機器學習方向是最近幾年比較熱門的方向，伴隨著雲計算和大數據的發展，機器學習得到了比較廣泛的關注和應用，在智慧醫療、智慧交通、智慧物流、自動駕駛等領域有大量的基於機器學習的落地項目。目前科技公司對機器學習領域的人才求賢若渴，相關方向的研究生待遇也比較高，所以最近幾年報考機器學習方向的研究生比較多。很多報考機器學習方向的研究生並不知道在進組之前需要具備哪些知識結構，所以今天就跟大家聊一聊這個話題。
機器學習的目的簡單的說就是從一堆雜亂無章的數據中找到背後的規律，一般的機器學習步驟包括數據收集、數據整理、算法設計、算法實現、算法訓練、算法驗證和算法應用等。與大數據以數據為中心不同，機器學習以數據為基礎，以算法為中心，以應用為目的。比如以機器學習為基礎的智慧輔助診療項目，基礎是大量的歷史病例資料，然後通過相應的算法給出當前病人的參考治療方案，而這個方案會給醫生很多專業的建議，方便醫生給出治療方案。類似的應用還有自動駕駛等場景的應用。
瞭解了機器學習的目的和操作步驟，下面我就介紹一下需要做哪些知識儲備。機器學習的核心是算法設計，所以對於機器學習方向的研究生來說，首先要做的知識儲備就是算法設計與分析。在進項目組之前瞭解常見的機器學習算法是非常有必要的，比如像支持向量機、迴歸、樸素貝葉斯、決策樹、Apriori等常見算法。另外需要熟練使用一門編程語言，這裡比較推薦使用Python語言。Python語言比較簡單易學，另外在機器學習領域使用Python做算法實現也非常普遍，大部分機器學習項目都採用Python編寫。
現在的人工智能領域，包括機器學習方向都是基於大數據這個重要的基礎，所以機器學習方向的研究生也要了解大數據的相關知識。其實機器學習與大數據本身並不分家，很多從事機器學習方向的研發人員都是從大數據轉過來的。
我的研究方向就是大數據與人工智能，我也帶相關方向的研究生，我會陸續在頭條上寫一些相關的科普文章，感興趣的朋友可以關注我的頭條號，相信一定會有所收穫。
如果有機器學習方面的問題，也可以諮詢我。
謝謝！
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