蒙特利尔大学人工智能,蒙特利尔大学人工智能专业

程序员如何转型到机器学习领域之一？

两个字—学习。一个程序员，最不该丢掉的能力就是学习能力。那么该如何来进行学习呢？这里我结合自身经验来推荐一些机器学习的入门级教材。

1. 《机器学习》.周志华老师的机器学习是一本非常经典的入门教材，书中系统梳理了传统的几大类机器学习算法，并且附带了大量的习题。对于这本书，无需介绍太多，我的建议就是对着书，把书中的算法自己推到一遍。至于实例代码，我建议使用MATLAB（附带了很多机器学习库）再重新编写一遍，相信会对书中理论有更深的认识。
2. 《机器学习实战》.这本书由前英特尔工程师哈林顿编写，全书代码均使用Python实现，如果不熟悉，建议先学习一下Python（很简单优雅的一门语言）。这本书的作者从工程师的视角出发，把实际工作和枯涩的理论联系在了一起，可以让人实实在在感受到编程的乐趣，是一本难得的好书。
3. 《深度学习》.该书由Google及加拿大蒙特利尔大学的三位科学家编著而成。这本书虽然是主讲深度学习（机器学习的一个分支，目前的主流研究方向），但还是系统的先介绍了一遍机器学习的基本理论，相信就算你没有基础直接看这本书，也还是能够获得一些基本的概念。主体深度学习部分讲的就更为详细，书中涉及内容过多，这里就不一一赘述，建议这本书要慢慢的读，做好笔记，最好能够经常复习。
4. 《Tensorflow实战：第二版》.这本书详细介绍了当今最为流行的深度学习框架——谷歌公司推出的Tensorflow。书中从做应用的角度介绍了tensorflow框架的结构和一些使用案例，并给出部分示例代码，相信学完这本书会对深度学习有一个更新的认识。

机器学习是当下非常热门的领域，对于程序员来说，想要转型到机器学习领域，可以按照以下步骤：

学习机器学习基础知识：机器学习是一个复杂的领域，需要掌握数学、统计、算法等多方面的知识。程序员可以通过自学、参加培训班、在线课程等方式学习机器学习的基础知识。

掌握数据处理技能：机器学习领域需要大量的数据进行训练和测试，因此掌握数据处理技能是非常重要的。程序员可以学习数据清洗、数据预处理、特征选择等技能，掌握数据处理的基本操作和技巧。

学习机器学习算法和框架：机器学习领域有很多经典的算法和框架，比如线性回归、决策树、神经网络、深度学习等。程序员可以通过学习这些算法和框架，掌握机器学习的核心技术。

参加实战项目：通过参加实战项目，程序员可以将机器学习的理论知识应用到实际项目中，掌握实际操作技能。可以通过参加开源项目、参加比赛、自己实现项目等方式来提高自己的实战能力。

不断学习和实践：机器学习领域是一个不断发展和更新的领域，程序员需要不断学习和实践，跟上最新的技术和趋势，保持学习的热情和持续性。

由于机器学习比较火，待遇也比较高，所以很多的程序员小哥都会想要转型到机器学习的领域，包括我前段时间也有过此类的想法，想去学习一下机器学习的内容。

对于程序员最重要的能力，我也曾经对很多人讲过，就是学习，当然，我也自认为自己的学习能力其实还算不错。所以在电脑上安装了TensorFlow，然后去Google TensorFlow的***上去看他的教材和Demo。

然后，我就被打击了。

可能对于很多程序员来说，以前可能是做.NET应用程序的，或者J***a应用程序的，然后想转行去做游戏，那学习一下游戏的一些引擎，类似U2D, U3D，然后做一些练习，基本就可以入门了。

但是机器学习其实对编程方面的能力要求并不是特别的高，机器学习对什么要求最高呢？数学。

如果想学习机器学习相关知识的同学，可以去看看***://***.tensorfly.cn，它有很多关于机器学习的文章和demo。

我们平时在看技术文章的时候，我们可以看到很多很多的代码，甚至会有demo的代码下载。

但是我们看机器学习的文章的时候，会发现，里面出现得最多的两个字叫“算法”。

我们可以看到很多这样的内容：