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发布时间：2022-03-25 15:07
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热心网友
时间：2022-03-25 16:37
首先了解这个领域，建立起全面的视野，培养起充足的兴趣，然后开始学习机器学习的基础，这里选择一门由浅入深的课程来学习，课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后，对机器学习已经有了充足的了解，可以用机器学习来解决一个实际的问题。这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后，可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前最火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。如果条件足够，可以同时学习两者，一些规律对两者是共通的。学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。这时候有两个选择，工业界的可以选择看开源项目，以改代码为目的来读代码；学术界的可以看特定领域的论文，为解决问题而想*文。无论哪者，都需要知识过硬，以及较强的编码能力，因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后，可以说是踏入AI领域的门了。“师傅领进门，修行在个人”。之后的路就要自己走了。
热心网友
时间：2022-03-25 17:55
人工智能领域的特点
AI，也就是人工智能，并不仅仅包括机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。但是，人工智能并不等同于机器学习，这点在进入这个领域时一定要认识清楚。而既然要学习，首先会想到的一个问题是：AI的门好跨么？其实很不好跨。以机器学习为例。在学习过程中，你会面对大量复杂的公式，在实际项目中会面对数据的缺乏，以及艰辛的调参等。如果仅仅是因为觉得这个方向未来会“火”的话，那么这些困难会容易让人放弃。考虑到普通程序员的特点，而要学习如此困难的学科，是否就是没有门路的？答案是否定的。只要制定合适的学习方法即可。
如何向人工智能靠拢
学习方法的设定简单说就是回答以下几个问题：我要学的是什么？我怎样学习？我如何去学习？这三个问题概括说就是：学习目标，学习方针与学习计划。学习目标比较清楚，就是踏入AI领域这个门。这个目标不大，因此实现起来也较为容易。“过大的目标时就是为了你日后放弃它时找到了足够的理由”。学习方针可以总结为“兴趣为先，践学结合”。简单说就是先培养兴趣，然后学习中把实践穿插进来，螺旋式提高。这种方式学习效果好，而且不容易让人放弃。有了学习方针以后，就可以制定学习计划，也称为学习路线。
热心网友
时间：2022-03-25 19:29
（1）规划和数据采集
数据采集真是一个昂贵和耗时的过程！那么我需要采集哪些类型的数据？根据模型的不同，我需要多少数据？这个挑战是否可行？
（2）数据假设和预处理
不同的算法对数据输入有不同的假设，那我应该如何预处理我的数据？我应该正则化吗？假如我的模型缺少一些数据，它还稳定吗？离群值怎么处理？
（3）解释模型结果
简单的认为机器学习是一个“黑盒子”的概念是错误的。是的，并不是所有的结果都直接可以解释，但你需要诊断自己的模型然后改善它们。我要怎么评估模型是过拟合还是欠拟合？我要向业务利益相关者怎么解释这些结果？以及模型还有多少的改善空间？