如何在家里学习机器学习？

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机器学习是人工智能 (AI) 的一个子领域，近年来变得越来越重要。它涉及使用统计模型和算法使机器能够从数据中学习，并根据学习结果进行预测或决策。如果您有兴趣在家学习机器学习，您可以采取一些步骤开始学习。

本文将探讨在家学习机器学习的最佳方法，并为您提供在该领域取得成功所需的技能。

了解机器学习的基础知识和先决条件

在深入机器学习世界之前，了解其背后的基本概念非常重要。包括回归、分类、聚类和神经网络。编程语言（如 Python、R 或 Matlab）的知识也至关重要，因为大多数机器学习算法都是使用这些语言实现的。建议了解统计学和概率论，它们是许多机器学习概念的基础。对计算机科学和数据结构有一个大致的了解也是有益的。

选择您的学习路径

机器学习是一个广阔的领域，您可以根据自己的兴趣和职业目标选择不同的学习路径。一些常见的路径包括学习机器学习算法的基础知识、数据预处理、数据可视化、模型选择和评估以及深度学习。您还可以专注于特定领域，例如计算机视觉、自然语言处理或强化学习。

选择编程语言

机器学习严重依赖于编程，您需要至少了解一门编程语言才能使用 ML 库和框架。Python 由于其简单易用而成为一种流行的 ML 语言，但其他语言（如 R 和 Java）也可以使用。

一些流行的 ML 库可用于不同的编程语言，例如 TensorFlow、Scikit-learn、Keras（用于 Python）以及 Caret 和 MLR（用于 R）。

在线课程和教程

许多电子学习平台提供关于机器学习的综合课程。这些课程旨在满足初学者和高级学习者的需求，通常是自定进度的，让您能够根据自己的方便学习。以下是一些在线课程和教程的具体资源：

Coursera

Coursera 提供各种由顶尖大学教授教授的机器学习课程。

Udacity

Udacity 还提供一系列机器学习课程，包括机器学习纳米学位课程，该课程为学生提供了对该领域的全面了解。但是，Udacity 的大多数课程都需要付费才能注册。

YouTube

YouTube 是一个查找免费机器学习教程的绝佳资源。许多频道专门研究机器学习，包括 Siraj Raval、Andrew Ng 和 Sentdex，仅举几例。

Google 的机器学习速成课程

Google 提供的课程是自定进度的，包括交互式可视化和编码练习。

使用真实项目进行练习

使用真实项目进行练习是学习机器学习的一个重要方面，因为它允许学生将他们学到的概念和理论应用到实际问题中。这种实践方法帮助学生获得实践经验并培养解决问题的能力，而这些能力对于机器学习职业至关重要。以下是一些可能有用的平台：

Kaggle

Kaggle 是一个面向数据科学家和机器学习工程师的平台，提供一系列在线竞赛和挑战，帮助人们提高技能。这些挑战可以成为一种有趣的方式来学习机器学习，同时还能接触到现实世界的数据集和问题。

Github

GitHub 是一个平台，开发人员可以在其中分享他们的代码并在项目上进行协作。GitHub 上提供了许多机器学习项目，可以帮助您学习和练习。您可以搜索与您的兴趣和技能水平相匹配的存储库，然后将它们分叉到您的帐户以进行更改并尝试不同的方法。

构建您的项目

构建自己的机器学习项目是学习的最佳方法之一。您可以选择一个您感兴趣的问题或数据集，然后努力构建一个模型来解决它。这将帮助您了解机器学习过程中涉及的不同步骤，例如数据准备、模型选择和评估。

结论

总之，在家学习机器学习是一段激动人心且充满挑战的旅程。它需要对机器学习基础知识、数学概念、编程语言和计算机科学有扎实的理解。选择学习路径和编程语言，以及参加在线课程和教程，可以帮助您获得知识和实践经验。

使用真实项目进行练习对于应用所学概念和培养解决问题的能力至关重要。Kaggle、Github 和构建您自己的项目等平台提供了这样的机会。通过遵循这些步骤并持续练习，您可以精通机器学习，并在该领域发展有前途的职业。