新火種
2023-11-02 
如何通過9個月的學習，得到機器學習職位？
全文共3431字，預計學習時長7分鐘
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本文的作者學了九個月的機器學習，然后找到了一份工作。想知道他是怎么做到的嗎？
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我從蘋果辭職了，而后創建的互聯網公司也倒閉了，但我并不在意。
我想學機器學習，熱情高到打算把它全學會。但熱情可買不到東西。
我開始在周末靠開優步賺學費。
遇見不同的人是一件很開心的事，但總是開車讓我感到厭倦。交通、停車、啟動、燃料夠不夠、空氣、空調、加減檔、該走這不該走那，這些我都不喜歡。
一周學五天機器學習，每次一整天，不管什么時候這都太難了。
周末開優步，平常就搞機器學習，日復一日。我必須學習，一定要，總是開車可不行，雖然目標還不明確，但司機一定不是我想做的。有一次周六晚上，我開車賺了280美元，光罰款就罰了我290美元，倒貼10美元。
我用9個月的時間完成了self-created AI Masters Degree（一個自學項目），還得到我一份非常滿意的工作。
每天怎樣學習呢？
1. 縮減搜索時間
機器學習涵蓋的東西太多了，有代碼、數學、概率、統計、數據，還有算法。
這么多學習資源沒有哪個可以省去，選擇太多和沒有選擇是一樣的。
如果你是認真的，就給自己定一個課程表吧。與其花好幾個禮拜琢磨應該學Python還是R，是上Coursera的課還是上edX的，從數學還是代碼開始學，不如用一個星期整理出一個粗略的計劃，然后執行下去。
對我來說，這就是在創造自己的人工智能碩士學位。我決定先學代碼，用的是Python語言。我找了各種各樣的課程和書籍，然后把最感興趣的都放在一起。這種方法不一定適用于所有人，但對我確實奏效了。
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一旦有了課程表，就有路可循，不會浪費更多的時間去迷茫了。起床，坐下來，學我該學的（想學的）就好。
也不是那么嚴苛。要是出現了其他我感興趣的東西，我也會研究，然后學習有關知識。
如果不是在大學，而是從網上學習，那最好有自己的方法。
2. 改善環境
想象一下：你爺爺的第一個橘子園破產了。
土壤狀況良好，不缺種子也不缺設備。
那是怎么回事呢？
天氣太冷了，而橘子需要適宜的溫度才能生長。就算爺爺種橘子的水平再高，也沒法和老天爺作對。
后來他搬到了一個相對溫暖的城市，重新開了一個橘子園。
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只用了12個月，他的橘子汁就成了小鎮里最好的。
這和學習是一個道理。
不是說有電腦、網絡、好書，就能有動力去學習了。
怎么講？
環境使然。
房間里讓人分心的東西太多了。
想找朋友一起學，可人家未必有你的決心。
WhatsApp每7分鐘關閉一次。
能怎么辦？
我把自己的臥室整理成了一個學習專區——先打掃干凈，把手機收起來或者放在別的屋里，關閉一切推送。
我和朋友講，下午4點前手機都關機，過了4點后我會聯系他。朋友表示認同。
如果是社交時間，朋友真的是再好不過了，可該學的時候就得學。一整天不碰手機有點困難？那先試一個小時，隨便一個看不到的抽屜都行，而且應該默認設置為勿擾模式。
改善環境，讓知識在其中流淌。
3. 構建自己的學習體系，保證每日都有收獲
問題13把我給難住了。
本來昨天就打算搞定它，可是沒成功。
現在又該學習了，但我知道昨天有多用功卻毫無進展。
雖然知道應該去學習，但還是決定推遲一下。
于是就陷入了循環。
唉，已經不是第一次了，雖然知道，但就是避免不了。
桌上這摞書就這么直勾勾盯著我。問題13啊。于是我開了定時，25分鐘。我知道這點時間可能不夠，但我可以坐下來試試。
4分鐘過去了，這簡直就是地獄啊，但我沒放棄。24分鐘后，我已經不想停下了。
時間到了，我又繼續給自己定時，3次以后，問題解決了。我對自己說你是世界上最棒的工程師。這是假的，但不要緊，再小的成就也是成功。
你不可能控制自己學了多少東西，但可以控制在學習上花多少時間。
