How I’d learn ML in 2024 (if I could start over)

Boris Meinardus

26 Nov 202307:05

Summary

TLDR本视频脚本由一位前Meta教授的学生和研究员分享，他通过三年的努力，获得了Google DeepMind、Amazon等公司的面试机会。他提出了六个关键步骤，帮助初学者从零开始学习机器学习。首先，学习Python基础，这是机器学习的核心语言。其次，掌握数学基础，包括微积分、线性代数和概率论，这有助于理解机器学习算法。接着，熟悉机器学习开发工具栈，如Jupyter Notebooks、Pandas、Numpy和Matplotlib。然后，通过Andrew Ng的机器学习专项课程和深度学习专项课程深入学习理论和实践，这些课程免费且内容丰富。此外，Andrej Karpathy的神经网络系列也是学习深度学习数学的绝佳资源。实践方面，建议参与Kaggle竞赛和重新实现论文，这些项目不仅能够提升技能，还能在求职时脱颖而出。视频还提供了一些技巧和建议，帮助学习者在学习过程中更加突出。

Takeaways

💻 学习机器学习的基础是掌握Python编程语言，这是几乎所有机器学习工作的基石。
📚 对于初学者来说，了解列表、字典、if-else语句、for循环以及列表推导和类继承等基本概念是非常重要的。
🧮 数学是理解机器学习算法不可或缺的一部分，需要掌握微积分、线性代数和概率论的基础知识。
📈 利用像numpy、pandas和matplotlib这样的库，可以更简单地实现和可视化数学运算及数据处理。
📊 Jupiter notebooks是学习机器学习时常用的工具，它支持交互式编程和数据展示。
🎓 Andrew Ng的机器学习专项课程是学习机器学习和深度学习概念的经典资源，适合初学者。
🧠 Andrej Karpathy的神经网络系列是理解深度学习数学和实现复杂模型的绝佳资源。
🤖 深度学习专项课程专注于神经网络的实现和训练，包括使用Hugging Face等先进的NLP库。
🏆 在Kaggle上参与竞赛是实践机器学习技能和解决实际问题的好方法，可以从简单的挑战开始。
📄 重新实现论文并复现结果是具有挑战性的项目，有助于在机器学习领域脱颖而出。
🌟 在学习过程中，可以通过特定的技巧和提示来提升个人在机器学习领域的可见度和影响力。
⏱️ 学习机器学习是一个逐步深入的过程，不必急于求成，而应该享受每一个学习阶段。

Q & A

学习机器学习需要哪些基本工具？
-学习机器学习的基本工具是一台笔记本电脑和一份你需要遵循的学习步骤清单。
为什么Python是学习机器学习的基础？
-Python是几乎所有人在进行机器学习工作时使用的编程语言，它也是完成列表上其他步骤的基础。
在Python中，初学者应该学习哪些基本概念？
-初学者应该学习列表、字典、if-else语句、for循环、列表推导式以及类继承等基本概念。
为什么数学对于理解机器学习至关重要？
-数学是理解机器学习算法的基础，需要了解微积分、线性代数和概率论等基础知识。
有哪些资源可以帮助学习机器学习所需的数学知识？
-有许多免费资源可以帮助学习，例如Khan Academy、Brilliant.org，以及大学工程学主修的必修数学课程。
在机器学习开发栈中，应该学习哪些基本工具和库？
-应该学习Jupyter notebooks、pandas、numpy和matplotlib等工具和库。
为什么实践项目对于深入理解机器学习至关重要？
-通过实践项目，可以应用所学知识，解决实际问题，这是理解机器学习概念和提升技能的最佳方式。
有哪些著名的机器学习课程推荐？
-推荐Andrew Ng的机器学习专项课程，以及深度学习专项课程，这些课程涵盖了机器学习和深度学习的基础和高级概念。
Kaggle在机器学习实践中的角色是什么？
-Kaggle提供了各种难度的挑战，是实践机器学习技能、参与竞赛和提升经验的好平台。
重构一篇论文并复现其结果对机器学习有什么好处？
-这不仅挑战性高，能够加深对机器学习算法的理解，而且对于提升个人在机器学习领域的应用能力非常有帮助。
在机器学习的学习过程中，有哪些方法可以让自己脱颖而出？
-可以通过参与Kaggle挑战、重构论文项目，以及学习如何使用如Hugging Face这样的先进库来提升自己的竞争力。
为什么说重构论文项目对于机器学习应用特别有帮助？
-因为这种类型的项目不仅能够展示你的技术能力，还能证明你具有独立研究和解决问题的能力，这对于机器学习岗位申请非常有利。

Outlines

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😀 学习机器学习的六个关键步骤

本段介绍了学习机器学习所需的基本条件，如笔记本电脑和学习步骤清单。作者作为学生和研究员，分享了自己如何从零开始学习机器学习，包括学习Python编程语言、数学基础知识、机器学习开发栈、机器学习和深度学习理论，以及如何通过实践项目来巩固学习成果。强调了Python在机器学习中的重要性，并建议初学者从基础开始，逐步深入。同时，作者推荐了多个在线资源和课程，如Andrew Ng的机器学习专项课程，以及Andrej Karpathy的神经网络系列，来帮助学习者更深入地理解机器学习概念。

