程序員如何轉型到機器學(xué)習領(lǐng)域之一？

機器學(xué)習是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門(mén)學(xué)科。

機器學(xué)習行業(yè)是非?；馃岬念I(lǐng)域，導致很多傳統IT行業(yè)的從業(yè)者都在試圖嘗試進(jìn)入這個(gè)新的領(lǐng)域，但是因為機器學(xué)習算法的學(xué)習和運用存在一定的門(mén)檻，導致很多同學(xué)不知如何入門(mén)。

首先我們要明白，機器學(xué)習(Machine Learning, ML)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門(mén)學(xué)科。專(zhuān)門(mén)研究計算機怎樣模擬或實(shí)現人類(lèi)的學(xué)習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

第一，你要掌握最基本的技能，英語(yǔ)。很多機器學(xué)習方面的資料和書(shū)籍都是影月，最起碼你的英文方面需要能夠比較順利的看懂一些英文的資料和論文，例如很多著(zhù)名模型的結構相關(guān)的論文都發(fā)表在arxiv上，需要能大概看懂這些論文。

第二，機器學(xué)習跟模式識別，統計學(xué)習，數據挖掘，計算機視覺(jué)，語(yǔ)音識別，自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域有著(zhù)很深的聯(lián)系。從范圍上來(lái)說(shuō)，機器學(xué)習跟模式識別，統計學(xué)習，數據挖掘是類(lèi)似的，同時(shí)，機器學(xué)習與其他領(lǐng)域的處理技術(shù)的結合，形成了計算機視覺(jué)、語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言處理等交叉學(xué)科。所以最好要有這方面的基礎。

第三，機器學(xué)習分三個(gè)階段。應用，優(yōu)化，和定義問(wèn)題。應用，就是想怎么樣才能把人工智能應用到你的業(yè)務(wù)中，在這一步之前你需要對人工智能的現狀有個(gè)基本清晰的認識，拋棄不實(shí)際的想法。優(yōu)化，需要對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的原理和計算過(guò)程很清楚，需要對tensorflow，caffe，pyTorch等框架比較熟悉，需要對Inception，Resnet等經(jīng)典模型的結構有一定研究，能夠看懂論文和代碼，并能夠結合數據進(jìn)行分析和實(shí)驗，對模型結構，參數等不斷進(jìn)行優(yōu)化，達到提高識別率等目的。定義問(wèn)題，是用數學(xué)語(yǔ)言定義清楚問(wèn)題，并能夠用工程上可行的機器學(xué)習算法進(jìn)行優(yōu)化求解。

機器學(xué)習領(lǐng)域目前就業(yè)前景還是很廣的，而且能夠達到大神級別，就意味著(zhù)絕對的高薪，所以說(shuō)，吃得苦中苦，方為人上人。

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