从数据、算力、算法、教学总结机器学习的民主化

引言

机器学习曾是博士和财大气粗的机构才能使用的技术。但今时今日，太多的工具可以让任何人开始学习机器学习。所以别找借口了！

本文将总结近几年来机器学习四大基石是如何民主化的。

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机器学习的四大基石是数据、算力、算法、教学。

数据

GitHub上有一个公开数据集的列表：awesomedata/awesome-public-datasets，其中收录了五百多个公开数据集。另外Kaggle上也有大量整理过的数据集。当然，你也可以用scrapy从网上抓取数据。今时今日，每个人都可以获得高质量的数据集。

当然，技术巨头们有自己的未公开数据集，但OpenMined这样的分布式创业公司正致力于创建允许数据科学家在那些数据上训练自己的模型的服务。

算力

有GPU吗？机器学习，特别是深度学习，需要大量昂贵的运算。神经网络需要GPU所擅长的大规模并行运算。

很不幸，GPU很贵。好在Google的CoLab和Kaggle的Kernel这样的工具提供了免费的（Tesla K80）GPU。

算法

算法已经是日常用品。很幸运，机器学习领域的文化是开放源代码和分享结果。不管是在NIPS还是在ICLR，研究人员大多非常乐意分享他们的结果。

如果你希望追踪最新的研究进展，强烈推荐Arxiv Sanity Preserver，你可以在上面浏览最新的论文。当然，机器学习在Reddit上也有专区r/MachineLearning。你可以使用现成的代码，也可以使用免费的Tensorflow库创建自己的模型。

教学

能力越强，责任越大。有了代码、数据、算力，你需要学习如何使用它们！

除了我自己的YouTube频道c/sirajraval，网上有很多免费的教学资源，可以帮助你学习如何使用机器学习工具。我制作了一份为期3个月的课程计划，可以帮助新手入门：https://www.youtube.com/watch?v=Cr6VqTRO1v0

勇往直前

你现在是不是很激动？这是一个美好的时代！有太多变革正在发生！机器学习可以帮助我们以前所未有的方式理解世界，可以帮助我们以前所未有的效率创造和发现新事物。你获得了力量，明智地使用它吧。