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可控：每天學4個25分鐘
不可控：完成當天的所有任務
構建自己的學習體系，保證每日都有收獲。
4. 適時放空自己
先給個結論——學習是種終極技能。要是能知道怎么學得更好，就沒什么難事了。掌握機器學習，成為優秀的程序員，提高編程能力，這些都不在話下。所以我認為必須提高學習能力，于是立刻著手于此。
我學了Coursera的Learning How to Learn course課程，其中一個主題是焦點思考和擴散思維的對比。
做獨立任務時會用到焦點思維。
沒有特意考慮什么事情的時候就是擴散思維。
這兩種思維模式互相轉化時是最佳的學習狀態，所以洗澡時偶爾會靈感爆棚， 因為周圍沒有事物干擾。
處于擴散思維時，你的大腦有空間將焦點思維中吸收的所有東西聯合在一起。
關鍵就在于，為了更好地工作，這兩種思維模式都必不可少。
如果已經構建了起自己的學習系統，進行了4次25分鐘的焦點思考，那之后就去散散步，小憩一下，坐下來想想學過的東西。
經常這樣放空自己，就能在獨立的空間中發現許多事物的價值。房間不過是四壁環繞的空間，輪胎里除了空氣什么都沒有，水能載舟是因為船是空的。
學習時要習慣留出這種空白時間。
5. 再難也要學下去
苦逼的學習。
剛學會的東西轉天就忘了。
學了新的然后又忘。
周而復始。
你苦苦學習了一個周末，周一又得去上班，但沒人知道你的辛酸。
有人問過我，如何把書本里的東西記牢？我說我也記不住。幸運的話，可能能記住1%。但神奇的地方就在于，那1%的知識能夠和別的地方學來的1%相聯結。這讓我覺得自己是個把所有點都連接起來的專家。
學過一年你就會意識到，要學的東西實在太多了。
什么時候是個頭啊？
遙遙無期。
堅持住。
6. 3歲原則
幾天前我去了公園。
公園里有個小男孩在轉著圈跑，享受著快樂的時光。打滑梯，在樹上爬上爬下，去土地里打滾，在小山中躥來躥去。
他一會兒大笑，一會兒又活蹦亂跳，然后又笑。
過了一會兒，他媽媽過來接他。
“快點，查理，該走了。”
被接走的時候他還在笑，揮著自己藍色的塑料鏟。
吸引他的到底是什么？
他在玩，玩得很高興，對整個世界都很好奇。在我們的文化里，玩和工作分得很清楚，而學習就像是工作一樣。
你應該通過學習得到更多的工作，然后靠工作來掙錢，而錢能買來空閑時間。只有真的買到了，才能像查理那樣一邊跑一邊笑。
如果潛意識里就把學習當成工作，那簡直太痛苦了，因為學無止境。你懂的，全是工作根本玩不了。
但假如把學習當作一個又一個話題的轉換呢？
把不同的東西連接起來，這就像個游戲。
然后就開始像查理打滑梯時那么享受了。
學了點東西，并運用到了其他知識的學習上；克服了學習過程中的小困難，然后又學到其他內容。你會為之雀躍的。
據我所知，如果是處理表格、柱狀圖、數據框這種結構化數據，像是CatBoost、XGBoost、LightGBM這種集成算法是最合適的。對于圖片、視頻、自然語言、錄音這種非結構化數據，深度學習和（或）遷移學習是最佳選擇。
我將點連接起來，自詡是一個富有經驗的專家，享受著這個過程。
這樣一來，你學起來就比最初的時候更帶勁了。
這就是3歲原則——把所有事情當作游戲。
7. 睡眠
睡眠不足會影響學習。
可能你睡的還不夠久。
反正我不夠。周五周六晚上開優步賺的錢最多。人們不是去吃飯，就是去聚會，要不就是去夜店，而我在開車。我得干到凌晨兩三點，然后才能回家睡覺，等到七八點鐘太陽曬屁股了再起來。在這兩天里我簡直就是個怪胎。周一到了，我的生物鐘還沒調過來。周二稍微好一些，周三才差不多恢復常態。然后到周五，循環又開始了。
嚴重缺乏睡眠可不行。我的目標是提高學習質量，而睡眠可以放空大腦，給它充分的空間去思考新事物。于是我限制自己干到10點或者11點就回家，這樣能睡上7到9個小時。錢賺的少了點，但有更多精力學習了。
不要用睡覺的時間去學習，反之亦然。
機器學習太寬泛了。
不管是機器學習還是其他任何東西，想學好，就得提醒自己注意以下幾點：
· 縮減搜索時間
· 改善環境
· 再難也要學下去
· 適時放空自己
· 把學習當作游戲
· 調整作息以高效地獲取知識
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