机器学习怎么入门？一份速成指南拿好！

《爱，死亡与机器人》第二部前一段时间播出了，该作可以说是承载了我对于人工智能最初的想象，相信也有不少人被里面有关未来的创造性构思震撼过。

随着现代科学技术的发展，近年来与人工智能有关的热烈讨论经久不衰，各种文化作品如电影和小说如雨后春笋一般出现，仿佛一位巨星已经登上了时代的舞台。

在日常生活中也随处可见AI的影子，不管是手机上的广告大数据推送、AI上课判卷还是最近风头愈胜的无人驾驶汽车，都标志着人工智能已经在目前比较火热的各大领域都得到了实际应用。AI的浪潮正随着时代来临，同时裹挟着带来的还有无穷无尽的机会。

因此作为一名和互联网相关专业的大学生，在投递简历时看到比比皆是的“AI工程师”、“数据分析师”、“算法工程师”、“风控算法工程师”等职位时，不禁怦然心动，产生了想要尝试系统性学习人工智能课程的心思。更何况不可否认的是AI的普及速度变得越来越快，全民AI也逐渐成为了一个社会的趋势，而这同时也给了我一种危机感与紧迫感——其他人都会，万一我不会该怎么办？

于是我在网上大致查找了一下资料，发现目前在工作中通过AI建立模型来处理问题，从而提升效率已经非常普遍，同时，AI开发门槛变得越来越低，对于注定要进入IT行业的我来说，包括开发、测试、运维、大数据、数据分析师在内的工作岗位也逐步开始接触AI技能。这一点让我下定了决心，学了一定不会吃亏，而不行动永远止步不前。

那人工智能和机器学习又有什么关系？为什么新手都是先从后者开始？我就只想了解人工智能不行吗？带着这样的疑问，我继续搜索，最终找到了答案——实际上，机器学习是AI的子领域，包含了几乎所有对世界影响最大的方法，其中包括“深度学习”。也就是说，三者依次呈包含关系。从应用的角度，基于人类的基本交互方式，AI可以分为三大类：自然语言、视觉和语音。而对于这些不同类型领域的AI功能，机器学习是实现它们的基本技术。也就是说，不管方向是自然语言处理、图像识别还是语音识别，机器学习都是必不可少的知识。机器学习是人工智能领域最核心的技术，也是入门AI开发的第一门课程。后续所有的复杂技术和应用都依赖于机器学习技术。想学好AI，机器学习是第一门必修课，如果拥有良好的机器学习基础，再去深入研究AI技术会相较而言更加容易。

下面又是一个棘手的问题出现了——怎么学？

几乎是从一开始我就否决了自学这个选项。原因很简单，作为期末考试前通宵达旦疯狂自学的大学生一枚，我很清楚这样做的好处和弊端：虽然看似不会花费额外时间在通勤或是走神上，但是这种方法的缺点在于没有经验丰富的讲师答疑或者纠正，当不清楚或容易混淆的部分越积累越多时，就像沉疴一样难以去除，思维在错误的漩涡里逐渐下沉。而且缺乏具体计划的话，比较考验个人自制力，最重要的是，人工智能相关知识最终落点在于建立项目模型，如果仅仅是自学，很大可能要花费大量时间针对案例优化完善，或者说无法有效率地进行实践。更何况目前在网上所能搜集到的资料大多以视频或者文字资料为主，数量庞杂，令人眼花缭乱，难以从中挑选有效信息不说，找到适合自己的方法也不容易。

针对上述这几点问题，我综合比较了现在市面上比较知名的几家人工智能课程培训机构的优缺点，最终选择了业内风评较好且学员反馈不错的贪心AI机器学习中级课。将近全部课程学习下来，体验还是比较满意的。虽然对于完全0基础的同学来说，直接学习这个中级课程可能存在困难，因为要求有编程的基础，建议还是先听听网课，自学一下C语言、C++或者Python，有一定打代码的经验之后再来尝试。像计算机专业统一学习过这些的话，是可以直接听课的，不存在什么特别难懂的情况。

后面看章节内容也可以知道，这个课其实大部分是数学和编程的结合，涉及了部分专业课程的内容：

概率论与数理统计——条件概率、贝叶斯公式、概率密度函数及分布函数、各类分布、期望方差及相关系数、大数定律和中心极限定理、抽样分布、泰勒公式、参数估计（重点是最大似然法估计）、假设检验、线性回归。

线性代数——拉普拉斯展开、高斯消元法、特征向量、协方差矩阵、图的邻接矩阵等等。

数据结构——线性表（数组、链表）、树及森林（包括二叉树及其衍生二叉搜索树、堆、Huffman树）、图（关键，存储结构、图的周游、最短路径算法、最小生成树）、排序（插入、选择、快速、归并、分配和索引），以基本思想和概念为主。

