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V2EX  ›  程序员

工作三到五年后接触机器学习的入门建议

  theworldsong · 23 天前用 iPad 发布 · 4092 次点击

先说背景。📙

本人是普通 android 程序员一枚,工作约四年,技术栈一直围绕 android 展开。半年前开始接触机器学习,现总结了一些经验,分享给「有工程背景但学术匮乏」的伙伴们参考。


入门步骤✅

1,需要一本类似「西瓜书」这样的科普读物知道这个领域到底是什么

2,完整的复习一遍高数,求导求积矩阵运算要会做

3,准备好「 https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese 」为学术参考

4,准备好「 https://www.douban.com/doubanapp/dispatch/book/26976457?dt_dapp=1 」为生产参考

5,能够稳定访问 google 的网络。这方面的学习百度搜索能力有限。

6,上面两本书同时阅读。并跟随第二本实践。


⚠️:上述第五点非常重要,在真正理解「机器学习为何物」之前,需要 google 大量查阅零散的信息。简而言之,这两本书能读得进去的前提是,你已经储备了足够的基础知识,而这些基础知识的获取方式是维基百科的一个又一个超链接。

现阶段的我:半年来断断续续地学习,很多术语能理解了。结合 google 复制粘贴,能做一些非常简单的生产(当然,原理是懂的)

菜鸟一枚,欢迎补充和讨论。👏👏👏

本帖只讨论学习方法,不讨论学习动机。以免泛化为义的灌水。

第 1 条附言  ·  23 天前
补充:
楼下有朋友说的对,高数可以边看边学。但建议最基本的求导求积还是要会
43 回复  |  直到 2019-03-27 09:59:33 +08:00
    1
glenChen   23 天前 via Android
mark,老兄可以交流一下吗
    2
LU35   23 天前
谢谢整理并分享
    3
bokchoys   23 天前 via iPhone
门槛很高。国内的论坛也都不活跃。无从下手。所以我选择了搭建一个论坛,可以邀请您一起建设吗?
    4
dartabe   23 天前   ♥ 2
千万不要把高数再看一遍 看到什么不懂得再回去翻翻书就行了 不然浪费时间也没有学习动力
    5
realkenshinji   23 天前 via iPhone
英文尚可,能用 google,直接上 fast.ai 不行么?
    6
qdcjiDD   23 天前 via Android
我参考的这个 zh.gluon.ai ,感觉挺不错的。
    7
linhua   23 天前
推荐 fast.ai
这是 fast.ai 的论坛 https://forums.fast.ai/
还有 《动手学深度学习》
https://zh.d2l.ai/index.html
    8
qianji201712   23 天前
感谢分享!
    9
Bellaaa   23 天前 via Android
感谢
    10
VoidChen   23 天前
你真的把高数看了一遍?入门阶段我认为不需要系统学习高数,简单的欧氏距离那种高中数学足以应付,用到不明白的再去看就好了。另外你真的在学?不应该先看概率统计?朴素贝叶斯还有基础的几个抽样方法都来自薄薄的概率统计
    11
yepinf   23 天前
高数 /统计学习根本看不动,太难了。
    12
no1xsyzy   23 天前
矩阵运算是线代
概率论
并不都是高数
把大学数学备好就是
到要用再看
    13
Dori   23 天前
老哥,我和你情况一样,下个月新工作是 AI 方向,有没有群什么的交流交流,有点虚的。
    14
murmur   23 天前
@dartabe 不看数学的结果就是做一辈子调参了。。
    15
Asice   23 天前
连 tensorflow 官网都要翻墙,国内是自己在作死。
人家开源给你用,自己倒好关起门了
一直阻碍科技的发展,最终要再次体会落后就要挨打
    16
luomu24   23 天前
数理统计其实更应该翻,然后是高数梯度一章,线代算算特征值,这些有了就足够了。以后遇到更难的再从头找找翻翻。
    18
kuhung   23 天前
老实说,我最近在筹备这样一个社群
    19
visonme   23 天前
只有带着应用的目的去学才容易找到方向,也可以避免在理论的浪潮中迷失自己。

