机器学习被吹上天了，有想报班的冲动，会不会被割韭菜啊？？？

坐标成都，费用 10000+，正在努力坚持中。。。。。

小公司机器学习解决不了什么问题。大公司招人看门派和出身。

读研。

大数据至少炒了 3 年了吧

会

浪潮已过，从今年开始，招聘要求变的非常高了。

@hewang987 大哥你觉得怎么样阿？能学到东西么？？ 1 万+好贵。。学生党伤不起

C 那么好的语言都不学，你还想学机器语言，学得会吗

我一直不明白这东西入门的话网上视频这么多为什么要报班…深入学习你应该去读研读博

读研后再考虑这个方向吧

会

吴恩达、李宏毅的课程还不够你入门的么…

我的建议是可以报个普通、便宜点的学点基础，网上的那种评价好点的，因为毕竟比自己看视频强、、、
但是不建议报上万块的了。。。一个是贵，另一个感觉现在这个太高级的东西根本教不了，而且时间也短，学不会。。。

之前有研究过这几家，给你参考下：
慕课： https://www.imooc.com/learn/813
实验楼： https://www.shiyanlou.com/louplus/ml
Julyide:http://www.julyidu.com/week/train3

自己看书然后读研去个好的研究组就可以了

机器学习包括深度学习没那么神，很多情况还是传统方法有效

非科班 别玩了 你玩不懂的

@miscnote 额。。。还要看门派。想知道普通培训机构教出来的人都去哪干活了

不要报，现在找工作要求很高的，会跑几个模型没有工程经验的人太多太多了

@snnn 压力好大......

@tanglangshan 感觉还会再热 30 年。。。

大数据的功能还没某宝的商品推荐有用。

多数公司都没那么大的数据，机器学习无米之炊；大公司要求的研究生起步，奔科学家去的，调参崽排不上号啦

没几个做 ml 或者 dl 的是报班的吧。。自己看自己读的能力还是要有的啊兄

教得比吴恩达更好吗？别人稍微提到点数学，都要微笑着告诉你：Don't worry about that...

不读研搞这行基本没出路呃，而且今年面试更难了，在读研究生已经决定不入坑了。

你在各种公众号看到的和你实际学习会见到的完全是两个样子。还是觉得 V2EX 以前一个人说的挺好的，CS229 或者西瓜书或者统计学习方法先随便翻翻看看，能看的下去的说明适合做这个

会被割韭菜

@qiuqiuer 哈？商品推荐不是基于大数据的？

@miscnote 没毛病

会的

你好，会的。

数学不行不要上，上了也是做调参运维，迟早被淘汰。

数学行的标准是，考研数学一起码要上高分吧

可以试试我司的课程 Udacity

大部分所也就是搬的吧，替你提而已，水平不。程班有必要嘛？

小公司根本不会招

最起码要有个硕士学历
不然大公司不会要的

这玩意吃数学的，最起码得是个硕士。LZ 现在才大三，有心上的话国内或者国外考研还来得及。

还是不要学什么机器学习，一般的公司招聘都要求研究生以上甚至博士，有毕业学习（ 211 起步），专业和论文相关方面的要求的，当然年薪五十万起也是真的。不信的话你可以去招聘网站比如猎聘，智联等搜索一下相关职位和要求。
至于 c/c++学点语法皮毛没什么卵用，确实也比较难学。建议学习 java 为什么呢，相对好学，需求量大，因为目前 java 是所有开发语言中任何时间段招聘人数最多的职位，可以往服务器端 java web,移动端 android,大数据方向转，都相对容易。其他语言也可以比如 python，php,ios 等等，找准一个方向即可。其他的我不想多说什么了。

就算是调参师，也至少是个硕士吧

49 年入国军。

先把数学学好吧。。。真正做这行的对数学要求很高。

@kangkang 哈哈，49 年入国军避免被 TG 清洗

费用这么高，学习了一种新的割韭菜姿势

Coursera 上吴恩达的 Machine Learning 课程 报名费 300 多块还是 400 多块 还可以申请助学金免费学……
准大四也是在大三上的时候开始学的

去年吹机器学习还情有可原，今年还吹，那真不是一般的不了解行情

报班的话，感觉 web 比 ml 靠谱

老实说，49 年入国军，不一定是一件坏事。。45 年入国军才是悲剧。

我觉得 还是要补充完基本的数学知识 再去学比较好

先把 fast.ai 过一遍了解一下

想太多了 我司相关岗位 非名校硕士连面试机会都不给…… 校招的时候竞争更大 网易当时门口一堆复浙的硕士……

感觉没卵用啊

报班有用的话就不要大学了
这个话可能有点过分了，但是也是现实情况，兴趣爱好可以，如果说为了就业，还是慎重些，且不说培训机构的水平如何，就业的时候用人单位对培训并没有那么看重，踏踏实实上大学最有用

