還幹不幹？管他呢，幹！
一切才剛剛開始，彆著急！堅持下去。
最近在制定部門內部機器學習方面的教學相長課程。心裡比較忐忑，一是本人算法薄弱，數學稀鬆；二是部門人員大都普通技術出身，沒有機器學習方面的相關經驗。
還幹不幹？管他呢，幹！
機器學習一般包括機器學習方法、機器學習理論和機器學習應用三個方面。
機器學習方法：方法的研究旨在開發新的學習方法；
機器學習理論：理論研究在於探求方法的有效性和效率，以及機器學習的理論問題；
機器學習應用：應用的研究主要用於解決實際問題。
實現目標
方法和理論針對層次很高的專業人士，他們開發新的算法，提升現有算法的執行效率，需具備很深的數學、統計學等專業學科功底，門檻很高。得益於上述巨人的努力和Python、R等開源機器學習語言的推廣，機器學習應用可以在一般技術人員中推廣，用來解決實際工作中的問題。正式基於這點和工作上的迫切需求，堅定了我們做這件事的信心。在
用的大原則下，本次教學相長要實現的目標如下：在理想的情況下，該計劃順利完成後，部門人員能夠達到入門級算法工程師的水平。希望大家下面的方式，繼續堅持，不斷進階。堅持是種品質！共勉！
機器學習進階路線圖
學習內容
我們按照理論與實踐結合的方式開展本次教學相長計劃，理論方面我們採用李航博士的《統計學習方法（第二版）》清華大學出版社作為教材，選擇清華大學袁春先生寫的配套課件。代碼部分可參考黃海廣博士的github，為鞏固所學知識，代碼部分我們強烈建議自己實現。
寫在最後
2018年我們也組織過機器學習方面的培訓，但迫於沒有系統的規劃和堅持，最後沒有達到預期的效果。機器學習已是大勢所趨，今年我們希望利用工作之外的時間把這件事情堅持下去。
本教學相長計劃是在筆者認知範圍內，感覺比較理想的。希望在部門人員的堅持下，能夠證明它的效果。如果您是機器學習方面專家，希望您在看見這篇文章時，多提寶貴意見，及時指出我們在方向性上的錯誤，不勝感激。
理想情況下，該學習計劃完成後，我們會對機器學習的概念和理論有了比較全面的瞭解，在此基礎上，我們將在數據清晰、特徵工程、模型集成、模型驗證等流程方面不斷實踐、鞏固理論知識，在工作中產生價值。
一切才剛剛開始，彆著急！堅持下去。與大家共勉！
配圖：人工智能與機器學習的關係
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