充分了解这么学科的背景,了解其可应用的场景,以及应用的方式

掌握一些必备的基础知识,机器学习,线代某些概念,常用公式以及常用的算法,当然还有数学其它学科一些基础理论,属于必须掌握的,必须了(不要求完读)。

顺着既定应用的路线,在进一步深入模块化学习,机器学习其实很大很复杂,切分模块化去了解它,找到分支的应用点
    20
qping   23 天前
一直想学,高数翻了几章就退下了,看了楼上的说法决定放弃从高数开始
    21
s0ok   23 天前
同上
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enchilada2020   23 天前 via Android
高数劝退系列…
    23
daniel51   23 天前
是啊,现在访问谷歌很麻烦,vps 动不动就访问不了了。擦。。
    24
zbw0046   23 天前 via Android
话说工作几年后再学真的能找到算法岗位?或者找到了也是从类似应届干起?
    25
hackerang   23 天前 via Android
推荐还是从 ng 的 ML 课程开始,非常好的课程,有兴趣或者是有需要再去翻高数或者概率。学完 ML 基本上可以做一点 kaggle 了
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theworldsong   23 天前 via iPhone
@bokchoys 已经有不少大大小小的社区了
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pixiaotiao   23 天前 via Android
本来打算重新学习大学数学来的
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theworldsong   23 天前 via iPhone
@dartabe 基本求积求微还是要会的,不然第二页来了个公式就不想往下看了
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theworldsong   23 天前 via iPhone
@Dori 你学到什么阶段了
    30
theworldsong   23 天前 via iPhone
@zbw0046 我的动机不是职业算法。
另外,本帖不讨论学习动机。
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fantastic   23 天前
感谢分享
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bokchoys   23 天前 via iPhone
@kuhung #18 嘿嘿 可以一起吗
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pupupu   23 天前   ♥ 3
人工智能我研究了一段时间,除了敲一些书上的案例项目外,也做了一个有需求的真实项目。首先感觉门槛比较高,包括学习门槛(数学微积分、矩阵、概率等过程、相关框架的使用、文档数量)和找工作门槛(一般要求硕士)。不过关于数学其实没那么难,用的都是一些基本的东西,因为不需要你亲自去推导证明公式,所有的结论都是推导好的,你只需要了解一遍大概然后记住就行了,其实学过高数、矩阵、概率论的都不会太难。然后就是框架,tf 说实话用起来比较复杂,但是使用 tf 会让你更加清楚的了解一些具体的细节。keras 其实更简单,用起来也更顺手,封装了好多的实现和网络模型,几行代码就可以跑一个模型,但是直接使用 keras 可能会让你无法了解一些原理,不利于深入学习。最近现在 pytorch 也挺流行的,觉得兼顾了 tf 的灵活和 keras 的易用。另外做 AI 还需要一块强大的 GPU,不然摸不到门槛。另外就是还需要很多的数据,而且是处理过的标记好的数据,这个几乎是行业的瓶颈。其实应该也有人在建立数据集库了,可以提供大量的已经处理好的数据给开发者使用,但是就目前而言应该没有特别好的这种网站,但是是有的。
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jswh   23 天前
@pupupu 做一个数据集整理归纳的导航网站如何
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Dori   23 天前
@theworldsong 学校路里上过一学期自然语言处理,毕业两年一直在做安卓 Framework 方向,上周应聘到 AI 方向,目前还在学 Python,基本是零基础。
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johnxia   23 天前
@pupupu 只有这个老哥是在认真回帖的
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VoidChen   23 天前
@johnxia 讲道理 19 楼 @visonme 这个老哥说的才是最真实的入门方案好吗= =,至少我是这么学的,自己喜欢图像处理一块,就专门学一个算法就用一个,记录在博客里,虽然也是刚起步,但是感觉能学进去= =公司也有人脸识别的项目,参与进去了。学习的根本目的还是应用啊
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snowxxx   23 天前 via iPhone
数学全都忘了,哈哈
    39
superchina   22 天前
人工智能现在还火吗?
    40
stardust21   22 天前 via Android
@Dori 零基础怎么应聘上的?
    41
shikimoon   22 天前
入门确实只需要简单的高数,线代和概率论知识,但如果要深入,还是得把相关数学啃透,不然你看不懂 paper 跟博客,更别提复现模型了
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hedamao9999   22 天前 via Android
做安卓二年再转大数据这操作挺骚的,说实话我很羡慕
    43
a852695   22 天前
mark 下 很好的经验,目前也是 ML 小白
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