我是一名自学成才的机器学习工程师，如果我重新开始，这就是我告诉自己的
视觉上学得更好？YouTube上有这篇文章的视频版本
我们在澳大利亚举办了一次关于机器人技术的聚会，这是一个问题时间。
有人问了一个问题。
“我如何从不同的背景进入人工智能和机器学习？”
尼克转身叫了我的名字。
“丹·伯克在哪里？”
我在后台与Alex交谈。我走了过来。
“他在这里，”尼克继续道，“Dan来自健康科学背景，他研究营养，然后驾驶Uber，在线学习机器学习，现在已经和Max Kelsen一起成为一年的机器学习工程师。”
尼克是布里斯班科技公司Max Kelsen的首席执行官兼联合创始人。
我站着不停地听着。
“他记录了他的在线旅程，如果你有任何问题，我相信他会很乐意提供帮助。”
问题结束了，我回到了食物。
Ankit过来了。他告诉我他正在努力利用机器学习来更好地理解学生学习的项目。他将讲座出勤率，在线学习门户上花费的时间，测验结果以及其他一些内容结合起来。他甚至建立了一个前端Web门户来与结果进行交互。
Ankit的作品激发了我的灵感。这让我想做得更好。
然后又有几个人开始过来并询问有关如何进入机器学习的问题。全部来自不同领域。
这是困难的部分。我仍然认为自己是初学者。
但最好的导师是在你面前1 – 2年的人。刚刚经历过你将要经历的事情的人。任何更长的时间，建议变得模糊。当它新鲜时你想要它。
我的兄弟正在进入机器学习。这就是我一直对他说的话（如果我重新开始的话，还有我自己）。
A）获得一些Python基础（3-4个月）
这种语言并不重要。它可能是R，Java，Python等等。重要的是挑选一个并坚持下去。
如果你刚开始，你会发现Python很难出错。
如果你想进入应用机器学习，代码是强制性的。
从网上挑选一个基础课程，并坚持几个月。奖励积分如果它同时适用于教授数据科学。DataCamp非常适合这种情况。
有时会变得很难，但这就是重点。学习编程语言就像学习另一种语言和另一种思维方式一样。
但你以前做过。记得你3岁的时候？可能不是。但是你身边的人都在使用你以前从未听过的文字和声音。过了一会儿，你也开始使用它们了。
B）当你还没有准备好时开始制作东西
尽快应用你所学到的知识。
无论你完成了多少门课程，你都永远不会100％准备好。
不要被引诱完成更多课程作为能力的标志。
如果我回去重新开始，这是我改变的一件事。
找到自己的项目，通过错误来学习和学习。
回到你3岁的自我。你说的每个第三个字都错了。没有句子结构，也没有语法。一切都刚刚出来。
C）那里有很多，所以减少杂乱
那里有很多课程。他们都很棒。
很难找到一个坏的。
但这就是事情。由于有这么多，很难选择。另一个可以阻挡你的陷阱。
为了解决这个问题，我获得了自己的AI硕士学位。我自己的定制跟踪。
如果需要，您可以复制它。但我鼓励你花几天时间研究自己，看看什么对你最好。
作为一个提醒，我发现的三个资源与我日常工作最相符的是，动手机器学习书，fastai机器学习课程和Coursera上的应用数据科学与Python课程。
在您有几个月的Python经验之后，为这些书签添加书签。
D）研究是必要的，但如果你不能应用它是毫无意义的
你会看到每天都有关于新机器学习方法的文章和论文。
别理他们。
没有办法跟上他们所有这一切，它只能阻止你回到基础设置。
大多数最好的机器学习技术已经存在了几十年。改变的是计算能力和数据可用性的增加。
不要被新的分心。
如果你刚开始，坚持先找到你的基础。然后根据您的项目需求扩展您的知识。
E）每天一点点
3岁你是一个学习机（机器学习者？）。
几年之后，你几乎没有言语，几十年来一直在说话的人。
怎么样？
因为你每天练习一点。
然后复利就开始了。
每天增加1％=年底增加3700％。
如果你错过了一天，无论如何，生活就会发生。尽可能恢复。
很快你就会开始讲数据语言了。
F）不要因为不知道某事而殴打自己
“你有没有建立过推荐引擎？”
“没有。”
“我们有一个项目需要一个作为概念证明，你认为你可以搞清楚吗？”
“当然。”
大多数人认为高中或大学后学习停止。它没有。
上面的情景发生在另一周。我从来没有建立过推荐引擎。然后我做了。
如果你以前做过的事情失败了，那么失败也不错。你一直在走路，但是当你自己绊倒时，你并没有打败自己。它发生了。你继续走路。
但是，在新事物上失败是很困难的。你以前从未这样做过。
学习机器学习类似这样。
第一年：你太烂了。
第二年：你比前一年好，但是你觉得你更糟糕，因为你意识到你有多少不知道。
第3年：???? （我不在那里）
拥抱吮吸。
不知道有什么东西可以帮助你学习更多东西会让自己多少钱？
零。
学习新东西需要时间。每一天都是第一天。
你3岁的孩子如何反应不懂一个字？
你笑了 把手放在空中，然后爬一会儿。
现在一样。除了你可以走路。
¹如果没有所有创造过课程并分享他们所学知识的优秀人才，我所做的所有工作和我所学到的东西都是不可能实现的。
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这篇文章最初作为Quora的答案出现。