比“啃西瓜书”更高效的掌握机器学习方法

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2021-09-07 20:23

机器学习正在从曾经的“科幻”,走向大众生活,比如:高铁站的人脸识别系统、小区门口的无人化测量体温,还有这些年很火的自动驾驶,再到电商的精准推荐系统...等等,背后都是机器学习。


可以说,在这个大数据和人工智能快速发展的今天,掌握机器学习,你就比 80% 的人更具备竞争优势,成为你主技能外,一项新的“保命”技能。

 

当然,机器学习听着就很难,挺劝退的。尤其这几年,机器学习领域充斥着各种听起来狂拽酷炫的新玩意儿,你可能买了很多入门书籍,也收藏了网上各种 AI 大拿的视频教程,却发现面对一堆经典资料,根本无从下手。

 

这也确实是机器学习新人最大的问题,除此之外,还有各种坑:

 

  • 有论文的坑,模型的坑,各种资料里充斥着看一眼就劝退人、繁杂的机器学习算法;

  • 耗费了大量的心力和时间也没做出成果,和加入一个真正能做出东西的团队或跟随真正的牛人学习相比,速度慢了 10 倍不止;

  • 理论是知道了,但没有结合真实的业务场景,遇到实际问题了仍不知怎么去做;

  • ……

 

机器学习算法的冰山一角👆

 

这样下去不仅绕弯路,白白浪费时间,甚至会直接被吓得劝退。

 

有没有办法避免弯路,快速入门机器学习?

 

我的经验,千万上来就开始硬啃经典教程。最直接有效的方法,就是在“做中学” —— 从动手做实际项目开始,配合一套完整的知识体系,辅助以案例,不仅能够让你快速入门机器学习,还能掌握它的精髓。

 

能做到这一点的学习资料,并不多。很难得,最近看了黄佳写的《零基础实战机器学习》专栏,就是基于入门机器学习初学者的痛点问题,结合真实业务场景的项目,通过“实战闯关”的方式,让你轻松入门机器学习。而且手把手教你针对项目,搜寻合适的算法,找到最合适的包来完成项目。

 

看了更新的几篇,可以说,理论体系化,且兼具实践,做到了深入浅出。对于最痛苦的算法的原理和具体用法,对步骤的描述也非常详细。每一步都有代码、有注释、有输出、有结果,只要你有点编程经验,学习起来都是毫无压力的。

 

完整跟下来,你还能获得一个从「具体问题 → 找合适的算法 → 定位所需工具」这一套的完整知识图谱

 

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说到「黄佳」,他是机器学习、云计算、 SAP 专家。在机器学习领域,绝对是名副其实的行业顶尖大佬。 


他曾出版《零基础学机器学习》《 SAP 程序设计》等多部受读者好评的 IT 书籍。更值得一提的是,《零基础学机器学习》被 10 多家高校和职业学院选为教材,这权威性就不用多说了。

 

他还是埃森哲新加坡公司资深顾问,深耕数据科学领域多年,参与过政府部门、银行、电商、能源等多领域大型项目,对数字智能化项目如何落地有深刻的思考和丰富的经验。除了知识、技术原理的介绍,还有解决问题的思路、学习方法论的指导。

 

这样的大佬能来开课,把自己的心法毫不保留的分享出来,让普通人都可以接触到,学习到,真的是多少钱都买不到的。何况机器学习还没有达到批量化流水生产的阶段,一个好的“老师傅”比自学效果好很多。

 

再说说为什么推荐这个专栏。

 

也许你会问,机器学习领域的文献论著已经汗牛充栋,这个专栏和它们的区别又在哪里呢?

 

我的读后体验,用一句话来总结就是“高效、轻松、细节满分”,花 20% 的力气,就能搞懂机器学习 80% 的算法。

 

真正的干货绝对不是纸上谈兵。20 年的 IT 从业经验,让他能把复杂的算法原理讲的通俗易懂。并结合真实的业务场景,让你真正“做中学”,快速入门机器学习。

 

具体点说,专栏分 3 个核心模块。

 

第一个模块:准备篇

在这个模块,首先介绍了机器学习究竟是什么;然后,手把手带你部署一个机器学习项目的开发环境;最后,通过一次简单的机器学习线性回归实战,也就是预测软文点击率,教你机器学习的实战 5 步。

 

第二个模块:业务场景闯关篇

这个部分结合“易速鲜花”这个网络鲜花速递平台的电商场景,设置了获客关、变现关、激活关、留存关、裂变关 5 大关卡。就算没接触过运营场景,也能够完全理解。而且在学机器学习的同时,你还能学到运营的技巧,可谓一举两得。



除了实用的机器学习 9 大算法,真实电商业务场景 5 阶段实战等,这些硬核系统的内容,还有轻松有趣的闯关式学习体验,在实战中就能理解如何利用机器学习基础知识和算法解决实际问题。

 

第三个模块:持续赋能篇

你可能会觉得机器学习的发展日新月异,如果这门课里讲的这9大算法,以后不流行了怎么办呢?一方面,我会把一些机器学习算法的实用知识和学习技巧放到这个模块中;另一方面,我也会不定期地讲解一些最新的落地的算法,持续为你赋能。

 


最后再和大家强调一下:

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说了这么多,一句话:机器学习应用真的很广,用起来也不难。如果你也希望自己快速的上手机器学习、把握机器学习的内涵,这个课程无疑是你进阶的绝佳选择。


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