機器學習工程師自學指南

???? 本文將會介紹機器學習的方方面面，從簡單的線性回歸到最新的神經網絡，你不僅僅能學會如何使用它們，并且還能從零進行構建。

???? 以下內容以計算機視覺為導向，這是學習一般知識的最快方法，并且你從中獲得的經驗可以很容易地遷移到機器學習的其他領域。

???? 本文我們將會使用TensorFlow作為機器學習框架。

???? 學習是一個多維因素作用的結果，所以如果能基于學習資料，理論和實踐并重，學習效果會好很多。另外，還有一個很好的實踐方法是參與Kaggle競賽，通過競賽的形式解決實際生活中的問題，從而鞏固此前所學。

（要求：關于Python，你無需達到專家級別，但要很好地掌握基礎知識）

1.課程

1.1 實用機器學習（約翰霍普金斯大學）

www.coursera.org/learn/pract…

1.2 機器學習（斯坦福大學）

www.coursera.org/learn/machi…

以上兩個課程會教你一些數據科學和機器學習的基礎知識，也有助于你對更有難度知識的學習和掌握。

1.3 CS231n：面向視覺識別的卷積神經網絡 2017 (2016)

cs231n.stanford.edu/

該課程是網上關于ML & CV最好的課程之一，不僅能讓你了解這里邊的水有多深，還能為你進一步的研究探索打下良好的基礎。

1.4 深度學習（Udacity的課程）

www.udacity.com/course/deep…

1.5 CS224d：面向自然語言處理的深度學習

cs224d.stanford.edu/

1.6 深度學習相關的電子書（涵蓋了ML的方方面面）

leonardoaraujosantos.gitbooks.io/artificial-…

2.實戰

以下是課程和項目列表，有助于理解運行原理并找到提升辦法。

2.1. Tensorflow 相關的簡單練習課

www.kadenze.com/courses/cre…

2.2. Tensorflow cookbook

github.com/nfmcclure/t…

2.3. Tensorflow-101教程部分

github.com/lengstrom/f…

2.4. 如何使用神經網絡實現圖像風格遷移。

github.com/lengstrom/f…

2.5 圖像分割

github.com/MarvinTeich…

2.6 使用SSD實現物體識別

github.com/balancap/SS…

2.7 面向物體識別和分割的快速掩膜RCNN

github.com/CharlesShan…

2.8 強化學習，對搭建一個機器人或者Dota AI非常有用。

github.com/dennybritz/…

2.9 Google Brain團隊的Magenta項目

github.com/tensorflow/…

2.10 深度度雙邊學習實時圖像增強

groups.csail.mit.edu/graphics/hd…

2.11 自動駕駛汽車項目

github.com/udacity/sel…

3. FAQ

學習過程中遇到困難怎么辦？

首先，你必須明白機器學習不是100%精確的，大多數情況下只是一個很好的猜測并且需要大量的調整迭代。因此，在大多數情況下，想出一些獨特的想法是非常困難的，因為你的時間和資源大多會花在訓練模型上。所以不要試圖獨自找出解決方案，你可以搜索論文、項目以及找可以幫助你的人。可以說，在獲得經驗方面越快越好。

以下這些網站可以幫得到你：

• www.gitxiv.com/

• www.arxiv-sanity.com/

• arxiv.org/, https://s…

為什么論文不能完全解決問題，或者在一些特定情況下為什么論文被驗證是錯的？

很遺憾的說，并不是所有的科技人員都愿意公開自己的研究成果，但他們需要通過發表論文來獲得收益或者名望。所以他們中的一些人只公布了一部分材料，或者給出了錯誤的公式。所以我們最好搜索代碼，而不是論文。論文只是解決了特定問題的證據或者事實。

從哪里查找最新的學習資料？

• www.gitxiv.com/，不僅能找到最新論文，還能找到所需要的代碼。

• www.arxiv-sanity.com/

• arxiv.org/

用云計算還是臺式機/筆記本電腦？

在有大量計算需求的情況下，云計算是最好的選擇。對于學習和測試，使用帶有支持CUDA的顯卡的PC/筆記本電腦要便宜得多。當然，如果你有免費云資源或多余資金，還是使用云比較好。

如何提高調超參數技能？

訓練中的主要問題是時間，你不可能一直坐在那里盯著訓練數據，因此建議你使用Grid Search。只需要創建一組超參數和模型架構，一個接一個的運行，并保存結果。這樣你就能晚上訓練，在接下來的一天對比結果，直至找到最有希望的那個。

你可以看看如何在sklearn庫中完成這個操作：

scikit-learn.org/stable/modu…

總結

以上是生活随笔為你收集整理的资源 | 普通程序员如何自学机器学习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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