自学人工智能可能么？

最近由于人工智能越来越火，不少同学跃跃欲试，想投入 AI 的怀抱，但苦于不知如何下手。我们今天就来分享一下机器学习入门自学者的教程，一步步教你如何从基础小白进阶为 ML 大拿。

快上车吧，别找硬币了，这趟车不要钱！

第一步：先搞懂什么是机器学习

在闷头学习机器学习之前，最好先把什么是机器学习搞清楚，了解机器学习的基本概念。简单来说，机器学习就是教电脑怎样从数据中学习，然后做出决策或预测。对于真正的机器学习来说，电脑必须在没有明确编程的情况下能够学习识别模型。机器学习属于计算机科学与统计学的交叉学科，在多个领域会以不同的面目出现，比如你应该听过这些名词：数据科学、大数据、人工智能、预测型分析、计算机统计、数据挖掘······

虽然机器学习和这些领域有很多重叠的地方，但也不能将它们混淆。例如，机器学习是数据科学中的一种工具，也能用于处理大数据。

机器学习自身也分为多个类型，比如监督式学习、非监督式学习、增强学习等等。例如：邮件运营商将垃圾广告信息分类至垃圾箱，应用的是机器学习中的监督式学习；电商公司通过分析消费数据将消费者进行分类，应用的是机器学习中的非监督式学习；而无人驾驶汽车中的电脑合摄像头与道路及其它车辆交互、学习如何导航，就是用到了增强学习。

想了解机器学习的入门知识，可以看看一些网络课程。

第二步：预备知识

如果没有基本的知识储备，机器学习的确看起来很吓人。要学习机器学习，你不必是专业的数学人才，或者程序员大牛，但你确实需要掌握这些方面的核心技能。好消息是，一旦完成预备知识，剩下的部分就相当容易啦。实际上，机器学习基本就是将统计学和计算机科学中的概念应用在数据上。这一步的基本任务就是保证自己在编程和统计学知识上别掉队。

2-1：用于数据科学中的Python编程

如果不懂编程，是没法使用机器学习的。

2-2：用于数据科学的统计学知识

了解统计学知识，特别是贝叶斯概率，对于许多机器学习算法来说都是基本的要求。

2-3：需要学习的数学知识

研究机器学习算法需要一定的线性代数和多元微积分知识作为基础。

第三步：开启“海绵模式”，学习尽可能多的原理知识

所谓“海绵模式”，就是像海绵吸水一样，尽可能多地吸收机器学习的原理和知识，这一步和第一步有些相似，但不同的是，第一步是对机器学习有个初步了解，而这一步是要掌握相关原理知识。

可能有些同学会想：我又不想做基础研究，干嘛要掌握这些原理，只要会用机器学习工具包不就行了吗？

有这个疑问也很正常，但是对于任何想将机器学习应用在工作中的人来说，学习机器学习的基础知识非常重要。比如你在应用机器学习中可能会遇到这些问题：

数据收集是个非常耗时耗力的过程。你需要考虑：我需要收集什么类型的数据？我需要多少数据？等此类的问题。

数据假设和预处理。不同的算法需要对输入数据进行不同的假设。我该怎样预处理我的数据？我的模型对缺失的数据可靠吗?

解释模型结果。说机器学习就是“黑箱”的观点明显是错误的。没错，不是所有的模型结果能直接判读，但你需要能够判断模型的状况，进而完善它们。我怎么确定模型是过度拟合还是不充分拟合？模型还有多少改进空间？

优化和调试模型。很少有人刚开始就得到一个最佳模型，你需要了解不同参数之间的细微差别和正则化方法。如果我的模型过度拟合，该怎么修正？我应该将几个模型组合在一起吗？

要想在机器学习研究中解答这些问题，掌握机器学习的知识原理必不可少。

第四步：针对性实际练习

在开启“海绵模式”后，你应该掌握了机器学习的基础理念知识，接着就该实际操作了。实际操作主要是通过具体的、深思熟虑的实践操作增强你的技能。本步目标有三个：

练习机器学习的整个流程：收集数据，预处理和清理数据，搭建模型，训练和调试模型，评估模型。

在真正的数据集上实践操作：对于什么样的数据适合用什么类型的模型，自己应逐渐建立这方面的判断能力。

深度探究：例如在上一步，你学习了很多机器学习算法知识，在这一步就要将不同类型的算法应用在数据集中，看看哪个效果最好。

完成这一步后，就可以进行更大规模的项目了。

但是，这些也就是理论知识啦，要想成为AI领域的高手，还是没那么容易的哦，不过万事皆有可能，希望有勇气自学的同学们能够坚持下去，梦想创造未来！

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