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首先,设定一些可以实现的目标。千万别相信短期训练营,你不可能在2周或者2个月内掌握ML。
机器学习工程师和程序员一样,需要具备基本的编程基础,要知道python和一些重要的ML库。一定要亲自动手实践,动手写代码!编程能力的提升不可能只靠阅读其他人的代码,只掌握理论是不够的。
要了解机器学习的整个流程,当你可以独立地使用原始数据构建端到端的模型时,你才算真正的入门。
这里简单介绍一下端到端流程:
- 数据的来源(99%的机器学习是有监督的- Andrew Ng)
- 整理数据集,其实大部分的时间都是在做这个
- 建立和调整模型,你需要知道选择什么类型的模型以及怎样调整参数才能使模型获得最佳性能
- 将你的模型放到实际应用中去,用更多真实世界的数据来测试它
慢慢来,不要急于求成,按照这个方向努力一段时间后,相信你会有显著的提升。
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很有用