普通程序员如何入门 Ai

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当明确了自己的定位，还需要一个环境去实践，需要有大量的数据在特定的场景下去不断磨练自己对数据的认知，对数据认知的过程就是将业务抽象成数学公式，将数据转化为特征的过程，我觉得这个能力会比推导算法更重要。在这里给大家一些推荐：

1. 首先学习算法可以去看一些书《机器学习实战》（强烈推荐）、《统计学习方法》（偏底层数学推导）、《机器学习实践应用》（偏业务）。也可以去看看吴恩达老师的关于机器学习的斯坦福公开课。

2.关于实践场景，可以去参加Kaggle的比赛或者天池大赛，推荐天池大赛，因为天池不光会提供真实的数据和比赛环境，最关键的是你可以获得许多与高手切磋交流的机会，这些交流会让人快速成长。

3.多多实践，其实市面上有很多现成的开源工具可以使用，有R、Spark-MLib、Sklearn等等，也有很多地方可以下载到开源数据集，推荐UCI数据集。下载好数据，选定一个场景，自己用代码去跑跑效果，比看100篇鸡汤都管用。

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作者李博，目前任阿里云数据产品经理，主要负责机器学习平台的产品化建设以及对外业务应用。一直活跃于开发者社区，主导开发了多个GitHub百星开源项目，还开发并上线了多款手机App。

《机器学习实践应用》通过将机器学习算法与实际业务场景结合，让读者可以快速入门并使用高深的算法。在本书中，对整个数据挖掘的流程都进行了详细的介绍，包括数据预处理、特征工程、机器学习与深度学习算法、机器学习常用工具、真实案例、知识图谱等章节。

目前是此书是预售时间，大家可以在网上预定，详见“ 阅读原文 ”

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