如何学习机器学习的一点心得

学习之前还是要了解下目前工业界所需要的机器学习/人工智能人才所需要必备的技能是哪些？你才好针对性地去学习。正好我前两天刚听了菜鸟窝（一个程序猿的黄埔军校）的一位阿里机器学习算法工程师的课，帮助我理清了思路，在此分享下。

①机?学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。

②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种，而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等

补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。

③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。

④最后需要对人工智能有全局的认知，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要算法思想。

菜鸟窝老师还给出了这样一个学习路线图，你也可以看看。

网络教程还是挺多的，就看怎么学习了，不过遇到比较好的老师带，会少走很多弯路。如果经济上压力不大，建议可以去报一下菜鸟窝的机器学习班，毕竟人家老师都是BAT实战的，知道企业中真正要用到的东西。

不知道有没帮到你？