9个最佳资源学习Machine Learning（来自FAANG面试之旅）
Source: Dev.to
当我开始学习机器学习（ML）时，感觉被淹没了。这个领域像是一片浩瀚的海洋——充斥着数学、理论、框架和最佳实践。我记得曾经很难把抽象的算法与真实世界的应用联系起来。多年间，通过不断的尝试、错误和无数项目，我整理出了一套资源，彻底改变了我的理解。
无论你是初学者还是在为 FAANG 公司的机器学习系统设计面试做准备，这九个资源都帮助我提升了水平。这不仅仅是一个清单——它是一段关于每个资源如何在我的学习路径上产生实际影响的故事。
1. Andrew Ng 的机器学习课程
为什么有效 – 用直观的解释简化复杂的数学。
内容 – 覆盖监督学习/无监督学习、线性回归和神经网络等基础。
专业提示 – 配合 Python 或 Octave 的编码练习，以巩固概念。
立竿见影的收获 – 早期掌握基础 ML 算法能为后续高级主题建立信心。
2. 《动手学机器学习》（Aurélien Géron）
为什么有效 – 弥合概念与实际实现之间的鸿沟。
内容 – 探索经典算法和深度学习，配有 Python 代码示例。
真实应用 – 我的副项目——房价预测，就是从这里起步的。
经验教训 – 动手编码让机器学习变得具体；不要只阅读，要构建项目。
3. “Become a Machine Learning Engineer”（针对 FAANG 面试的课程）
为什么有效 – 针对面试中最常被问到的 ML 概念。
内容 – ML 流水线的系统设计、流行算法以及编码挑战。
额外收获 – 交互式文本课程，适合随时随地学习。
系统设计洞见 – 学会在延迟与准确性权衡之间构建可扩展的 ML 系统。
4. 使用 PyTorch 的深度学习（编码优先方法）
为什么有效 – 采用编码优先的方式使用 PyTorch，减少繁重的数学。
内容 – 涵盖图像识别、自然语言处理和表格数据。
社区 – 活跃的论坛，便于同伴指导和讨论。
专业提示 – 在 Google Colab 上使用免费 GPU 进行 notebook 实验。
5. Google 机器学习速成课程
为什么有效 – 将理论、代码和交互式可视化结合，无废话。
内容 – 包括数据流水线、训练、评估以及 TensorFlow 基础。
收获 – 了解 Google 的 ML 工具链和最佳实践，对生产环境的机器学习价值巨大。
6. ML 系统设计 YouTube 频道
为什么有效 – 用易于理解的视觉效果拆解系统设计概念。
内容 – 视频涵盖 ML 流水线、数据版本管理和模型监控。
使用案例 – 帮助我设计可扩展的推荐引擎架构。
视觉提示 – 在编码前先绘制解决方案图，能简化复杂度。
7. Kaggle（数据集与竞赛）
为什么有效 – 提供成千上万的数据集和竞赛，让你练习 ML 技能。
内容 – 社区共享的 kernel（notebook），展示多样化技术。
动力 – 竞争培养韧性，这是机器学习工程师的关键特质。
专业提示 – 先复现顶级方案，然后再进行创新。
8. ML 系统设计面试课程（如 Educative / DesignGurus.io）
为什么有效 – 提供高层设计问题的逐步演练。
内容 – 分布式训练、特征库、数据标注工作流。
面试洞见 – 帮助你预判可扩展性、延迟和成本之间的设计权衡。
9. Christopher Bishop 的《模式识别与机器学习》
为什么有效 – 提供机器学习的完整统计视角。
内容 – 包括图模型、贝叶斯网络和核方法。
适用时机 – 在掌握基础后使用；非常适合研究人员或高级工程师。
框架 – 将复杂问题分解为概率模型，以获得更清晰的直觉。
我的学习旅程（简要）
- 先通过 Andrew Ng 的课程 打好基础。
- 使用 Géron 的动手书 完成项目。
- 用 Become a Machine Learning Engineer 和 ML 系统设计面试课程 备战面试。
- 通过 ML 系统设计 YouTube 频道 提升系统设计能力。
- 在 Kaggle 上进行编码实验和练习。
- 采用 Google 速成课程 的最佳实践进行生产化。
- 当感觉舒适后，深入阅读 Bishop 的书 探索理论。
机器学习不仅仅是记忆算法；它是一门通过以下方式锤炼的工艺：
- 构建项目
- 理解系统权衡
- 持续迭代与学习
如果可以对过去的自己说一句话，那就是：保持好奇，拥抱失败，勤于实践。 你会惊讶于自己连接点的速度。
你离掌握机器学习已经很近了。把这些资源当作指南针，但要通过行动写下自己的故事。 🚀