我想學(xué)習(xí)人工智能和機器學(xué)習(xí)。

作者：丹尼爾伯克

我在蘋果商店工作，我想換一個。開始構(gòu)建我所服務(wù)的技術(shù)。

我開始學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)(ml)和人工智能(ai)。

這個領(lǐng)域有很多事情要做。

似乎每周谷歌或臉書都會發(fā)布新的人工智能來加快處理速度或改善我們的體驗。

還有別讓我開始知道無人駕駛汽車公司的數(shù)量。這是好事。我不喜歡開車，所以這條路很危險。

即使所有這些事情都發(fā)生了，什么是真正的人工智能仍然沒有公認的定義。

有人認為深度學(xué)習(xí)可以看作ai，也有人認為除非通過圖靈測試，否則不是ai。

一開始缺乏定義真的阻礙了我的進步。學(xué)很多不同定義的東西都很難。

定義夠了。

我是如何開始的？

我和朋友正在成立一家網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)公司。失敗了，我們因為沒有意義而放棄了。但是一路走來，我開始聽到越來越多關(guān)于ml和ai的信息。

“電腦給你學(xué)了什么？”真不敢相信。

在深度學(xué)習(xí)中偶然發(fā)現(xiàn)了烏達城的納米學(xué)位。宣傳視頻中出現(xiàn)了一個有趣的人物，sir品牌 raval。他的精力很有感染力。雖然我沒有達到基本要求(我之前從來沒有寫過python的臺詞)，但是我注冊了。

課程開始前三周，我給烏達城支持團隊發(fā)了一封電子郵件，詢問退款政策。恐怕我學(xué)不完這門課。

我沒有得到退款。我在規(guī)定的時間內(nèi)完成了課程。那相當困難。有時候真的很難。我的前兩個項目遲交了四天。然而，參與上比較重要的技術(shù)之一的興奮讓我向前邁進。

完成納米程度的深度學(xué)習(xí)后，我承諾接受來自烏達城的納米程度的ai，納米程度的無人駕駛汽車或者納米程度的機器人。所有偉大的選擇。

我有點迷茫。“我接下來要去哪里？”

我需要一門課。我已經(jīng)建立了一個學(xué)習(xí)納米程度很深的小基礎(chǔ)，現(xiàn)在是時候決定下一步去哪里了。

我自己創(chuàng)建的ai碩士學(xué)位

我不打算很快再去上大學(xué)。反正我沒有10萬美元的碩士學(xué)位。

所以我做了我開始做的。求導(dǎo)師谷歌幫忙。

在沒有這方面先驗知識的情況下，我跳入了深度學(xué)習(xí)。直升機沒有爬到ai冰山的盡頭，而是讓我落到了山頂。

我研究了很多課程，列出了trello比較感興趣的課程。

我知道網(wǎng)絡(luò)課程輟學(xué)率很高。我不會讓自己成為這個數(shù)字的一部分。我有任務(wù)。

為了讓自己有責(zé)任心，我開始在網(wǎng)上分享我的學(xué)習(xí)之旅。我想我可以練習(xí)交流我所學(xué)的東西，找到其他對同樣事情感興趣的人。朋友們還是覺得我走ai之旅的時候是外星人。

我公開了特雷羅董事會，寫了一篇關(guān)于我努力的博文。

從我第一次寫課程開始，課程就有了些許改變，但還是有意義的。我每周都去拜訪特雷羅的董事會，跟蹤進展。

2019年更新：我把自己喜歡的一些ai、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)資源總結(jié)成一個漂亮的表格(來自trello board)。你可以在這里看到他們。

我買了一張去美國的票，但是沒有返程票。我已經(jīng)學(xué)習(xí)一年了，所以我認為是時候把我的技能付諸實踐了。

我的計劃是爬美國，被錄用。

然后，阿什利在linkedin上對我說：“嘿，我看了你的帖子，它們真的很酷，我想你應(yīng)該見見邁克。”

我遇見了邁克。

我告訴了他我網(wǎng)上學(xué)習(xí)的故事，我對健康科技的熱愛，我去美國的計劃。

“你比較好在這里呆一年左右，看看你能找到什么。我想你真的很想了解卡梅倫。”

我遇到了卡梅隆。

我們聊的話題和邁克和我一樣，健康，科技，在線學(xué)習(xí)，美國。

“我們正在解決一些健康問題，你為什么不周四來？”

是星期四。我很緊張，但是曾經(jīng)有人告訴我，緊張和興奮是一樣的。我很興奮。

我花了一天時間與麥克斯凱爾森團隊會面，討論他們正在解決的問題。

兩個星期四之后，機器學(xué)習(xí)總工程師阿森公司的首席執(zhí)行官尼克和我一起去喝咖啡。

“你想怎么入隊？”尼克問。

“當然。”我說。

原來我的美國航班延誤了幾個月，現(xiàn)在有了往返機票。

分享你的工作

網(wǎng)上學(xué)習(xí)，我知道很不落俗套。我想申請的職位都有碩士學(xué)位要求或者至少有一些技術(shù)學(xué)位。

我沒有。但是我確實有我從許多在線課程中學(xué)到的技能。

一路上，我在網(wǎng)上分享我的作品。我的github包含了我完成的所有項目，linkedin堆積如山，我通過youtube和medium練習(xí)交流我學(xué)到的知識。

我從來沒有為麥克斯凱爾森交過簡歷。“我們在領(lǐng)英上簽了你。”

