由量子位翻譯Ben Hammer（Kaggle CTO）在AMA的回答。

你很幸運，要開始研究機器學習和人工智能，現(xiàn)在是比任何時候都好的時機。這個領域近年來在快速發(fā)展，專業(yè)人士發(fā)布并改進著高質量的開源軟件工具和庫，每天都有新的線上公開課和博客文章出現(xiàn)。機器學習在各個領域每天貢獻著數(shù)十億美元的營收，帶來了無與倫比的資源和大量工作機會。

這也意味著，在你剛接觸這個領域時會有被淹沒的感覺。下面是我的入門方法，如果你在研究過程中卡住了，去Kaggle上搜索一下，很可能有人遇到過和你類似的問題，如果沒有，可以在我們的論壇上發(fā)帖提問，這是個獲得指引的好辦法。?

1. 找一個你感興趣的問題?

從一個你想解決的問題入手，會更容易集中精力，也更有學習的動力，這種方法比照著一份長得嚇人的散亂知識點清單來學習要好很多。和被動地閱讀相比，解決問題也能驅使你深入到機器學習之中。 好的入門問題有以下幾個標準： 涉及你個人感興趣的領域； 有現(xiàn)成的數(shù)據適合用來解決這個問題，否則你需要花大把的時間來找數(shù)據； 你能夠在一臺機器上流暢地處理這些數(shù)據，或者它的子集。 想不出來要解決的問題？上Kaggle嘛……Kaggle有個入門系列競賽，提供了適用于新手的機器學習問題。推薦從泰坦尼克號乘客的生還概率預測（ https://www.kaggle.com/c/titanic）開始。

?2. 做一個快速、臟亂、黑客范兒的端到端解決方案?

初學者很容易陷入一個實現(xiàn)細節(jié)之中，或者為錯誤的機器學習算法仔細調試，你需要避免這種錯誤。你的目標，是盡可能快地把端到端的基本解決方法做出來：讀入數(shù)據、把它處理成適用于機器學習的格式、訓練一個基本的模型、得出結果、評估它的性能。?

3. 改進你的解決方案

?現(xiàn)在，基本功能已經實現(xiàn)，發(fā)揮創(chuàng)造性的時候到了。你可以嘗試對最初解決方案中的每個組件進行優(yōu)化，然后測試修改帶來的作用，搞清楚該在哪個部件上花時間。通常來說，獲取更多的數(shù)據或者請洗數(shù)據之類的預處理步驟，比優(yōu)化機器學習模型有著更高的投入產出比。 這些步驟可能需要你親自上手處理數(shù)據，比如說通過檢查特定的某一行、通過可視化方法來查看數(shù)據分布等方式，來更好地理解數(shù)據的結構和怪癖。

?4. 寫出來你的解決方案&分享

?想要獲得別人對你的解決方案的反饋，最好的方法就是寫出來并分享。寫出你的解決方案意味著你會以新的方式去看它，并加深理解，也能讓別人理解你的工作并做出反饋、幫你學習進步。寫作也有助于開始建立機器學習作品集，來展示你的能力，對找工作很有幫助。 我們以Kaggle數(shù)據集和Kaggle Kernels為例，它們分別可以用來分享數(shù)據和解決方案，從而獲得反饋，看其他人如何對你的問題進行擴展。這也是豐富你的Kaggle資料的辦法。

?5. 在更多問題上重復1-4步?

現(xiàn)在，你已經完成了一個自己喜歡的問題，接下來應該在不同領域的問題上多試幾次。 你在入門的時候是不是用了表格式的數(shù)據？選一個要用到非結構化文本的問題，再試試解決圖像相關的問題。 你是不是先解決了一個結構化的機器學習問題？很多有價值的創(chuàng)造性工作，一開始都有賴于從寬泛的商業(yè)或研究對象找到一個定義清晰的機器學習問題。 Kaggle競賽和數(shù)據集為機器學習的兩個方面：定義清晰的機器學習問題和原始數(shù)據來源提供了一個良好的起步點。?

6. 認真地參加Kaggle競賽?

和上千人比賽著去解決同一個問題，盡力做到最好，是一個很好的學習機會，這能夠驅使你在這個問題上不斷迭代，找到解決問題的有效途徑。 關于其他人是怎樣解決問題排除bug的，針對某個競賽的論壇上有著豐富的資源，kernels體現(xiàn)了其他人對數(shù)據的洞察，并且給你提供了一個輕易的上手途徑，獲勝者的博客文章則展示了什么樣的方法效果最好。 Kaggle競賽提供了和別人組隊的機會，我們的社區(qū)成員有著不同的背景和技能，每個人都能從其他人身上學到東西。

?7. 在專業(yè)領域應用機器學習?

這讓你在大部分時間中都能接觸到機器學習，有助于自我提升。決定你想要成為什么樣的角色、建立和這個角色相關的個人項目列表，是一個很好的開端。 如果你還沒準備好應聘機器學習相關職位，也可以在你現(xiàn)在的崗位上開辟新項目、尋找提供咨詢的機會、參與黑客馬拉松和數(shù)據相關的社區(qū)服務機會、這些都能幫你在機器學習領域立足。專業(yè)領域的工作通常需要比較強的編程能力。 在專業(yè)領域應用機器學習，有這些價值的機會：?

將機器學習用于生產系統(tǒng)；?

專注于機器學習研究，將技術發(fā)展的最高水平向前推進；?

用機器學習進行探查、分析，來提升你的產品和商業(yè)決策。

?8. 幫助別人研究機器學習

?教人學習能幫你鞏固對基礎概念的掌握。教別人有很多不同的方法，你可以根據自己的風格選一個：?

寫論文；?

做演講；

?寫博客文章和教程；?

在Kaggle、Quora等網站上回答問題；?

親自指導；

?在Kaggle Kernels和GitHub上分享代碼；

?講課；

?寫書。