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帮助我每周五天学习Machine Learning的技巧

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我每天学习 Machine Learning 9个月,然后找到了工作。怎么样?像这样…

男子戴着耳机,坐在电脑桌前

我退出了Apple。开始网络创业,失败了。我的心不在其中。

我想学习机器学习。它让我很兴奋。我要学习这一切。我不需要编写所有规则,机器会为我学习它。但我没有工作。

兴奋不会为事情付出代价。

我在周末开始驾驶优步来支付学费。

我喜欢结识新朋友,但我讨厌一直开车。交通,停止,启动,加油,我认为我有足够的燃料,空气,空调,换档,你不应该这样,你应该这样,所有这一切。

我研究过机器学习。一整天,一周五天。这很难。它仍然很难。

优步周末。本周机器学习。那是我的惯例。我必须学习。我必须学习这个,我不能继续开车,我不知道我的目标是什么,但我知道这不是开车。一个星期六晚上,我赚了280美元,罚款290美元。 – 晚上10美元。

在我自己创建的AI硕士学位 9个月后,我找到了一份工作。这是我有过的最好的工作。

我每天如何学习?

像这样。

1.减少搜索空间

机器学习很广泛。有代码,有数学,有概率,有统计数据,有数据,有算法。

并且不乏学习资源。拥有太多选项与没有选项相同。

如果你认真学习,那么就要为自己设置课程。 不要花费数周时间询问是否应该学习Python或R,而是选择Coursera或edX课程,从数学或代码开始,花一周时间计划一个粗略的计划,然后再遵循它。

对我来说,这是创建我自己的AI硕士学位。我决定先学习代码,Python就是我的语言。我搜索了不同的课程和书籍,并把我最感兴趣的书放在一起。我为每个人做的最好的道路是什么?可能不是。但这是我的,这就是为什么它有效。

一旦我有了课程,我就有了一条可以追随的道路,没有更多的浪费时间来决定什么是最好的方法。我可以起床,坐下来学习我需要(想要)学习的东西。

它也不严格。如果出现了引起我兴趣的事情,我会跟着它,并在我去的时候学习我需要的东西。

如果您是在线学习而不是通过大学学习,那么您应该走自己的路。

2.修复你的环境

你祖父的第一个橙色农场失败了。

土壤很好。种子在那里。所有设备也是如此。

发生了什么?

太冷了。橘子需要温暖的温度才能生长。你的祖父有种植橙子的技能,但他们没有机会在寒冷的气候中生长。

当他搬到一个温暖的城市时,他开始了另一个橙色农场。

12个月后,你的祖父正在镇上供应最好的橙汁。

学习就像种植橘子一样。

你可以拥有一台笔记本电脑,一个互联网连接,最好的书籍,但仍然没有动力去学习。

为什么?

因为你的环境已经关闭。

你的房间充满了分心。

你试着和朋友一起学习,但他们并不像你那样专注。

Whatsapp每7分钟一次。

你能做什么?

我把房间变成了一个研究天堂。清理它。把我的手机放在另一个房间的抽屉里,关掉所有地方的通知。

我告诉了我的朋友。我的电话一直持续到下午4点,我会跟你说话。他说没关系。

在朋友时间,朋友很棒,但学习时间是学习时间。没有你的手机不能一整天?试试一个小时。任何你看不到的抽屉都会起作用。请勿打扰默认。

修复您的环境,让知识流动。

3.设置系统,以便您始终获胜

问题13让我难过。我被卡住了。

我想昨天完成,但不能。

现在是时候学习,但我知道你昨天有多努力,无处可去。

我把它推迟了。我知道我应该读书。但是我把它推迟了。

这是一个循环。

Aghhhhhhh。我以前见过这个循环。我知道。但它仍然存在。

那堆书盯着我看。问题13.我设置了一个计时器。25分钟。我知道我可能无法解决问题,但我可以坐下25分钟尝试。

4分钟,这是地狱。燃烧地狱。我继续往前走。24分钟,我不想停下来。

计时器熄灭,我又设置了另一个。然后另一个。经过3次会议,我解决了这个问题。我告诉自己,我是世界上最好的工程师。这是谎言,但无关紧要。即使是一个小里程碑也是一个里程碑。

你不能总是控制你是否在学习上取得进步。但是你可以控制你花在一些东西上的时间。

可以控制:每天四个25分钟的会话。

无法控制:完成每天开始的每项任务。

设置系统,以便您始终获胜。

4.有时什么都不做

我得出结论。学习是最终的技能。如果我能学会更好地学习,我可以做得更好。我可以学习机器学习,我可以成为一个更好的程序员,我可以学习写得更好。我想,我必须改进我的学习。我立刻开始了。

