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我是如何花了一年时间来学机器学习的

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发表于 2017-2-24 14:47:20 | 显示全部楼层 |阅读模式
大家都知道 AI 的发展前景非常好,例如 Google 成为了一家 AI First 的企业,越来越多的开发者开始关注并学习机器学习。因此,po 主特意找来这篇文章,分享下如何寻找适合入门者的在线学习资源,如 Udacity、Coursera、斯坦福大学课程等,并告诉大家如何避免其中的一些坑。
这篇文章来自 Per Harald Borgen,在 Medium 上获得了 2.7k 的赞。
这位大大最初在 Hacker News 上了解并对机器学习产生兴趣,然后花费了近一年时间,从入门机器学习到在实际项目中应用。期间利用 Udacity、Coursera、Kaggle竞赛、斯坦福大学课程等多种资源来进行学习和训练,也踩了不少坑。
下面是正文。

一年前我写过一篇文章《Machine Learning in a Week》,那时我花了五天的时间学了一些机器学习基本概念,算了入了门。从那之后,我开始利用业余时间,持续学习了一年时间,现在我已经能实际项目中应用了机器学习这门技术。
对我来说,我的本职工作需要我去学习机器学习,而这门技术恰好又是我感兴趣的,这真的非常赞。
我之前一直认为,只有机器学习领域的硕士或博士才能应用这门技术,但现在我发现这种想法并不正确。
真实情况是,入门机器学习并不需要多么高深的数学知识,而且你也不需要非得拿个研究生学位才能深入研究机器学习。
这篇文章里我想分享一下一年来我的学习心得,希望对大家有帮助。
入门:Hacker News 和 Udacity
我对机器学习的兴趣始于2014年,当时我在阅读 Hacker News 上的文章,文中提出了一个思想:我们可以提供大量数据来给机器去学习,这个思想深深吸引了我。当时的我只是个普通的程序猿,做过几个小的项目。
于是我当时开始去学习 Udacity 上的 Supervised Learning (监督学习)课程,同时也会阅读各种机器学习相关的文章。
这些课程和文章让我对机器学习的概念有了一定的了解,但并没有培养实际的技能。我并没有看完 Udacity 的课程,就像我也很少能看完 MOOC 上的课程。呵呵。
未预期完成 Coursera 上的机器学习课程
在 2015 年一月,我加入了位于伦敦的一个 Founders and Coders 训练营,希望借此机会成为一名机器学习开发者。那时我和几个基友一起学习,每周二晚上,我们一起看 Coursera 上  Andrew Ng 的机器学习课程:https://www.coursera.org/learn/machine-learning
这个课程有点碉堡了,我从中学到了非常多。但是,它对于初学者而言还是有点难度。我当时也是反复多次看视频才能理解其中的概念。其中的 Octave 变成任务非常的有难度。在几周的学习中,由于其本身的难度不小,不少学员陆陆续续放弃。最后,我也放弃了。
现在回想下,我当时应该去找一门实践性更强的课程,最好让我们应用某些机器学习 library 来做一些编程实践,如果允许使用一门我已知的编程语言就能好了。
一边学习新语言,一边学习机器学习算法,这样的学习方式对于新手来说有点不太现实。
如果我再重新学一遍,我会先从 Udacity 的机器学习入门课程开始,因为这个课程更加简单,而且是使用 Python 和 Scikit 工具。这样子的话,会学得更加轻松,培养自信,学习起来也更有趣。
Intro to Machine Learning Course | Udacity https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning–ud120
经验值: 先从简单、实用的方式来开始学习,而不是一上来就学习难点和纯理论。
一周沉浸式训练
Founders and Coders 我做的最后一件事是一周魔鬼训练:完整花费一周的时间投入到机器学习上,并利用我掌握的机器学习知识来解决一个实际问题。
这一周我做了下面几件事:
  • 学习 Scikit Learn
  • 针对 真实世界数据集 采用机器学习处理
  • 编写 线性回归 算法代码(基于 Python)
  • 做一些自然语言处理
那一周是我经历过的最深入的学习曲线。感兴趣的话可以读一下这篇文章《Machine Learning in a Week》https://medium.com/learning-new- ... a-week-a0da25d59850
经验: 沉浸式地把自己投入去学习是非常高效的。
不顺利地神经网络学习
在我完成了伦敦的 FAC 训练营并会到挪威后,我尝试再用一周的沉浸式训练来学习神经网络技术。
不过这次,我失败了。
