Android 工作三年，开始入门机器学习。遇到瓶颈（可能姿势不对？），求助。

[theworldsong]

如题。

基于中年焦虑（ 94 年的中年人）和前瞻，想要往机器学习靠拢。但现在遇到这几个问题：

1：许多概念和定理都能理解，但是无法深入探讨 /自行实现：例如，我明白梯度下降 /k-means 是怎么回事，但要我从零开始实现，我做不到。这是正常的吗&该怎么办？

2：对于已踏入工作岗位的人来说，应该试着寻求落地，后续再补充短缺的知识点，这个做法正确吗？

目前在读书籍：DL，https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese 完成了第一部分“基础知识”（仍处于“理解但无法自行实现”）

望指导，非常感谢！

[ashCloud]

可以先读个北美 master

[miscnote]

我在 AI 行业。这行还是重视基础，梯度下降、反向传递、线性回归，这些是最基本的了。了解基本概念后，可以先从框架开始，比如用熟悉 pytorch，然后回过头来再看底层库的实现。当然，往应用方向走，经典的模型，比如 CV 的 resnet 之类，是必须了解的。

[lychnis]

94 中年人！？ 现在什么风气了。 等你三十四十叫什么？

[shm7]

这些知识假如不能为企业解决实际问题的话，那充其量就是基础的作用。你懂这么一点理论知识，在理论上都不算多，你还没看 sklearn pandas numpy seaborn 吧 深度学习前面讲的东西深挖可以多了去了 你看了 dropout l2 怎么用吗 learning rate 网络结构怎么调么？

1w hours

[HankAviator]

1. 灾难式排版，发表前如果能预览下就好了。
2. 学机器学习感觉像在 ubuntu 上装软件，一个软件包依赖 N 个，上游又依赖 N 个…然后 ML 是属于很靠下游的，每学一点就发现缺一些依赖…基础不牢其实确实挺难学下去的。而且出结果和搞算法又是两个分支，前者说不定职位还更多一点，也不需要研究太深。

[stop9125]

94 年是怎么工作三年的，不是本科么

[yunxiyinzhe]

没个相关专业硕士学历就别强迫自己了。

[imgode]

看到 94 中年，就觉得这是个矫情比

[yuduxyz]

看书的同时多动手会更有效率，自己还不能从头实现算法就先当调包侠，用 python 也好 matlab 也好，先参加几个简单的 kaggle 项目，多套用不同的算法，找找感觉。然后再尝试自己实现之。

再然后。。。你可能会发现，还是 Android 好玩。哈哈

[theworldsong]

@HankAviator 一个软件包依赖 N 个，上游又依赖 N 个

[theworldsong]

@HankAviator 一个软件包依赖 N 个，上游又依赖 N 个

就是这种感觉