我的工作是簡歷。

無論是網(wǎng)上學(xué)習(xí)還是通過碩士，擁有自己的投資組合都是在游戲中積累皮膚的好方法。

ml和ai技能是必須的，但這并不意味著你不用展示。再好的產(chǎn)品，沒有貨架也賣不出去。

無論是github、kaggle、linkedin還是博客，人們都可以在某個地方找到你。另外，有自己的網(wǎng)角也很有意思。

你如何開始？

你打算在哪里學(xué)習(xí)這些技能？什么課程比較好？

沒有比較好的答案。每個人的道路都會不一樣。有些人通過書學(xué)得更好，有些人通過視頻學(xué)得更好。

比你重要的是你為什么開始。

先說為什么。

為什么要學(xué)這些技能？

你想賺錢嗎？

你想建造什么嗎？

你想有所作為嗎？

還是那句話，沒有正確的理由。一切都有自己的方式。

從為什么開始，因為有了為什么更重要。有一個“為什么”，意思是當事情變得困難并將變得困難時，你有事情可以求助。提醒你為什么要開始的東西。

為什么？很好。是時候?qū)W習(xí)一些硬技能了。

我只能推薦我嘗試過的。

我已經(jīng)完成了以下課程：

樹屋-簡介-python

數(shù)據(jù)營地介紹——python和python的數(shù)據(jù)科學(xué)跟蹤

烏達城——深度學(xué)習(xí)與人工智能納米化

課程-吳恩達的深度學(xué)習(xí)

快。人工智能-第一部分，很快就是第二部分

都是的。我是一個視覺學(xué)習(xí)者。當我看到事情被完成/向我解釋時，我會學(xué)得更好。所以這些課程都體現(xiàn)了這一點。

如果你是一個的初學(xué)者，請從python入門課程開始。如果你比較自信，可以進數(shù)據(jù)科學(xué)，機器學(xué)習(xí)，ai。datacamp非常適合初學(xué)者學(xué)習(xí)python，但希望專注于數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)。

數(shù)學(xué)多少？

我比較高的數(shù)學(xué)教育是在高中。其他我根據(jù)需要通過可汗學(xué)院學(xué)到的知識。

進入機器學(xué)習(xí)和ai需要了解多少數(shù)學(xué)，眾說紛紜。我會分享我的。

如果你想把機器學(xué)習(xí)和ai技術(shù)應(yīng)用到問題中，不一定需要對數(shù)學(xué)有很深的理解才能得到好的結(jié)果。像tensorflow和pytorch這樣的庫允許有一點python經(jīng)驗的人在后臺處理數(shù)學(xué)的同時建立比較先進的模型。

如果想通過博士項目或者類似的方法深入機器學(xué)習(xí)和ai研究，對數(shù)學(xué)有深入的了解是非常重要的。

就我而言，我不想深入學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)，也不想把算法的性能提高10%。我會留給比我聰明的人。

相反，我很樂意使用可用的庫并操作它們來幫助解決我認為合適的問題。

機器學(xué)習(xí)工程師實際上做什么？

機器工程師在實踐中做的事情可能不符合你的想法。

雖然網(wǎng)上有很多文章的封面照片，但是紅眼睛的機器人并不總是參與其中。

這是ml工程師每天都會問自己的一些問題。

語境——如何用ml幫助你更了解自己的問題？

數(shù)據(jù)——你需要更多的數(shù)據(jù)嗎？需要采取什么形式？數(shù)據(jù)丟失了怎么辦？

建模——應(yīng)該用哪個模型？它在數(shù)據(jù)(過度擬合)上運行良好嗎？或者為什么效果不好(不合身)？

生產(chǎn)——如何將模型投入生產(chǎn)？應(yīng)該是線上模式還是定期更新？

進行中-如果你的模型崩潰了怎么辦？你如何用更多的數(shù)據(jù)來改善它？有沒有更好的做事方法？

我從fast.ai的聯(lián)合創(chuàng)始人之一雷切爾托馬斯(rachel thomas)的一篇文章中借用了這些內(nèi)容，她在全文中走得更遠。

路徑未設(shè)置

進入機器學(xué)習(xí)或者人工智能沒有錯。

這個領(lǐng)域的美妙之處在于，我們可以使用一些上比較好的技術(shù)，我們所要做的就是學(xué)會如何使用它們。

可以從學(xué)習(xí)python代碼開始。

可以從學(xué)習(xí)微積分和統(tǒng)計學(xué)開始。

可以先學(xué)習(xí)決策哲學(xué)。

因為這些領(lǐng)域的交叉，機器學(xué)習(xí)和ai讓我著迷。

我知道的越多，就越知道有很多東西要學(xué)。這讓我很激動。

有時候，當我的代碼無法運行時，我會感到沮喪。或者說我一個概念都不懂。所以我暫時放棄。我放棄了擺脫問題，睡了個午覺。或者去散步。回來的時候，感覺是用不同的眼光看著它。興奮又回來了。我一直在學(xué)習(xí)。

這個領(lǐng)域發(fā)生了很多事情，所以入門可能會讓人望而生畏。選擇太多導(dǎo)致沒有選擇。忽略這個。

從你比較感興趣的地方開始，跟著做。如果這樣會導(dǎo)致死路一條，那就太好了。你已經(jīng)搞清楚自己對什么不感興趣了。循著自己的腳步，向大路走去。

電腦很聰明，但還是不能自學(xué)。他們需要你的幫助。

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