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如何自學(xué)人工智能?機(jī)器學(xué)習(xí)詳細(xì)路徑規(guī)劃

Dbwd_Imgtec ? 來源:未知 ? 作者:易水寒 ? 2018-08-04 11:36 ? 次閱讀

綜述,機(jī)器學(xué)習(xí)的自學(xué)簡單來說分為三個(gè)步驟

前期:知識儲備包括數(shù)學(xué)知識,機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法知識,編程技術(shù)(python)的掌握

中期:算法的代碼實(shí)現(xiàn)

后期:實(shí)戰(zhàn)水平提升

機(jī)器學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃圖

一、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

很多人看到數(shù)學(xué)知識的時(shí)候就望而卻步,數(shù)學(xué)是需要的,但是作為入門水平,對數(shù)學(xué)的要求沒有那么的高。假設(shè)你上過大學(xué)的數(shù)學(xué)課(忘了也沒事),需要的數(shù)學(xué)知識啃一啃還是基本能理解下來的。

1.1、數(shù)學(xué)內(nèi)容

線性代數(shù):矩陣/張量乘法、求逆,奇異值分解/特征值分解,行列式,范數(shù)等

統(tǒng)計(jì)與概率:概率分布,獨(dú)立性與貝葉斯,最大似然(MLE)和最大后驗(yàn)估計(jì)(MAP)等

優(yōu)化:線性優(yōu)化,非線性優(yōu)化(凸優(yōu)化/非凸優(yōu)化)以及其衍生的如梯度下降、牛頓法等

微積分:偏微分,鏈?zhǔn)椒▌t,矩陣求導(dǎo)等

信息論、數(shù)值理論等

上面的看不太懂沒事,不是特別難,學(xué)習(xí)一下就能理解了。

1.2、數(shù)學(xué)資源

網(wǎng)上有很多人會列舉大量大量的課程資源,這是非常不負(fù)責(zé)任的事,學(xué)完那些我頭發(fā)都得白了。實(shí)際上,我們只需要學(xué)習(xí)其中的一部分就夠了。

1.2.1、吳恩達(dá)的斯坦福大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)王牌課程CS229,課后就有對學(xué)生數(shù)學(xué)知識的要求和補(bǔ)充,這些數(shù)學(xué)知識是完全符合機(jī)器學(xué)習(xí)要求的,不多也不少。墻裂推薦要看,不過只有英文版的。

鏈接:https://pan.baidu.com/s/1NrCAW38C9lXFqPwqTlrVRA 密碼:3k3m

1.2.2、深度學(xué)習(xí)的三大開山鼻祖之一Yoshua Bengio寫的深度學(xué)習(xí)(包含了機(jī)器學(xué)習(xí))領(lǐng)域的教科書,現(xiàn)在以開源的形式在網(wǎng)上公開。這部書被譽(yù)為深度學(xué)習(xí)的圣經(jīng)。在這里我們只看這本書的第一部分,也就是數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。囊括了機(jī)器學(xué)習(xí)所需的所有必備數(shù)學(xué)基礎(chǔ),而且是從最基礎(chǔ)的說起,也不多,必讀的。

鏈接:https://pan.baidu.com/s/1GmmbqFewyCuEA7blXNC-7g 密碼:6qqm

1.2.3、跟機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合的數(shù)學(xué)知識。上面兩部分是理論層面的數(shù)學(xué),機(jī)器學(xué)習(xí)算法中會對這些數(shù)學(xué)進(jìn)行應(yīng)用。

鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25197792,知乎專欄上的一篇好文章,囊括了所有的應(yīng)用知識點(diǎn)。

好了,數(shù)學(xué)方面我只推薦上面三個(gè)資源,三個(gè)都是必看的。里面很多可能你現(xiàn)在看不太懂,沒關(guān)系。先大概過一遍,知道自己的數(shù)學(xué)水平在哪。在看到算法知識的時(shí)候,不懂的再回來補(bǔ)就好。后期需要更多的數(shù)學(xué)資料我會再更新的。

二、編程技術(shù)

