文章阅读（入门ML、DL；BAT经验）

17年第二个周末，马上入职。正式从象牙塔步入职业发展征程咯!
以后应该每周读点文章明确自己的目标、思路与行业大环境的发展。
关注了一些微信公众号，每周看些文章，并分享一下。
开始！

第一篇：普通程序员如何入门AI（from公众号：程序人生）

Tips：
1、学习机器学习，光知道算法是远远不够的，还需要数据和场景去操练。
2、天池大赛，TB级别的数据下实践了特征工程、调参、交叉验证、计算F1分等。体验了分布式集群的威力。
3、首先，需要确立自己的职责，是算法开发还是算法应用，这两个差别很大。
算法应用：专注于了解业务以及算法的使用场景。
算法开发：数学推导能力以及编程技巧。
4、需要一个环境去实践，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

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。

总结：
1、AI=算法+数据+场景。
2、确定侧重点，算法开发（编程、算法）还是算法应用（业务、场景）。
3、实践方法：开源工具、开源数据集、跑代码。
4、将业务抽象成数学公式，将数据转化为特征。
5、书+教程+天池大赛。
链接：
点击直达文章地址

第二篇：毕业3年的程序员，怎么进BAT | 12000字揭秘阿里连环炮面试（附开发手册）

Tips：
大部分公司在社招时，基本问两个问题。
第一个阶段是主语言本身以及它的高级特性
第二个阶段是讲述自己的项目，并在中间穿插着问题

这篇文章推荐了大量要学习java基础和web开发的书籍，还有社招面试的问题套路，总之弄清基础和原理很重要！不能光局限在会用！
找书链接

第三篇：这位成功转型机器学习的老炮，想把他多年的经验分享给你（from 程序人生）

Tips：
想要成为一个机器学习开发人员，究竟需要做些什么准备？到底如何才能从一个C++/JAVA/Android/iOS程序猿成为一个机器学习开发人员呢？
文章给了入门的方法，包括基础知识、数据集、机器配置、框架选择和一些例子等，值得入门时参考一下。
参考地址请戳

最后一篇：观点 | 深度学习，先跟上再说

Tips：
1、“其实是因为不得已。为什么？因为深度学习结合力太强。它可以放在各个场景下，给各个领域带来冲击。我们不知道这个东西能用在多少地方，有多大的潜力，能搞出什么名堂。别的技术，你大概可以设想出它极大发展之后所能达到的那个状态。比如说，区块链彻底重构互联网，一切数字产品皆可资产，代码即法律，所有的交易都自动履约完成；比如说，物联网给每一粒灰尘赋予一个 IP，纳米机器人在我们的血液里纵横，消灭一切疾病；比如说，VR 创造出的虚拟世界让人难辨真伪，一辈子体验几十辈子的人生，等等，这些事情，不管多么科幻，你都可以想得到，它有一个明确的方向。有方向就好办，你可以选择说这个方向我要跟，或者这个方向我不跟。但是深度学习不一样，你不知道它能力的边界在哪里，更没有明确的场景限制。几乎在你可以想到的任何事情中，你都可以构造一个复杂的网络，然后就把数据灌进去开始学啊学啊，蛮不讲理的就可能得出一个更好的结果。在竞争当中，这种武器是最可怕的，没有固定的形态，放到哪里都有可能弄出一个意外的大杀器。这种武器，如果别人有而你没有，不知道对方在什么地方、什么时候就突然拿出一个核弹把你炸得渣都不剩，你的准备、经验和积累完全不起作用，而且在此之前你完全预见不了。这种感觉太可怕了，因此我必须直接掌握这个工具，这个不是技术情怀，也不是前瞻，而是不得已。”

2、深度学习的牛逼之处在于它鼓励脑洞。比如，有些人设想用深度学习捕捉企业高管演讲内容和面部表情，来判断股票价格走势。这个脑洞开得够大吗？恐怕还只是一个开始。

3、所以，虽然深度学习挺难学，而且很有可能学下来也无所施展，但是我认识的一大批技术老炮都在跟进，捧起多年未翻的数学书开始吭哧吭哧学习，为什么？就是因为面对新的时代，手里没有深度学习这个大杀器，说话就不硬气。

我建议有条件的人，不必再犹豫了，尽快跟进深度学习吧，不必陷入孰优孰劣的争论之中，也不一定非要等到有了现成的加薪跳槽机会。坦率的说，深度学习人才的薪资今天是存在一定的泡沫的，但是以后这个泡沫会吹得更大。进入深度学习能给你打开一扇窗，帮助你在各个领域开拓创新的可能性。更重要的是，使你在很多领域里获得话语权，获得上牌桌的机会。
文中有一些DL应用的脑洞

that’s all