程序員如何轉型到機器學習領域之一？

機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。

機器學習行業是非?；馃岬念I域，導致很多傳統IT行業的從業者都在試圖嘗試進入這個新的領域，但是因為機器學習算法的學習和運用存在一定的門檻，導致很多同學不知如何入門。

首先我們要明白，機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

第一，你要掌握最基本的技能，英語。很多機器學習方面的資料和書籍都是影月，最起碼你的英文方面需要能夠比較順利的看懂一些英文的資料和論文，例如很多著名模型的結構相關的論文都發表在arxiv上，需要能大概看懂這些論文。

第二，機器學習跟模式識別，統計學習，數據挖掘，計算機視覺，語音識別，自然語言處理等領域有著很深的聯系。從范圍上來說，機器學習跟模式識別，統計學習，數據挖掘是類似的，同時，機器學習與其他領域的處理技術的結合，形成了計算機視覺、語音識別、自然語言處理等交叉學科。所以最好要有這方面的基礎。

第三，機器學習分三個階段。應用，優化，和定義問題。應用，就是想怎么樣才能把人工智能應用到你的業務中，在這一步之前你需要對人工智能的現狀有個基本清晰的認識，拋棄不實際的想法。優化，需要對卷積神經網絡的原理和計算過程很清楚，需要對tensorflow，caffe，pyTorch等框架比較熟悉，需要對Inception，Resnet等經典模型的結構有一定研究，能夠看懂論文和代碼，并能夠結合數據進行分析和實驗，對模型結構，參數等不斷進行優化，達到提高識別率等目的。定義問題，是用數學語言定義清楚問題，并能夠用工程上可行的機器學習算法進行優化求解。

機器學習領域目前就業前景還是很廣的，而且能夠達到大神級別，就意味著絕對的高薪，所以說，吃得苦中苦，方為人上人。

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