我做了Coursera学习如何学习课程。其中一个主题是专注于扩散思维。

当你完成一项任务时,会集中思考

当你没有考虑任何事情时,就会出现分散思维

最好的学习发生在这两者的交叉。这就是为什么你在淋浴时有一些最好的想法。因为没有别的事情发生。

当你让分散的思维接管时,它会让你的大脑空间将所有吸收的东西联系在一起。

问题是,为了使它正常工作,你需要时间。

如果您已经设置了系统,那么您可以进行四次25分钟的重点工作,然后再去散步。小睡一会儿。坐下来思考你学到了什么。

一旦你开始不经常做任何事情,你会发现很多东西都是有价值的,因为空的空间。一个房间是四个围绕空间的墙,一个轮胎除了空气之外什么都没有,一艘船因空的空间而漂浮。

你的学习程序可以做更多的事情。

5.接受失败

学习很失败。

你学到了一件事,第二天就忘记了。

然后另一个忘了它。

另一个。

忘记了。

你整个周末都在学习,周一去上班,没有人知道。

有人问我如何深刻地记得书中的东西?我说我没有。如果我很幸运,我会记得我读过一本书的1%。当1%与另外1%的其他东西交叉时,神奇就会发生。这让我觉得自己像专家点连接器。

经过一年的学习,你会发现还有更多东西需要学习。

什么时候结束?

它没有。它总是第一天。

拥抱失败。

6.这个有3年历史的原则

前几天我在公园。

有一个小男孩跑来跑去度过他的生命。向上滑动,滑下,在树上,从树上,在泥土中,从泥土中,上山,下山。

他笑着跳起来然后又笑了起来。

他的妈妈过来接他。

“来吧,查理,我们得走了。”

当她把他带走时,他一直笑着挥舞着他的蓝色塑料铲。

是什么让他着迷?

他在玩。他很开心。整个世界都是新的。我们的文化在工作和娱乐之间存在严格的分歧。研究被认为是有效的。

你应该学习以获得更多的工作。你应该努力赚钱。这笔钱给你带来休闲时间。一旦你买了休闲时间,那么只有这样你才能像查理一样笑着跑来跑去。

如果你的头脑研究是有效的,那将是地狱。因为总有更多要学习。你知道它是怎么回事,所有工作都没有。

但是假设,你有学习的想法是经历一个主题然后到下一个主题的过程。

连接游戏等不同的东西。

如果你是查理走下幻灯片,你会开始对它有同样的感觉。

你学到了一件事,你用它来学习别的东西,你被卡住,你克服它,你学到了另一件事。然后你就跳出舞来吧。

我了解到,如果你有像表格,列或数据框架这样的结构化数据,像CatBoost,XGBoost和LightGBM这样的集合算法效果最好。对于非结构化数据,如图像,视频,自然语言和音频,深度学习和/或转移学习应该是您的首选模型。

我连接了点。我告诉自己我是专家点连接器。从点到下一个跳舞。

这样做,你将完成一个比你开始时更有活力的学习课程。

这是一个有3年历史的原则。把一切视为游戏。

这就足够了。

这是我睡觉的时间。

这是一个奖励。

7.睡觉

睡眠不好意味着学习不好。

你可能还不够。

我不是。驾驶优步的最佳资金是周五和周六晚上。人们出去吃饭,聚会,去夜总会,我没有,我开车。我要去,直到凌晨2点,凌晨3点,回家睡觉,直到太阳以7-8把我叫醒。我有两天的火车残骸。星期一会来,我会在不同的时区。周二变得更好,到了周三我回到了我需要的地方。那个周期将在周五重复。

这种破碎的睡眠时间表是不可接受的。我的目标是更好地学习。睡眠可以清洁大脑并使大脑中的新连接发生。我在晚上10点,晚上11点开车离开,回到家,得到了7-9个小时。更少的钱,更多的学习。

不要交换睡眠更多的学习时间。反其道而行之。

机器学习很广泛。

要好好学习,要好好学习,你需要提醒自己。

  • 减少搜索空间
  • 修复您的环境
  • 拥抱失败
  • 有时什么也不做
  • 将学习视为游戏
  • 良好的睡眠以便更好的学习

晚安。


有疑问或建议吗?我的Twitter DM是开放的。你也可以在mrdbourke.com上找到这样的帖子,以及我在YouTube上做这些事情的视频

PS如果你从这篇文章中获得了价值,你可能会喜欢这个视频。

关于自学机器学习的思考?提醒自己这6件事

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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

我大部分自学的地方都在那里。照片来自:Daniel Bourke在YouTube上

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Coursera上应用数据科学与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。

学习不是线性的。

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。