人工智能早已妇孺皆知，其热度仍然居高不下，其发展前景亦是被很多大佬看好，于是很多小伙伴们都想进人工智能领域，投入 AI的怀抱，但苦于不知如何下手、如何学习AI。其中，人工智能的核心就是机器学习(MachineLearning)，它是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。
今天云和数据的小编就来分享一些来自 EliteDataScience 上专门讲给机器学习入门自学者的心得体会，告诉你在机器学习之路上的几个重要步骤：
1.什么是机器学习?
在闷头学习机器学习之前，最好先把什么是机器学习搞清楚，了解机器学习的基本概念。
简单来说，机器学习就是教电脑怎样从数据中学习，然后做出决策或预测。对于真正的机器学习来说，电脑必须在没有明确编程的情况下能够学习识别模型。
机器学习属于计算机科学与统计学的交叉学科，在多个领域会以不同的面目出现，比如你应该听过这些名词：数据科学、大数据、人工智能、预测型分析、计算机统计、数据挖掘······
虽然机器学习和这些领域有很多重叠的地方，但也不能将它们混淆。例如，机器学习是数据科学中的一种工具，也能用于处理大数据。
机器学习自身也分为多个类型，比如监督式学习、非监督式学习、增强学习等等。例如：
邮件运营商将垃圾广告信息分类至垃圾箱，应用的是机器学习中的监督式学习;电商公司通过分析消费数据将消费者进行分类，应用的是机器学习中的非监督式学习;而无人驾驶汽车中的电脑和摄像头与道路及其它车辆交互、学习如何导航，就是用到了增强学习。
2.需要预备哪些知识?
如果没有基本的知识储备，机器学习的确看起来很吓人。要学习机器学习，你不必是专业的数学人才，或者程序员大牛，但你确实需要掌握这些方面的核心技能。
好消息是，一旦完成预备知识，剩下的部分就相当容易啦。实际上，机器学习基本就是将统计学和计算机科学中的概念应用在数据上。
这一步的基本任务就是保证自己在编程和统计学知识上别掉队，机器学习的预备知识主要有以下三个方面
1)如果不懂编程，是没法使用机器学习的。应用于数据科学中的Python语言是一个很好的选择
2)了解统计学知识，特别是贝叶斯概率，对于许多机器学习算法来说都是基本的要求。
3)研究机器学习算法需要一定的线性代数和多元微积分知识作为基础。
3. 原理知识重要吗?
尽可能多地吸收机器学习的原理和知识，这一步和第一步有些相似，但不同的是，第一步是对机器学习有个初步了解，而这一步是要掌握相关原理知识。
可能有些朋友会想：我又不想做基础研究，干嘛要掌握这些原理，只要会用机器学习工具包不就行了吗?
有这个疑问也很正常，但是对于任何想将机器学习应用在工作中的人来说，学习机器学习的基础知识非常重要。比如你在应用机器学习中可能会遇到这些问题：
数据收集是个非常耗时耗力的过程。你需要考虑：我需要收集什么类型的数据?我需要多少数据?等此类的问题。
数据假设和预处理。不同的算法需要对输入数据进行不同的假设。我该怎样预处理我的数据?我的模型对缺失的数据可靠吗?
解释模型结果。说机器学习就是“黑箱”的观点明显是错误的。没错，不是所有的模型结果能直接判读，但你需要能够判断模型的状况，进而完善它们。我怎么确定模型是过度拟合还是不充分拟合?模型还有多少改进空间?
优化和调试模型。很少有人刚开始就得到一个最佳模型，你需要了解不同参数之间的细微差别和正则化方法。如果我的模型过度拟合，该怎么修正?我应该将几个模型组合在一起吗?
要想在机器学习研究中解答这些问题，掌握机器学习的知识原理必不可少。
4.实践出真知
掌握了机器学习的基础理念知识，接着就该实际操作了。
实际操作主要是通过具体的、深思熟虑的实践操作增强你的技能。本步目标有三个：
练习机器学习的整个流程：收集数据，预处理和清理数据，搭建模型，训练和调试模型，评估模型。
在真正的数据集上实践操作：对于什么样的数据适合用什么类型的模型，自己应逐渐建立这方面的判断能力。
深度探究：例如在上一步，你学习了很多机器学习算法知识，在这一步就要将不同类型的算法应用在数据集中，看看哪个效果最好。
完成这一步后，就可以进行更大规模的项目了。
5.项目中持续成长
终于到了最后一步，也是很有意思的一步。目前为止，我们已经完成了：知识储备、掌握基本原理、针对性练习等阶段，现在我们准备探究更大的项目：
这一步的目标就是练习将机器学习技术应用于完整的端到端分析。
如果你按照这个步骤一步步扎实学习的话，相信你一定在AI方面学有所成，好了，已上就是云和数据的小编分享的内容，希望对您有所帮助!
