0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

如果要从事机器学习方面的研发,可以按照以下几个步骤学习

倩倩 ? 来源:lq ? 作者:IT人刘俊明 ? 2019-09-20 10:26 ? 次阅读
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

首先,机器学习的学习门槛是相对比较高的,长期以来,机器学习方面的人才培养也一直以研究生教育为主。要想从事机器学习方面的研发,不仅需要具备一定的软件开发知识,更重要的是需要具备扎实的数学基础,另外还需要掌握基于机器学习的一系列概念和研发方法。

具备软件开发能力的程序员,转向机器学习领域会更容易一些,但是即使没有软件开发基础,如果具备扎实的数学基础以及较强的学习能力,也完全可以从头开始学习。对于没有软件开发基础的人来说,如果要从事机器学习方面的研发,可以按照以下几个步骤学习:

第一:学习编程语言。编程语言并不是机器学习的核心,但是编程语言是实现机器学习算法的重要方式,因此掌握编程语言也是从事机器学习的重要前提之一。目前Python语言在机器学习领域有较为广泛的应用,而且Python语言的语法结构比较简单易学,所以对于初学者来说,从Python开始学习是不错的选择。

第二:学习算法设计。算法设计是机器学习的核心,同时算法设计也是进行软件开发的重要基础,所以系统地学习算法设计知识对于从事软件开发和机器学习都是非常重要的。学习算法设计需要具备一定的数学基础,包括高数、线性代数和概率论等,当然这些知识也可以在学习算法设计的过程中补学。

第三:掌握基本的机器学习步骤。掌握机器学习的步骤是进行系统学习机器学习的前提,通常来说,机器学习的步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用,初学者可以围绕这些步骤来系统地学习机器学习的相关知识。

最后,学习机器学习方面的知识,并不建议在脱离实际任务的情况下学习,最好有项目作为支撑。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 编程语言
    +关注

    关注

    10

    文章

    1957

    浏览量

    36823
  • 程序员
    +关注

    关注

    4

    文章

    954

    浏览量

    30478
  • 机器学习
    +关注

    关注

    66

    文章

    8510

    浏览量

    134884
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

    评论

    相关推荐
    热点推荐

    FPGA在机器学习中的具体应用

    ,越来越多地被应用于机器学习任务中。本文将探讨 FPGA 在机器学习中的应用,特别是在加速神经网络推理、优化算法和提升处理效率方面的优势。
    的头像 发表于 07-16 15:34 ?1223次阅读

    SOLIDWORKS教育版——全方面的学习资源与教程

    功能,更以其全方面的学习资源与教程,为学生构建了一个从理论到实践、从基础到进阶的完整学习体系。本文将深入探讨SOLIDWORKS教育版如何凭借其丰富的学习资源与教程,为工程教育注入新的
    的头像 发表于 04-23 11:03 ?387次阅读
    SOLIDWORKS教育版——全<b class='flag-5'>方面的</b><b class='flag-5'>学习</b>资源与教程

    传统机器学习方法和应用指导

    在上一篇文章中,我们介绍了机器学习的关键概念术语。在本文中,我们会介绍传统机器学习的基础知识和多种算法特征,供各位老师选择。 01 传统机器
    的头像 发表于 12-30 09:16 ?1255次阅读
    传统<b class='flag-5'>机器</b><b class='flag-5'>学习</b>方法和应用指导

    如何选择云原生机器学习平台

    当今,云原生机器学习平台因其弹性扩展、高效部署、低成本运营等优势,逐渐成为企业构建和部署机器学习应用的首选。然而,市场上的云原生机器
    的头像 发表于 12-25 11:54 ?486次阅读

    Triton编译器在机器学习中的应用

    多种深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch、ONNX等,使得开发者能够轻松地将不同框架下训练的模型部署到GPU上。 2. Triton编译器的工作原理 Triton编译器通过以下几个
    的头像 发表于 12-24 18:13 ?1057次阅读

    zeta在机器学习中的应用 zeta的优缺点分析

    在探讨ZETA在机器学习中的应用以及ZETA的优缺点时,需要明确的是,ZETA一词在不同领域可能有不同的含义和应用。以下是根据不同领域的ZETA进行的分析: 一、ZETA在机器
    的头像 发表于 12-20 09:11 ?1194次阅读

    继电器测试的培训和学习资源有哪些推荐?

    按照自己的进度学习,并且可以随时回顾和复习课程内容。 培训机构:一些专门的培训机构也提供继电器测试的培训课程。这些机构通常有丰富的教学资源和实践经验,能够提供系统全面的培训。在选择培训
    发表于 12-04 16:35

    ASR和机器学习的关系

    自动语音识别(ASR)技术的发展一直是人工智能领域的一个重要分支,它使得机器能够理解和处理人类语言。随着机器学习(ML)技术的迅猛发展,ASR系统的性能和准确性得到了显著提升。 ASR技术概述 自动
    的头像 发表于 11-18 15:16 ?819次阅读

    什么是机器学习?通过机器学习方法能解决哪些问题?

    来源:Master编程树“机器学习”最初的研究动机是让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能。因为没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。目前被广泛采用的
    的头像 发表于 11-16 01:07 ?1009次阅读
    什么是<b class='flag-5'>机器</b><b class='flag-5'>学习</b>?通过<b class='flag-5'>机器</b><b class='flag-5'>学习</b>方法能解决哪些问题?

    NPU与机器学习算法的关系

    在人工智能领域,机器学习算法是实现智能系统的核心。随着数据量的激增和算法复杂度的提升,对计算资源的需求也在不断增长。NPU作为一种专门为深度学习机器
    的头像 发表于 11-15 09:19 ?1324次阅读

    eda在机器学习中的应用

    值和噪声数据。通过绘制箱线图、直方图和散点图,我们可以直观地看到数据中的异常值和分布情况。例如,如果一个数据集中的某个特征值远高于其他值,这可能是一个异常值,需要进一步调查。 2. 特征选择 特征选择 是机器
    的头像 发表于 11-13 10:42 ?958次阅读

    人工智能、机器学习和深度学习存在什么区别

    人工智能指的是在某种程度上显示出类似人类智能的设备。AI有很多技术,但其中一个很大的子集是机器学习——让算法从数据中学习
    发表于 10-24 17:22 ?3047次阅读
    人工智能、<b class='flag-5'>机器</b><b class='flag-5'>学习</b>和深度<b class='flag-5'>学习</b>存在什么区别

    AI大模型与传统机器学习的区别

    AI大模型与传统机器学习在多个方面存在显著的区别。以下是对这些区别的介绍: 一、模型规模与复杂度 AI大模型 :通常包含数十亿甚至数万亿的参数,模型大小
    的头像 发表于 10-23 15:01 ?2709次阅读

    【「时间序列与机器学习」阅读体验】时间序列的信息提取

    的稳健缩放、时间序列的标准化。 时间序列的特征工程、时间序列的统计特征、时间序列的熵特征、时间序列的降维特征这些小节,涉及到比较多的数学公式,包含有概率论与树林里统计、高等数学等方面的知识,可以做些了解
    发表于 08-17 21:12

    【《时间序列与机器学习》阅读体验】+ 时间序列的信息提取

    本人有些机器学习的基础,理解起来一点也不轻松,加油。 作者首先说明了时间序列的信息提取是时间序列分析的一个重要环节,目标是从给定的时间序列数据中提取出有用的信息和特征,以支持后续的分析和预测任务,可以
    发表于 08-14 18:00