更佳（例如 C/CUDA）。
