送书 | 非IT专业也能读得懂,这可能是最轻松的机器学习入门书
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2021-02-02 10:14
本文作者:黄佳,新加坡埃森哲公司高级顾问,人工智能专家,机器学习和云计算高级工程师,参与过公共事业、医疗、金融等多领域大型人工智能项目。
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走下神坛的机器学习
我们马上就要进入20世纪的第3个十年啦,而人工智能和机器学习,也已经火了差不多有六七年的时间。
从Hinton团队在2012年的ImageNet大赛中用神经网络模型一举夺魁开始,AI频频出圈。2014年吴恩达在Coursera开了机器学习课,2015年周志华老师出了西瓜书,而2017年李彦宏把无人驾驶车开上了北京五环路,AlphaGo打遍天下无敌手,波士顿动力机器人学会了后空翻,人工智能热到了极致。
大家觉得,生活和信念正在被颠覆,崭新的时代即将来临。
到了2020年,虽然人工智能和机器学习热度仍在,却没有什么“惊天地泣鬼神”的新东西出场,和前两年相比,机器学习在媒体中的热度降温了。
那么,机器学习还香吗?内卷了吗?
现在开始学机器学习,还来得及吗?
先说一件事:
也就是两、三年前吧,有天早上一小美女同事带着熬夜排到的iPhone进了公司。大家呼啦一下围上来。最开始屏幕是锁着的,然后小姐姐面带着微笑把电话往自己脸前一晃——好帅啊,手机解锁了!当时我们这些围观群众都惊呆了……心想这什么黑科技啊……
这场景要是在今天重放一遍,大家会不会把我们全体人当傻子?—— 老土啊!不就是一人脸识别吗?这破技术早都烂大街了……
我说这件事是什么意思呢?——现在技术落地的速度,实在是太快了。一种“黑科技”,从实验室里面走出来,从学术界到工业界,简直是零距离。
事实上,机器学习开始真正吸引眼球,是从其分支深度学习的出现开始的。作为一种突破性的技术,深度学习把AI提升到了一个崭新的高度。
新的飞跃确尚未出现,但是机器学习和深度学习在数据分析、计算机视觉、自然语言处理、自动驾驶和机器人等场景中,具体的应用一个接一个的落地,层出不穷。因此,深度学习之后的主要发展,不全是技术的发展,而是实际应用场景的广泛拓展。
因此,我的答案是机器学习并没有内卷,他正在走下神坛,从学术殿堂的象牙塔中逐渐落地,成为一种应用技术。
在未来的AI世界中,会存在两种人:
第一种是继续寻求AI创新的算法工程师、数据科学家,努力寻找更好的算法和新的技术突破;
第二种是机器学习的应用者,对他们而言,机器学习就向Java/C++、Excel/PPT一样,只是解决问题的一种手段。是像英文、驾车一样不得不会的工具。
第二种人会比第一种人多很多,也一样会很有价值。
也就是说,只要你从事与大数据、IT相关的工作,你可能就得多少学点机器学习的知识,多少会使用一些机器学习模型。——即使你的目标并不一定是成为机器学习和算法工程师。
也许:
你需要对未来的业务数据进行预测——可以应用回归和分类模型;
你需要进行大数据的分析和处理——比如开发或优化推荐系统;
你需要对非结构化的图片进行特征提取——比如为产品加入人脸识别功能;
你需要通过强化学习训练智能体——比如训练更聪明的聊天机器人。
下图是一些机器学习的种类和应用场景,大家可以看看(覆盖未必很全面,因为机器学习的应用领域发展太快)。
机器学习的种类和应用场景
2
为什么写这本书
《零基础学机器学习》
作者: 黄佳
限时5折
Workday、Salesforce这样的SaaS软件、AWS等云服务实在太好用了,让客户从繁琐的业务流程中逐渐解脱出来; 客户开始把眼光投向他们手头所积累的数据,并希望我们能利用这些数据,为他们解决运营或者增长相关的高附加值问题,即产生洞见,优化运营。
3
如何零基础入门
①打消掉畏难情绪
②打牢入门基础
③从实战出发解决实际问题
④总结出一个实战套路反复演练
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《零基础学机器学习》
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作者: 黄佳
内容简介:
本书的目标,是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人,轻松地掌握机器学习的基本知识,从而拥有相关的实战能力。
本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开,内容轻松,实战性强,主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python基础知识、机器学习基础算法(线性回归和逻辑回归)、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容,以及相关实战案例。
本书所有案例均通过Python及Scikit-learn机器学习库和Keras深度学习框架实现,同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。本书适合对AI感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人,用以入门机器学习领域,建立从理论到实战的知识通道。
本书的内容,可以看下图的简介(上下滑动查看):
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