GitHub超過3000贊的「機(jī)器學(xué)習(xí)路線圖」，教你升級(jí)打怪全攻略
機(jī)器學(xué)習(xí)從入門到精通
互聯(lián)網(wǎng)的一個(gè)問題就是：信息太多。
對(duì)想要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的人來說，信息太多也是一種困擾，開放的課程、書籍、框架、開源代碼那么多，每套資料都有自己的好處，有人說這個(gè)課程好，有人說那個(gè)框架最好用。
那么，對(duì)新手來說，究竟該從哪個(gè)開始學(xué)？學(xué)哪個(gè)合適呢？
一位名叫Giacomo Ciarlini的意大利小哥就發(fā)現(xiàn)了個(gè)這問題，為了幫老板帶新人，他把機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域所需要的知識(shí)都整理成了一條機(jī)器學(xué)習(xí)路線圖：
從編程和數(shù)學(xué)開始，逐漸學(xué)會(huì)各種概念、方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，之后研究開源項(xiàng)目，終將成為一代機(jī)器學(xué)習(xí)專家。
就像從新手村一路升級(jí)打怪到滿級(jí)一樣，你可以跟著這條路線圖，成長為裝備齊全、技能全面、經(jīng)驗(yàn)豐富的大神玩家。
四個(gè)學(xué)習(xí)部分
首先，你需要做點(diǎn)準(zhǔn)備才能開始自學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)。
提前準(zhǔn)備
Python
Jupyter筆記本
數(shù)學(xué)
機(jī)器學(xué)習(xí)概況
先要會(huì)一門編程語言，機(jī)器學(xué)習(xí)界最常用的Python了解一下~
Jupyter筆記本也是常用的工具，不用下載，在Web上就能直接用，可以在線coding，許多重要的應(yīng)用和教程也是在Jupyter上的，一定要學(xué)會(huì)。
最后，搞機(jī)器學(xué)習(xí)一定要了解一些數(shù)學(xué)原理，還要了解一些機(jī)器學(xué)習(xí)的基本知識(shí)。
用Scikit-Learn做機(jī)器學(xué)習(xí)
為什么用Scikit-Learn?
端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目
線性回歸
分類
訓(xùn)練模型
支持向量機(jī)
決策樹
集成學(xué)習(xí)和隨機(jī)森林
無監(jiān)督學(xué)習(xí)
回顧
之后，安裝Scikit-Learn，這是機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中最完整，最成熟，記錄最完整的庫之一，然后就能照著路線圖把后面線性回歸、分類……的都學(xué)習(xí)實(shí)踐一遍。
當(dāng)然，每個(gè)知識(shí)點(diǎn)小哥都準(zhǔn)備了一些參考資料，可以照著資料一步步來。
TensorFlow與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
為什么要用TensorFlow？
TensorFlow啟動(dòng)并運(yùn)行
ANN – 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
CNN – 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
RNN – 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)：最佳實(shí)踐
自動(dòng)編碼
強(qiáng)化學(xué)習(xí)
下一步
現(xiàn)在，進(jìn)入TensorFlow的世界。當(dāng)然，現(xiàn)在越來越多的開發(fā)者認(rèn)為Facebook出品的PyTorch是一個(gè)更好用的框架，不過TensorFlow依然是用戶最多的框架。
一些實(shí)用資料
機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目
數(shù)據(jù)科學(xué)工具
安利一些博主
現(xiàn)在，最基本的東西你已經(jīng)掌握了，可以開始看各種豐富的資料，學(xué)習(xí)各種熱門的項(xiàng)目了，記得隨時(shí)關(guān)注最新出現(xiàn)的突破性項(xiàng)目，不然就要跟不上機(jī)器學(xué)習(xí)界飛快的進(jìn)步和突破了。
最后，里面所有提到的資料課程，GitHub原文都有鏈接哦。
還有續(xù)集
除了機(jī)器學(xué)習(xí)，小哥還在準(zhǔn)備商業(yè)智能分析和云計(jì)算架構(gòu)師兩個(gè)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)路線圖。
后面還準(zhǔn)備出數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理三個(gè)數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域，如果未來需要“轉(zhuǎn)職”可以考慮學(xué)習(xí)一下。
除了技術(shù)相關(guān)，小哥甚至還準(zhǔn)備推出有效溝通、有影響力的演講、務(wù)實(shí)決策三塊內(nèi)容的路線圖，真是個(gè)技術(shù)轉(zhuǎn)管理的全才，35歲以后也不會(huì)被淘汰。
傳送門
https://github.com/clone95/Machine-Learning-Study-Path-March-2019
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