入門機器學習該如何入手？

近年來，全世界對機器學習的需求正在蓬勃發展，引起了很多人的興趣。很多數據科學家、軟件工程師和數據分析師都在快速進入這個領域，以期在將來有一個更好的職業發展前景。

然而，很多初學的朋友因為剛剛接觸這個領域，難免有些摸不到頭腦。在網上看的文章也是眾說紛紜，不知道該何去何從。

這里梳理了一些針對初學者的建議，希望能對你的學習有所幫助。

1.先設定一個方向與目標

機器學習是一個快速發展的領域，每年都會有很多新的內容出現，而且其應用范圍又極為廣泛。從自然語言處理到圖像識別，從數據挖掘到精準營銷，再從金融風控到量化交易，到處都是機器學習的影子。要避免“因為不知道哪個方向好，所以無從下手”的狀態出現，建議就是先堅定一個方向去努力，并且設定一個小目標；在達到這個目標之前，不要換方向。

2.學會跑之前，先學會走

由于很多前沿的應用太過于炫酷，很容易讓初學者產生一種馬上就要投身進去的沖動。最開始學習時，一定要專注于核心基礎知識上。

3.一定要理論和實踐相結合

可以說，機器學習這門技術，是世界上理論與實踐結合最緊密的學科之一。實際上，整個計算機科學領域也都有這種共性。建議在學習的過程中，先對機器學習中的算法原理有一個大致的了解，然后再應用這個算法去解決一些實際問題，再反過來想一想還有沒有改進的空間。例如我為什么要使用這個算法？是不是還有更適合這個問題的算法？這個參數是什么意思？我該如何調節它等等。

4.試著自己動手寫一些算法

雖然現在有很多非常方便的機器學習建模工具，可以讓用戶甚至一行代碼都不用寫，就可以實現機器學習模型的訓練和部署，不過我還是建議大家不妨自己動手，用代碼來實現一些簡單的算法。這樣做會讓大家對算法有更深入的理解，如果日后工作中需要對某些算法進行改進，這樣的經驗會讓大家更加得心應手。

5.從統計學層面理解算法

有一部分從事機器學習職位的人，是從計算機科學領域轉過來的。而機器學習其實和統計學有著非常非常緊密的聯系。同樣一個算法，從計算機科學的角度來進行解釋，與從統計學的角度進行解釋，是會有不同的說法。因此，從統計學的角度去理解機器學習算法，對大家非常有幫助。

6.多思考應用場景

有些朋友在學習過程中，很容易沉迷于工具或者是算法的使用，而忽視了應用場景的特點。實際上，機器學習能否起作用，或者說能夠產生價值，和應用場景的特點密切相關。所以，一定要在準備數據的階段就深入思考業務場景，讓模型更具有使用價值。

7.不要相信炒作

現在很多媒體為了吸引眼球，都會夸大其詞。比如我們常常會看到一些如同科幻小說一樣的報道，還有一些文章不惜鼓吹人工智能的發展將會導致人類大規模失業。對于這樣的文章或是宣傳，大家不要當真。不管是人工智能還是機器學習，都是我們用來開展工作和學習的工具，但它也僅僅是各種工具中的一種而已，沒有必要把它看得太過于神奇，以平常心對待即可。

8.找到自己感興趣的項目

俗話說，羅馬不是一天建成的。機器學習也是如此，需要我們投入大量的精力和時間去鉆研。這個過程漫長且枯燥，非常容易讓初學者覺得無法堅持下去，以致于中途就放棄了。因此，找到自己感興趣的項目，可以幫助大家更好地堅持學習。例如你喜歡炒股，那就試試訓練一個預測股價的模型。或者你喜歡足球比賽，那么可以試試用模型預測一下哪一只隊伍會獲得冠軍，等等。切記，好的學習者一定懂得如何讓自己在學習過程中感到快樂。

9.記得鍛煉身體

最后一點，也是最重要的一點。如果大家真的決定走上數據科學這條職業發展道路，那么一定要養成鍛煉身體的習慣。這個領域的工作強度很大，沒有好的體魄會讓你感到力不從心。另外，好的身材也會讓你的職業發展更加順利，畢竟，人們更喜歡風度翩翩的科學家。

以上就是小編的建議，希望能夠給大家一些參考。