編程語言:python3.5及以上,python易學(xué),這個(gè)這期先不細(xì)講。

三、經(jīng)典算法知識

算法包括機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí),機(jī)器學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。所以務(wù)必先學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法,再學(xué)深度學(xué)習(xí)的算法。

3.1、機(jī)器學(xué)習(xí)

3.1.1、課程資料

首推吳恩達(dá)的CS229,經(jīng)典中的經(jīng)典,在網(wǎng)易公開課里有視頻,翻譯,課程講義,筆記是非常非常完備的。墻裂推薦。這個(gè)課程對數(shù)學(xué)有一定的要求,但我覺得只要你上過大學(xué)的數(shù)學(xué),然后補(bǔ)一下上面的數(shù)學(xué),完全可以直接來看這個(gè)CS229。

假設(shè)你的數(shù)學(xué)真的很差的話,怎么辦?吳恩達(dá)在coursera上也開了一門跟CS229完全匹配的課程,coursera機(jī)器學(xué)習(xí)課。這門課是CS229的翻版,唯一不同的是它對數(shù)學(xué)基本是沒有要求了,如果你對數(shù)學(xué)真的不懂的話,那就先看這個(gè)的教程吧。它跟CS229的關(guān)系就是同樣的廣度,但是深度淺很多,不過你學(xué)完coursera還是要回過頭來看CS229的。這個(gè)也是免費(fèi)的。

CS229課程視頻:http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html

課程講義和中文筆記:https://pan.baidu.com/s/1MC_yWjcz_m5YoZFNBcsRSQ 密碼:6rw6

3.1.2、配套書籍:

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn),必看。用代碼實(shí)現(xiàn)了一遍各大經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法,必須看,對你理解算法有很大幫助,同時(shí)里面也有應(yīng)用。如果大家看上面純理論的部分太枯燥了,就可以來看看這本書來知道在現(xiàn)實(shí)中機(jī)器學(xué)習(xí)算法是怎么應(yīng)用的,會很大程度提升你的學(xué)習(xí)興趣,當(dāng)初我可是看了好幾遍。

書籍及課后代碼:鏈接:https://pan.baidu.com/s/15XtFOH18si316076GLKYfg 密碼:sawb

李航《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》,配合著看

鏈接:https://pan.baidu.com/s/1Mk_O71k-H8GHeaivWbzM-Q 密碼:adep,配合著看

周志華《機(jī)器學(xué)習(xí)》,機(jī)器學(xué)習(xí)的百科全書,配合著看。

鏈接:https://pan.baidu.com/s/1lJoQnWToonvBU6cYwjrRKg 密碼:7rzl

3.2、深度學(xué)習(xí)

說到深度學(xué)習(xí),我們不得不提斯坦福的另一門王牌課程CS231,李飛飛教授的。這門課的課程,課后習(xí)題,堪稱完美。必須必須看。整個(gè)系列下來,特別是課后的習(xí)題要做,做完之后你會發(fā)現(xiàn),哇哦!它的課后習(xí)題就是寫代碼來實(shí)現(xiàn)算法的。這個(gè)在網(wǎng)易云課堂上有。

視頻地址:http://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1004697005

課程筆記翻譯,知乎專欄:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884

墻裂建議要閱讀這個(gè)知乎專欄,關(guān)于怎么學(xué)這門課,這個(gè)專欄寫的很清楚。

課后作業(yè)配套答案:https://blog.csdn.net/bigdatadigest/article/category/7425092

3.3、學(xué)習(xí)時(shí)間

到這里了,你的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算是入門了。學(xué)完上面這些,按一天6小時(shí),一周六天的話,起碼也得三個(gè)月吧。上面是基本功一定要認(rèn)真學(xué)。但是,還找不了工作。因?yàn)槟氵€沒把這些知識應(yīng)用到實(shí)際當(dāng)中。

3.4、實(shí)戰(zhàn)部分

3.4.1、實(shí)戰(zhàn)基礎(chǔ)

