今年科技創(chuàng)投界的“爆款”是什么题造？當(dāng)然是人工智能傍菇。
作為支撐人工智能的底層技術(shù)之一，機(jī)器學(xué)習(xí)是許多從事人工智能研發(fā)和應(yīng)用的創(chuàng)業(yè)公司真正在做的事情界赔。今天小編就給大家?guī)?lái)一篇超詳細(xì)的機(jī)器學(xué)習(xí)入門指南丢习。
提綱
?(一)?機(jī)器學(xué)習(xí)是什么
(二)?機(jī)器學(xué)習(xí)能干什么
(三)?機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念
(四)?機(jī)器學(xué)習(xí)理論簡(jiǎn)介
(五)?機(jī)器學(xué)習(xí)的局限性
(六)?思考題
(七)?面試求職
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？
探究和開發(fā)一系列算法來(lái)如何使計(jì)算機(jī)不需要通過(guò)外部明顯的指示淮悼，而可以自己通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)咐低，建模，并且利用建好的模型和新的輸入來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)的學(xué)科袜腥。?
機(jī)器學(xué)習(xí)能干什么呢见擦？
人臉識(shí)別?
↓
手寫數(shù)字識(shí)別?
↓
垃圾郵件過(guò)濾?
↓
以上技術(shù)都使用到了機(jī)器學(xué)習(xí)
我們學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)能干什么呢？
互聯(lián)網(wǎng)公司都需要大量的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師羹令，很多的創(chuàng)業(yè)公司都已經(jīng)開始搞機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)了鲤屡，這是一個(gè)非常有想象空間的領(lǐng)域。 當(dāng)然大疆創(chuàng)新福侈、face++酒来、第四范式、地平線這些非互聯(lián)網(wǎng)公司也做的很不錯(cuò)肪凛。
根據(jù)處理的數(shù)據(jù)類型不同 有文本處理(NLP堰汉，這個(gè)需 求最大)、語(yǔ)音識(shí)別(如百度語(yǔ)音搜索伟墙、訊飛語(yǔ)音)翘鸭、 視頻識(shí)別(如無(wú)人車)以及其他的數(shù)據(jù)挖掘，如金融征信戳葵、量化交易矮固、智能硬件中的數(shù)據(jù)挖掘等。以熟知的互聯(lián)網(wǎng)公司舉例譬淳，今日頭條做個(gè)性化推薦档址、滴滴打車做智能調(diào)度算法。
機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能有什么關(guān)聯(lián)邻梆？
人工智能是一種應(yīng)用領(lǐng)域守伸，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的 一種手段，但是不限于此浦妄。 PR(模式識(shí)別)尼摹、DM(數(shù)據(jù)挖掘)屬于 AI 的具體應(yīng)用见芹。
重頭戲?|?理論框架
監(jiān)督學(xué)習(xí)( Supervised Learning)
從標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)推斷一個(gè)功能的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)?
根據(jù)輸出變量的類型，監(jiān)督學(xué)習(xí)分為以下兩類學(xué)習(xí)問(wèn) 題:?
回歸:定量輸出稱為回歸蠢涝，或者說(shuō)是連續(xù)變量預(yù)測(cè)
分類:定性輸出稱為分類玄呛，或者說(shuō)是離散變量預(yù)測(cè)?
在我們的面試過(guò)程當(dāng)中，面試官常常喜歡問(wèn) ：回歸和分類是什么區(qū)別?
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)(?Unsupervised Learning)?
用于處理未被標(biāo)記的樣本集和二，模型能夠自主學(xué)習(xí)到知識(shí)徘铝。
常用:GMM、聚類惯吕、降維惕它、深度學(xué)習(xí)的逐層訓(xùn)練等?K-means是無(wú)監(jiān)督的聚類方法，KNN是有監(jiān)督的分類方法废登，所以不要弄混喔淹魄！?
強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)?
強(qiáng)化學(xué)習(xí)就是智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以 使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)(強(qiáng)化信號(hào))函數(shù)值最大堡距。
基本組件：
環(huán)境?
agent(交互對(duì)象)
動(dòng)作
反饋(回報(bào)甲锡，獎(jiǎng)賞)
應(yīng)用:機(jī)器人等?
