适合初学者的机器学习路线图

正文

我以项目为基础，重点放在项目上而不是理论上。这种"先编码，后理论"的方法帮助我以实用、亲身实践的方式学习机器学习。

当遇到问题时，我会寻找资源，了解它们。这种"边学边做"的方法使我的旅程实用且专注于职业目标。

到目前为止，我所有的实习都来自于我自己搭建的项目，而不仅仅是理论知识。展示真实的应用帮助我脱颖而出，证明以项目为先的方法是从理论过渡到实际影响的关键。

我的机器学习之旅的关键步骤

01.打好数学基础

并非所有机器学习职位都需要深厚的数学专业知识，尤其是在机器学习工程领域。

对于像我这样更倾向于工程而非研究的人来说，重点关注矩阵、微积分、概率和线性代数。

02.学习 Python 和核心库

Python 在机器学习中很重要,所以尽早掌握它是关键。我建议任何初学者都参加 Python 课程(像 FreeCodeCamp 的课程)来打好语法和核心概念的基础。

• 核心库：熟悉关键的机器学习库

• NumPy：对数值计算和数组操作非常重要

• Pandas:用于数据操作和分析

• Matplotlib & Seaborn：绘图工具及数据可视化分析

• scikit-learn：用于实施算法、模型选择和评估的核心 ML 库

03.了解算法

• 资源：机器学习入门书，对关键算法有清晰的介绍，不会感到不知所措

• 动手编码：从头编写算法能够加深对实践的理解。

核心算法：

聚类:K-均值聚类,层次聚类

可视化和降维：PCA、t-SNE

异常检测：隔离森林, 局部离群因子

监督学习算法：

回归：线性回归和逻辑回归

分类: K 近邻(KNN)、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)、梯度提升机(GBM)

模型评估和验证:

交叉验证

性能指标（准确率、精确度、召回率、F1 分数、MSE）

推荐资源：

《机器学习+深度学习》和人工智能60G入门学习zi料包

【1.超详细的人工智能学习大纲】：一个月精心整理，快速理清学习思路！

【2.基础知识】：Python基础+高数基础，打好基础！

【3.机器学习入门】：机器学习十大算法经典算法详解，并且整理好哪些要重点学，哪些可以放弃的知识点！

【4.深度学习入门】：神经网络基础（CNN+RNN+GAN）包括pytorch框架+Transformer详解！

【5.方向选择】：数据、CV、NLP、大模型等项目实战

04.迈向更高层次:项目、竞赛和社区参与

项目: 部署、竞争、迭代

建立个人项目是关键的,但不要止于此。部署、公开它们，这样你可以获得宝贵的反馈并从现实世界的挑战中学习。

黑客马拉松、Kaggle 竞赛、多互动

黑客马拉松：迫使您在时间限制下实际应用机器学习,这可以提高技能并展示您的能力。

Kaggle：学习过去获胜的解决方案,从他人如何解决机器学习问题中学习。

互动:在 Twitter 上与机器学习爱好者联系,主动寻求反馈。导师可以引导您的旅程,提供洞见,开启新的大门。

05.部署技能:使项目可访问

部署项目对于弥合构建和共享 ML 应用程序之间的差距至关重要。

框架

Flask：用于通过 API 提供模型服务的轻量级框架。

Django：一个健壮的大型应用程序框架。

云服务：使用 AWS、Azure 或 GCP 等平台进行高效部署和扩展。

快速应用部署：Streamlit 和 FastAPI:快速应用部署和高性能 API 创建的理想选择。

容器：Docker 和 Kubernetes：用于部署中的容器化和编排的简化

06.目标清晰度：ML 工程师 vs. ML 研究

了解你的职业目标很重要。如果你的目标是成为像我一样的机器学习工程师，请关注应用而不是深入理论。

何时深入研究“深度学习Deep Learning”

从应用机器学习开始，建立坚实的基础,只有当你的项目需要时，才转向深度学习。

当你着手更复杂的项目,如处理文本、图像或识别复杂模式时,你会有探索深度学习方面的冲动。这种转变就像升级到一个更高级的工具包,可以更轻松地处理复杂的任务。

1. 从简单的神经网络开始

从创建基本神经网络开始,这是深度学习的基础。熟悉层、神经元以及它们如何协同工作来从数据中学习。一个有趣的入门项目是使用 MNIST 数据集建立数字分类器。这个项目可以帮助您了解数据如何流经网络,以及网络如何学会做出预测。

探索卷积神经网络和循环神经网络

卷积神经网络(CNN):非常适合与图像相关的任务,CNN 能够识别图像中的模式和特征。尝试对动物或物体的图像进行分类,看看 CNN 如何检测细节。

2.使用迁移学习节省时间

从零开始学习深度学习可能需要花费大量时间。迁移学习可以让你先训练的模型适应您的需求，从而节省时间和精力。例如,使用像 ResNet 这样的预训练模型进行图像识别任务，可以快速获得出色的结果。

3. 进阶到专业模型

一旦你掌握了基础，你就可以探索更高级模型:

生成对抗网络(GANs):这些模型由两个网络组成,相互竞争以创造逼真的图像、独特的艺术作品甚至音乐。使用 GANs,您可以设计生成逼真的景观或原创艺术品的项目。

最后

这个以项目为先、以代码为驱动的机器学习方法给我的学习和职业带来了巨大的回报。我希望这个路线图能为您提供一个结构化且灵活的路径,帮助你在机器学习的旅程中取得成功!