机器学习入门：从GPT开始的学习之旅

一、机器学习的基本概念

最近我收到了几个关于入门机器学习的咨询，让我想起了自己学习机器学习的经历🎉。当时我买了几本书，费了很大劲才理解「回归方程」，结果发现身边的同学已经开始使用GPT做深度学习调参了。这个小伙伴问我的问题就是：我是不是应该直接从GPT入手呢？这个问题其实很有意思，因为我自己刚开始学习机器学习的时候是从《西瓜书》和《统计学习方法》开始的👏。

《西瓜书》的开头部分是非常枯燥的理论学习，包括各种概念的介绍和公式的推导。说实话，我曾经放弃过两次，因为内容太干了。在还没有完全理解之前，这些内容真的让人难以读下去。而且，这些理论跟我们想象中的机器学习有些不一样。大多数人接触机器学习都是通过某个具体应用，比如人脸识别、手写字体识别或各种预测模型。然而，当你真正开始学习机器学习时，会发现背后涉及大量的数学知识和算法推导😊。但其实，并不是每个人都需要从公式推导开始学习（特别是在有了GPT之后，机器学习的代码部分门槛变得很低）。因为理论最终是要服务于应用的，有些同学学习机器学习的目的很简单，就是利用自己的数据进行分析和预测，并方便地发表论文。对于这种情况，其实不需要从理论开始学习。只需要了解机器学习有哪些算法，它们适用于什么环境和条件，以及如何构建和训练模型，就可以了😎。所以，当我给那些非计算机科班且数学基础非常差的同学推荐学习方法时，一般不会直接给他们推荐那些理论书籍。因为我知道，只有那些打算搞算法的同学才能在最开始的时候啃下这些不友好的书。

对于大多数同学来说，他们只是想利用机器学习来实现自己的目标，并不太关心其中的数学原理。在这种情况下，需要转变思考方式和学习方式。这里我强烈推荐使用GPT来辅助学习机器学习。它在这方面非常强大，比很多书籍和资料都要好😊。最重要的是，它可以扮演一个知识丰富、无所不知的老师。这就是大模型的魅力，它可以放大你的能力。比如说，如果你不擅长编程，它可以帮助你实现你的想法，不管你使用什么语言，它都可以做得非常棒。

对于从业者和在校同学来说，我强烈推荐参加「知乎知学堂」联合「AGI课堂」推出的【程序员的AI大模型进阶之旅】公开课，课程时长为2天，可以快速掌握大模型的潜力以及它如何与你的职业或学习相结合💕。因此，我建议大家从基本概念开始学习机器学习。比如，首先要了解监督学习和无监督学习等基本概念和常见术语。你可以结合一些cheatsheet来学习，它们会集中整理类似的内容，帮助你把握机器学习的脉络。另外，学习英文也非常重要，因为机器学习的大部分专业术语都是用英文的。而且，前沿的理论和应用通常先以英文发表。

二、学习编程基础

对于机器学习来说，Python是最常用的编程语言，它的语法简单易懂，并且有许多可用的库👏。虽然GPT可以帮你写代码，但基本的Python编程还是需要学习的，毕竟GPT生成的代码也可能存在bug，你需要知道如何修改。关于学习Python编程，我推荐一个免费的网站：https://www.w3schools.com/python/default.asp。学到对象和类这一部分就可以了。如果遇到理解困难的地方，直接向GPT提问，它会帮助你解答😊。

此外，熟悉常用的机器学习库也很重要。对于Python来说，有许多预构建的机器学习库，如Scikit-learn、Pandas和NumPy等，它们可以让你在不深入理解数学细节的情况下完成大部分机器学习任务。这些库中最常用的几个是必学的，其他的可以先不学，或者交给GPT代劳。这部分算是开始实际操作机器学习了。

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