原文地址：Machine Learning for Software Engineers

原文作者：ZuzooVn(Nam Vu)

翻譯：lsvih

這是？

這是本人為期數(shù)月的學(xué)習(xí)計劃。我正要從一名移動端軟件開發(fā)者(自學(xué)，無計科文憑)轉(zhuǎn)型成為一名機器學(xué)習(xí)工程師。

我的主要目標是找到一種以實踐為主的學(xué)習(xí)方法，并為初學(xué)者抽象掉大多數(shù)的數(shù)學(xué)概念。
這種學(xué)習(xí)方法是非傳統(tǒng)的，因為它是專門為軟件工程師所設(shè)計的自上而下、以結(jié)果為導(dǎo)向的學(xué)習(xí)方法。

如果您想讓它更好的話，隨時歡迎您的貢獻。

這是？
為何要用到它？
如何使用它？
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為何要用到它？

我會為了我未來的工作————機器學(xué)習(xí)工程師遵循這份計劃。自2011年以來，我一直進行著移動端應(yīng)用的開發(fā)(包括安卓、iOS與黑莓)。我有軟件工程的文憑，但沒有計算機科學(xué)的文憑。我僅僅在大學(xué)的時候?qū)W習(xí)過一點基礎(chǔ)科學(xué)，包括微積分、線性代數(shù)、離散數(shù)學(xué)、概率論與統(tǒng)計。
我認真思考過我在機器學(xué)習(xí)方面的興趣:

我能在沒有計科碩士、博士文憑的情況下找到一份關(guān)于機器學(xué)習(xí)的工作嗎？
- "你當然可以，但是我想進入這個領(lǐng)域則無比艱難。" Drac Smith
我是一名軟件工程師，我自學(xué)了機器學(xué)習(xí)，我如何在沒有相關(guān)經(jīng)驗的情況下找到一份關(guān)于機器學(xué)習(xí)的工作？
- "我正在為我的團隊招聘機器學(xué)習(xí)專家，但你的MOOC并不會給你帶來工作機會。事實上，大多數(shù)機器學(xué)習(xí)方向的碩士也并不會得到工作機會，因為他們（與大多數(shù)上過MOOC的人一樣）并沒有深入地去理解。他們都沒法幫助我的團隊解決問題。" Ross C. Taylor
找一份機器學(xué)習(xí)相關(guān)的工作需要掌握怎樣的技能？
- "首先，你得有正兒八經(jīng)的計科或數(shù)學(xué)專業(yè)背景。ML是一個比較先進的課題，大多數(shù)的教材都會直接默認你有以上背景。其次，機器學(xué)習(xí)是一個集成了許多子專業(yè)的奇技淫巧的課題，你甚至?xí)肟纯碝S的機器學(xué)習(xí)課程，去看看他們的授課、課程和教材。" Uri
- "統(tǒng)計，假設(shè)，分布式計算，然后繼續(xù)統(tǒng)計。" Hydrangea

我深陷困境。

據(jù)我所知, 機器學(xué)習(xí)有兩個方向：

實用機器學(xué)習(xí)：這個方向主要是查詢數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)清洗、寫腳本來轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，把算法和庫結(jié)合起來再加上一些定制化的代碼，從數(shù)據(jù)中擠出一些準確的答案來證明一些困難且模糊不清的問題。實際上它非常混亂。
理論機器學(xué)習(xí)：這個方向主要是關(guān)于數(shù)學(xué)、抽象、理想狀況、極限條件、典型例子以及一切可能的特征。這個方向十分的干凈、整潔，遠離混亂的現(xiàn)實。

我認為對于以實踐為主的人來說，做好的方法就是 “練習(xí)--學(xué)習(xí)--練習(xí)”，這意味著每個學(xué)生一開始就能參與一些現(xiàn)有項目與一些問題，并練習(xí)（解決）它們以熟悉傳統(tǒng)的方法是怎么做的。在有了一些簡單的練習(xí)經(jīng)驗之后，他們就可以開始鉆進書里去學(xué)習(xí)理論知識。這些理論知識將幫助他們在將來進行更進一步的訓(xùn)練，充實他們解決實際問題的工具箱。學(xué)習(xí)理論知識還會加深他們對那些簡單練習(xí)的理解，幫助他們更快地獲得進階的經(jīng)驗。

這是一個很長的計劃，它花去了我一年的時間。如果你已經(jīng)對它有所了解了，它將會讓你省去很多時間。