听说这样学习机器学习,效率能提高80%

2018 年 2 月 4 日 程序猿 Udacity

最近几年,人工智能浪潮层层推进,对各大科技公司产生巨大影响。百度推出Apollo无人车计划,阿里建立达摩院,腾讯成立的AI Lab虽布局较晚却也不甘人后。China+AI已是大势所趋,吸引的不仅是大公司,更有许多人工智能的爱好者。曾经只存在于科幻小说或实验室中遥不可及的人工智能产品也逐渐成为老百姓日常生活的一部分。而支撑人工智能技术迅速发展的核心技术之一就是机器学习


传统IT行业发展已臻成熟,这意味着无论是技术开发领域还是人才需求都已经日趋饱和。相对于传统IT行业而言,人工智能可谓是“朝阳产业”——各大公司纷纷开设机器学习工程师职位,对于机器学习人才的需求呈现井喷式增长,然而我国正面临着巨大的人才缺口。去年7月20日国务院发布《新一代人工智能发展规划》(下简称《规划》)指出我国AI发展在人才方面面临的严峻态势:“人工智能尖端人才远远不能满足需求”。


(图片来源于网络)


有专家指出,我国的人工智能正进入到发展的黄金时代。与此同时,作为人工智能核心技术的机器学习也随之成为许多程序员,甚至编程业余人士的热门选择。但是,学习一门新技术并非易事,最主要的一个障碍是孤独。而与编程算法相关的机器学习内容更使许多门外汉望而却步。


“在一所双非学校,走向卓越的路往往是孤独的,不像樱木花道打篮球还有一群伙伴,而我只有自己一个人。在遇到困难的时候没有伙伴可以吐槽,遇到问题的时候没有人询问,只有冰冷的Google大叔陪伴,虽然Google大叔也能解惑,但并不能很好地传道受业。”一位已完成Udacity机器学习工程师课程的学员Dave在总结他的学习之路时有感而发,现在他已拿到美团的算法岗offer。


(图为学员Dave)


当被问及是什么促使他坚持这段孤勇的道路时,他回答道:


“加入Udacity的这个课程,除了有一起学习的小伙伴可以探讨艰深晦涩的高深概念,还有导师可以咨询。每次做完课程项目提交后,都会有导师认真地审阅并做上批注,特别是一些容易混淆的概念,审阅还会给出一些辅助资料帮助理解。这些及时的反馈如同及时雨般重要,让我更加深刻地理解概念以及抓住细节,毕竟俗语有云‘细微之处,彰显本质;不求甚解,难以理解’”。


课程通关群(通关指成功完成实战项目)里小伙伴们互相积极答疑解惑,课程项目中导师也会认真地给与反馈,这些细致入微的帮助,不仅让学员能够在轻松的氛围中完成学业,同时与导师的互动和交流也留给学员很多难忘的回忆。


(前两图为群内互动,后两图为导师审阅项目给出的review)


一个人的学习是孤单的,进入一门陌生的领域更是起步维艰。如果你对机器学习感兴趣却不知如何下手,可扫描下方二维码入群,群内有【好学长】【好学姐】为你解答困惑。他们都是Udacity机器学习或深度学习课程的资深学员,要是你有关于机器学习的困惑,前途的迷惘,有关怎么坚持一个人的学习之路的疑问,都可以向他们提问。下面欢迎好学长代表Robin发言


欢迎新来的同学(撒花)我是机器学习课程的好学长Robin。大家对课程有什么问题都可以@我,我会尽快回复大家。希望以后可以和各位成为同学!

好学长Robin


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“机器学习是近20多年兴起的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。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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