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首先,机器学习的学习门槛是相对比较高的,长期以来,机器学习方面的人才培养也一直以研究生教育为主。要想从事机器学习方面的研发,不仅需要具备一定的软件开发知识,更重要的是需要具备扎实的数学基础,另外还需要掌握基于机器学习的一系列概念和研发方法。
具备软件开发能力的程序员,转向机器学习领域会更容易一些,但是即使没有软件开发基础,如果具备扎实的数学基础以及较强的学习能力,也完全可以从头开始学习。对于没有软件开发基础的人来说,如果要从事机器学习方面的研发,可以按照以下几个步骤学习:
第一:学习编程语言。编程语言并不是机器学习的核心,但是编程语言是实现机器学习算法的重要方式,因此掌握编程语言也是从事机器学习的重要前提之一。目前Python语言在机器学习领域有较为广泛的应用,而且Python语言的语法结构比较简单易学,所以对于初学者来说,从Python开始学习是不错的选择。
第二:学习算法设计。算法设计是机器学习的核心,同时算法设计也是进行软件开发的重要基础,所以系统地学习算法设计知识对于从事软件开发和机器学习都是非常重要的。学习算法设计需要具备一定的数学基础,包括高数、线性代数和概率论等,当然这些知识也可以在学习算法设计的过程中补学。
第三:掌握基本的机器学习步骤。掌握机器学习的步骤是进行系统学习机器学习的前提,通常来说,机器学习的步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用,初学者可以围绕这些步骤来系统地学习机器学习的相关知识。
最后,学习机器学习方面的知识,并不建议在脱离实际任务的情况下学习,最好有项目作为支撑。
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