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[经验分享] AI 搬运工 | 普通人如何正确学习人工智能?

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7940  楼主| AI 搬运工 发表于 2019-2-26 14:47:36 1#
人工智能包括:机器学习、深度学习、数据科学、自然语言处理。

学习时建议先从简单的开始。如果从最难的部分开始的话,很有可能你会气馁,会放弃,所以,不如在学习过程中制定一些小小的可实现的目标,让自己充满动力。

下面我就来分享一下我个人的学习经历,主要分为六步:

1、选择一种编程语言
首先,你得学会一种编程语言。虽然编程语言的选择有很多种,但大部分人都会选择从Python开始,因为Python的库更适用于机器学习。
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“Python是一个不错的选择”,它扮演着科学计算和数据分析的重要角色(拥有如Numpy和SciPy这样的库),同时针对不同的算法,有丰富的库支撑。

2、学习代数、微积分、概率统计学的基础知识
如果你想了解机器学习更深层次的东西,学习这些知识是必不可少的,且会让你获益匪浅。同时我们可以利用Python科学数据库如Numpy&SciPy的优势。在学习不同的算法时,你需要将数据可视化,并学会利用在算法中用到的代数、微积分等概念属性。

3、学习Python库
机器学习库中已经写好了无数个Python库。你就挨个学习吧。在Python中,可以先从SciPy, PyBrain, Matplotlib 和Numpy开始学习,这些对你写机器学习算法都将十分有用。

其实,这也是学习人工智能的第一步。

4、Andrew-Ng课程

强烈推荐Andrew-NG的免费课程,了解机器学习的概念及算法理论。

学习完他的课程以后,你对人工智能现象就会有一些了解了。

5、学习Scikit-Learn库

最强大的API之一,拥有各种算法功能强大的数据编码器(Algorithms Powerful Data Encoders)

强烈推荐你看看这本书——Python Machine Learning Edition 2,中文名《Python 机器学习》第2版,作者Sebastian Raschka。





“我刚开始学习人工智能时就读了这本书。读完本书,你就会了解如何实现机器学习中的各种算法”。

从机器学习算法理论(数学解释)和优化方法到实战编码,本书涵盖了Python实战算法和Scikit-Learn API在Python中的应用等知识。

6、实战时间

你也应该积极参加网络上各种编程竞赛。这类竞赛一般都很耗时,但不管怎样,你在刚开始的时候没必要一定要取得一个很高的排名,因为参加比赛的人都很优秀。刚开始,在他们面前你可能只是个无名小卒,但也别灰心,你只要每天持续练习,向每个人学习就好了。

就拿我来说吧,我在比赛中从来没进过前十。但是,我仍然在坚持。因为想要取得排名的话,你需要投入大量的时间。而我的目标,仅仅是重在参与,学习更多知识罢了。

你也要记住你参加比赛的目标,不是通过获胜赢取百万奖金,而是为了学习。排名真的不重要。在机器学习比赛中,第一名的准确率是0.98598,而第500名的准确率可能是0.97198。排名差异虽然很大,但他们的分数却很接近。


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这是个很长很耗时间的旅程,它可能会令你感到疲惫,也可能会令你感到刺激。如果你采用了我的建议,至少你会开始熟悉机器学习领域,并了解之后将需要学习些什么。

人工智能的范围很广,即使是某些很伟大的研究者,也无法掌握人工智能领域的所有概念。而你,其实也并不需要消化掉所有概念。即使真的有人了解了人工智能的所有概念,一周后或两周后,他也会有新知识需要补充。因为,机器学习是不断更新的。

这是根据我自己的学习经验得出的结论,如果对你有帮助的话,请给我点个赞哦~

祝你好运!

本文翻译于Quora回答(节选部分)。

原答案地址:https://www.quora.com/How-can-I-learn-AI



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