NLP入门之路及学习方法:从任务实践入手!

Datawhale原创

作者:康兵兵,Datawhale成员

寄语:NLP入门,科学有效的方法是找到切入点,一个具体任务。从任务实践入手,做到既见树木也见森林。


笔者从2018年初开始接触机器学习,现在是某一线互联网公司的NLP算法工程师。从小白一步步走来,积累了一些学习和实践过程中的经验。现在,从个人情况、入门心得和案例分享三个方面,介绍一下NLP的入门经历和学习方法,希望能帮助到大家。

人情况

1.0阶段

契机:一个关于空气质量预测的数据挖掘类项目

问题:对ML领域并不了解,没有能力完成一个项目,作为项目负责人更是无从下手。

解决办法

  • 快速通读领域知识,对机器学习宏观认知。利用一天半时间,快速看完谷歌的机器学习速成课程;

  • 阅读论文并了解现有解决方案。主要关注相关领域的综述论文;

  • 查漏补缺,对理论知识进行迭代。遇到不清晰的概念回顾相关内容,加深理解;

  • 了解、借鉴,最后根据实际数据和场景进行改进。

收获

  • 基于auto-encoder结构完成了初版模型;

  • 所用编程语言变动,从matlab、Tflearn ,到最后的DeepLearning4j;

  • 主要对机器学习和深度学习相关概念有了初步了解和实践,为后边的实习、比赛和工作打下了基础。

2.0阶段

契机:“去哪儿”公司实习,参与“蜻蜓旅行”的内部孵化项目。项目背景是根据用户给定的出发地、目的地及出行日期区间,为用户推荐价格最低的航班班次,帮助用户更好的决策。

收获

  • 机器学习相关内容,从rf到xgboost,再到lightgbm,还有facebook的prophet;

  • 实际场景问题加深了理论理解,理论反过来指导了我的实践,如此循环,令人收益匪浅。

吐槽:日常加班,特别在几次发版的日子里,需要工作到凌晨两点。

3.0阶段

契机:小米实习,工作内容与大数据相关。同期也拿到了百度金融的offer,但因为没有做过大数据,想要尝试一下,最终选择了小米。

收获:<

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值