首先,機器學習的學習門檻是相對比較高的,長期以來,機器學習方面的人才培養(yǎng)也一直以研究生教育為主。要想從事機器學習方面的研發(fā),不僅需要具備一定的軟件開發(fā)知識,更重要的是需要具備扎實的數學基礎,另外還需要掌握基于機器學習的一系列概念和研發(fā)方法。
具備軟件開發(fā)能力的程序員,轉向機器學習領域會更容易一些,但是即使沒有軟件開發(fā)基礎,如果具備扎實的數學基礎以及較強的學習能力,也完全可以從頭開始學習。對于沒有軟件開發(fā)基礎的人來說,如果要從事機器學習方面的研發(fā),可以按照以下幾個步驟學習:
第一:學習編程語言。編程語言并不是機器學習的核心,但是編程語言是實現機器學習算法的重要方式,因此掌握編程語言也是從事機器學習的重要前提之一。目前Python語言在機器學習領域有較為廣泛的應用,而且Python語言的語法結構比較簡單易學,所以對于初學者來說,從Python開始學習是不錯的選擇。
第二:學習算法設計。算法設計是機器學習的核心,同時算法設計也是進行軟件開發(fā)的重要基礎,所以系統(tǒng)地學習算法設計知識對于從事軟件開發(fā)和機器學習都是非常重要的。學習算法設計需要具備一定的數學基礎,包括高數、線性代數和概率論等,當然這些知識也可以在學習算法設計的過程中補學。
第三:掌握基本的機器學習步驟。掌握機器學習的步驟是進行系統(tǒng)學習機器學習的前提,通常來說,機器學習的步驟包括數據收集、算法設計、算法實現、算法訓練、算法驗證和算法應用,初學者可以圍繞這些步驟來系統(tǒng)地學習機器學習的相關知識。
最后,學習機器學習方面的知識,并不建議在脫離實際任務的情況下學習,最好有項目作為支撐。
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