如何學習機器學習——一步一步

如何學習機器學習？

深科技已經佔領了世界。 雖然一旦知道如何開發一個安卓應用程序就可以保證你在一家備受追捧的公司找到一份好工作，但現在情況已不再如此。 現在所有大公司都在尋找具有特定深度技術專業知識的人。 其中一些技術是雲計算、數據科學、區塊鏈、增強現實、人工智能和機器學習。

如果您剛剛開始使用機器學習，那麼您需要稍微小心獲取信息的位置。 有很多網站承諾讓你成為 ML 專家，但如果你沒有方向，你最終會比那些甚至沒有聽過“機器學習”這個詞的人對整個事情感到更加困惑。”

但不要擔心！ 本文將成為您的伴侶，並準確地告訴您如何以最有效和最有益的方式學習 ML。

然而，在進入之前，讓我們先回答最基本的問題。

機器學習是什麼意思？

每個曾經編寫過程序的人都知道，它只會按照它被編程的方式去做它被編程去做的事情，而不會做其他事情。 那麼，一些聰明的人決定問一個問題，如果我們可以編寫一個程序，它可以根據自己過去的經驗學習並提高自己的性能，同時還能做出決策呢？ 這是機器學習思想的最基本和最簡單的版本。

一些先決條件

如上所述，機器學習是一項深度技術，因此不適合剛剛進入數據處理和編碼領域的人。 在開始使用 ML 之前，您需要了解以下一些事項。

在邁出機器學習世界的第一步之前，您必須對基本微積分和線性代數的概念有很好的熟悉程度，並對概率理論有深刻的理解。

一旦你覺得你已經滿足了這些先決條件，讓我們開始學習如何學習你需要知道的關於機器學習的一切。

如何學習機器學習？

首先是基礎

你不能用薄弱的、不明確的地基建造摩天大樓。 您必須已經知道什麼是機器學習？ 它有什麼能力？ 使用它可以實現什麼？ 它的局限性是什麼？ 為什麼它比其他解決問題的方法更好？ 它與人工智能有何不同？ 機器學習的應用？

如果您對上述問題的答案有任何疑問，您需要將它們全部清除。 這可以通過在線進行深入研究或簡單地註冊在線基礎 ML 課程來完成。

機器學習的基石

一旦你完成了基本問題，你就會意識到機器學習的研究領域可以有多麼廣泛——這會讓學習看起來勢不可擋。 值得慶幸的是，人們已經將機器學習的基礎知識分成塊，以便於理解和學習。

這些構建塊是：-

• 監督學習
• 無監督學習
• 數據預處理
• 集成學習
• 模型評估
• 採樣和拆分

花點時間了解它們是什麼以及為什麼在 ML 中使用它們。

現在終於到了學習機器學習最有趣的部分了。

掌握 ML 所需的技能

如果不首先掌握其中使用的技能，您就無法掌握 ML，這也是您在成為 ML 專家的過程中接下來需要學習的內容。 這些技能是：-

• Python 編程

學習 Python 並在其中構建 ML 項目將使您的生活比嘗試使用任何其他編程語言更輕鬆——這就是大多數 ML 專家推薦它的原因。 您可以使用 Internet 上提供的許多免費或付費教程來學習 Python。

• R 編程

雖然 Python 是編寫與 ML 相關的代碼的最佳語言，但沒有一種語言比 R 更適合處理在 ML 項目中使用的大量數據。因此，學習 R 也將使您學習 ML 的旅程變得更豐富更輕鬆。 你會發現很多關於 R 編程的免費在線教程。

• 數據建模

數據建模對 ML 至關重要。 它主要用於查找數據中的模式，這些模式在 ML 中用於進行預測，並且在某些情況下，根據這些預測做出決策。 您需要先學習 SQL，然後才能開始進行數據建模，但也可以在線獲得免費課程。

• 機器學習算法

現在我們進入機器學習的核心。 如果不使用算法，編程世界就無法實現任何目標，機器學習也不例外。 您將需要了解這些特殊的機器學習算法如何工作以實現預期結果，以及如何將它們應用到您自己的機器學習項目中。

這些算法將成為您機器學習職業生涯的基礎——您對它們了解得越多，無論您想在機器學習上工作多久，您的生活都會變得越輕鬆。

• 系統設計和使用 API

歸根結底，您可能希望最終用戶可以訪問您的 ML，這些最終用戶對使該項目工作的任何事物都沒有絲毫線索。 為此，您將必須學習如何設計一個允許其他人使用您的 ML 項目的系統，如果您學習如何構建 API 以便您可以將您的項目與其他人的工作集成，那將是一件好事。人並建立一些真正特別的東西。

結論

通過掌握所有這些技能，您將成為機器學習方面的專家，並在尋找機器學習專家的財富 500 強公司中獲得高薪工作。