要是掌握了会更方便理解，但是没有的话也不影响，老师会带着重新学一遍核心重点。特别感谢这一点，因为其实大一大二学过的地方，到现在也忘得差不多了。。。

可以说，最让我觉得独树一帜的是它的课程模式设计。

区别于我常用的中国大学mooc或者是b站的教学，贪心科技的课不仅每一小节都会配备对应的视频，还有文字版的精要讲解和配套练习题，一个大的知识点结束时还会有总结，告别只看视频的被动学习。

说实话大家应该都有体验，当只是单纯听讲的时候非常容易注意力不集中，错过重要的点（留下不学无术的泪。。。），而这种方式可以随时暂停重听，加深印象，对于利用碎片化时间很有帮助。更加方便巩固当前所学知识和学习过程中建立大框架及思维导图，不会给人混乱繁复之感，便于记忆和梳理。可以说这个课提供了一体化的学习体验，使视频、文字、图片、实战结合起来，让我们能更加全方面地深入理解分类、回归、聚类、集成算法等。

而且令我惊喜的是，竟然几乎每章都会有这样的几道补充代码题和一个小案例，附图的主题为股价预测，和前一部分关于线性回归的课程内容相呼应。前者对我这样的打代码苦手非常友好，可以自己先做一遍，再和标准版本对照一下，可以纠正思路，加深对知识的理解。后者是由基础理论内容延伸出来的在现实生活场景中的应用，给人一种真正能着手操作的获得感和满足感，不仅仅是纸上谈兵的记忆，而是可以自己做出以前不敢想象的模型。这一part当时对于刚刚着手学习的我还是有点点艰难的，不过只要坚持下去，越到后面就越容易。

还有一点，上面是机器学习课程的主要内容安排，可以看出总共十八章，其中含有五章的大项目作业，由浅至深地详细介绍了机器学习相关内容，整体课程设置有条理。【广告点击率预测项目】【搭建情感分析系统】【金融评分卡模型的搭建】【营销中的用户分层】【聊天机器人中的意图识别】这五个项目来自目前热门的互联网、社会科学、金融等几个不同的领域，能让我们得以在掌握理论知识的前提下学会合理应用。

我最感兴趣、花费时间也最长的是第三个项目，因为金融科技是一个非常具有前景的行业，而这个模型的搭建模拟了金融风险预测和控制方面的属性，对比了传统预测方法与大数据预测方法的优缺点，侧面也体现了人工智能给各行各业带来的生活便利，这让该课程与只讲理论的其他课程完美区分开来。

每一项技术都配备实战案例，而且所有案例和项目均可直接在云端平台上完成，不用在Dev、Visual Studio或Python上写完再上传文件，方便了很多，尤其适合和我一样不咋勤快的同学，对于还没下载软件的同学更是省去了到处寻找安装方法的时间。

最后由助教辅助答疑和项目批改指导。我遇到的老师和助教都挺认真负责的，可以随时联系讲解，保证每一步推导有理有据，每一个概念剖析彻底。想当初我就怕遇到那种爱搭不理半天不回复或者态度不好的老师，还专门去看了一下课程的学员评价，发现他们跟老师关系还都可以，言语间也蛮熟稔的感觉，就像老朋友一样，我就放心了，看来没选错。还可以加入课程的讨论交流群，一些问题也能在群里得到解答，很少冷场！社恐人友好。。。

体验了一下才知道，相比于全程自己完成的局限性，这种和人沟通的交互不仅能补充资料，还能激励学习的上进心和积极性，实属受益颇丰。

和之前说的几个大优点相比较而言，这个课程还具有一些其他方面的小设计，看似不足为道，实则贴心又能提供便利。比如这个笔记模式，能一边听课或做题一边打字，不用在两个界面切来切去就能记笔记或者记录错题。课程的界面UI也是清新简洁，以黑白色调为主，一眼望去就可以抓住重点，没有花里胡哨的广告和五颜六色闪瞎人眼的按键。

而且后来我还从官网得知，这个机构还联合各大高校举办讲座，拥有大量的AI合作企业。更与猎聘网合作，直推字节跳动、京东等大厂的中高端AI岗位，能让毕业学员具有更便捷高效的就业渠道。对于应届生而言，就是多了一条路可走，这无疑是一个重要的优势。

综上所述，贪心科技的机器学习课程虽然也存在一些微小的问题，比如初次学习时不能跳转至后面的章节、有时候文字内容会和老师讲解的有所重复等等，但相比整体以及能获得的额外收获而言，实属瑕不掩瑜。对于我本人来说，还是满意的。

以上就是我学习机器学习的心路历程！有兴趣的同学也可以自行尝试一下哦，相信不会让你失望的！

现在我因为有了机器学习的基础，已经打算去继续学习人工智能的其他进阶课程了，除此之外数据分析方面也挺让我感兴趣的，有没有接下来一起学的小伙伴呀～

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