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深度学习（机器学习）学习路径

最近几年，尤其是自从2016年Alpha Go打败李世石事件后，人工智能技术受到了各行业极大关注。其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好，大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。

我在思考传统行业与这些新兴技术结合并转型的过程中，亦系统的回顾了深度学习及其相关技术。本文正是我在学习过程中所作的总结。我将按照我所理解的学习路径来呈现各部分内容，希望对你亦有帮助。欢迎一起交流。

主要分为如下几个部分：

• 数学基础：包括微积分、线性代数、概率论等对理解机器学习算法有帮助的基本数学。
• Python：Python提供了非常丰富的工具包，非常适合学习者实现算法，也可以作为工业环境完成项目。主流的深度学习框架，例如当前最流行的两个AI框架TensorFlow、PyTorch都以Python作为首选语言。此外，主流的在线课程（比如Andrew Ng在Coursera的深度学习系列课程）用Python作为练习项目的语言。在这部分，我将介绍包括Python语言基础和机器学习常用的几个Library，包括Numpy、Pandas、matplotlib、Scikit-Learn等。
• 机器学习：介绍主流的机器学习算法，比如线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM、PCA、聚类算法等等。
• 深度学习：介绍原理和常见的模型（比如CNN、RNN、LSTM、GAN等）和深度学习的框架（TensorFlow、Keras、PyTorch）。
• 强化学习：介绍强化学习的简单原理和实例。
• 实践项目：这里将结合几个实际的项目来做比较完整的讲解。此外结合Kaggle、阿里云天池比赛来做讲解。
• 阅读论文：如果你追求更高和更深入的研究时，看深度学习各细分领域的论文是非常必要的。

内容持续更新中，未完成的部分标识有TBD (To be done)。 文中涉及的公式部分是用CodeCogs的在线LaTeX渲染，如果公式未正确加载，可以尝试多刷新几次。

绪论

机器学习绪论一文中总结了机器学习领域和其解决的问题介绍，建议先读此文，以便有一个系统认知。

数学基础

微积分和线性代数的基础是必须要掌握的，不然对于理解学习算法的原理会有困难。如果已经有一定的数学基础，可以先跳过这一部分，需要的时候再回来补。这里的Notes是基于Coursera中Mathematics for Machine Learning专题做的总结。

• Calculus 微积分
• Linear Algebra 线性代数
• 概率论 (TBD)
• PCA 主成分分析

Python

如果有比较好的Python和机器学习相关Library的知识，对于学习算法过程中的代码可以快速理解和调试，一方面节省时间，另一方面也可以更聚焦在算法和模型本身上。

• Python
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• Scikit-Learn

机器学习算法

主要基于Machine Learning (Coursera, Andrew Ng) 的课程内容。

• 机器学习算法系列
  • 内容参考包括：吴恩达Coursera系列、周志华《机器学习》、密西根大学Applied Machine Learning in Python
  • 每章节配套的Jupyter Notebook练习 参考网络内容修订
• 目录结构：
  1. 绪论
  2. 线性回归
  3. 逻辑回归
  4. 神经网络
  5. 打造实用的机器学习系统
  6. 支持向量机 SVM
  7. 聚类算法
  8. 数据降维
  9. 异常检测
  10. 推荐系统
  11. 大规模机器学习
  12. 应用案例照片文字识别
  13. 总结

深度学习

Deep Learning 专题课程

主要基于Deep Learning (Coursera, Andrew Ng) 的专题课程 ，介绍深度学习的各种模型的原理。

• 深度学习
  1. 深度学习基础
     • 深度学习基础
  2. 深度神经网络调参和优化
     • 深度学习的实践层面
     • 深度学习优化算法
     • 超参数调试、批量正则化和程序框架
  3. 深度学习的工程实践
     • 机器学习策略（1）
     • 机器学习策略（2）
  4. 卷积神经网络（CNN）
     • 卷积神经网络
     • 深度卷积网络：实例探究
     • 目标检测
     • 特殊应用：人脸识别和神经风格转换
  5. 序列模型（RNN、LSTM）
     • 循环序列模型（RNN）
     • 自然语言处理与词嵌入
     • 序列模型和注意力机制
  6. 更多讨论（待补充）
     1. 元学习（Meta learning）
     2. Few-shot / Zero-shot learning
     3. 网络压缩

