目前，人工智能(AI)非常熱門，許多人都想一窺究竟。如果你對(duì)人工智能有所了解，但對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)的理解有很多的困惑，那么看完本文后你將會(huì)對(duì)此有進(jìn)一步深入理解。在這里，不會(huì)詳細(xì)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本原理，而是通過將比較有意思的視頻(YouTube)和文字相結(jié)合，逐漸增加對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的理解。

當(dāng)看到本文時(shí)，請(qǐng)坐下來放松一下。因?yàn)橄旅娴倪@些視頻需要花費(fèi)一點(diǎn)時(shí)間，但看完視頻后，你肯定會(huì)被吸引繼續(xù)閱讀下去。此外，當(dāng)閱讀完本文后，你應(yīng)該會(huì)對(duì)現(xiàn)在最熱門的技術(shù)——機(jī)器學(xué)習(xí)有了全面的知識(shí)基礎(chǔ)，并對(duì)此產(chǎn)生學(xué)習(xí)熱情，最終能學(xué)到什么程度完全取決于個(gè)人的努力，本文只是一塊敲門磚。

為什么機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)在如此熱門

人工智能總是很酷，從科幻電影到現(xiàn)實(shí)中的阿法狗、聊天機(jī)器人等，一直吸引人們的關(guān)注。長(zhǎng)久以來，人們認(rèn)為人工智能一直圍繞著程序員對(duì)某些事情應(yīng)該如何表現(xiàn)的功能性猜測(cè)。然而，程序員并不總是像我們經(jīng)常看到的那樣對(duì)人工智能編程同樣有著天賦。正如我們經(jīng)常看到的那樣，比如谷歌“史詩(shī)游戲失敗”中在人工智能、物理、有時(shí)甚至是經(jīng)驗(yàn)豐富的人類玩家中都存在有過失。

無論如何，人工智能有一種新的天賦——通過該項(xiàng)技術(shù)，我們可以教電腦玩游戲、理解語言、甚至識(shí)別人或物。這個(gè)只顯露冰山一角的新技術(shù)來源一個(gè)舊的概念——機(jī)器學(xué)習(xí)，直到最近幾年，它才獲得了理論之外的處理能力，這源于數(shù)據(jù)量的爆炸、計(jì)算機(jī)性能的提升以及算法理論的突破。

通過人工智能這項(xiàng)技術(shù)，我們不再需要人為地提出高級(jí)算法，只需要教會(huì)計(jì)算機(jī)自己來提出高級(jí)算法即可。

那么這樣的事情是如何實(shí)現(xiàn)的呢?機(jī)器學(xué)習(xí)算法并沒有真正被類似于程序員編程那樣進(jìn)行編寫，而是自動(dòng)生成。觀看下面這個(gè)簡(jiǎn)短的視頻，該視頻為創(chuàng)建人工智能的高級(jí)概念提供了出色的注釋和動(dòng)畫。

 

 

https://www.youtube.com/watch?v=R9OHn5ZF4Uo

是不是一個(gè)很瘋狂的處理過程?并且，當(dāng)算法完成后，我們甚至無法理它，它就像一個(gè)黑匣子。比如，該項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用于視覺領(lǐng)域中是用人工智能玩馬里奧游戲。作為一個(gè)人，我們都知道如何躲避障礙物和吃金幣，但人工智能識(shí)別所產(chǎn)生的預(yù)測(cè)策略是瘋狂的，見下面的視頻：

 

 

https://youtu.be/qv6UVOQ0F44

是不是很吃驚?看完上述視頻后，我們的問題是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)不了解，并且不知道如何將它與電子游戲聯(lián)系起來。

幸運(yùn)的是，Elon Musk已經(jīng)提供了一家非營(yíng)利性公司來做后者。通過十幾行代碼，你可以將人工智能與任何你想要玩的游戲/任務(wù)聯(lián)系起來，快去嘗試一下吧。

為什么要使用機(jī)器學(xué)習(xí)?

關(guān)于為什么要關(guān)心機(jī)器學(xué)習(xí)，這里有兩個(gè)很好的答案。

首先，機(jī)器學(xué)習(xí)使計(jì)算機(jī)可以做到計(jì)算機(jī)以前不能實(shí)現(xiàn)的事情。如果你想嘗試一些新事物，或者不僅僅是新事物，而是影響全世界，你都可以用機(jī)器學(xué)習(xí)來完成。

其次，如果你不影響世界，世界將影響你。

現(xiàn)在，很多大型公司在機(jī)器學(xué)習(xí)上投入了很多的研發(fā)和投資，我們已經(jīng)看到它正在改變世界。思想領(lǐng)袖警告我們不能讓這個(gè)新的算法時(shí)代存在于公眾視線之外。想象一下，如果一些企業(yè)巨頭控制著互聯(lián)網(wǎng)，如果我們不掌握這項(xiàng)武器，科學(xué)的真理將不會(huì)被我們占據(jù)。Christian Heilmann在他關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的談話中說得很好：

“我們能夠希望其他人善用這種力量。對(duì)于個(gè)人而言，不要認(rèn)為這是一個(gè)好的賭注。我寧愿玩，也要參加這場(chǎng)科技革命，你也應(yīng)該參與。”——Chris Heilmann的機(jī)器學(xué)習(xí)談話視頻

對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣

機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)概念很有用而且很酷，上述內(nèi)容讓我們比較抽象地了解了它，但機(jī)器學(xué)習(xí)算法究竟發(fā)生了什么?它是如何運(yùn)作的?我們還不是很清楚。

