網(wǎng)上關(guān)于機器學(xué)習(xí)的文章，視頻不計其數(shù)，本來寫這么一篇東西，我自己也覺得有點多余，但是我還真沒找到一個能幫助像我這樣零基礎(chǔ)的人，快速接觸和上手機器學(xué)習(xí)的文章。這篇文章不能讓你深入學(xué)習(xí)和掌握機器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識，但是一定能讓你快速了解什么是機器學(xué)習(xí)，以及你到底要不要深入學(xué)習(xí)，你需要提前學(xué)哪些東西來makes you ready。

　　機器學(xué)習(xí)是什么

　　其實這個恐怕任何一個從業(yè)人員都已經(jīng)了解了，我也不過多介紹了，用我自己的話來說就是：讓機器學(xué)會用接近人類思考的方式來學(xué)習(xí)新的技能，從而幫助人類從一些簡單的智能工作上解脫出來。比如車牌號識別、手寫識別、語音識別、圖片OCR等等。

　　機器學(xué)習(xí)的過程

　　機器學(xué)習(xí)的流程可以概括為幾大部分，分別是：設(shè)置數(shù)據(jù)集、劃分訓(xùn)練集和測試集、構(gòu)建計算網(wǎng)絡(luò)、訓(xùn)練模型、測試模型以及其他一些環(huán)節(jié)。設(shè)置數(shù)據(jù)集就是獲取測試數(shù)據(jù)，你不能用爬蟲隨便爬幾千個圖片來訓(xùn)練，必須將圖片先轉(zhuǎn)化為規(guī)范的數(shù)據(jù)集合，比如大小相同等。其他的語音識別等，也需要先做類似的工作。幸運的是，你可以注冊一個kaggle的賬號，來獲取一些已經(jīng)采集好的標(biāo)準數(shù)據(jù)集。第二步是劃分集合，一多半用來訓(xùn)練，一小半用來測試，具體的比例你可以自行測試調(diào)優(yōu)。訓(xùn)練集用來訓(xùn)練模型，測試集用來評估訓(xùn)練結(jié)果。為了防止模型過于匹配某些訓(xùn)練數(shù)據(jù)（術(shù)語叫做過擬合），訓(xùn)練時往往是不停的隨機抽取樣本建立批次來進行訓(xùn)練的，而不是分批次逐個批次訓(xùn)練做到全覆蓋。后面的幾個環(huán)節(jié)，我就不細說了，網(wǎng)上最多的就是這個。在keras框架中，這三個環(huán)節(jié)也就是幾行代碼的事。

　　tensorflow、keras、Matlab和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN都是什么

　　這個是我初學(xué)的時候最困擾我的問題之一。Matlab是一種開發(fā)工具，類似于python語言，通信專業(yè)的孩子都懂的，經(jīng)常用來繪制數(shù)學(xué)圖像。tensorflow是一套機器學(xué)習(xí)框架，你可以詳細的設(shè)計和定制你的學(xué)習(xí)模型和流程，當(dāng)然你需要大量的專業(yè)知識和技能才能做到。keras是最適合我這種入門小白學(xué)習(xí)的，但是抽象的級別過高，你還是先了解下tensorflow再用比較好。它把很多tensorflow的功能（也可以使用theano和其他計算框架）都進行了更高層面的組合，讓你用很少的代碼就能實現(xiàn)很多功能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN是主要用于圖像領(lǐng)域的計算框架，是一種計算模型，類似于基于Java或者PHP語言所使用的后端架構(gòu)。實現(xiàn)的方式多種多樣，這種架構(gòu)比較適合圖像識別（也可以用于語音識別等）。

　　基礎(chǔ)知識的準備

　　matplotlib庫是你必備的，這個是數(shù)學(xué)工具庫，主要用來繪制數(shù)學(xué)函數(shù)和圖像，非常的強大，很接近于Matlab的功能。這個網(wǎng)上也有專門的教程，建議先簡單學(xué)習(xí)一下。

　　然后是numpy庫，這個庫是科學(xué)計算領(lǐng)域常用的庫，專門用來做數(shù)字方面的工作，也是建議先學(xué)習(xí)一下。機器學(xué)習(xí)在某些時候，很接近于線性回歸，而這個庫很適合用來創(chuàng)建大量的數(shù)字集合。

　　再之后是OpenCV庫，這個是專門用來做圖像處理的庫（我學(xué)的是python版本，原版貌似是c++開發(fā)的），包括攝像頭采集，圖像變換，圖像分析分類等等，功能非常的強悍，可以說是計算機視覺領(lǐng)域必備的庫。網(wǎng)上也有專門的大量教程，也建議先學(xué)習(xí)一下，了解基礎(chǔ)用法。其中攝像頭人臉檢測（就是在圖像中識別出有沒有人臉），甚至已經(jīng)內(nèi)置了處理模型，能直接調(diào)用api檢測出來。

　　下一步要做什么

　　想要開發(fā)出一個識別人臉或者動物的模型其實很簡單，但是但是但是！想要知道這個模型是如何設(shè)計的，以及設(shè)計一個屬于自己的模型去解決特定問題，這個是很難的。也就是說，寫代碼很簡單，關(guān)鍵是熟練使用各種數(shù)學(xué)模型組成計算框架。斯坦福大學(xué)在網(wǎng)易云課堂上面有一個公開課，里面全都是各種數(shù)學(xué)模型和公式，目前我還無法駕馭，數(shù)學(xué)學(xué)渣感覺壓力很大。如果你想深入研究并解決你自己遇到的特定問題，那么你需要熟練使用各種數(shù)學(xué)模型，還要知道如何評估自己的模型的準確率。星辰大海等著你去征服，少年。

　　最后的最后，我學(xué)這個時間確實很短，一定會有很多遺漏和錯誤之處，如果大家發(fā)現(xiàn)了，請一定指出并最好附上文檔鏈接，大家共同學(xué)習(xí)。