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如何踏上人工智能之路(機器學習篇)

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AI這個詞相信大家都非常熟悉了,在幾年人公智能圈子格外熱鬧,先是阿法狗帶了個好頭,讓大家重新對人工智能刮目相看。能取得今天這樣的成績絕非瞬間的爆發(fā)而是多少年日益的積累。今天咱們就來嘮一嘮如何進軍人工智能的第一步-機器學習。

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如何打開機器學習的大門

AI這個詞相信大家都非常熟悉了,在幾年人公智能圈子格外熱鬧,先是阿法狗帶了個好頭,讓大家重新對人工智能刮目相看。能取得今天這樣的成績絕非瞬間的爆發(fā)而是多少年日益的積累。今天咱們就來嘮一嘮如何進軍人工智能的***步-機器學習。

我選Python玩AI:

Python語言已經非?;鸨?,有句古話說得好,人生苦短,我用Python。在機器學習這個領域Python已經成為了主流,一方面因為這門語言簡直太簡單了,就我個人而言我搞過C++也玩過Java但是學起來用起來相對來說都比較難(說白了。。。就是我比較懶),但是python用起來簡直不要太輕松,這也是推薦新手選擇python的原因,非常容易上手,決沒有惡心到家的指針。另一方面現(xiàn)在無論是做項目還是搞研究都非常追求效率,絕大多數(shù)情況下,很多代碼都不需要自己從頭到尾實現(xiàn),而是調用已經非常完善的庫了,這也是我覺得python***大的地方,可以很輕松的安裝好一個想用的庫,用這些庫幫助我們解決問題。

對于剛入門的同學來說,肯定不會自己動手一步一步的去實現(xiàn)所有需要的技術代碼,一個最直接的學習方法就是結合開源的框架,那么可以說機器學習和深度學習的開源框架基本都是python接口的,能用這些開源框架是我們學習的一個最基本的手段啦,所以重要的事情說三遍,python!python!python!

Python科學計算庫-Numpy

說到機器學習,簡單來說就是,數(shù)據(jù)輸入進來,然后得出一個想要的結果。那么在中間我們計算的是什么呢,為了計算的高效和方便,通常都是將數(shù)據(jù)轉換成矩陣的形式,也就是行作為樣本,列作為特征。那么這些復雜的矩陣計算我們該怎么樣完成呢?這里我們就需要Numpy了,它可以幫助我們很輕松的完成一系列的計算。如果你要跟數(shù)據(jù)打交道,那么Nmupy你肯定離不開了。

Python數(shù)據(jù)分析處理庫-Pandas

在做任何一個機器學習算法之前都需要對數(shù)據(jù)進行預處理,也就是說數(shù)據(jù)是不純凈的,首先我們需要提取特征,再去除一些錯誤的有問題的樣本,那么這些該快速完成呢,如果你喜歡偷懶要快速做完這些苦活,那么Pandas將會是一個非常不錯的選擇,在這里,你只需要簡單的幾行代碼就可以對數(shù)據(jù)做好預處理的操作。

Python數(shù)據(jù)分析處理庫-Matplotlib

數(shù)據(jù)分析和機器學習都離不開可視化展示,因為無論是做項目交付還是搞算法研究,都需要對自己的成果心里有個數(shù)吧,那么在這里我們就可以用Matplotlib來完成這個事,還是簡單的幾行代碼,就能把結果輕松展示出來。

Python機器學習庫-Scikit-Learn

這個武器十分有殺傷力,它就是我們機器學習必備的家伙,在這里我們可以選擇任何你喜歡的機器學習算法,然后把數(shù)據(jù)輸入進來,直接RUN就可以迭代計算了,簡單太自動了,這個庫十分強大,封裝了大量機器學習算法以及評估和預處理等操作。輕輕松松幾行,一個復雜的機器學習算法已經在跑了。

數(shù)據(jù)與實戰(zhàn)

在機器學習這條路上,我們一定會跟數(shù)據(jù)打交道,這里十分推薦大家找一些真是的案例數(shù)據(jù),用這些python庫來實際的玩一玩。因為這些庫都是開源的,咱們也可以自己打一些斷點,從流程上一步一步走完整個機器學習的算法。

有很多同學都問過我,基礎很一般能入門機器學習嗎,聽說機器學習對數(shù)學的要求很高,這該怎么辦呀?說實話機器學習就是數(shù)學公式組成的,但是如果不搞科研的話我覺得能把流程和應用搞懂已經足夠用了,并不推薦新手直接從數(shù)學開始進軍,因為我覺得這個活太枯燥了,不見得大家都能有這種持之以恒的毅力堅持住。我覺得可以從案例和應用下手,先了解算法從頭到尾做了一件什么事以及能用在什么地方,再回過頭來去搞算法的推導效果應該會更好的、

學習路線圖

這個路線圖是針對咱們要入門的同學制定的,已然成神的同學們可不使用哦。

(一)搞定Python:

千萬別花個把個月轉攻這個,因為語言只是一個工具,我們完全可以邊用邊學,建議快速掌握基本語法,邊練邊學。

(二)機器學習算法:

機器學習有很多經典的算法,咱們不妨從最簡單的K近鄰開始,用python實現(xiàn)出這些經典的機器學習算法從流程的角度熟悉這些算法的原理。

(三)熟悉這些庫:

如果大家想精通這些庫,我覺得難度還是蠻大的,不妨先熟悉這些庫能做什么,等咱們實際用的時候再去查語言就完全來得及。因為我用了這么久大部分函數(shù)還得每次用的時候現(xiàn)查,即便我知道該這么用還是會不放心查一查。

(四)案例與實戰(zhàn):

用真實數(shù)據(jù)來玩算法是學習的***方式。咱們可以找一些真實的數(shù)據(jù)來練練這些機器學習算法,先搞定算法的原理,再把數(shù)據(jù)應用進去,然后就是一步一步debug完成整個項目。

【本文是51CTO專欄作者唐宇迪的原創(chuàng)稿件,轉載請注明出處】

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責任編輯:武曉燕 來源: 51CTO專欄
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