如果你想直接進(jìn)入到理論研究，建議你跳過這一部分繼續(xù)下一個(gè)“如何開始”部分。如果你有動(dòng)力成為機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)干者，那么就不需要看下面的視頻了。如果你仍然試圖了解機(jī)器學(xué)習(xí)可能是什么，下面的使用機(jī)器學(xué)習(xí)完成數(shù)字手寫體識(shí)別的視頻非常適合引導(dǎo)讀者建立一種機(jī)器學(xué)習(xí)的邏輯：

 

 

https://youtu.be/aircAruvnKk

是不是很酷?該視頻顯示每個(gè)層變得更簡(jiǎn)單，而不是變得更復(fù)雜。就像函數(shù)將數(shù)據(jù)分解成較小的部分一樣，以抽象的概念結(jié)束。你可以在該網(wǎng)站(Adam Harley)與此流程進(jìn)行交互。

 

 

http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/flat.html

此外，機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典實(shí)例之一是1936年的鳶尾花數(shù)據(jù)集。在參加JavaFXpert的機(jī)器學(xué)習(xí)概述的演示中，我學(xué)會(huì)了如何使用工具來可視化調(diào)整和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上神經(jīng)元的權(quán)重。可視化過程可以讓我們看到它是如何訓(xùn)練神經(jīng)模型。

 

 

使用Jim可視化工具訓(xùn)練鳶尾花神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

即使你不是一個(gè)Java愛好者，Jim提供了一個(gè)1.5小時(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)概念介紹也是比較有用的，其中包含上述許多例子的更多詳細(xì)信息。

這些概念令人興奮，你準(zhǔn)備好成為這個(gè)新時(shí)代的愛因斯坦嗎?機(jī)器學(xué)習(xí)算法每天都在發(fā)生突破，所以現(xiàn)在就開始吧。

如何開始?

目前，網(wǎng)絡(luò)上有大量的資源可用。首先，應(yīng)該訂閱一些時(shí)事通訊、技術(shù)博客、微信公眾號(hào)，以保持個(gè)人知識(shí)的滾動(dòng)。比如medium、愛可可-愛學(xué)習(xí)、云棲社區(qū)等。

至于如何進(jìn)行深入學(xué)習(xí)，我推薦下面兩種方法：

從頭到尾擰完n顆螺栓

在這種方法中，將需要你全面了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法和相關(guān)的數(shù)學(xué)知識(shí)。我知道，這種方式聽起來很難完成，但要想真正地了解算法細(xì)節(jié)，就必須從頭開始編碼實(shí)現(xiàn)。

如果你想成為機(jī)器學(xué)習(xí)中的一員，并在核心圈中占據(jù)一席之地，那么這就是你的選擇。我建議你試試一些公開課app(比如，course、Brilliant.org)，并參加人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程。經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)課程主推Andrew Ng 老師的機(jī)器學(xué)習(xí)課程以及周志華老師的書籍等。

在學(xué)習(xí)的同時(shí)，可以完成對(duì)應(yīng)的線下作業(yè)。通過完成對(duì)應(yīng)的作業(yè)，會(huì)進(jìn)一步加深對(duì)知識(shí)的理解，因?yàn)檫@些作業(yè)并不簡(jiǎn)單。但更重要的是，如果確實(shí)完成了這項(xiàng)工作，你將對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)施有進(jìn)一步深刻的理解，這將使得你以新的和改變世界的方式成功地將其應(yīng)用到對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景中。

快速上手

如果你對(duì)編寫算法并不感興趣，但仍想要使用它們來創(chuàng)建一個(gè)令人驚嘆的網(wǎng)站/應(yīng)用程序，你應(yīng)該跳轉(zhuǎn)到學(xué)習(xí)TensorFlow和對(duì)應(yīng)的速成課程。

TensorFlow是用于機(jī)器學(xué)習(xí)的開源軟件庫(kù)。它可以以無數(shù)種方式使用，甚至可以使用JavaScript，這里是一個(gè)速成課程。更多課程信息請(qǐng)點(diǎn)擊此處查看。

如果選修課程不適合你的學(xué)習(xí)方式，那你仍然是很幸運(yùn)的。如今不必學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的細(xì)節(jié)就可以掌握如何使用它。此外，還可以通過多種方式有效地機(jī)器學(xué)習(xí)作為服務(wù)成為技術(shù)巨頭。

 

 

數(shù)據(jù)是這項(xiàng)技術(shù)很重要的原材料，如果你的數(shù)據(jù)比較合適，那么使用機(jī)器學(xué)習(xí)建�？赡苁亲罴呀鉀Q方案。無論是使用機(jī)器學(xué)習(xí)中的哪一種算法，現(xiàn)在就開始吧。

成為創(chuàng)造者

我要對(duì)所有上述的人和視頻說聲謝謝，它們是我學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)起步的靈感，雖然我在該領(lǐng)域仍然是個(gè)新手，但是當(dāng)我們擁抱這個(gè)令人敬畏的時(shí)代時(shí)，我很高興為他人指明一條學(xué)習(xí)道路。

如果你想學(xué)習(xí)這門技術(shù)，就必須與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究者有所聯(lián)系。沒有友好的面孔、回答和討論，任何事情都將變得很難。一般技術(shù)圈的人都是比較熱心腸的，遇到問題先google，找不到答案就咨詢?nèi)��?nèi)人，相信會(huì)有友好的同行給出友好的建議。

 

 

我希望這篇文章能激勵(lì)你和周圍的人學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，我也很樂意和你一起尋找酷炫有趣的機(jī)器學(xué)習(xí)代碼，希望本文對(duì)你有所幫助。

作者：Gant Laborde，軟件顧問，教授

文章原標(biāo)題《Machine Learning: how to go from Zero to Hero》，譯者：海棠，審校：Uncle_LLD。

標(biāo)簽： Google 代碼 谷歌 互聯(lián)網(wǎng) 網(wǎng)絡(luò)

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