人工智能的核心就是機器學習（Machine Learning），它是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域。機器學習屬於計算機科學與統計學的交叉學科，在多個領域會以不同的面目出現，比如你應該聽過這些名詞：數據科學、大數據、人工智能、預測型分析、計算機統計、數據挖掘······雖然機器學習和這些領域有很多重疊的地方，但也不能將它們混淆。例如，機器學習是數據科學中的一種工具，也能用於處理大數據。

機器學習是一個非常廣泛和豐富的領域，幾乎在每個行業都有應用。因為要學習的東西太多，初學者很容易發慌，而且在面對很多個模型時也很容易迷失，看不到大局。

因此，我們把機器學習大概劃分為九個部分：

ML整體學習:基本的機器學習原理，比如方差權衡這些知識。

優化：為模型發現最優參數的算法。

數據預處理：處理缺失數據、偏態分布、異常值等。

取樣和拆分：怎樣拆分數據集來調整參數和避免過度擬合。

監督式學習：使用分類和回歸模型從標記數據中學習。

非監督式學習：使用因素和集群分析模型從非標記數據中學習。

模型評估：根據不同的性能度量做出決策。

集成學習：將不同模型相結合，達到更好的性能。

商業應用：機器學習如何幫助不同類型的商業業務。

機器學習項目和人工智能的實踐工具：

早在去年 5 月谷歌就推出了 AIY 系列項目的人工智能DIY硬件，鼓勵開發者們和愛動手的技術發燒友自己在家搭建AI小硬件。

AIY 全稱是 Artificial Intelligence Yourself，顧名思義就是利用 AI 來進行的 DIY 功能套件。該項目的目標是讓每個 Maker（創客）都可以 DIY 自己的 AI 人工智能產品。

借助 AIY 項目，創客可以利用人工智能來實現更像人與人交流的人機交互。“許多成員對使用人工智能開發項目非常感興趣，但不知道從何入手。為解決這個問題，我們啟動了 AIY 項目：創客 DIY 人工智能。”——Google開發者

去年首個開源人工智能硬件 Vioce Kit，它由揚聲器、牛皮紙外殼、控制電路板等部件組成，結合樹莓派即可創造一個虛擬語音助手。

不過只有語音控制顯然不夠過癮，於是在去年年底，谷歌緊接著推出了第二款 AIY 硬件 Vision Kit，它不僅帶有攝像頭，還支持神經網絡模型。

為了控制成本，Vision Kit 依然采用牛皮紙外殼，但硬件配置一點也不含糊，雙鏡頭由廣角鏡頭與微距鏡頭組成，提拱了揚聲器、按鍵、三腳架安裝螺母，最關鍵是集成了 Intel 的 Movidius MA 2450 低功耗處理器，它支持神經網絡模型運算。

谷歌還提供了 3 個基於 TensorFlow 神經網絡模型，它們能同時識別上千個相同的對象，或是人物面孔及表情，又或是識別人物、貓狗等目標。用戶也可以通過谷歌提供的編譯工具對 TensorFlow 神經網絡模型進行訓練，讓它識別更多事物。

為了更加方便用戶使用， Google 還發布了配套使用的 Android 版本 APP，能引導用戶按照指導流程更便利的組裝這些小工具。Google 官方表示，iOS 和 Chrome 版本的應用程序也將很快到來。另外，用戶也可以去 Google AIY 網站上了解相關安裝流程。

如果條件足夠，可以同時學習機器學習與深度學習，一些規律對兩者是共通的。學習完後，你已經具備了較強的知識儲備，可以進入較難的實戰。這時候有兩個選擇，大家可以對號入座：工業界的可以選擇看開源項目，以改代碼為目的來讀代碼；學術界的可以看特定領域的論文，為解決問題而發論文。

無論哪者，都需要過硬的知識，以及較強的編碼能力，因此很能考察和鍛煉水平。經過這個階段以後，可以說是踏入AI領域的門了。之後的路就要自己走了。

人工智能從0到1，快速入門的學習方法！