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

Summary

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。