學機器學習要走彎路？不存在的！
營長的一位轉型AI的朋友，最近對營長抱怨，「走過的最遠的路，就是機器學習過程中的彎路」，然後開始各種blablabla，從論文的坑，到模型的坑，再到培訓的坑...一路吐槽。
2
尤其是論文，他罵道：
「
最討厭的就是那種，高高在上、假裝清高、站著說話不腰疼、戳不到痛點的論文。比如那一堆只能在理論中刷存在感，實際落地中只能
『
呵呵噠
』
的論文，根本就是浪費時間。
」
的確，對於現在剛剛入行的機器學習新人來說，不怕吃苦，但最怕走彎路，最怕白白浪費時間。
那麼，總結起來，都有怎樣的彎路呢？來看幾位點贊量頗高的知乎答主的總結：
那些年，他們在機器學習中走過的彎路
...
在知乎答主張馨宇（就職於百度地圖）看來，
機器學習的彎路有以下四個
：
最大的彎路就是自己
xjb
學
xjb
試，和加入一個真正能做出東西的團隊或跟隨真正的牛人一起學習相比，速度要慢十倍都不止。學是要學，但不要以為自己
xjb
學就夠了，差得遠呢。
第二大的彎路就是成天
xjb
看論文，以為這樣就能打通任督二脈，從來不復現論文或者嘗試自己做出一些東西，這都是〇。
第三大彎路淺嘗輒止，有些東西不往死里懟屁都做不出來。
第四大彎路迷信複雜的東西和新技術，以為新東西懟上去肯定就效果爆棚。其實都是不存在的。
還有一位知乎答主
ycszen
，在他看來，最大彎路，就是迷信論文，不去實驗
。
DLML
其實是一門實踐性的學科，只有通過實驗才能把握到其中的細節與真諦。雖說也是在寫程序，但是
DL
的程序基本上無法直觀地
debug
，所以非得自己去復現一下，實踐一下，用
performance
來說話，才知道有沒有出錯。
尤其是
DL
，研究發展到現在，論文和實際做的東西脫節已經是心照不宣的事了。正因為
NN+GD
的魯棒性，你
xjb
搞好像也能搞上去，所以寫論文很多純粹在編故事
(
好論文除外
)
所以，我們最好不要一味相信論文所說，尤其是各種解釋
(
經典演算法，優秀論文除外
)
。
NN
就是個黑盒，誰也別說誰。而我們能做的，更重要的是，去實踐去復現，去去偽存真，去發現其中真正的本質所在。
而知乎答主：
YukiRain
（
CV/ML
方向研究生在讀）則認為，非科班出身，剛轉型
AI
的程序員最大的彎路是：沒學好數學
。
而對於數學基礎好，科班出生的
AI
程序員來說，則應注意以下幾個問題
：
1.
一開始沒人帶的時候，看論文喜歡看最新的，很大程度上忽視了很多比較老比較基礎的論文，嫌棄以前的方法
performance
不好什麼的
......
感覺我身邊一些人也走進過這個誤區
......
2.
永遠不要迷信某個特定的模型，不要因為
random forest
在某個任務上效果好，就以後遇到什麼任務都上
random forest
；也不要覺得深度學習就是萬能的，什麼都可以套神經網路解決；不要看到比賽裡面大家整天用
xgboost
就整人云亦云地複製。學各種演算法的時候，書上一般會告訴你這個演算法有
balabala
優點一堆，但是一般不會告訴你這個演算法也有
balabala
一堆缺點，我花了蠻長時間在這個坑裡，慢慢摸索各種不同模型的特性。
3.
不要迷信一些理論性很強的論文，我一開始的時候，經常看到一大堆公式就下意識會覺得這個模型可能效果不錯。事實上很多論文的理論推導和它的代碼毫無關聯（參見已經徹底回歸煉丹的
WGAN GP
），還有很多論文的推導需要很強的
assumption
支持（參見每年都會出現在頂會的一些給模型加
riemannian geometry
的論文），等等。
那麼面對這些彎路，又應該如何解決呢？
那就是走正統的教育路線，你
follow的人一定是真正做事情的人。機器學習還沒有達到批量化流水生產的階段，因此一個好的
「
老師傅
」
比自學效果好很多。不僅如此，老師傅們一般都有自己多年經驗總結出來的經驗，往往可以避免很多不必要彎路。目前機器學習的資料有很多，動輒就有幾個
G
的材料可以下載或者觀看。而很多朋友都有
「
收集癖
」
，一下子購買十幾本書的人我也常常能夠看到。而機器學習的發展和變化速度很快，在入門期間，建議
「
小而精
」
的選擇資料。這不僅可以節約重複學習的時間，也可以讀有品位的材料。
為了防止我們走更多的彎路，小象給我們提供了一個follow大牛的機會，幫助我們強化機器學習中需要的數學基礎知識，深入理解經典演算法的數學原理，不僅可以掌握工業界廣泛應用的機器學習模型，還會培養用機器學習解決問題的思路。
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