机器学习中许多最重要概念路线图，如何学习它们以及使用什么工具来执行它们。机器学习问题, 机器学习问题是什么样子? 机器学习过程—一旦你发现一个问题,你会采取什么步骤来解决吗? —你该怎么使用机器学习工具来构建解决方案吗? 机器学习数学,哪些部分机器学习代码要你写? 机器学习资源——好吧, 很酷,我该如何学习呢?
在探讨2020版机器学习技术路线图之前，我们首先要理解什么是机器学习。机器学习是一种人工智能技术，它涉及将数据转化为数字，并通过数学方法在这些数字中寻找模式。传统编程（软件1.0）是根据预定义的规则进行操作，而机器学习（软件2.0）则可以自主学习并改进其行为，它并不完全依赖于预先设定的指令。
Andrei Karpathy 在他的文章“Software 2.0”中指出，传统的编程方式更像是一个烹饪食谱，每一步都由人类精确编写，而机器学习则更像是一个厨师，它能够通过学习来掌握同样的烹饪过程。
那么，为什么我们要使用机器学习呢？一个主要原因是，对于一些复杂的问题，人类可能无法列出所有可能的规则。另一个原因是，面对不断变化的环境，机器学习能自我适应。例如，在自动驾驶领域，特斯拉利用机器学习让车辆能应对各种新情况。此外，当处理大量数据时，机器学习可以挖掘其中的见解，这是人工难以完成的任务。
接下来，我们深入讨论2020版机器学习技术路线图中的几个关键点：
1. 🤔 机器学习问题：机器学习问题通常涉及预测、分类或聚类等任务。例如，预测用户是否会购买某个产品，或者图像识别中的物体分类。识别问题是机器学习旅程的第一步，需要理解问题的本质和可用的数据类型。
2. ♻ 机器学习过程：一旦找到问题，通常会遵循以下步骤：
- 数据收集：获取相关的训练数据。
- 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，进行特征工程。
- 模型选择：选择合适的算法，如线性回归、决策树、支持向量机或神经网络。
- 训练与验证：使用训练数据训练模型，并用验证数据评估其性能。
- 超参数调优：调整模型参数以优化性能。
- 模型测试：在独立的测试集上评估模型的泛化能力。
- 部署与监控：将模型投入实际应用，并持续监控其表现。
3. 🛠 机器学习工具：有许多开源工具和库可供使用，如Python的Scikit-learn用于模型训练，TensorFlow和PyTorch用于深度学习，Pandas和Numpy处理数据。还有一些可视化工具如Matplotlib和Seaborn帮助理解数据。
4. 🧮 机器学习数学：理解基础数学概念对实现机器学习至关重要，包括线性代数、概率论与统计、微积分和优化理论。例如，线性代数用于处理矩阵和向量，概率论和统计为模型提供理论基础，而优化理论则涉及找到模型参数的最佳值。
2020版机器学习技术路线图提供了一个全面的学习路径，涵盖了从识别问题到构建解决方案的全过程，以及所需的技术和数学基础知识。为了有效地学习机器学习，你可以参考这个路线图，逐步掌握各个知识点，并通过实践项目来巩固所学。同时，不断关注最新的研究和发展，以保持在这个快速发展的领域的前沿。
