随着机器学习领域理论的成熟,自从“阿尔法狗”等一系列的热门爆点话题之后,被推到了人前,受到越来越多人的关注。越来越多的相关技术被应用于生活。很多计算机行业也开始纷纷踏入机器学习岗。工业智能相机

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但是每个人在涉足这个领域的时候,个人的知识积淀和教育背景不一样,同样,他们对于未来发展的心理预期不一样,这也导致了需求的多样化。很多工作了几年后,重新选择方向的程序员,他们拥有扎实的代码基础,丰富的业务经验。但是对机器学习的很多理论知识非常苦手,甚至连机器学习的入门逻辑回归等涉及到的简单公式都有些吃力。这就需要我们在真正入行之前,能够对自己进行一个深度的剖析,发现自己的优缺点,从而能够查漏补缺,才能在这个行业走的更远,同时,也能从心底对自己的选择更有底气。我们很容易在学习中发现,机器学习方向对代码的要求,要远远小于传统的IT行业,比如前端、后台,甚至一些更底层层面的业务需求。对于脱离学校不久,理论知识底子还有,但是实际代码能力和项目经验不足的人来说是一个好的方向。人工智能领域发展到现在,机器学习已经远远不能满足我们的日常需求了。计算机这个行业,从来都是活到老学到老,人们眼中的高薪,也就决定了它残酷的竞争性和知识迅速的更替性。机器学习入门以后,就需要你根据自己的需求来制定个性化的路线了。比如大数据分析、图模型、深度学习、自动驾驶、机器人、自然语言处理、图像识别、语音识别等等,既有应用方向,也有理论方向。