如何学习机器学习——一步一步

如何学习机器学习？

深科技已经占领了世界。 虽然一旦知道如何开发一个安卓应用程序就可以保证你在一家备受追捧的公司找到一份好工作，但现在情况已不再如此。 现在所有大公司都在寻找具有特定深度技术专业知识的人。 其中一些技术是云计算、数据科学、区块链、增强现实、人工智能和机器学习。

如果您刚刚开始使用机器学习，那么您需要稍微小心获取信息的位置。 有很多网站承诺让你成为 ML 专家，但如果你没有方向，你最终会比那些甚至没有听过“机器学习”这个词的人对整个事情感到更加困惑。”

但不要担心！ 本文将成为您的伴侣，并准确地告诉您如何以最有效和最有益的方式学习 ML。

然而，在进入之前，让我们先回答最基本的问题。

机器学习是什么意思？

每个曾经编写过程序的人都知道，它只会按照它被编程的方式去做它被编程去做的事情，而不会做其他事情。 那么，一些聪明的人决定问一个问题，如果我们可以编写一个程序，它可以根据自己过去的经验学习并提高自己的性能，同时还能做出决策呢？ 这是机器学习思想的最基本和最简单的版本。

一些先决条件

如上所述，机器学习是一项深度技术，因此不适合刚刚进入数据处理和编码领域的人。 在开始使用 ML 之前，您需要了解以下一些事项。

在迈出机器学习世界的第一步之前，您必须对基本微积分和线性代数的概念有很好的熟悉程度，并对概率理论有深刻的理解。

一旦你觉得你已经满足了这些先决条件，让我们开始学习如何学习你需要知道的关于机器学习的一切。

如何学习机器学习？

首先是基础

你不能用薄弱的、不明确的地基建造摩天大楼。 您必须已经知道什么是机器学习？ 它有什么能力？ 使用它可以实现什么？ 它的局限性是什么？ 为什么它比其他解决问题的方法更好？ 它与人工智能有何不同？ 机器学习的应用？

如果您对上述问题的答案有任何疑问，您需要将它们全部清除。 这可以通过在线进行深入研究或简单地注册在线基础 ML 课程来完成。

机器学习的基石

一旦你完成了基本问题，你就会意识到机器学习的研究领域可以有多么广泛——这会让学习看起来势不可挡。 值得庆幸的是，人们已经将机器学习的基础知识分成块，以便于理解和学习。

这些构建块是：-

• 监督学习
• 无监督学习
• 数据预处理
• 集成学习
• 模型评估
• 采样和拆分

花点时间了解它们是什么以及为什么在 ML 中使用它们。

现在终于到了学习机器学习最有趣的部分了。

掌握 ML 所需的技能

如果不首先掌握其中使用的技能，您就无法掌握 ML，这也是您在成为 ML 专家的过程中接下来需要学习的内容。 这些技能是：-

• Python 编程

学习 Python 并在其中构建 ML 项目将使您的生活比尝试使用任何其他编程语言更轻松——这就是大多数 ML 专家推荐它的原因。 您可以使用 Internet 上提供的许多免费或付费教程来学习 Python。

• R 编程

虽然 Python 是编写与 ML 相关的代码的最佳语言，但没有一种语言比 R 更适合处理在 ML 项目中使用的大量数据。因此，学习 R 也将使您学习 ML 的旅程变得更丰富更轻松。 你会发现很多关于 R 编程的免费在线教程。

• 数据建模

数据建模对 ML 至关重要。 它主要用于查找数据中的模式，这些模式在 ML 中用于进行预测，并且在某些情况下，根据这些预测做出决策。 您需要先学习 SQL，然后才能开始进行数据建模，但也可以在线获得免费课程。

• 机器学习算法

现在我们进入机器学习的核心。 如果不使用算法，编程世界就无法实现任何目标，机器学习也不例外。 您将需要了解这些特殊的机器学习算法如何工作以实现预期结果，以及如何将它们应用到您自己的机器学习项目中。

这些算法将成为您机器学习职业生涯的生计——您对它们了解得越多，无论您想在 ML 上工作多久，您的生活都会变得越轻松。

• 系统设计和使用 API

归根结底，您可能希望最终用户可以访问您的 ML，这些最终用户对使该项目工作的任何事情都一无所知。 为此，您将必须学习如何设计一个允许其他人使用您的 ML 项目的系统，如果您学习如何构建 API 以便您可以将您的项目与其他人的工作集成，那将是一件好事。人并建立一些真正特别的东西。

结论

通过掌握所有这些技能，您将成为机器学习方面的专家，并在寻找机器学习专家的财富 500 强公司中获得高薪工作。