机器学习、深度学习的学习路径及知识总结

02-12 18:29

深度学习（DL/ML）学习路径
最近几年，尤其是自从2016年Alpha Go打败李世石事件后，人工智能技术受到了各行业极大关注。其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好，大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。
我在思考传统行业与这些新兴技术结合并转型的过程中，亦系统的回顾了深度学习及其相关技术。本文正是我在学习过程中所作的总结。我将按照我所理解的学习路径来呈现各部分内容，希望对你亦有帮助。欢迎一起交流。
主要分为如下几个部分：
数学基础：包括微积分、线性代数、概率论等对理解机器学习算法有帮助的基本数学。
Python：Python提供了非常丰富的工具包，非常适合学习者实现算法，也可以作为工业环境完成项目。主流的深度学习框架，例如当前最流行的两个AI框架TensorFlow、PyTorch都以Python作为首选语言。此外，主流的在线课程（比如Andrew Ng在Coursera的深度学习系列课程）用Python作为练习项目的语言。在这部分，我将介绍包括Python语言基础和机器学习常用的几个Library，包括Numpy、Pandas、matplotlib、Scikit-Learn等。
机器学习：介绍主流的机器学习算法，比如线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM、PCA、聚类算法等等。
深度学习：介绍原理和常见的模型（比如CNN、RNN、LSTM、GAN等）和深度学习的框架（TensorFlow、Keras、PyTorch）。
强化学习：介绍强化学习的简单原理和实例。
实践项目：这里将结合几个实际的项目来做比较完整的讲解。此外结合Kaggle、阿里云天池比赛来做讲解。
阅读论文：如果你追求更高和更深入的研究时，看深度学习各细分领域的论文是非常必要的。
内容持续更新中，未完成的部分标识有TBD (To be done)。文中涉及的公式部分是用CodeCogs的在线LaTeX渲染，如果公式未正确加载，可以尝试多刷新几次。