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📚 深入实践：从 Kaggle 竞赛到复现论文

在掌握了机器学习的基础理论和工具后，作者建议通过参与Kaggle竞赛和复现学术论文的方式来进行实践。Kaggle提供了不同难度的竞赛，适合各种水平的学习者，可以从小规模的竞赛开始，逐步挑战更高难度的项目。此外，复现论文不仅能够深化对机器学习算法的理解，还能在求职时展示个人的研究能力和实践经验。作者还提到了其他一些技巧和建议，可以帮助学习者在学习过程中脱颖而出。

Mindmap

Keywords

💡机器学习

机器学习是一种使计算机系统利用数据来不断改进性能的技术。在视频中，机器学习是学习的主题，强调了学习机器学习需要掌握的步骤和技术。

💡Python

Python是一种广泛使用的高级编程语言，特别适用于机器学习领域。视频中提到，Python是几乎所有机器学习工作的基础，因此学习Python是开始机器学习的第一步。

💡数学基础

数学是机器学习领域的基石，包括微积分、线性代数和概率论等。视频中强调，尽管许多数学运算可以由Python库自动完成，但理解这些数学概念对于深入学习机器学习至关重要。

💡机器学习开发栈

机器学习开发栈指的是一系列用于机器学习项目的工具和库，如Jupyter notebooks、pandas、numpy和matplotlib。视频中提到，这些工具对于处理数据、可视化和实现机器学习算法非常重要。

💡深度学习

深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用神经网络模拟人脑处理数据。视频中提到了深度学习课程，说明了它是机器学习进阶学习的重要组成部分。

💡Andrew Ng

Andrew Ng是机器学习领域的著名学者，他的课程被广泛推荐给初学者。视频中提到了Andrew Ng的机器学习专项课程，强调了它在提供机器学习框架和概念方面的重要性。

💡Kaggle

Kaggle是一个在线数据科学竞赛平台，提供了各种难度的机器学习挑战。视频中建议初学者通过参与Kaggle挑战来实践所学知识，并逐步提升技能。

💡论文复现

论文复现是指重新实现学术论文中的研究过程和结果，以验证和深入理解研究方法。视频中提到，这是提升机器学习技能和在求职时脱颖而出的有效方式。

💡Hugging Face

Hugging Face是一个专注于自然语言处理（NLP）的开源库，提供了多种先进的NLP模型和工具。视频中提到，Hugging Face在深度学习专项课程中被涵盖，对于学习NLP非常重要。

💡项目实践

项目实践是指通过实际的机器学习项目来应用和巩固所学知识。视频中强调，通过实际项目，学习者可以更深刻地理解机器学习算法，并提升解决实际问题的能力。

💡面试准备

面试准备是指为机器学习领域的工作面试所做的学习和技能准备。视频中提到，学习古典机器学习概念对于面试非常重要，因为这些是面试官经常询问的内容。

Highlights

在2024年，学习机器学习只需要一台笔记本电脑和一份步骤清单。

作者曾是Meta的教授，面试过Google DeepMind、Amazon等公司，但达到这一点用了3年多的时间。

作者建议从学习Python基础开始，因为几乎所有机器学习工作都使用Python。

对于初学者，需要了解列表、字典、if-else语句、for循环以及列表推导和类继承等概念。

推荐通过YouTube或Google搜索Python教程或课程，并强调边学边实践的重要性。

数学是机器学习的基础，需要了解微积分、线性代数和概率论。

不需要复杂的数学，大多数数学知识是高中或大学入门级别。

推荐使用在线资源如Coursera、Khan Academy或Brilliant.org学习数学。

不建议一开始就深入所有课程，因为可能会感到沮丧和无趣。

学习机器学习开发栈，包括Jupyter笔记本、pandas、numpy和matplotlib等工具。

numpy用于矩阵或数组的数学运算，matplotlib用于数据可视化，pandas用于处理表格数据。

通过学习这些框架，可以提高实际的Python和机器学习技能。

推荐Andrew Ng的机器学习专项课程，它涵盖了机器学习框架如scikit-learn和tensorflow。

强调了在面试中能够轻松回答经典机器学习概念的重要性。

推荐Andrej Karpathy的神经网络系列，从零开始实现一个简单的NLP模型。

深度学习专项课程更侧重于实现和训练神经网络，包括hugging face库的学习。

通过Kaggle挑战和重新实现论文来实践所学知识，这些项目可以显著提升个人技能。

重新实现论文并复现结果是具有挑战性的，可以显著提升在机器学习领域的竞争力。

除了项目实践，还有其他一些简单的方法可以在学习过程中提升个人特色。