這一個(gè)階段,你要開始用tensorflow(谷歌的深度學(xué)習(xí)框架)、scikit-learn(python的機(jī)器學(xué)習(xí)框架),這兩個(gè)框架極大程度地集成了各大算法。其實(shí)上面在學(xué)習(xí)cs231n的時(shí)候你就會用到一部分。

scikit-learn的學(xué)習(xí):http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/

這是scikit-learn的官方文檔中文版翻譯,有理論有實(shí)戰(zhàn),最好的庫學(xué)習(xí)資源,沒有之一。認(rèn)真看,傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)就是用這個(gè)庫來實(shí)現(xiàn)的。

Tensorflow的學(xué)習(xí):https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/?hl=zh-cn

官方文檔很詳盡,還有實(shí)戰(zhàn)例子,學(xué)習(xí)tensorflow的不二之選

3.4.2、實(shí)戰(zhàn)進(jìn)階

僅僅看這兩個(gè)教程是不夠的,你需要更多地去應(yīng)用這兩個(gè)庫。

接下來推薦一部神書,機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的實(shí)戰(zhàn)教學(xué),非常非常的棒,網(wǎng)上有很多號稱實(shí)戰(zhàn)的書或者例子,我看了基本就是照搬官網(wǎng)的,只有這一本書,是完全按照工業(yè)界的流程解決方案進(jìn)行實(shí)戰(zhàn),你不僅能學(xué)習(xí)到庫的應(yīng)用,還能深入了解工業(yè)界的流程解決方案,最好的實(shí)戰(zhàn)教學(xué)書,沒有之一。書名是hands-on-ml-with-sklearn-and-tf

鏈接:https://pan.baidu.com/s/1x318qTHGt9oZKQwHkoUvKA 密碼:xssj

3.4.3、實(shí)戰(zhàn)最終階段

kaggle數(shù)據(jù)競賽,如果你已經(jīng)學(xué)到了這一步,恭喜你離夢想越來越近了:對于我們初學(xué)者來說,沒有機(jī)會接觸到機(jī)器學(xué)習(xí)真正的應(yīng)用項(xiàng)目,所以一些比賽平臺是我們不錯(cuò)的選擇。參加kaggle競賽可以給你的簡歷增分不少,里面有入門級別到專家級別的實(shí)戰(zhàn)案例,滿足你的各方面需求。如果你能學(xué)到這一步了,我相信也不需要再看這個(gè)了。

上述所有資料的合集:https://pan.baidu.com/s/1tPqsSmSMZa6qLyD0ng87IQ 密碼:ve75

補(bǔ)充:

學(xué)到這個(gè)水平,應(yīng)該是能夠?qū)嵙?xí)的水平了,還有很多后面再說吧。比如深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的就業(yè)方向,深度學(xué)習(xí)得看論文,找工作還得對你得編程基礎(chǔ)進(jìn)行加強(qiáng),具體就是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法,我當(dāng)年在這個(gè)上面可是吃了很大的虧。

這里面關(guān)于深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的就業(yè)其實(shí)是兩個(gè)方向,上面的其實(shí)也沒有說全。一般來說,你得選擇一個(gè)方向?qū)9ァN医ㄗh的是,自學(xué)的最好在后期側(cè)重機(jī)器學(xué)習(xí)方向,而不是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的崗位實(shí)在是太少,要求太高。機(jī)器學(xué)習(xí)還算稍微好點(diǎn)。

重點(diǎn):上面的學(xué)習(xí)路徑是主要框架,但是不意味著僅僅學(xué)習(xí)這些就夠了。根據(jù)每個(gè)人基礎(chǔ)的不同,你有可能需要另外的學(xué)習(xí)資料補(bǔ)充。但是,我希望大家可以按照上面的主框架走,先按上面我推薦的資源學(xué),有需要的再去看別的(我之后也會推薦),上面的我能列出來的都是最經(jīng)典的,最有效率,而且我親身學(xué)過的。

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原文標(biāo)題:如何自學(xué)人工智能路徑規(guī)劃(附資源,百分百親身經(jīng)驗(yàn))

文章出處:【微信號:Imgtec,微信公眾號:Imagination Tech】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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