了解您应该从哪里开始您的机器学习之旅，在此过程中您可以从事哪些类型的项目，以及如何在这个复杂的领域取得成功。
数据时代已经到来，如果您没有做好足够的准备，不用担心，我们仍然可以帮助您加入。
金钱也许让世界运转起来，但当今时代所需要的只是数据和信息。利用这两个基本概念并分析和使用这些数据将有助于我们真正收集和分析有价值的数据，从而使我们在竞争中保持领先地位。
商业、技术和金融领域的分析是必须的。它可以帮助您了解市场动态，无论是大公司还是小型夫妻店！
如今，全球机器学习市场预计在 2018 年至 2024 年间将以 42.08% 的复合年增长率 (CAGR) 增长。编程语言也有其优点，因为它使开发人员能够根据自己的设计偏好和所需功能定制网站，例如致在空白画布上创作的艺术家。
在所有这些领域的背后，还有另一个领域，分析被证明是无价的：人工智能（AI），特别是机器学习。当试图弄清楚接下来会发生什么时，能够识别闪烁数据集中的模式变得至关重要。这对于机器学习中预见可能的结果并避免过程中的失败或错误至关重要！
在当今快节奏和不断创新的环境中，这些与数据科学相关的技能和附加知识都是有用且出色的工具和资源。现在的问题是，哪里最好学习和了解更多关于机器学习的知识？
在本文中，我们将为您提供机器学习路线图，您可以在其中磨练您的技能并了解机器学习的所有艺术。
简而言之，机器学习
一般来说，机器学习是人工智能的一个子领域，用于根据数据中发现的先前模式做出决策或预测。这是一种让计算机从经验中学习并针对重复过程和结果进行相应调整的方法，而无需像传统算法那样提前使用特定指令进行编程。
用外行的话来说：它基本上是通过让机器学习、预测和适应过去的行为来让机器变得更聪明。这是一种无需提前指定所有规则和流程即可实现人工智能的方法。
机器学习的目的
机器学习算法使用历史数据来预测新的输出值并根据该信息做出决策。这种类型的人工智能通过自动识别记录中可能被忽视的模式，减少了包括医疗保健和金融在内的许多行业的工作量！通过机器学习，程序可以更加准确地预测结果，而无需进行明确的编程。
机器学习很棒，但它的突出之处在于它能够预测结果，以避免未来出现任何负面影响。
其中的一些例子包括市场需求预测、股票价格，甚至是生存预测，以了解某人在特定情况下生存的可行性。
追求机器学习的职业生涯
现在您已经更熟悉什么是机器学习了，让我们来谈谈它的应用以及它如何成为许多人的绝佳职业选择。
对机器学习专家和工程师的需求空前高涨。这些专业人员的技能可以轻松帮助公司实现其目标，同时帮助他们提高效率和生产力。它还使他们能够创建数据驱动的业务决策并构建能够更好地满足客户需求的产品。
根据 LinkedIn 的一项研究，机器学习工程师的数量在过去 5 年里增加了 9.8 倍。他们声称，数据科学和机器学习正在创造比目前申请者更多的职位空缺，使其成为当今增长最快的就业技术。
事实上，Glassdoor 将机器学习工程师职位列为 2022 年美国 50 个最佳职位之一，中位薪资为 130,489 美元。如果您渴望学习机器学习并且对机器学习技术的未来感到兴奋，那么这可能是开始学习该领域的最佳时机，为即将到来的创新和发展做好准备。
您的机器学习路线图
第 1 步：熟悉基本理论、概念和技术
了解机器学习是什么及其工作原理的最佳方法是研究其背后的理论、概念、方法和算法。这些是您在机器学习系统中看到的机器学习模型的基本构建块。
最好从概述这些元素开始，这样您就可以清楚地理解您将在未来的课程或文章中学到的所有数学概念。例如，您需要学习线性代数、统计学和概率，然后才能了解机器学习算法的工作原理及其解决的问题。另请查看我们专门设计的数据科学训练营计划，它可以帮助您将机器学习技能提高到非凡的水平。
一旦您对这些基本概念有了有效的理解，您就可以继续深入研究现实生活中经常使用的机器学习模型。
在开始 ML 之旅之前，您可以学习以下一些基础知识：
- 标准差：标准差是统计学中常用的度量标准，用于衡量一组数据与其平均值的变异性或离散度。
- 线性代数：线性代数是涉及向量空间和此类空间之间的线性映射的数学领域。
- 统计学：统计学是一个涉及数据收集、分析、解释和呈现的研究领域。
- 概率：在统计学中，概率论是涉及随机现象分析的数学分支。
第 2 步：了解机器学习算法
在机器学习中，算法是告诉计算机做什么的指令。在某些情况下，它们可以像“如果 X 为真则执行 Y”一样简单，也可以是可能具有条件和迭代的更复杂的公式。
