说到机器学习，大家都很熟悉，毕竟机器学习的应用在生活无处不在，比如，聊天机器人、垃圾邮件过滤、广告服务、搜索引擎和欺诈检测，再比如最近流的AGI或者chatGpt中也用到了机器学习。大家可能最熟悉的就是统计学了，在大学期间就学习的概率论就是统计学的相关知识，也是归属于机器学习的一部分，正好最近有时间，给大家总结了 机器学习的最佳途径和学习方法~
首先给大家普及一下什么是机器学习
机器学习即ML，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科，个人觉得其是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。
比如，急需要解放人的生产力，自动去寻找数据的规律，解决更多专业领域的问题！
机器学习这么强大，到底该如何去学习呢？
首先我觉得必须具备以下基础：
1、应用数学
2、神经网络架构
3、物理
4、数据建模和评估
5、自然语言处理
6、编程语言
7、概率和统计
一个不错的路线脑图送给大家
接下来给大家展开一下如何具体的去学习机器语言！
第一阶段——学习基本数学和统计知识
例如线性代数、概率论和统计推断。数学物理、数论与离散数学、概率论与随机过程、定量金融学、商业/经济/金融、计算统计数据、纯概率与应用概率、统计理论与方法等领域！
这里推荐书籍：《关于统计学的一切》
之前在阅读这本书籍的时候，看到他涵盖许多现代统计学的主要思想及理念。对于初学者而言这些基础的统计学相关的：统计、计算机科学、数据挖掘、机器学习学科及领域，都是需要去了解和学习的！
第二阶段——机器学习算法和模型
算法和模型是机器学习的精髓，其他编程语言也是日程，不会算法的程序员，不是好的程序员！
走位机器学习的初学者，更应该了解相关的算法和语言模型。基本算法比如，线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络。机器模型相关的算法有集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法
举个例子来说解释型算法。
需要作出解释的场景。比如展示 「为什么 」做出某个决定，或者解释两个或多个变量之间「如何」相互关联。
比如：我们收集了大量的借款人数据，包括借款人的个人信息、财务状况、历史借款记录等。然后，我们使用解释型算法，例如决策树或逻辑回归，来构建信用评分模型！
第三阶段——自然语言处理
自然语言处理是一个非常广泛和活跃的领域，涉及到很多不同的任务、应用、数据和技术。
可以学习模型来处理自然语言，比如使用循环神经网络 (RNN) 、长短期记忆网络 (LSTM)、门控循环单元(GRU) 、卷积神经网络 (CNN) 、注意力机制 (Attention)、变换器(Transformer) 等模型来提取语言特征生成语言内容、理解语言含义等。
还可以使用多任务学习和知识蒸留来提升自然语言处理的效率和效果，比如使用多任务学习让模型同时学习多个相关的任务，从而提高模型的表达能力和泛化能力，使用知识蒸馏让大型的模型将其知识传递给小型的模型，从而降低模型的复杂度和计算成本。
我记得最让我感兴趣的是使用图神经网络和知识图谱来增强自然语言处理的表达能力和推理能力，比如ChatGPT在推理方面的表现，我个人感觉就是使用到了图神经网络来建模语言中的复杂结构和关系，从而提高GPT模型的表达能力和理解能力，使用知识图谱来引入外部知识和常识，让chatGpt推理能力和生成能力更加的强大！
第四阶段——编程语言
机器学习离编程语言的，比如机器学习离编程语言的，比如常Python,R,Java, Scala, Lua,MATLAB,JavaScript, C++,等等。这些语言都有自己的优劣势，应该根据实际情况来选择最适合自己的语言。个人感觉最重要的Python和C++是必须要去学习的！
第五阶段——实践项目
任何学习的成果都离不开项目的实战！可以使用公开的数据集和开源的机器学习库，例如Scikit-learn和TensorFlow。一个完成的机器学习项目中，都有着解机器学习问题的完整流程，包含EDA、特征工程、模型训练、模型融合等。
个人觉得边去学习变学习工具和框架效率应该是很大的。尽管有一些工具和框架可以简化机器学习的实现过程，但理解和掌握编程是非常有益的。编程能力可以帮助你更好地理解算法和模型的实现细节，允许你对其进行定制化和扩展，以满足具体的需求。
机器学习相关的书籍
《Deep Learning》
《神经网络与深度学习》
《深入理解机器学习:从原理到算法》
《统计学习导论:基于R应用》
《 Machine Learning in Action》
关于如何成为进阶机器语言，我建议大家不要一直看书，因为计算机科学和机器学习的相关应用都是实践性很强的项目！
好的课程
一门真是好的课程，会让你学习学习到真正有用的知识的，可以给你带来更多的实操机会，比如可以给你实操 A100 GPU 的机会，这门课程最终会给你一些真正具备机器学习的能力
- 用 AI 思维拆解业务需求的能力
- 独立训练大模型的能力
- 用最优方案独立开发 AI 产品的能力
- 用 AI 提升 50+% 个人工作效率的能力
特别是在操作的过程中，你可以和老师一起解决工作中的真实问题，这才是一个好的课程真正具备的特点！
说到这里，不得不说，要想成为机器学习的大神还必须紧紧关注技术发展，比如最近特别火的AGI大模型技术，可以参加「知乎知学堂旗下的AGI课堂」推出的《程序员的AI共2天的课程，可以帮助你梳理大模型领申请转载域的学习框架
此外
还有经验值得分享的就是，最好了解一个领域的最新研究，阅读一些文献，选择精读其中有借鉴意义的部分文章，用上面学习到的技术，反复进行现论文中的实验，你会发现，原来机器学习这么简单啊~
最后
别忘了参与机器学习社区，个人觉得参与机器学习社区，与其他机器学习从业者交流和分享经验，毕竟机器学习从来不是那么容易得，参加机器学习的会议和论坛。多做项目，才能找打学习机器语言的方法。
以上就是想要从事机器学习工程师，需要掌握的一些知识，希望可以帮助到朋友们~ |
