機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)到底怎么學(xué)？

在外國版知乎上，有位網(wǎng)友問：新手如何學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)？學(xué)習(xí)完MOOC的課程后有沒有能力閱讀研究論文或者真正的做出一點(diǎn)研究成果？

這個(gè)困惑很多人的問題吳恩達(dá)給出了詳細(xì)的回答，下面我們來看一下吳恩達(dá)是怎么說的吧。

他認(rèn)為，觀看課程來學(xué)習(xí)是非常非常高效的，所以通過聽網(wǎng)絡(luò)課程來入門絕對是可行的。在完成了MOOC的機(jī)器學(xué)習(xí)課程和深度學(xué)習(xí)課程后，下面是推薦給你的額外步驟：

1、訂閱和關(guān)注那些在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)＜业牟┛突蛘呤峭铺?#xff0c;看一下他們的論文或者文章是非常有幫助的。

2、復(fù)現(xiàn)別人論文的結(jié)果。復(fù)現(xiàn)論文絕對是高效的學(xué)習(xí)方式，但這種方式常常被低估。許多斯坦福的博士生通過這種方式變成了很了不起的研究人員，我對復(fù)現(xiàn)論文的學(xué)習(xí)方式絕對有信心，通過這種高效的方式，你可以理解最新算法的細(xì)節(jié)。許多人跳躍太快了，一心只想做出點(diǎn)新東西來，這是大錯(cuò)特錯(cuò)的。我推薦的還是一步一步的學(xué)習(xí)來構(gòu)建你的知識(shí)基礎(chǔ)。

3、當(dāng)你閱讀并復(fù)現(xiàn)足夠多的論文或者是博客時(shí)，你自己就會(huì)神奇的擁有自己的想法。當(dāng)你創(chuàng)造一些新東西時(shí)，發(fā)表論文時(shí)，或者寫一些博客時(shí)，你可以考慮開源你的代碼，并且在論壇里分享它。希望你可以收獲很多反饋，并且更好地促進(jìn)你的學(xué)習(xí)。

4、參加豐富的活動(dòng)。參加線上比賽、研討會(huì)、或者在網(wǎng)上觀看研討會(huì)（像ICML，NIPS，ICLR）都是不錯(cuò)的。

5、找個(gè)志同道合的朋友一起學(xué)。你自己一個(gè)人學(xué)習(xí)也可以獲得很大的進(jìn)步，但是找個(gè)朋友一起交流學(xué)習(xí)心得和觀點(diǎn)會(huì)變得很有趣。如果你認(rèn)識(shí)人工智能專家或者博士生或者研究人員，多和他們交流。我跟Geoff Hinton,Yoshua Bengio, Yann LeCun交流五分鐘就學(xué)到了超級多的東西。我有時(shí)候會(huì)跟我的斯坦福博士生，deeplearning.ai的成員，各種公司的程序員相互交流。

6、盡管有一個(gè)朋友一起學(xué)習(xí)很重要，有時(shí)候你的朋友不會(huì)同意你的想法，這時(shí)候你或許應(yīng)該嘗試著去實(shí)現(xiàn)一下自己的想法。Geoff Hinton在“深度學(xué)習(xí)的英雄”這部訪談中表達(dá)過類似的觀點(diǎn)。

我所知道的每位世界級機(jī)器學(xué)習(xí)研究院都會(huì)花很多的時(shí)間去實(shí)現(xiàn)一個(gè)算法，調(diào)試一些超參數(shù)，讀一些論文并且找出哪些地方是表現(xiàn)不錯(cuò)的，哪些地方需要修改。我直到現(xiàn)在都能從這種工作中獲得樂趣，希望你也可以。

你適合而且能夠從事AI領(lǐng)域的工作嗎？

參考吳恩達(dá)的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)去研究ML和deep learning會(huì)少走很多彎路，我上大三的時(shí)候第一次接觸ML，我甚至懷疑自己是否適合從事這個(gè)領(lǐng)域，有一天讀到吳恩達(dá)寫的一段話，他說：“你絕對有資格和能力去從事機(jī)器學(xué)習(xí)，不管你現(xiàn)在知識(shí)水平如何，只要你堅(jiān)持很努力的學(xué)習(xí)和工作，你就可以成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有一番成就。這和你是否有能力去投身機(jī)器學(xué)習(xí)沒有關(guān)系，這僅僅與你不斷的學(xué)習(xí)來讓你自己更有能力有關(guān)系”吳恩達(dá)的這些話讓我深受鼓舞，堅(jiān)持學(xué)習(xí)人工智能也有一年多的時(shí)間，我也從中獲得很多樂趣。

過程是辛苦與孤獨(dú)的，但未來是光明的

我希望能讀到這篇文章的各位，能夠根據(jù)自己的興趣和實(shí)際情況來考慮是否從事這個(gè)領(lǐng)域。對于不知道怎么辦的讀者，這里有兩條選擇標(biāo)準(zhǔn)可以參考一下：

你做的能讓世界變得更好嗎你可以從中可以學(xué)到多少東西不管怎樣，在學(xué)習(xí)方面要一直投資自己，即使在很難的情況下也請堅(jiān)持。在這個(gè)方面，吳恩達(dá)認(rèn)為如果你還年輕，那就不要預(yù)估投資未來的教育能給你帶來多大的價(jià)值，請注意這里他說的“年輕”是指小于100歲。任何你學(xué)習(xí)的東西都會(huì)在十幾年內(nèi)回報(bào)你，當(dāng)然這真的很不會(huì)多容易。一旦你離開學(xué)校，那么可以花些時(shí)間在可以有短期回報(bào)的學(xué)習(xí)上。沒有了老師來監(jiān)督你和鼓勵(lì)你。但是如果你能自我激勵(lì)，能在閱讀中找到樂趣，不斷的思考自己的想法，不斷與他人交流學(xué)習(xí)，過不了幾年你就變成了自己領(lǐng)域異常優(yōu)異的人。

吳恩達(dá)表示，他很喜歡閱讀，在他的Kindle里面有超過1000本書，他花了大量的時(shí)間在傍晚和周末進(jìn)行閱讀。他的閱讀范圍包括學(xué)術(shù)論文、商業(yè)投資、科學(xué)雜志、傳記等等。有時(shí)候也會(huì)去慕課去學(xué)點(diǎn)東西。

總的來說，堅(jiān)持自己的學(xué)習(xí)，堅(jiān)持投身于讓社會(huì)變得更好的道路。凡是有價(jià)值之物，皆來之不易，與各位共勉。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习和深度学习到底怎么学？顶尖专家吴恩达告诉你的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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