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这些年,机器学习正在从曾经的“科幻”,走向大众生活,比如:高铁站的人脸识别系统、小区门口的无人化测量体温,还有这些年很火的自动驾驶,再到电商的精准推荐系统...等等,背后都是机器学习。
可以说,在这个大数据和人工智能快速发展的今天,掌握机器学习,你就比 80% 的人更具备竞争优势,它会成为你主技能外,一项新的“保命”技能。
当然,很多人觉得机器学习听着就高大上,就难。确实,如果你想研究机器学习,光是各种经典资料、论文,还有模型和算法,看一眼就被劝退,根本无从下手。
有没有办法,快速入门机器学习?
其实,在我看来,如今机器学习已经开始“下沉”了,打个比方,它未来会变成像“Excel”一样的趁手而普及的工具。如果你不是想要去研究机器学习,而是要真正使用这项技术给工作创造价值,我的经验,千万上来就开始硬啃经典教程,最直接有效的方法,就是在“做中学” 。
也就是不啃算法,不啃论文,直接从动手做实际项目开始,配合一套完整的知识体系,辅助以真实案例,不仅能够让你快速入门机器学习,还能重点掌握它的精髓。
能从这个角度出发的学习资料,说实在的挺少,我看了不少 AI 大拿的视频教程,还有很多入门书籍,无一例外,都是从劝退人的算法学起,真没必要。不过,最近看了个专栏,黄佳写的《零基础实战机器学习》,就是基于入门机器学习初学者的痛点问题,结合真实业务场景的项目,通过“实战闯关”的方式,带你轻松入门,且真正使用机器学习的。
有人会问,没基础也能上手吗?看了更新的几篇,可以负责任地说,完全没有问题。“实战 + 结合真实业务场景的实操”,真正做到了深入浅出,而且这些真实的场景是对于机器学习使用者来说所有行业通用的。对于一些必要的算法原理和具体用法,作者的步骤描述也很详细,每一步都有代码、有注释、有输出、有结果,学起来毫无压力。
而且还会手把手教你针对项目,搜寻合适的算法,找到最合适的包来完成项目。完整跟下来,你能获得一个从「具体问题 → 找合适的算法 → 定位所需工具」这一套完整知识图谱。
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