这是一篇关于如何成为一名AI算法工程师的长文( 二 ) _算法

已经有几个朋友说想转行了，我何曾没想过，只是不知不觉中坚持了下来而已。因为热爱，越虐越停不下来
小结
设定一个非常清晰的目标
为什么第一个写：「我是因为什么开始敲代码的」，因为动机真的非常重要！
所以，很多人在问我「如何学 python？」这种问题时，我的第一回答都是「你学 python 用来干嘛？」
在学校也敲打过 python，做个爬虫 demo 什么的，因为目的性不强没多久就放一边了。清晰的目标就比如说你要做 NLP，你要知道 NLP 的应用有智能问答，机器翻译，搜索引擎等等。
然后如果你要做智能问答你要知道现在最发达的技术是深度学习，使用的算法有 RNN/LSTM/Seq2Seq/等等一系列。
而我的清晰目标是在实习的时候给我的任务。当任务很明确的时候，所需要的语言就明确了，所要学习的算法也就明确了，很多东西就顺理成章了不用一头乱撞了。
从金融到科技
AI 的应用范围很广，每一个研究方向都是无穷尽的。由于金融公司很少与图像处理，NLP 等技术会有交集，而我强大的好奇心让我决定去纯粹的科技公司一探究竟。目前已投身于智能家居，目标是 Javis
?人工智能/机器学习/深度学习
我经常在公交的广告牌上看见这些词，好像哪家公司没有这个技术就落后了似的。更多的还有强化学习，迁移学习，增量学习等各种学习。
这些词儿之间到底什么关系？
机器学习是人工智能的一种，深度学习是机器学习的一种。学 AI 先学机器学习。

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计算机的「算法」与数学的「算法」的区别
理论知识对于 AI 算法工程师极其重要。敲代码只是思路的一个实现过程。这里的「算法」和计算机 CS 的「算法」还不太一样，AI 算法是偏数学推导的，所以数学底子还是需要点的，学的越深，要求越高。面试的时候，很少让手写代码，90% 都是在问模型抠算法细节。
在学校我是一个不爱记笔记的人，甚至是一个不爱上课的人。但是自从入了机器学习的坑后，笔记写的飞起~

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机器学习的框架
按照数据集有没有 Y 值可以将机器学习分为监督学习、半监督学习和无监督学习。监督学习是分类算法，无监督学习是聚类算法。

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机器学习的通用流程和相关技术如下图：

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ML 这棵树还可以有更多的分支。先有个整体感受，再一个一个的解决掉。这里的知识点也是面试最爱问的几个，是重点呀！面试过的同学应该都不陌生了。
机器学习如何入门
机器学习之大，初学者都无从下手。说白了，机器学习就是各种模型做预测，那么就需要有数据，要想有好的效果，就要把原始的脏数据洗干净了才能用。数据内隐藏的信息有时候是肉眼不可见的，那么就需要一些相关技巧来把有用信息挖出来。所有绞尽脑汁使用的技巧，都是为了能预测的更准确。但是谁也没办法做到百分百的命中。
这里简单介绍下机器学习的三大块：传统的机器学习 ML、图像处理 CV、自然语言处理 NLP 。
再推荐一个入门神器：

Kaggle（www.kaggle.com）

这是一个世界级的最权威的机器学习比赛，已被谷歌收购。上面的赛题不仅很有代表性，还有很多免费的优秀的数据集供你使用，要知道收集数据是机器学习的第一大难题，它就帮你解决了。入门不用立马参加比赛，把数据下载下来，尽情折腾就好了，要是没有思路，去网上搜别人的解题笔记和代码借鉴一下也很美好~因为这是大家都争相打榜的比赛，所以你并不孤单。
ML 入门该参加的赛题（Titanic）