去参加大学校友婚礼,伴手礼竟然是10个G种子……

“没想到这小子才毕业1年多,就能买房买车,还娶到了妹子!虽说是郊区吧,那也是房!虽说是电车吧,那也能开!重点是,娶到了妹子!!!同为程序员,差距怎么那么大呢……”

参加完老二的婚礼,虽然替他高兴,但我还是坐在地铁上垂头丧气。

还记得去年春夏交替的时候,有一天晚上临熄灯前,老三在寝室里大声的朗诵了一条新闻:

“美国Indeed网站发布了2017年最佳工作,机器学习工程师以136241美元占据榜单首位,增长达166%。在国内,机器学习工程师同样是各大企业争抢的人才,相关岗位需求缺口巨大,平均年薪超20w。”

一下子,寝室里的所有嘈杂都停止了。大家一个个争相凑到他电脑前看这则消息。20w,天呐,这个数字震惊到我了。

我们4个人一合计,反正大家都是学计算机的,入门起来应该不难。话不多说,就是干!当晚大家都兴奋得不行,聊了好久……

第二天一起床,我们4个就一起开始查“如何入门机器学习工程师”。老二计划报班学习,但我们剩下3个实在是囊中羞涩,只得组成自学天团。老三干劲满满说,自学也不差,现在网上的教程资料这么多,知乎上有很多大佬早就为我们规划好了学习路径,不信学不会。

“机器学习自学指南”,四步走即可:

Step1理论基础,结合视频教程/入门书籍初步了解机器学习理论

Step2理论进阶,结合step1学习的理论基于python进行练习

Step3实战演练,在竞赛网站上结合实际案例进行练习

Step4实习工作,在竞赛中取得一定成绩后在相关实习岗位积累经验

我们分头行动,很快就收集到指南推荐的各种资料,视频、书籍、笔记、论文,看着一点点前进的下载进度条,信心更加充足了!每天学习三小时,三月入门机器学习工程师!

刚开始,宿舍的日常画风突变:

老四:“老大回来啦~来,我考考你,逻辑回归的损失函数长什么样啊?”

我:

“怎么优化?” / “梯度下降法”

“有没有快一点的?” / “牛顿法”

“学习率是干嘛的?” / “公式中的alpha。它代表了每一步下降的步长。如果取值太小,会导致收敛速度特别慢;如果取值太大,会导致震荡甚至不收敛。”

“怎么确定取值?” / “交叉验证”

“老大,不错嘛~” / “你小子也可以哟~”

两周后。

我:“四儿,西瓜书看到哪了?你这两天咋不考我了?这个第6章SVM的推导我有点问题,你来帮我瞅瞅。”

老四:“过两天再看,今天先出去玩一玩。”

老三:在一旁疯狂的点着鼠标,还不住的念叨了,“捡了这个空投,再苟一苟,凭我的装备吃鸡还不是稳了。”

说好的每天三小时呢,我突然也觉得没意思,看也看不懂,还不如去看最近出的新剧。

没出一个月,寝室里好像从未出现过“机器学习”这个名词一样,大家全都有意无意的避开它。

只有老二,像变了一个人一样,除了上课外,就是窝在床上看视频摆弄电脑,谁也不知道他在干嘛。

转眼三个月过去了,到了校招的季节,你问我转行准备的怎么样?电脑里多了十几G的机器学习资料,就待我去学习了。

毕业分别眨眼就来,没想到老二真的开始在一家小公司做算法实习生,只不过工资也只比我们几个搬砖的多上一点。

临行前,我将我那十几个G的资料整理到了一个优盘里,郑重其事的送给了老二,说:“咱几个以后也就你能用的上了”。我依稀记得他好像想跟我说什么,但我摆摆手,制止住他,便离开了。

如今再见,他竟然已经成了大厂的算法工程师,一年多就买房买车结婚了,不禁感叹,一步不同,人生际遇就是天差地别!

我摆弄着手里的小盒子,这是离开婚礼现场时,老二神秘兮兮的塞给我的,还特意叮嘱回去才能拆开,不知道他又在搞什么鬼。

到家打开后,发现里面是一个优盘,莫名还有点眼熟。打开一看,竟然是我毕业时送他的那个!只是里面还多了一个文件夹,叫“给老大的机器学习入门宝典”。打开里面的readme,里面写到:

1.不要迷信论文,尤其是最新的论文。你总以为坚持看哪天说不定就能打通任督二脉,但永远只是看不去复现。新论文不一定好,研究与实际也有一定差距,论文要选择经典实用的,最重要的要把论文里的东西用起来;

2.不要随大流,以为自己可以坚持下去,就一定有收获。机器学习方向很广,能依据自己的已有的优势进行方向选择,是省时省力最有效的;

3.别迷信特定的模型,发现某个模型好能解决问题,以后就都用这个模型了,不深究原理与优劣点。比如kaggle比赛大家都用xgboost,你不懂也套着用;

4.懂得迎难而上,遇到不懂的问题不要放弃。有些理论算法需要大量时间去钻研,在缺乏基础的情况下不死磕很难跨过去,并且理论学习要不忘结合实践。

5.数学很重要,这是理解算法的基础,不过不是要专门钻研数学,要依据学习需要补足数学知识。

6.自学是一种很好的方法,不过免费的东西永远是最贵的,时间是买不回来的。

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