Borgen 对机器学习的兴趣始于 2014 年。跟很多人一样，他最初是看到 Hacker News 的帖子，单纯觉得教计算机学东西很酷。那时候他还只是个业余的编码爱好者，连程序员都谈不上。
于是，Borgen 开始了他的机器学习之路。首先，到 Uadcity 看监督学习的视频，然后阅读所有能找到的、跟机器学习有关的读物。
Borgen 总结说，“这给了我一点概念上的理解，不过没有实践技巧。”
同时，他也十分坦承，Udacity 的 MOOC 他并没有上完——只要是 MOOC，他几乎都没有坚持上完过。这一点，无论怎么说，至少让篇文章的置信度倍增。
2015 年初，Borgen 为了成为正式的开发人员，参加了 Founders and Coders（FAC）在伦敦的训练营。在 FAC，他和同学一起，每周二晚上会看 Coursera 上机器学习课程的视频。
不用说，大名鼎鼎的吴恩达的机器学习课。Borgen 表示课很赞，学了很多，然而他个人觉得这门课不适合新手。至少他自己，就需要反复看视频才能掌握里面讲的概念——当然，这是 Borgen 的个人感受。不过，Borgen 在 FAC 学的同学也一个个掉队，最终他自己也挂掉了。
Borgen 总结说，他当时应该学一门用机器学习库编代码的课，而不是从零开始建算法，至少应该用他已经知道的编程语言写算法。
一句话，“对新手来说，一边学语言一遍写机器学习算法代码难度是很高的”。这句话有一定的参考价值。
Borgen 的建议是，可以选择 Udacity 的《机器学习入门》（Intro to Machine Learning），更容易入门，上来就能实践，在提升经验值的过程中，学习的趣味性也会增多。
【经验】从简单的实践学起，之后再学困难的、偏理论的东西。
Borgen 在 FAC 做的最后一件事情，就是“一周学会机器学习”。他的目标是，一周以后能够实用机器学习解决实际问题，而他也成功做到了这一点。
具体的经验 Borgen 写在了另一篇文章里。有兴趣进一步了解，可以访问：https://medium.com/learning-new-stuff/machine-learning-in-a-week-a0da25d59850#.elu1hfaak
简单说，在一周的时间里，Borgen 做了以下几件事情：
学会了 Scikit Learn
在真实世界数据库跑了一次机器学习
从零（用 Python ）写了一个线性回归算法
做了一点儿 NLP
【经验】腾出一周时间来全身心地沉浸到机器学习里面去，效果惊人。
成功在一周的时间里拿下机器学习给了 Borgen 自信。因此，在他结束 FAC 回到挪威时，他计划进行第二次挑战——一周内学会神经网络。
然而，事实是残酷的。离开 FAC 那种 沉浸式学习环境后，要一天写 10 小时的代码可不容易。
【教训】找一个合适的环境做这种事情。
不过，Borgen 到底还是学上了神经网络。去年 7 月份的时候，他写完了一个网络的代码。虽然很粗糙，但完成比完美重要，对吧？
下半年，Borgen 换了一份新工作，这在某种程度上影响了他的机器学习学习进展。这一阶段他主要做的是实现神经网络，他把大学时学的线性代数重新看了一遍。年底时，Borgen 写了篇总结：
《学习如何编写神经网络代码》
也是在这篇文章里，Borgen 记录了他从零开始写代码的过程。这篇文章在 Medium 上点赞的数量接近 600。
2015 年圣诞节，Borgen 参加了 Kaggle 竞赛。当然，实践的效果是显著的，他得到了通过算法和数据实际迭代实验的经验，也学会了在做机器学习项目时要相信自己的逻辑，“如果调参或特征工程从逻辑上看有用，那么一般都会有用”。
2016 年初，Borgen 想将他在去年年底获得的动力持续到工作中，便询问经理是否能在上班时学新的东西——经理答应了。虽然 Borgen 在文中没有多写，实际上，从这个经历中也能学到东西：
勇于提出需求，它们才有机会得到满足——当然，你的需求需要合理。
于是，Borgen 就在上班时也能学机器学习啦（拿钱做想做的事情！）。在 2016 年积累了相关经验以后，Borgen 的第一站是 Uadcity 的深度学习课程。然而，事实证明，对于现在的他来说，Udacity 的这门课已经太浅。不过，课后的 Ipython Notebook 作业却太难。Debug 浇灭了他的大部分兴趣。又一次地，一门 MOOC 被他放弃。
但随后，Borgen 发现了斯坦福的 CS224D，这门课让他获益匪浅。Borgen 总结斯坦福 CS224D 的好处是：
尽管难，但做题从来没有 debug；
课程提供答案，便于加深理解。
尽管 Borgen 仍然没有把这门课上完，但他推荐有兴趣的人去学。
另外，Borgen 在学这门课的过程中，为了完成题目，请了一位家教，时薪 40 美元，这位家教帮他发现了很多问题。因此，他得到了这么一条经验。
【经验】花 50 美元/时的金额聘请机器学习家教，绝对值得。（如果你有机器学习经验，你可以获得时薪 50 美元的打工机会。）
Borgen 在工作中实践机器学习，他搭建了一个系统，节省了公司销售部门同事的很多时间。相关代码：https://github.com/xeneta/LeadQualifier
以上就是 Borgen 在实际工作中一年掌握机器学习的历程。不管带不带感，至少十分真实。Borgen 在文章末尾写道：“如果我做得到，你也做得到。”
尤其是工作中的程序员，你不想试试吗？
文章转自新智元公众号，原文链接
