机器学习从入门到放弃?不存在的!

2017年人工智能已经列入了国务院的人工智能发展规划中,人工智能将成为推动中国发展的新生科技力量,并在未来扮演着越来越重要的角色,对于想要从事AI行业的小伙伴们来说,如何能够快速、深入的掌握机器学习相关知识显得尤为重要。

下面给大家整理了下机器学习从入门到进阶的基本流程:

一、机器学习入门必备知识

如今在工业界中,机器学习和深度学习都有着举足轻重的地位,二者解决的问题多有不同:机器学习擅长解决可结构化数据的分类预测问题,如房价预测、患病预测等;而深度学习更侧重非结构化数据的部分问题,如图片分类、文本分类等。

作为机器学习入门,当然是推荐课程和书籍,下面是想要入门机器学习的一些基本书籍和课程:

1、《数学之美》

2、《深入浅出数据分析》

3、《MySQL必知必会》

4、《机器学习》

5、《利用python进行数据分析》

6、《python自然语言处理》

等等...

二、机器学习进阶必备知识

在有了上面学习的基本功底之后,就可以考虑进阶学习了,上面的入门知识可能要花费你3个月甚至更长的一些时间,但是无需过于纠结,上面搞不懂的问题,在进阶部分还可以继续研究。

三、机器学习学习方法

有了这些作为储备,你的硬件资源就够了,相当于有了教材和课件,但是学习有了这些东西是不够的,如何去学,如何高效的学以及步骤和侧重点也很重要,下面就给大家列举下学习过程中的一些问题。

1、切勿掉入书山中,实践理论结合重要

在列举了上面的学习后,很多人可能会一头扎进书山中埋头苦读,读完一本接着一本最后发现什么都懂点什么又都没懂,这样效率是很低的,如果你是搞学术的不在此范围内,相信多数人还是偏应用,从事相关工作,在IT界,实践才能学到东西,不要一直看书,可以边看边试试写点代码,实现个小公式,小算法,这样进步快一些。

2、找到适合你的课程,跟着从头到尾学

如果你是上班族或者是在学校里面而没老师给你讲这门课,那么报一门适合你的课程从头到尾跟着学就非常重要了,不要过于相信你的自制力,没有人和你一起学,你学了很久也看不到自己有何进步,慢慢兴趣就没了,所以找到能从头到尾给你讲的课程也很重要,这个大家可以多对比多发现,总有一款适合你。

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