程序员如何转型到机器学习领域之一？

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

机器学习行业是非常火热的领域，导致很多传统IT行业的从业者都在试图尝试进入这个新的领域，但是因为机器学习算法的学习和运用存在一定的门槛，导致很多同学不知如何入门。

首先我们要明白，机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

第一，你要掌握最基本的技能，英语。很多机器学习方面的资料和书籍都是影月，最起码你的英文方面需要能够比较顺利的看懂一些英文的资料和论文，例如很多著名模型的结构相关的论文都发表在arxiv上，需要能大概看懂这些论文。

第二，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。从范围上来说，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘是类似的，同时，机器学习与其他领域的处理技术的结合，形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。所以最好要有这方面的基础。

第三，机器学习分三个阶段。应用，优化，和定义问题。应用，就是想怎么样才能把人工智能应用到你的业务中，在这一步之前你需要对人工智能的现状有个基本清晰的认识，抛弃不实际的想法。优化，需要对卷积神经网络的原理和计算过程很清楚，需要对tensorflow，caffe，pyTorch等框架比较熟悉，需要对Inception，Resnet等经典模型的结构有一定研究，能够看懂论文和代码，并能够结合数据进行分析和实验，对模型结构，参数等不断进行优化，达到提高识别率等目的。定义问题，是用数学语言定义清楚问题，并能够用工程上可行的机器学习算法进行优化求解。

机器学习领域目前就业前景还是很广的，而且能够达到大神级别，就意味着绝对的高薪，所以说，吃得苦中苦，方为人上人。

最后，记得关注微信公众号：镁客网（im2maker），更多干货在等你！