About

This is me.

沉下来学习机器学习这么久,伴着十一的来临,给自己这段时间做一下总结。

从刚开始接触时各种生疏和处处碰壁,到后来开始写自己的第一个DL模型,再到后来慢慢试着细读一些DL的Paper以了解前沿算法。一路坎坷,中途很多次动摇过继续走这条路的信念,当读到复杂的数据公式时,当花费一周时间还没看明白一个模型时,当面对一堆的视频教程和厚厚的机器学习书本时,当准备了好几天的公司内部算法转岗面试失败时……回过头看,这些场景都依然历历在目,惭愧的是即便如此,此时此刻自己还只是机器学习领域的初窥门径的新人。

祸兮福所倚,福兮祸所伏,事情总有两面性,虽然离终点还有很远的距离,但与此同时我从起点到现在也已经走了很大的一段路。总结下来这段时间的学习中,与我而言收获最大的有三个方面。

第一,这段时间确实进步了不少。求学阶段不怎么重视的微积分、线代、概率论,我基本上都又通读了一遍,时而还会对一些公式进行推导、演算;还学习了Python,之前也听说这门语言很火,很多地方都用到,但为了学而学终究不如为了用而学的效率高;当然还有最重要的部分就是在机器学习领域的探索,再也不会觉得“随机森林”、“神经网络”、“卷积操作”这些词是陌生的了。

第二,学习的过程中我结识一些这个领域的人。换作是几个月之前的我,根本不会相信我会结识利用生成对抗网络研究飞机航线的军人,使用强化学习进行反应力场进行优化的学者,还有跟我一样还在半路出家的iOS、Java、C++等开发人员。而他们之中,主要为两类,一类是在读的求学者,还有一类是不满现状并且愿意改变自己的人。另一个角度,这也让我更加坚信自己的方向,因为时代在进步,而我跟那些还在学习新知识的人、想为生活拼搏的人走在一条路上,不再孤单。

第三,更加明确了自我定位。一直做一些重复或类似的事,会让人产生一个误区,就是自我感觉越来越好,而事实并非如此。原因很简单,不停做这些或重复、或类似的事情,你变得越来越熟练这件事的每一个流程和环节,而突然面对那些你未曾接触过的事物,就会变得相当棘手。跳不出自己的圈子,一味站在自己的角度和眼界去指点看到的人和事,只会让自己掉进温水煮青蛙的陷阱。知识亦然,在这段时间里,我每每看到一种更有效的论点,亦或迥异却又能实用的思考,都愈生对知识的敬畏之心。