简单粗暴地入门机器学习

有很多小伙伴问过我零基础要怎么入门机器学习或者人工智能，今天来提炼一下，方便志同道合的朋友们参考。

记得我刚入此山洞准备修炼的时候，就 Google 了好多这类的问题，那时候觉得大家的建议好多呀，这条路看起来真长，那么多东西要学，那么多书要看，那么多有用的课程要学。

现在我可以就自己走过的坑坑包包来推荐一条简单粗暴的路径。

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［step 1： 方向］

在行动之前，先想好这几个最基本的问题，如果自己想不全都可以去搜一下，知乎上很多大拿的回答：

－－1.为什么要学习机器学习或者人工智能呢？

我的话，很实在地说，就是不想被淘汰呀！最开始就是这么一个感觉。
官方一点的话，就是可以提高效率呀。
广泛的需求我并没有去想，只是想解决一下自己的需求。
譬如，不想做家务，就弄个机器人给我做；不想做琐事，就弄个智能助理给我做。

所以大家在开始入洞之前，也要先想几分钟这个问题：

eg：是想做数据科学还是人工智能开发呢？
if Data Science：就多做 kaggle 上偏分析的项目
if AI：再想想是自然语言处理还是图像识别呢？

我觉得 NLP 和 CV 是最基础的技术，AI 主要还是看应用领域，现在比较火的：自动驾驶，聊天机器人，ARVR，智能家居，智能教育，等等，最基础的就是看和理解么，当然对于每个具体的方向，肯定是涉及到更多技术和具体的细节知识需要去学的，不过入门的话，这俩是基础。可以选其一，有兴趣也可以选俩。AI 主要还是跟实际应用场景关联起来意义才大，医疗，生物，气象，教育，交通目前比较火，对某个领域感兴趣可以专攻更深。

－－2.机器学习，人工智能，数据科学的关系？

为了确立明确的入口，最好是知道这三者的关系，方便大家做计划时更专注一些
大家可以去多看几篇这样的文章，可以很快地了解一下大纲。