机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集，它涉及教导计算机从数据中学习，而无需明确编程。它已成为科技行业最受欢迎的技能之一，预计 2023 年及以后仍将保持高需求。机器学习用于开发预测模型、识别模式和自动化各个行业的流程，包括医疗保健、金融和运输。
如果您想在 2023 年学习机器学习，可以采取以下几个步骤来开始。以下是 2023 年学习机器学习的综合指南：
- 学习编程基础知识： 在开始学习机器学习之前，您需要具备扎实的编程基础。首先学习机器学习中常用的编程语言，例如 Python。有许多在线资源可帮助您学习编程，包括 Codecademy、FreeCodeCamp 和 W3Schools。
- 了解机器学习的基础知识： 一旦您对编程有了基本的了解，就可以开始学习机器学习的基础知识。这包括监督学习、无监督学习和强化学习等概念。有许多在线课程可以教您机器学习，包括 Coursera、Udemy 和 edX。
- 参加在线课程： 在线课程是学习机器学习的好方法，因为它们是自定进度的，允许您按照自己的进度学习。它们通常包括视频讲座、练习和测验，以帮助您测试您的理解情况。一些流行的机器学习课程包括：
- 机器学习 作者：Andrew Ng 在 Coursera 上
- Udemy 上的机器学习 A-Z
- 密歇根大学 Coursera 上的 Applied Data Science with Python
4. 阅读书籍和研究论文： 阅读书籍和研究论文可以让您更深入地了解机器学习概念和技术。一些热门书籍包括 Aurelien Geron 的《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow》以及 Christopher Bishop 的《Pattern Recognition and Machine Learning》。您还可以在 arXiv 上阅读研究论文，arXiv 是数学、物理、计算机科学、定量生物学、统计学和经济学领域科学论文的电子预印本存储库。
5. 参与在线社区： 加入 Reddit、Quora 和 Stack Overflow 等在线社区，您可以在其中提出问题并向该领域的其他人学习。这些社区可以成为获取特定问题帮助并了解机器学习最新趋势和技术的重要资源。
6. 从事项目工作： 一旦您对机器学习有了基本的了解，就可以开始从事项目了。这将为您提供实践经验并帮助您应用所学知识。一些项目想法包括：
- 构建垃圾邮件分类器
- 预测股市
- 识别图像中的对象
- 创建推荐系统
7. 参加会议和研讨会： 参加会议和研讨会可以帮助您了解机器学习的最新发展并与该领域的其他人建立联系。一些受欢迎的会议包括国际机器学习会议 (ICML)、神经信息处理系统会议 (NeurIPS) 和欧洲机器学习和数据库知识发现原理与实践会议 (ECML-PKDD)。
8. 考虑学位或认证计划： 如果您认真从事机器学习职业，您可能需要考虑学位或认证计划。许多大学提供计算机科学或数据科学学位，重点关注机器学习。还有许多可用的在线认证计划，例如 Google 机器学习工程师认证或 Microsoft 认证：Azure AI 工程师助理。
9. 练习，练习，再练习： 与任何技能一样，机器学习需要练习才能掌握。确保每天留出时间练习编码和构建机器学习模型。您还可以参加机器学习竞赛，例如 Kaggle，在那里您可以与其他数据科学家竞争并学习他们的方法。
10. 及时了解最新动态： 机器学习是一个快速发展的领域，了解最新发展非常重要。这意味着阅读研究论文、参加会议以及关注该领域专家的博客和社交媒体帐户。一些流行的机器学习博客包括 KDnuggets、Towards Data Science 和 Machine Learning Mastery。
总之，2023 年的机器学习学习是一个令人兴奋且有益的旅程，需要奉献、坚持和学习的意愿。通过遵循这些步骤，您可以开始在这个快速发展的领域培养您的技能和知识。记住保持好奇心，不断学习，永远不要放弃你的目标。祝你好运！
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谢谢
快乐编码:)
— 塔努吉·夏尔马
