AI人工智能入门

人工智能是目前整个互联网领域最火的行业，随着AlphaGo打败世界围棋冠军，以及各类无人驾驶、智能家居项目的布道，人们已经意识到了AI就是下一个风口。固然，程序员是我见过对于新技术最敏感的一我的群，举一个例子：当TensorFlow刚刚面世的时候，几乎全部搞大数据的同窗一见面就开始交流这方面的内容，仿佛全部人一晚上之间成了“TFboys”（tensorflow_boys）。我以为之因此程序员对于新技术很敏感有两个缘由，其一是技术这碗饭会逼着你不停地去学习，否则很快会被淘汰；其二是程序员大可能是理工男，对于新事物是充满好奇的。借着出版《机器学习实践应用》的机会 程序员

（先声明下我不是算法大神，我是阿里机器学习产品经理，不过我身边都是各类各样的算法大牛）首先讲下我我的的学习经历，我最早接触编程是在刚上大学的时候，2010年左右。最先的时候你们都信奉PHP是最牛的语言，当时以为能作网站的人都是大仙。过了不到3年，移动互联网的浪潮来了，几乎全部人所有转去学Android开发、IOS开发，并且最初的时候作移动端开发是很是吃香的（这股浪潮很像如今的AI浪潮，我确信不到三年时间市面上的算法工程师会成指数性增加）。我本身当时是在作Android开发，也是在一家大的手机公司实习，我当时以为开发手机软件挺酷的，直到有一个契机让我见识到了AI。当时是有一次机会调用了某个以色列公司开发的眼球识别SDK，13年那时候看到眼球识别这总高端技术是以为很是神奇的，后来我偷偷Google了下后端的技术，这才第一次认识到了世界上竟然有机器学习算法这种东西。因而理工男的那种对新技术的好奇心就促使我去学习机器学习算法，刚一开始先认识了一些基础的算法，好比LR、KNN、RF这些，当时在国内没有这么多的视频课程能够学习，买了一本《机器学习实战》的书，是外国翻译过来的，把里面的不少代码都本身推敲了一遍，成长很大。可是学习机器学习，光知道算法是远远不够的，还须要数据和场景去操练。正好当时阿里举办第一届天池大赛，奖金记得有100万，因而就和几个小伙伴结队参赛，比赛比了两个月，当时真正的在TB级别的数据下实践了特征工程、调参、交叉验证、计算F1分等等。并且第一次体会了分布式集群的威力。当时比赛用的是阿里云的xlab，也就是机器学习PAI的前身。比赛的时候我就深深的爱上了这款云端的机器学习工具，致使后来我义无反顾的投身阿里云，作了PAI的产品经理，开启了个人机器学习业务实践之路。算法

讲了这么多我本身的经历，但愿对你们有一些启发。总结概括一下程序员如何转型成为AI工程师。首先，须要确立本身的职责，是算法开发仍是算法应用，这两个差异很大。若是工做的性质是经过算法去解决一些实际的业务问题，偏算法应用，那我以为须要更专一于了解业务以及算法的使用场景。若是工做性质是去开发算法，提高效率，那么须要更多的关注数学推导能力以及编程技巧。机器学习算法对数学的能力要求是很是高的，这就是为何BAT不少算法开发工程师都是数学专业毕业的缘由。 
 
当明确了本身的定位，还须要一个环境去实践，须要有大量的数据在特定的场景下去不断磨练本身对数据的认知，对数据认知的过程就是将业务抽象成数学公式，将数据转化为特征的过程，我以为这个能力会比推导算法更重要。在这里给你们一些推荐： 
1.首先学习算法能够去看一些书《机器学习实战》（强烈推荐）、《统计学习方法》（偏底层数学推导）、《机器学习实践应用》（偏业务）。也能够去看看吴恩达老师的关于机器学习的斯坦福公开课。 
2.关于实践场景，能够去参加Kaggle的比赛或者天池大赛，在这里强烈推荐天池大赛，由于天池不光会提供真实的数据和比赛环境，最关键的是你能够得到许多与高手切磋交流的机会，这些交流会让人快速成长。 
编程

3.多多实践，其实市面上有不少现成的开源工具可使用，有R、Spark-MLib、Sklearn等等，也有不少地方能够下载到开源数据集，推荐UCI数据集。下载好数据，选定一个场景，本身用代码去跑跑效果，比看100篇鸡汤都管用。后端

最后但愿你们都能掌握算法技巧，即便不能从事AI工做，对于数据的认知能力也必定是将来最核心的竞争力。api

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