很简单,每天花完整的 10 个小时来学习并编程很容易受到各种干扰。我才发现,自己低估了当时在 FAC 训练营集体学习的重要性了,有同伴一起学习,往往效率会高很多。
经验:在学习有难度的知识技能时,尽可能找一个积极向上的环境围绕自己。
但是,不管怎样,我至少入门了神经网络,并能缓慢地理解其中一些概念。到了2016年7月,我开始编写自己的神经网络代码。虽然那份代码写的非常蹩脚,我甚至都不好意思拿出来,不过,它确实基本实现了神经网络的功能。这也表明我大致理解了 backpropagation 反向传播算法gradient descent 梯度下降算法。
在 2015 年下半年,我的学习进度有所下降,因为我重新换了工作。这期间我的主要成长是从非向量化神经网络实现到向量化实现。
在 2015 年底,我写了一篇总结文章介绍了我在神经网络的学习进展:《Learning How To Code Neural Networks》https://medium.com/learning-new- ... tworks-758b78f2736e
尝试 Kaggle 算法竞赛
在 2015 年圣诞节期间,我决定尝试下 Kaggle 测试[Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台]。于是我花了很多时间来实验各种算法来解决Homesite Quote Conversion, Otto Group Product Classification 和 Bike Sharing Demand 问题。
Kaggle 是一个很赞的平台,它上面提供丰富的数据集,而且你能看到你的算法的实际运行性能。
这段期间我主要学会了不断迭代算法,来改善试验结果。而且在做机器学习时,我也学会了相信我的代码逻辑,很多时候只要调整一些参数就可以达到不错的效果。
在工作中继续保持学习
到 了 2016 年一月份,我想继续投入更多时间在机器学习上。于是我向 manager 请求在工作时间来学习机器学习,manager 同意了我的请求!我很高兴,还写了一篇文章关于如何利用工作时间来提高自己的技能:《How To Setup A Learning Routine At Work》https://medium.com/xeneta/how-to ... t-work-923bb088a352
于是,我继续了我的学习。那时我已经对神经网络有了基本的理解了,我希望能够进一步去学习深度学习
令我失望的 Udacity 深度学习课程
我第一次接触深度学习是 Udacity 的深度学习课程,不过这个课程让我非常失望。每一集的视频内容质量还不错,但是每一集实在是太短了,地主坑农民啊。
而且课程里采用的 IPython Notebook非常难使用,我花了大多数时间来调试代码错误,这直接毁了我的学习激情。于是在学了几次后,我直接放弃了。
当然,我并不是说 IPython Notebook 不好,只不过 IPython Notebook 对于初学者的我来说实在是个噩梦。
超赞!斯坦福大学-自然语言处理中的深度学习
很幸运,我随后发现了斯坦福大学的课程 CS224Dhttp://cs224d.stanford.edu/syllabus.html)并决定去尝试一下。这个课程非常赞!虽然它讲的内容有点难度,但我再也不用去持续不断 debug 代码问题了。
而且,他们还提供了答案代码,每次我搞不懂时就去读答案,这也帮助了我理解一个问题是如何一步步被解决的。
虽然我还没有完全学完这套课程,但它大大扩展了我在自然语言处理和神经网络方面的知识面。
不过,这个课程不是那么容易。有一次,我意识到了自己必须要一位大牛来帮我,于是我花了 40 刀每小时请了一位博士学生来做我的家教,帮我讲解遇到的问题,形成整体的理解。这位家教帮我扫清了很多知识上的漏洞。
经验:可以考虑花 50 刀每小时的金钱来换取一位优秀的机器学习老师。如果你资金上宽裕,那一定值得这样做。
而且,我的公司 Xeneta 最近招了一位数据科学家,他有数学硕士学位。因此每次我遇到线性代数、微积分或机器学习的问题时就会向他请教。所以,尽可能让公司内部的资源帮助你的学习。
利用机器学习知识来改进我司销售评估
在完成了大半年的学习后,我觉得自己已经准备好在实际工作用应用了。于是,我利用公司的描述信息数据,训练了一套算法来评估销售人员的业绩。这套算法最重为销售人员带来了极大的效率提高。
你可以读我之前写的文章《Boosting Sales With Machine Learning 我们如何应用自然语言处理技术来评估销售负责人》https://medium.com/xeneta/boosti ... arning-fbcf2e618be3,代码开源在 GitHub:https://github.com/xeneta/LeadQualifier
这段学习旅程非常的漫长,但是也还算快。毕竟当我最初启动一周沉浸式训练时,我并不抱多大期望自己能在一年内掌握并应用到实际场景中。
但这样的学习方式百分百能行得通,如果我能学会,那每个人都能学会。

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