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
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
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