多年Java开发研究机器学习技术需要哪些基础?

多年的java开发经验切入到新的领域,需要熟悉的新规则和技巧。

但对于人工智能来说,不是简单的熟悉一下新的规则那么简单的事情了,主要人工智能是一个综合性极强,而且对数学算法要求相当高。

人工智能是一个综合性极强的方向,涉及到的东西很多,真正在学习过程中需要有选择性的进行学习。对于人工智能需要的编程语言涉及面也比较广泛,python,java,lisp,c++等等

所以单一的编程语言根本无法搞定人工智能,即使把这些编程语言都掌握了还会有许多的领域需要探索学习,毕竟编程语言只是一种工具。

1.基本数学知识

线性代数,微积分,概率论等概念

2.学习一些常见的算法

线性模型,高斯模型,SVM理论,聚类算法,EM算法,PCA/ICA,马尔科夫系列模型等等

3.尝试用代码实现算法,进行实践阶段

这个阶段属于结合机器学习

4.开始尝试自己实现功能模型

这个阶段涉及到对于人工智能的入门语言,python广泛的使用,python在人工智能的地位如同一个进程的main函数的入口,算是主干,至于底层具体实现是效率更高的c++还是框架更灵活的java,对于python来讲都不怎么关心,这个层面会涉及用到一些常见的python人工智能的模型

Numpy,以及现在比较流行的人工智能开源库

进入人工智能这个领域你会觉得自己的掌握的知识是如此的渺小,任何一个领域想要做到精细化都够研究好多年的,这也是人类科技积累好几百年换来的。

现在很多的培训机构基本上在python基础和一些常见的算法进行短期的加强培训,只能算是带进门,但后续大量的知识掌握靠的还是深层次的研究,以及自身的学习能力。

笔者也在积极的学习过程中,说的不对的请指出,谢谢

原文发布于微信公众号 - 程序员互动联盟(coder_online)

原文发表时间:2018-03-09

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