总结——从小白到机器学习入门

        2017年是进步比较快的一年，学到了很多东西，找到了自己喜欢的方向，朝着方向不断努力；第一次接触到人工智能，机器学习领域，有导师带着做项目，参赛，实习，继续自我提升。
        第一次接触到人工智能领域是在3月份，选了人工智能这门课，算是半个科班生吧，教材比较枯燥，老师讲得也比较单调，上到后面基本上就只有几个人在听了。但是内容涉及比较全面，包含了离散数学的逻辑推理（断言，子句），搜索算法（A*算法），粗糙集（上界，下界），遗传算法，感知机等等的。也不可能面面俱到讲得很详细，大部分都是相当于科普一样讲解一下公式，有的部分会讲解推一推导数学公式，但是也很难记得住，毕竟老师是数学专业的，我们不是。

        转折点应该是在一个月后，老师鼓励我们都去参加比赛，参赛可以当作实验课作业提交，于是我也懵懵懂懂地报了名。刚开始的时候简直崩溃，机器学习的算法全都没接触过，看不懂原理，看不懂公式，无从下手。于是自己从校门口的二手书店买了本《机器学习实战》，用了半个月时间撸完了，撸完之后才算是有点明白机器学习是什么东东。于是就开始直接上手比赛项目了，边干边学，用的也是广为人知的python+sklearn，直接调用api，套数据，出结果。

        刚刚开始什么都不懂，不懂得做特征工程，不懂得最优化，只是直接套用算法，结果不好就直接换另一种，也没有去分析为什么效果不好原因是什么。所以就是导致了只停留在应用的层次，甚至连应用都算不上，因为压根就没有对模型进行优化，模型还没有拟合就直接被舍弃了。于是就开始慢慢的增加学习的深度，继续钻研算法的原理。上网看博客，奔走于图书馆和宿舍之间，看了很多资料，总算是把几个基本模型的算法逻辑弄清楚了，特别熟悉的是树结构的模型（ID3，C4.5，GBDT，随机森林）。因为决策树的（拓展）模型参数比较少，一般不需要调参，于是对于当时初学的我来说比较钟爱。况且现在回想起来，当时项目的特征也是真的少。

        算法熟悉了点之后，就开始全身心投入到项目中。机票代理市场的分析预测，预测未来的机票销售量。说到回归，应该说应用场景是非常广泛的，在机器学习当中也占据了不少的分量，但是回归想要做好，也是不容易的。不过有所进步的是懂得了剖析数据，根据数据的特点设计特征，效果也算是有所好转，具体的均方误差已经记不得了，但是对于小白来说已经是一大进步了。

        特征工程是机器学习方面一个非常重要的步骤，数据排第一，特征工程就排第二，算法模型是没办法有太大提升的，所以最后才选模型。正因为这一步骤重要，所耗费的时间也很多，于是我花费了大概一个多月的时间去造特征，找数据规律，实验，调参拟合，到最后连做梦都梦见了自己在造特征，已经到了这种醉生梦死的地步了。到最后因为实验说明了一切，因为自己还不具备数学推导分析的能力，只能迷信于实验的结果，就选了大概20来个特征，大概思路就是平均销量‘’昨日的销量、周同日销量、图的出度和入度等等的特征。放在今天来理解的话，可以视为时间序列的预测，使用马尔可夫链或是RNN都是可以解决的。

        除了特征工程，另外比较重要的就是要回归到原始数据当中，数据往往具有大量的噪声、缺失值，于是就开始了清洗数据的阶段，于是又过了半个月。折腾来折腾去还是决定直接丢掉缺失的数据，用其他方法补齐都是性价比不高的做法。然后就到了选模型调参数了，后面也没做太大改动，效果差不多就提交作品了，顺利进了决赛。决赛由于时间冲突所以没去现场答辩，只得了三等奖。这整个过程还得感谢导师的悉心指导，明确的指引让我少走了很多弯路。
        这前前后后经过了四五个月的时间，学到了很多进步了很多，但其实还没算入门，因为到现在为止我还只是会调用api而已，大部分算法也讲不清楚，为什么这个模型出来结果好也没办法分析清楚。可能这就是速成带来的危害之一。于是我开始自己深入钻研原理，通过资料和博客。没有项目只通过看资料自学是比较零散的，知识点很多，学一下东边，学一下西边，到头来什么都没学会。

        这时候准备秋招了，我也跟风投了大厂，也有自己一边在找实习。后来就找到了家实习，大数据初创公司，在里面做爬虫，每天就是爬不同的网站，做不同网站的接口，偶尔网站html结构变了还要改接口。刚开始还很有热情，越到后来就越感到无趣无聊。也正是这个时候，公司来了位CTO，有机器学习背景，开始改变公司的发展规划，要安排人做数据挖掘的应用，他刚好看了我的简历，就把我安排过去做文本数据的分析和挖掘了。
        先后负责了公司的几个小项目，要素提取，文本相似度，文本分类。有项目边做边学是进步特别快的，比自己盲目的学要好多了，因为多了一个目标，你只有朝着目标不断前进，才能找到项目优化的方法，同时CTO直接一对一指导工作，让我事半功倍。现在回想一下，还多亏了他我才能走到今天，否则我可能已经放弃了机器学习了，感谢命运的安排。

        从项目中应用的技术领域来看，我开始步入了NLP方向，是机器学习的下一级应用方向，同时也往深度学习慢慢拓展。不过我本人的数学基础不算特别好，有很多公式还没理解透彻，所以在深度学习方向学得比较慢，反而在传统机器学习和NLP上面有了一定的造诣。在这里主要讲一下NLP的学习过程，第一件事无疑是中文分词。从刚刚接到任务开始，什么都不懂，开始找资料，看博客，一点一点的开始学，对于中文分词可谓是又爱又恨。作为半个科班生，也不全是科班生，不知道有什么现成的工具可以用，于是一开始就精读了每一篇中文分词的文章，基于词典的，基于概率的分词方法都看透了一遍了，还准备要撸起袖子自己写的，结果才找到了一系列NLP工具（ansj，jieba等等）。但是也有好处，基础就先筑好了，上面盖的楼层也稳固了。

        然后开始提关键词，造特征，算相似度，推荐，分类。这一个过程一走就是半年的时间，由于是初创公司，只有我一个人在做研发，一把辛酸泪。CTO由于要管整个大部门，业务比较繁重，后来也很少参与进来，加上我进步比较快，很多基础知识点都掌握了，也放手让我自己干了。TF-IDF，LDA这些掌握了之后就开始了漫长的实验过程，就是要回归数据的阶段了，数据有什么特点，设计什么特征才能让效果变好，正是这个过程让我不断突破，不断创新，对机器学习有了自己的认识，也增长了自己项目经验。历时半年，两个项目，一个人完成，也算是给自己有了一个交代。今天，我终于可以对自己说，算是入门机器学习了。具备了独立思考的能力，掌握了基础算法原理，基础公式，能从结果分析出原因，找到解决方案，熟悉工具，能看懂中文paper并且自己实现出来，还能对比不同paper之间的优劣。

        从去年3月份开始，到现在，将近一年的时间，我自认为这个成绩可以有所交代了，毕竟还没有正式毕业，还没拿到毕业证，还是个实习生的身份，还有很长的路要走。在接下来的工作和学习当中还是要严格要求自己，多点探索原因，才能够更快的进步。