如何从零起步学习AI
数据科学家的成长之路兼学习路线:如何学习ML/DL
前言
我从2012年一直以一个业余研究者的身份开始学习机器学习,参考了诸多资料写了篇SVM模型的学习笔记。在一直想继续写但每每错不开时间的反复纠结中,于14年年底终于腾出时间,又开始写最大熵、adaboost、聚类、贝叶斯、LDA等模型的学习笔记。当然,很多很多的知识点和模型,还是了解的太浅,所以能有机会就继续学习。
2015年年初正式创业,我们坚信好的内容依托于在线这个形式,一定可以让千千万万的人从中受益,践行我这几年来始终不变的唯一理想:创造价值 助千万人 领导行业 推动文明。所幸虽然15年全年一年磕磕绊绊,但最终还是所有问题都一一解决了。当然了,原本就没有达不成的目标、没有解决不了的问题、没有沟通不好的事情。然创业之累唯亲身经历创业之人才能真切体会,15年全年,基本没啥时间更新博客,除了终于把拖延了近3年之久的新书《编程之法:面试和算法心得》给出版了。我爱这本书,不管咋样 我付出了心血 对一些人起了帮助、对一些人有用。
2016年,创业第二年。如在那篇CNN笔记中所写的那样:“我虽不参与讲任何课程,然由于公司在不断开机器学习、深度学习等相关的在线课程,耳濡目染中,总会顺带着学习学习。”于是以一个学员之一的角度开始重写技术博客,谁叫我就是能“用最最小白的方式 把一些初看复杂的东西抽丝剥茧的通俗写出来”呢?写完CNN笔记之后,我们的深度学习课程也即将开始第二期,DL课程一期一期开,我当时想,除了上课听课之外,是不是可以和大家一起做点什么事情?这个时候,市场同事提议,我们可以做一些深度学习方面的实验,于是就有了利用DL学梵高作画、利用DL自动玩flappy bird等一系列有趣的深度学习实验,最终带动近1000人跟我们助教团队一起玩,不亦乐乎!
迈入到今年2017年,刚好创业两年整。公司的学员从0到2万,讲师团队从1人到现在的总计21人,课程种类从2类到现在的11类,算是取得了一些成绩。在这两年过程中,我们始终坚持品质第一、内容第一,并时刻敢为人先,包括去年11月份国内首家推出GPU云实验平台,后来市场同事再次提议,何不在今年整个全年GPU呢,于是最近,我们推出了2017年会员:¥2999包揽全年全套数据课程和全年GPU云服务。
回顾过去几年,从在博客里开始整理面试题,然后研究学习数据结构、算法,到后来开始学习机器学习、深度学习,及至15年创业,算是一直在与数据这个东西打交道,虽然自始至终始终是一个从门外窥探门内的业余研究者的身份,但到底是与数据科学渊源很深。
借助公司七月在线越发的强大,依托它强大的讲师资源,和课程资源,我特意在新的一年给想学数据科学、机器学习、深度学习的朋友,整理一份《数据科学家的成长之路兼学习路线》,祝所有朋友新年再上新巅峰。
数据科学家的成长之路兼学习路线
第一步:学习编程
第二步:扎实数学
推荐书籍:数理统计学简史、矩阵分析与应用by张贤达、凸优化(Convex Optimization)
第三步:掌握适合数据科学的Python
第四步:开始学习机器学习
第五步:再进一步之学习DL
第六步:做实验及上kaggle实战
第七步:实习或工作
参考文献
- 《数据科学家的成长之路兼学习路线》
- 《七月在线年会员:¥2999包揽全年全套数据课程和全年GPU云服务》
- 《教你从头到尾利用DL学梵高作画:GTX 1070 cuda 8.0 tensorflow gpu版》
- 《教你从头到尾利用DQN自动玩flappy bird(全程命令提示,GPU+CPU版)》
- 《机器学习中的数学班》
- 《Python数据分析班》
- 《10月机器学习算法班》
- 《11月深度学习班》
- 《kaggle案例实战班》
- 《如何入门机器学习》
后记
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