BOBO 老师，我已经学完这个入门课程了。我想往NLP方向发展有什么建议吗？
来源：14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！
qq_流光长河_0
2018-04-21
我有个想法，就是想在把机器学习算法应用到音乐方面。让五音不全的人也能唱出歌手的水准。据我所知，这个时间序列的数据需要才有RNN的方式来实现。是不是我学完这个课程可以直接上tensorFlow框架来进一步学习？从而达到我训练音乐数据的目的。另外方便到我的群里来指导一下吗？我的QQ群是45858879，目前有邀请到悉尼科技大学的博士导师徐老师来指导，欢迎你也来。
1回答
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关于这个课程的后续学习，可以参考这个问答：https://coding.imooc.com/learn/questiondetail/47909.html
虽然这个问题问的是竞赛相关的问题，但是涉及很多和后续学习相关的内容。是的，学完这个课程，再了解一下神经网络，就可以去研究深度学习方向了。深度学习使用tensorflow没毛病：）
另外，NLP方向有很多专有方法，除了深入机器学习相关算法之外，也需要关注NLP这个领域内部的很多基本问题处理方式：）搜索NLP，有很多专门的书籍，网上的资料或者讨论，以及论文。
我不太了解你要做的具体应用，是的，RNN是很好的时间序列处理模型，进一步还有LSTM，包括CNN，都可以用于处理时间序列。对于深入研究深度学习来说，这些都值得学习。
我不确定你的应用是否包含“生成”这个内容，如果包含，机器学习领域也有很多“生成模型”（Generative Models）值得学习。最典型的就是大火的GANs。这类模型我见过的在图像领域使用比较广泛。在音乐领域应该也有很多应用，不过我不是很熟悉这方面。印象里很多大学，包括业界，其实都有在做涉猎音乐合成等算法的项目，可以找找相关的论文，研究一下现在的发展现状。
最后，谢谢你的邀请。我平时实在没有时间关注qq，几个课程的qq群已经让我头疼了>_<，对这个课程有任何问题，可以随时来问答区提问：）
212018-04-22
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