机器学习中的许多算法基本上都是通过处理数据点来工作的，为每个数据点提供特定的输出（例如，将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件），并使用数学模型来预测未来的输出。
为了帮助您解决此问题，这里简要列出了学习机器学习时广泛教授的最常用流程和算法：
- 线性回归：线性回归是一种对变量之间的关系进行建模的方法。它将线性模型与数据拟合以进行预测。
- 逻辑回归：逻辑回归是一种概率分类算法，它将类值分配给新的观察值，以最大化输入数据分类正确的概率。
- 支持向量机 (SVM)：SVM 是一种解决具有分类或实值输入和离散输出的监督学习问题的方法。支持向量是最接近边缘的训练样本。
- 聚类：聚类是一种在数据中查找子组的技术。聚类背后的基本思想是获取一堆点，并根据它们彼此的接近程度找到属于一起的点。
第三步：选择机器学习基础
当您开始熟悉概念和理论时，现在也是选择您想要关注的机器学习实践的最佳时机。
现在，您可以从以下广泛的主题开始：
- 监督学习：监督学习是机器学习的一种，其中计算机被给予一组训练数据，其任务是学习如何将这些输入映射到所需的输出。
- 无监督学习：无监督学习是一种机器学习，其中向计算机提供数据，但不告诉计算机正确的输出应该是什么。目标是找到数据中的结构并从中学习。
- 分类：分类是根据标记的示例识别项目属于哪个类别的任务。此类标签的示例如下：垃圾邮件与非垃圾邮件、恶性与良性肿瘤等等。
- 模式识别：模式识别是识别数据模式的机器学习任务。数据由输入变量（例如像素）和目标变量（例如肿瘤是否恶性）组成。
- 推荐系统：推荐系统是根据一组现有的偏好来预测用户想要什么项目的程序。这种类型的系统广泛应用于 Netflix 奖、Google 或 Bing 等搜索引擎以及社交网络上来预测好友推荐。
- 模仿学习：模仿学习是一种机器学习方法，涉及从演示中学习。它通过对专家行为的观察来学习如何执行任务，而无需任何有关如何解决问题的指导。
第 4 步：掌握机器学习库
机器学习库是机器学习应用程序的构建块。库基本上是函数的集合，其创建目的是通过提供各种预打包的功能来简化机器学习应用程序的开发。
- Scikit-learn：Scikit-Learn 是内置 Python 的机器学习开源软件库，能够在 SciPy 或 NumPy 之上运行。
- Theano：Theano 是一个 Python 库，可让您有效地定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。
- Tensorflow：TensorFlow™ 是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点表示数学运算，而图的边表示它们之间通信的多维数据数组（张量）。
- PyTorch：PyTorch 是一个 Python 包，提供两个高级功能：具有强大 GPU 加速功能的张量计算（如 NumPy）和基于磁带的 autograd 系统构建的深度神经网络。
第 5 步：亲自参与项目或从事机器学习副项目
当您研究机器学习算法时，不要忘记通过解决现实问题来将您的技能付诸实践。您可以通过多种方式实现此目的：
- 与需要数据驱动解决方案的初创公司或小公司合作。
- 建立数据科学组合。如果您不确定如何开始，只需谷歌“数据科学家简历”并查看示例简历即可。或者在 Reddit 或 Analytics Stack Exchange 上寻求帮助。
- 寻找机器学习挑战：像 DataKind 这样的网站正在开展需要志愿者的机器学习项目。
结论
机器学习领域广阔，有很多东西需要学习。因此，开始机器学习之旅的最佳方法是从最终目标开始，例如“我希望我的业务数据变得更智能”或“我需要为我的网站提供推荐系统”。
设定目标后，阅读有关该主题的文章，了解您面临的挑战。接下来，开始一点一点地了解各个组件，以便更好地理解所有组件如何组合在一起。您可以参加数据科学训练营和 Python for Data Science 培训，以更好地了解所有这些概念如何在理论和实践中结合在一起。
最后，通过处理预定义的项目或构建自己的项目来将您的技能付诸实践，您可以在下一次数据科学面试中展示这些项目。
这就是我们的，祝你好运，玩得开心！
