入门机器学习该如何入手？
作为一名科技工作者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题 。首先，当前学习机器学习是不错的选择，机器学习作为人工智能领域的六大研究方向之一，目前的热度也相对比较高，而且由于机器学习与人工智能领域的其他研究方向也有比较紧密的联系，所以通常也把学习机器学习作为入门人工智能的第一步 。机器学习本身涉及到六个大的环节，分别是数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以学习机器学习可以从数据收集开始学起，然后逐渐向其他环节过渡 。
在当前的大数据时代，数据收集和整理的方式也越来越多，获取数据的途径也比较多，可以从基本的数据库技术开始学起 。实际上，机器学习作为大数据分析的两种常见方式，大数据领域的从业者往往也需要重点掌握机器学习技术 。算法设计是机器学习的核心，所以算法知识的学习是机器学习的重点，学习算法知识可以从基本的常见算法开始，比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法都需要重点学习一下，在学习算法的过程中，一定要结合具体的案例进行学习 。
在实现算法时可以采用Python语言，目前Python在机器学习领域的应用也比较普遍 。最后，对于目前IT行业的开发人员来说，学习机器学习知识，可以重点结合一下大数据、人工智能平台所提供的开发环境，这样会有一个更好的学习体验，同时也会在一定程度上加强自身的实践能力，毕竟未来大量的机器学习开发都离不开平台的支撑 。
学习机器学习会有哪些弯路？
机器学习目前不仅是计算机大类专业研究生必须掌握的重点内容，很多本科生也需要掌握一定的机器学习知识，如果说编程语言是打开计算机技术大门的钥匙，那么机器学习则是打开大数据、人工智能技术大门的钥匙 。不论是初学者还是资深的科研工作者，在机器学习这条不归路上都会或多或少走一些弯路，只是结果会有区别 。这些年来我一直在给研一的同学讲机器学习这门课程，总结一下大家学习机器学习的弯路，基本上有三种情况 。
其一是重理论轻实践 。这是很多初学者同学会犯的错误，虽然对于科研工作者来说，没有必要实现一些机器学习算法，因为没有必要自己做轮子，这一点我在之前的文章中已经有了一定的描述，但是对于初学者来说，学习机器学习就应该先从机器学习的经典流程开始 。其二是脱离场景 。机器学习本身的应用与场景具有紧密的联系，如果脱离场景来探讨和学习机器学习本身就存在问题，而这正是很多初学者会犯的错误 。
当前机器学习的内卷一个重要的原因就是模型本身已经不能为业务提供快速增长，很多技术从业者开始从业务创新转向理论创新，包括一些在大厂的同学，已经开始脱离场景做创新了，这本身就是一种自欺欺人的做法 。其三是过于相信一些文章的结果 。很多资深的技术专家在使用文献成果之前，一定会做复现，复现成功之后，再完成与行业场景相结合，这个过程往往需要做一些取舍，比如为了速度而牺牲效果，这是比较常见的 。
如何更高效的自学机器学习？
机器学习其实是一个特别大的范畴，高效自学机器学习有两个方面的关键要素：首先要对机器学习有一个宏观的认识，知道哪些是领域是热门且重点领域，做到抓住重点，有的放矢；其次，你需要在熟练掌握一门语言工具的前提下结合具体项目实践，增加自己的实践经验，这个地方我给python打一个广告 。下面说一些具体的东西，可能会对你有所帮助 。
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