技术宅日记：机器学习修炼的每一步

我是一名技术宅，准确的说，一个有着武侠梦的技术宅。

那时我还是计算机专业的大四学生，很幸运我选对了领域，紧跟人工智能，成为了AI技术弄潮人。作为一名武侠迷，我想用武侠的招式对仍未找到目标、不知如何学习AI的你谈谈如何修炼为AI人才。

l 门派之别

“人工智能”不止一个门派，当今江湖有三大派已经屹立数年，它们是“机器学习”，“深度学习”和“强化学习”。

说到“机器学习”，它跟“人工智能”一样，是一个大概念，指的是能够赋予机器智能，能够像人类一样进行决策。同时，它也是实现“人工智能”的方法之一。

“机器学习”派包罗万象，有来自于“数据挖掘”的传统招式；有来自于神经网络的招式；有来自于机器人学的招式。创派之时江湖上还是硬件的天下，“机器学习”派在腥风血雨里苦苦挣扎。突然间，信息爆炸时代的来临、大数据的崛起让机器学习看到了希望，江湖都传言“机器学习”派的内功心法博大精深，学会之可纵横天下。于是乎闻名而来之人数不胜数，门派发展一片繁荣，隐有一家独大之迹象。

l 取其精华

谈谈三大派别的适用领域。

传统机器学习，适用于结构化的数据（就是非常规整的表格型数据），适用于需要进行预测的场景（预测类别型结果、数值型结果）：信用风险检测（预测类别）、销售预测（预测金额）、用户画像（预测类别）、商品推荐（预测类别、预测评分）等等。

强化学习，适用于需要探索和优化的场景，不一定需要结构化的数据，对于模拟环境的准确度有强要求，能够根据环境中参数的变化自动给出最优选择：制造业某种设备运行时参数自动调控、智能温控、智能污水处理、智能交通信号灯、Alpha Go围棋。

深度学习，适用于非结构化数据，比如图像、语音等，适用于识别类场景：图像识别、语音识别、语音合成、语义识别。

l 武功秘籍

有一个最重要的事情，那就是学好python！学好python！学好python！

这不仅仅是因为现在有众多机器学习库支持python，也因为python脚本语言的特性、python语言简洁优雅，非常适合做数据处理（学好pandas、numpy两个库），常言道“建模5分钟，数据处理半年”。如果去看一些机器学习库、框架的教程，可能建模只需要5行代码以内就可以完成，这是因为这些库都封装了很多的机器学习的算法。这会给人一种成就感——“看！我也会人工智能了”，但其实吧，这种成就感是虚假的。

我建议还是要从算法原理本身入手，毕竟你我皆凡人，活在人世间，我们没有主角光环，只能像郭靖一样，踏踏实实的学起。但是也别悲观，这件事也没有那么难。我们也不会像小说里的路人甲一样，没有际遇、没有秘籍。

l 行走江湖

当机器学习的知识积累了一部分之后，肯定要开始动手实践了，一个强大的、不必关心细节的平台或者工具是非常重要的，尤其是涉及大量数据计算的时候个人电脑根本扛不住，还得自己费尽功夫搭集群。幸好现在有云计算了，各家云计算底层技术大同小异，在上层的应用上对比下来，最容易上手最简单的还属于华为云的EI。华为云EI下面有机器学习服务、深度学习服务等等，能够很快的将前述所学内功尽情发挥。

学成了功夫，不管如何总该在江湖上闯一闯。在此要澄清一个问题，闯荡江湖并不要像金庸的武侠小说那样，非得拼出个功夫高低。现在很多公司招机器学习相关的人的时候已经不太看重对于算法的掌握，而是看掌握的东西与其公司本身的业务使用是否相关，所以找准机器学习本身应用切入点更为重要。

切入点如何寻找？对机器学习接触不深确实很难找到，唯有靠高人指点。付费课程？有些小贵肉很疼。线下课程？没有实时指导心很累……

此时恰逢华为云EI正在举办“7天入门机器学习”课程，原价2799元的7天入门机器学习，12月17日-12月21日限时免费！课程全面介绍了机器学习的基本概念，原理，及常用算法，并结合实例进行实践。除此之外，还有技术专家驻群答疑，搭配着视频指导。如此多的福利竟然限时免费，我惊讶的点开了活动链接一探究竟https://activity.huaweicloud.com/7days_mls/index.html

最后，对于想要入门机器学习的题主，再强调一遍“绝密心法”：应用大于算法！至此希望大家勤加修炼，功成之时，咱们江湖再见！

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