人工智能不斷興起，各種相關的現實應用也層出不窮，不管是看上了行業的高薪資還是因為自身的興趣，有越來越多的人想踏進這個領域。

但是我們可能發現，學了一段時間還是覺得自己什么都不會，對很多事情都很迷茫，不知道自己選擇什么方向，不知道自己到底適不適合做相關的工作？不知道自己做這些有沒有出路？

我現在剛上研究生，回頭去看過去自己走過來的路，貌似一直在不斷的嘗試，不斷的試錯，不斷應對來自各方的質疑、自身對現實的思考又讓自己焦慮。

其實一切遠不到選擇什么方向，有沒有出路的時候，我過去的經歷告訴我的是，去做事情就好了，不會的東西該補的補，不懂的東西該學的學，三年后回頭來看覺得問心無愧就夠了。

我現在剛剛確定研究方向，跟著師姐利用神經網絡做故障預測，我最近也在看些與數字孿生相關的文獻。

入學之前師姐就發了好多神經網絡相關的 Paper，還好自己聽過貪心科技的機器學習課程，不然真就一頭懵。

現在這個時代，不管是做傳統工業、還是說做互聯網企業，機器學習的東西是少不了的。
但是并不是說只有優秀的人才能去做，那些人只不過是因為腳踏實地的做了，所以才變得優秀。

23、24號這兩天導師讓看清華大學的質量可靠性研究院年會，記得作報告的一位香港的老師在 Ppt 里不斷地在重復 Data、Machine
Learning、 Deep Learning 等等的名詞。現在傳統的行業都受到了人工智能、機器學習相關技術的沖擊，所以我覺得這個領域還是有很大的機會的。

這兩天在騰訊會議里看那些大佬做報告，聊的東西是什么我都不太清楚，但是也可能是研究生剛入門，要補習的東西太多了。

不管是學習什么，覺得自己對哪些知識不了解，就去搜一搜看看有什么學習方法，有什么學習路線。結合自己的興趣去發現自己的研究方向。機器學習畢竟還是一種研究問題的方法，把它應用到現實問題中做出來些東西可能才會覺得自己不一樣了吧。

我也不是一個優秀的人，從土木到制造業，感覺是一個坑到另一個坑。比較感激自己的就是大學在不斷的嘗試去找自己喜歡的事情，聽老男孩的Python課程、聽華盟網的網絡安全課程、在貪心科技學機器學習中級課程，雖然過程也很心累，但是這些經歷讓自己多少也有了些計算機相關的理論基礎，在去摸索新的東西不至于太陌生。

機器學習現在是一個熱度很高的東西，23號的會議里面，有很多老師都在說希望能招到一些數學基礎好、人工智能相關的知識較為深厚、又對質量和可靠性有基礎的學生的。可見不管在哪些應用領域，都少不了機器學習工具作為支撐，不要質疑自己，去做就好了。

就拿我現在來說，一方面在補質量和可靠性方面的知識，一方面在上貪心科技機器學習高級魔鬼訓練營的課程，強化學習和圖神經網絡相關的知識學完以后打算寫篇BP神經網絡提高故障診斷預測精度的 Paper 試試手、文獻還要不斷看，在這之前先把研究問題的工具學習好吧。

學習的路上本來就不是一帆風順的，一步一步來吧，適當的壓力要有，但也不要太焦慮，只要想做，我們都可以！

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习一定要很优秀才能做嘛？其实我们都可以。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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