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机器学习的层次都包括什么？
2019-04-24
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人工智能的火热格外吸引人们的眼光，我们在学习人工智能的时候还会接触到很多关于机器学习的相关知识。当然，我们在学习机器学习的时候需要对机器学习的学习有一个合理的安排，并且知道各个阶段机器学习的学习目标。在这篇文章中我们就给大家介绍一下机器学习的层次，希望这篇文章能够帮助到大家。


1.机器学习的层次

首先我们给大家介绍一下机器学习的层次，学习机器学习的结构化方法分为四个能力层次，分别是初学者、新手、中级、高级。这四个层次是根据他们面临的问题和他们拥有的学习目标来界定的。反过来，每个级别都有一套不同的活动来追求他们的目标。那么自学机器学习中每个层次面临的问题都是什么呢？


2.机器学习各个层次中容易出现的问题

初学者面临的问题有很多，主要的困惑是机器学习是什么。淹没于海量的信息之中。对所提供的大部分信息的中未明确假定的先验知识感到沮丧。其次我们就给大家说一下新手遇到的问题，那就是算法的数学描述所困扰。努力将机器学习应用到实际问题上，缺乏寻找问题的能力。而中级面对的方法就是对介绍性的材料感到无聊。渴望更多的细节和更深的想法。渴望展示并推动他们的知识和技能。高级面对的问题就是痴迷于从系统和解决方案中获得最大收益。寻求更大的贡献的机会。激发了突破界限的灵感。由此可见，我们都要注意好自己每一个层次的问题。


3.每个层次的学习目标

初学者的学习目标就是建立一个明确的基础，并准备开始进入这个领域。新手的学习目标就是应用机器学习的开发与实践。中级的学习目标就是深入了解算法，问题和工具。高级的学习目标就是拓展某个领域如算法，问题和工具等。


4.自学机器学习需要注意什么？

那么自学需要学习什么呢？初学者主要就是学习发现机器学习的“Whys”、明确那些可能会对你产生阻碍的自身限制、探讨该领域的基础定义和概念。新手主要就是学习应用机器学习过程中的步骤、通过应用机器学习的步骤去了解足够的工具和库的细节(基本熟悉工具和库)、练习通过使用应用机器学习解决端到端问题。中级就是对算法，问题和工具进行小调查、通过参加机器学习的相关比赛以提高自己的应用机器学习的技能。高级就是以结构化的方法开发算法，问题和工具的扩展、为社区做贡献。


在这篇文章中我们给大家介绍了有关机器学习的层次知识，我们在学习机器学习的时候需要对自己的实际情况进行定位，然后进行合理的规划，这样我们才能有个清晰的目标和路线，以帮助我们更好地掌握机器学习的各个知识点。


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