經(jīng)典算法
機(jī)器學(xué)習(xí)不是萬(wàn)能的?|?局限性
在手機(jī)上的一些照相app中，有這樣一種功能羽戒，通過(guò)面 部拍照可以識(shí)別出人的年齡缤沦，但是經(jīng)過(guò)親測(cè)發(fā)現(xiàn)，在面 部光線充沛和光線偏暗兩種情況下半醉，程序判斷出的人的 年齡差別很多疚俱，差十年都是很正常的，這是為什么呢??
機(jī)器學(xué)習(xí)本質(zhì)上還是一種統(tǒng)計(jì)方法缩多，它只講求統(tǒng)計(jì)意義未必考慮的是事情的本質(zhì)呆奕。?
對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)說(shuō)，準(zhǔn)確率和召回率都不可能是 100%衬吆，極端case難以避免梁钾。
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還記得”大明湖畔”的GAN么?通過(guò)GAN合成一些噪聲一 樣毫無(wú)意義的圖片，就能輕易騙過(guò)你高大上的機(jī)器學(xué)習(xí)模型 逊抡。
對(duì)于金融交易姆泻、自動(dòng)駕駛等事關(guān)大筆資金安全、人身安 全的場(chǎng)景中冒嫡，不要盲目迷信AI拇勃。不要把你的安全全部交給模型。
正確的做法是：規(guī)則(經(jīng)驗(yàn))+模型融合孝凌。?
學(xué)會(huì)批判熱點(diǎn)?
為了否定和質(zhì)疑別人的機(jī)器學(xué)習(xí)模型方咆，有哪些思考的角度??
“Facebook聊天機(jī)器人開始自創(chuàng)語(yǔ)言了?程序的bug! ”在通過(guò)照片識(shí)別同性戀這樣的任務(wù)中，斯坦福的人通過(guò) 平均人臉的模型發(fā)現(xiàn) “同性戀男性更少留胡子” 那么 會(huì)不會(huì)出現(xiàn)這樣的情況 一個(gè)人模型判定為“非同性戀” 的家伙剃掉胡子以后再用模型判斷蟀架，就變成了同性戀瓣赂，從機(jī)器學(xué)習(xí)的角度榆骚，完全會(huì)有這樣的情況發(fā)生。
機(jī)器學(xué)習(xí)工程師面試題有哪些煌集？
大數(shù)據(jù)基礎(chǔ): 大小表的map-reduce
NLP基本知識(shí): edit distance
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與coding:?-
手寫快排妓肢、二分查找(C++/python寫)、leetcode?
深度學(xué)習(xí)理論:?
? ? ? ?lstm原理 CNN做文本分類的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)?
傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)理論:?
? ? ? ?boosting的原理苫纤， 手推SVM碉钠，
? ? ? ?手寫造輪子:kmeans的 hadoop實(shí)現(xiàn)?
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怎樣成為機(jī)器學(xué)習(xí)工程師？
輔助技能(linux python 數(shù)學(xué))?
機(jī)器學(xué)習(xí)概念和實(shí)戰(zhàn)?
深度學(xué)習(xí)理論和實(shí)戰(zhàn) tensorflow 等工具?
具體業(yè)余領(lǐng)域的訓(xùn)練(NLP方面、視 覺放钦、SLAM等)?
最好還懂基礎(chǔ)編程語(yǔ)言(C++/java)?
最好有大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)(hadoop spark)?
? 我該學(xué)什么?色徘？
基本的語(yǔ)言能力: linux Python C++或者JAVA
算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)功底
機(jī)器學(xué)習(xí)理論和一定的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)
hadoop?或?spark(加分)?
實(shí)習(xí)或者競(jìng)賽經(jīng)驗(yàn)(加分)?
? 怎么學(xué)恭金？
step1: 拜師 剃發(fā)明志?
step2: 扎馬步?
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step3:?學(xué)武功?
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?step4: 結(jié)合具體應(yīng)用場(chǎng)景
(如NLP 計(jì)算機(jī)視覺)?進(jìn)行實(shí)踐、做項(xiàng)目褂策、參加競(jìng)賽或者實(shí)習(xí)?
step5:找工作 面試
step6:修煉圓滿?走進(jìn)FLAG/BAT?
文末福利
Ape君特此獻(xiàn)上
斯坦福大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)入門視頻課程
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