Python该怎么学？机器学习到底是什么？
都说学AI首先要学Python，那么Python该怎么学呢？AI里那么多小分支，我要先学什么呢？
很多零基础的读者的第一想法可能就是先去买一本非常厚的Python教材，然后慢慢地从入门到精通……其实我认为语言只是用来帮助解决问题的工具，不建议去找一本特别厚的书，来个半年学习计划，用最短的时间学习最基础的、暂时够用的知识就可以了，越高级的语法用到的概率越小，先入手用起来，然后边做案例边学习才是高效的学习方法。
推荐大家先熟悉Python的基础部分，到图书馆随便找本这方面的书，或者看看Python的在线课程都可以，有其他语言基础的同学学习2～3天就能用起来，第一次接触编程语言的人花一周的时间也会学得差不多了。
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在后续的章节中本书还会涉及Python工具包的使用，其实这些工具的使用方法在其官方文档中都写得清清楚楚，并不需要全部背下来，只需要熟练操作即可，真正用到它的时候，还是要看看文档中每一个参数的具休含义。
人工智能的核心——机器学习
到底该如何学习人工智能呢？可以说，人工智能这个圈子太大了，各行各业都有涉及，可选择的方向也五花八门、各不相同，包括数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理等各大领域。那么，是不是每个方向要学习的内容差别很大呢？不是的。其实最核心的就是机器学习，你要做的一切都离不开它，所以无论选择哪个领域，一定要把基础打牢。因此，第一个目标就是搞定机器学习的各大算法，并掌握其应用实践方法。
什么是机器学习
可能有些读者对机器学习还不是很熟悉，只不过因为最近这个词比较火才准备投身这个领域中。举一个小例子，我以前特别喜欢玩一款叫作《梦幻西游》的游戏。弃坑之后，游戏方的客服经理总给我打电话，说“迪哥能不能回来接着玩耍（充值）呀，帮派的小伙伴都十分想念你……”这时候我就想：他们为什么会给我打电话呢？这款游戏每天都有用户流失，不可能给每个用户都打电话吧，那么肯定是挑重点用户来沟通了。其后台肯定有玩家的各种数据，例如游戏时长、充值金额、战斗力等，通过这些数据就可以建立一个模型，用来预测哪些用户最有可能返回来接着玩啦！
机器学习要做的就是在数据中学习有价值的信息，例如先给计算机一堆数据，告诉它这些玩家都是重点客户，让计算机去学习一下这些重点客户的特点，以便之后在海量数据中能快速将它们识别出来。
机器学习能做的远不止这些，数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的，也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑（见图1-2）。现在各大公司越来越注重数据的价值，人工成本也是越来越高，所以机器学习也就变得不可或缺了。
再给大家简单介绍一下学会机器学习之后可能从事的岗位，最常见的就是数据挖掘岗，即通过建立机器学习模型来解决实际业务问题，就业前景还是非常不错的，基本所有和数据打交道的公司都需要这个岗位。
接下来就是当下与人工智能结合最紧密的计算机视觉、自然语言处理和语音识别了。说白了就是要让计算机能看到、听到、读懂人类的数据。相对来说，我觉得计算机视觉领域发展会更快一些，因为随着深度学习技术的崛起，越来越多的研究人员加入这个行列，落地的项目更是与日俱增。自然语言处理和语音识别也是非常不错的方向，至于之后的路怎么走还是看大家的喜好吧，前提都是一样的——先把机器学习搞定！
以上内容来自《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》
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