sebastian Quora问答 |《Python机器学习》作者Sebastian Raschka：从Python的学习经验到计算生物学的最前沿( 三 )
艰难地学习Python:https://learnpythonthehardway.org/
7.生物学和机器学习前沿最激动人心的问题是什么？
在计算生物学领域，我们经常有大量的未标记数据(标记数据有时可能很棘手，这取决于具体的项目)。我觉得其中一个主要的问题其实是我们应该如何呈现数据，让它可以被机器学习算法(即特征表示)处理。现在看到了很多潜在的想法和方法；正好我刚刚回答了上面这个问题。
8.我喜欢你的书《Python机器学习》。你有没有计划再写一篇？
很高兴听到你喜欢我的Python机器学习。是的，我打算再写一本书！在我2015年的最后一本书之后，我在学术界度过了非常忙碌的一年。花了很多时间教书，写论文，参加会议，写新书之前需要休息一下:)
但是长话短说:我打算写一本关于模特评估的书。我收到很多关于这个题目的问题，往往只是在入门书籍中简单介绍。所以今年开始写一个关于机器学习中模型评估、模型选择和算法选择的博客(http://sebastianaschka . com/blog/2016/model-evaluation-selection-part 1 . html)。但我想在一本书(Machine Learning中的Model Evaluation and Selection:https://lean pub . com/meval)中对此进行更多的扩展——通过使用Python/scikit-learn/Tensorflow的说明性和实用性代码示例来增强这些概念。(另外，我很肯定有一天我会写一本关于深度学习的书。)
9.10天怎么学机器学习？
10天？嗯，绝对难。但是，我也认为10天是一个你需要对机器学习领域有一个很好的整体认识的时间框架，也许你可以开始把一些技术应用到你的问题上。
看了机器学习三个不同子领域(监督学习、非监督学习、强化学习)的介绍后。我可能会花时间去学习这些领域典型的简单(但有用)的算法(我可能想把强化学习放在后面的阶段)。比如回归分析用的简单线性回归和Ridge回归，分类用的logistic回归和k-近邻，聚类任务用的k-均值聚类和层次聚类。一旦你知道了每种算法的目标以及它们是如何解决具体问题的，你就可以很容易地在你的知识库中添加更多的算法和方法。但是除了算法之外，你还应该知道如何准备你的数据(特征选择、变换和压缩)，以及如何评估你的模型。也许，作为初学者，你可以在SciPy 2016上查看我们的scikit-learn机器学习教程。时长6小时左右，总结大部分基础知识，介绍scikit-learn库，可以用来实现和进一步学习。
教程地址:
https://www.youtube.com/watch? v = Ob1 Rey6iX-o & amp；feature=youtu.be
https://www.youtube.com/watch? v = cte8 fycpylk & amp；feature=youtu.be
10.人工智能会颠覆设计行业吗？
当然，我肯定是这么想的。人工智能或机器学习已经应用于许多与设计相关的领域。从提高画质到Stitch Fix的个人造型(https://www.stitchfix.com/)和自动驾驶汽车。将自动算法集成到设计中的另一个例子是美国宇航局在Tai 空号船上使用的“进化天线”。
文章图片
人工智能和机器学习可能不会完全取代设计师，但我认为它们会成为设计师工作流程中“机械”部分不可或缺的一部分。或者换句话说，我认为这是一种增强而不是完全替代。但我预计“设计”会随着时间的推移而变得越来越好，因为特定的人工智能驱动的过程会帮助缺乏人力或资源的公司或行业实现“好”的设计。
11.你如何确定机器学习对一个项目是否有用？
第一步是考虑项目的主要目的和实现目标所需的步骤。一旦我确定一个问题可以通过预测模型(分类器或回归)或聚类算法来处理，我会问自己这些数据是否适合这个任务。
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