程序員，正在自學機器學習？這六點一定要牢記！
「自學」對於程序員而言，從來不是個陌生的詞。準確說來，何止是不陌生，甚至可以稱作常規操作了。那麼正在自學，或者曾經自學過某項內容的你，最終是「從入門到放棄」，還是「入門到精通」。今再回首，又可曾走過彎路繞過道呢？
@正在自學機器學習的你，這裡有剛走出自學初學階段的「前輩」給出的六點建議，不打算了解下嗎？
作者 |Daniel Bourke
譯者 | 虎說
責編 |仲培藝
出品 |CSDN（ID：CSDNNews）
以下為譯文：
我是一名自學成才的機器學習工程師，如果讓我重頭再來一次，下面這六件事我一定會告訴自己！
我們在澳大利亞舉辦了一次關於機器學習技術的聚會，在這次聚會上我們討論了很多。會議的組織者尼克參會者介紹我說：「Dan 來自健康科學領域，他研究營養科學，然後也在 Uber 擔任司機，同時在網上自主學習機器學習，現在已經和 Max Kelsen 一起成為了機器學習工程師。」尼克是布里斯班科技公司 Max Kelsen 的首席執行官兼聯合創始人，而我站在一邊不停地聽著。
我記得很清楚，有一個人問了一個問題：「我是如何從不同的背景進入人工智慧和機器學習領域的？」他告訴我他正在努力利用機器學習來更好地理解學生學習的項目。他將講座出勤率、在線學習門戶上花費的時間、測驗結果以及其他一些內容結合起來，他甚至為此建立了一個前端 Web 門戶來與結果進行交互。
然後又有幾個來自不同領域的人開始過來詢問有關如何進入機器學習的問題。這個問題其實頗有難度，因為我仍然認為自己是初學者。
但最好的導師是在你之前早1、2 年進入這個領域的人——剛剛經歷過你將要經歷的事情。因為如果時間很長，學習建議可能就不再適用了。
我的弟弟就正在接觸機器學習，下面是我一直想要對他說的話：
掌握一些 Python 基礎（3-4個月）
語言其實並不重要，它不一定是 Python，也可能是 R、Java 等等，重要的是挑選一個並堅持下去。如果你剛開始，你會發現 Python 很簡單。
如果你想進入應用機器學習，編碼語言就會變成強制性需求。
第二，從網上挑選一個基礎課程，並堅持幾個月。最好課程也適用於教授數據科學，DataCamp（http://bit.ly/datacampmrdbourke）非常適合這種情況。
學的過程中會有一段時間變得很難，但那就是重點時期。其實學習編程語言就像學習另一種語言和另一種思維方式一樣。
當你還沒有完全準備好時就開始製作東西
儘快應用你所學到的知識。無論你完成了多少門課程，你都永遠不會 100％ 準備好。不要以完成更多課程作為能力的標誌。如果讓我回去重新開始，這是我會改變的一件事。找到一個項目，通過不斷試錯來學習。
選擇有很多，盡量減少雜亂
網路上有很多優秀的課程，他們都很棒。其實，這也是一個問題，由於有這麼多，所以很難選擇，這或許會成為一個可能阻擋你成功的陷阱。
為了解決這個問題，我申請了 AI 碩士學位。如果需要，你可以同樣選擇這條路。但我鼓勵你花幾天時間研究自己，看看那條路最適合自己。
舉個例子，我發現的三個與我日常工作最相符的資源是：
動手機器學習：https://amzn.to/2GormNb
fastai機器學習課程：http://course18.fast.ai/ml
Coursera 上的應用數據科學與 Python 課程：http://bit.ly/courseraDS
在你有幾個月的 Python 經驗之後，學習這些內容應該是沒有什麼障礙的。
研究是必要的，但如果你不能應用也是毫無意義
你每天都能看到有關於新機器學習方法的文章和論文——別理他們。
你沒有辦法跟上所有這一切，他們只能阻止你回到你的項目設置中。大多數好的機器學習技術已經存在了幾十年。目前我們公認的能夠讓機器學習發揮價值的就是改變計算能力和增加可用數據。
如果你剛開始，堅持先夯實你的基礎，然後根據你的項目需求擴展知識。
每天一點點
假如你今年三歲，不會說很多的單詞。幾年之後，你幾乎可以像那些生活了幾十年的人一樣說話。為什麼會這樣？？
因為你每天練習一點，然後複利就開始了。
每天增加 1％=每年增加 3700％。
如果你錯過了一天，無論如何，生活是有不確定的，但請儘快恢復。因為很快你就可以進入到機器學習領域了。
不要因為不知道某事而自責
「你有沒有建立過推薦引擎？」「沒有。」
「我們有一個項目需要一個概念證明，你認為你可以搞清楚嗎？」「當然。」
大多數人認為高中或大學後學習就應該停止，其實並沒有。
任何人在在新事物上都會遇到失敗，失敗之後不是退縮而是繼續向前推進，因為失敗後的成功才是真正的成功，學習機器學習也類似。
第一年：你太爛了；
第二年：你比前一年要好，但是你覺得更糟糕了，因為你意識到自己有很多未知內容；
第三年：已經不錯了；
學習新東西需要時間，每一天都是第一天。
學習並不是線性的。
3 歲的孩子不懂一個字時如何反應？
笑著把手放在空中，然後爬一會兒。
現在的你可能也是一樣。
如果沒有所有創造過課程並分享他們所學知識的優秀人才，今天我所做的所有工作和我所學到的東西都是不可能實現的。所以，我們都要感謝那些無私奉獻、傳播知識的人。
原文：https://hackernoon.com/thinking-of-self-studying-machine-learning-remind-yourself-of-these-6-things-b55a5f2b6c7d
本文為 CSDN 翻譯，如需轉載，請註明來源出處。作者獨立觀點，不代表 CSDN 立場。
熱 文推 薦
TAG:CSDN |