TensorFlow

• 推荐吴恩达DeepLearning.ai和Coursera推出的系列TensoFlow课程。每门课均包括四周内容，Exercise基于Google Colab平台，讲师是来自Google Brain团队的Laurence Moroney：
  1. 《Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning》：TF入门
  2. 《Convolutional Neural Networks in TensorFlow》：CNN, Transfer Learning
  3. 《Natural Language Processing in TensorFlow》：构建NLP系统，涉及RNN, GRU, and LSTM等
  4. 《Sequences, Time Series and Prediction》：用RNNs/ConvNets/WaveNet解决时序和预测问题
• 关于TensorFlow 2.0，推荐阅读《TensorFlow Dev Summit 2019》以便对TensorFlow体系有个完整认知。
• TensorFlow/Keras的例子
• Inside TensorFlow （TensorFlow团队对TF内部原理做的一系列视频）

PyTorch

PyTorch同样是一个优秀的深度学习框架，发展势头不错，值得关注

• PyTorch的安装与Tutorial
• PyTorch 中文手册

分布式训练

• 《分布式训练》

强化学习

• Reinforcement learning (RL) is a type of machine learning, in which an agent explores an environment to learn how to perform desired tasks by taking actions with good outcomes and avoiding actions with bad outcomes. A reinforcement learning model will learn from its experience and over time will be able to identify which actions lead to the best rewards.

• TBD

项目和竞赛

竞赛

• Kaggle（全球赛、推荐的平台）
• 天池 - 阿里云（中国）
• DataFountain（中国）
• SODA - 开放数据创新应用大赛（中国）

相关论文

对于一些问题的深入研究，最终是离不开阅读优秀论文，推荐如下GitHub：

• 深度学习论文的阅读路径：适合深度学习领域新人，循序渐进带你读论文

• Papers with code：总结了近 10 年来顶会（包括NIPS/CVPR/ECCV/ICML）优秀论文和复现代码

工欲善其事，必先利其器

推荐的书

• 《机器学习》（别名《西瓜书》周志华）
• 《Deepleanrning》（别名《花书》作者Ian Goodfellow）
• 《Hands on Machine Learning with Scikit Learn Keras and TensorFlow》（已经出了第二版，作者Aurélien Géron）
• 非常推荐购买纸质书，关于电子版可参考这个的Repo：机器学习/深度学习/Data Science相关的书籍

推荐的实践环境

• Anaconda
  • Anaconda/Tensorflow-GPU安装总结
• IDE
  • PyCharm（推荐） / VS Code（推荐）/ Atom 等：参考阅读《Python的几款IDE》。

一些好用的工具

• 机器学习在线环境
  • Google Colab：Jupyter环境。一篇介绍Google Colab的总结。
• 科学上网
  • 内地朋友避免不了和China GFW斗智斗勇，建议花小钱省事省心。可看左耳耗子的文章《科学上网》。

写在最后

一点建议

对于此前不是机器学习/深度学习这个领域的朋友，不管此前在其他领域有多深的积累，还请以一个敬畏之心来对待。

• 持续的投入：三天打鱼两天晒网的故事，我们从小便知，不多说了；
• 系统的学习：一个学科，知识是一个体系，系统的学习才可以避免死角，或者黑洞；
• 大量的练习：毕竟机器学习/深度学习属于Engineering & Science的范畴，是用来解决实际的问题的。单纯的理论研究，如果没有实际的项目（包括研究项目）经验做支撑，理论可能不会有很大突破。

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