@sdushn 有机会就考研咯

google 机器学习快速入门教程了解一下？

读研咯，在我看来，这是最好的方法了。

搞算法建议读研读博，我现在也在考虑重新读书_(:з」∠)_

明明有免费的高质量系统的课程啊。。。

大学的线性代数学好了吗？没学好建议别试水了。。。

没有学历建议不要提前考虑

网上资料一大堆，还是免费的，为啥还要报班？

@ihavecat 怪不得看的那么赏心乐目的，还有万分之一以上的成交率

听一个机器学习吹水群里说 没有 985/211 的学历 你面试机会都没有

看下王垠的文章压压惊?

以下文字摘自: http://www.yinwang.org/blog-cn/2016/02/12/self-driving-car

> 很多人听说“人工智能”（ AI ），或者“机器学习”（ machine learning ），“深度学习”（ deep learning ）这类很酷的名词，就想起科幻小说里的智能机器人，就以为科幻就要成为现实。等你真的进入“机器学习”这领域，才发现一堆堆莫名其妙，稀里糊涂的做法，最后其实不怎么管用。这些大口号，包括所谓“深度学习”，其实跟人的思维方式，几乎完全不搭边。所谓“机器学习”，不过是一些普通的统计方法，拟合一些函数参数。吹得神乎其神，倒让统计专业的人士笑话。

没学历简历都过不了
有学历还用去报班? 学校里没资源的?
综上,报班是智商税

找找特征，丢给模型，洗洗数据，循环起来。

大部分人还是玩工程的，这种人会像增删改查一样，快速饱和。

其实，今年我司校招算法岗都过剩了。。。还是把计算机基础先打好吧，数据结构、离散数学、操作系统。。。考个研究生再考虑机器学习吧。多少自称搞机器学习的，连个 Linux 环境都配不好==

机器学习以及深度学习目前还是停留在数学的层次，数学不够强，不要去碰，没用的，你就是研究生，也不意味着你数学够牛。而且目前已经有人说了，深度学习呈现出“巫术”的景象，模型难以重现成了普遍问题。我觉得这个大坑够业界填个 10 多年的

@leeolsen 谢谢了，真的感激

@luomu24 看到大家回复的，基本都是建议我考研。看来真的难度大

@wqzjk393 谢谢你~，知道了

@SirLostWhite 哦谢谢你了

@JCZ2MkKb5S8ZX9pq 谢谢你

@alta 谢谢，心里大概有个方向了。感激~

@sdushn 谢谢建议啦。

@tmplinshi 很感谢给出的资源！谢谢~

大三，C 学得不很好，然后去报 ML ？
先拿个硕士，熟练写个两三年代码再考虑好不好？有条件就拿个博士，然后就可以发挥了。
神经网络，以前我一个好朋友高中就在玩，配合计算机视觉，做机器人的。
人家从小学还是初中就开始写代码，拿过奥赛地区冠军的，你要有他这个水平的一半，那你可以去尝试一下。

建议努力考研 + 1

读研跟学术才是出路。

先看看智商够不够。如果数学碾压别人，那就去试试吧。

我想学，所以目前我还在学数学。

你好，韭菜

@qiuqiuer #21 那个就是 nlp 相关的推荐算法啊

学数学吧，你就会发现机器学习已经在你脚下了

事实证明韭菜只能被收割，不能被拯救。

如何能不被割，不报就行

@JohnChiu 对，就那个破玩意儿，那个老套的东西。

作为在 AI 公司呆过的
之前的公司 AI 成员的特征
1、高学历
2、大公司背景

所以觉得还是提高学历比较重要

机器学习和深度学习现在是真实被应用到很多商业场景中，并不再只是概念的鼓吹，也确实有很大的人才缺口。比如抖音的推荐算法、知乎的自然语言处理、美图秀秀的图像识别……背后都需要这些技术的支持。从 LinkedIn 每年的人才报告里你也能发现大数据、机器学习、深度学习、AI 方向的技术人才红利。

如果只靠本科学到的内容，肯定是不够的……自学也是很好的，不过新手来说比较容易走弯路，还没进门就放弃或者拖延了。

如果想毕业后抓住这波人才红利，希望快速高效地掌握应用，获得和大企业需求对口的实战经历，推荐下我司 Udacity 的机器学习工程师课程 ： http://cn.udacity.com/mlnd，是和 Kaggle、Amazon 联合制作的。Udacity 创始人是 Google X 创始人 Sebastian，这门课也是他亲自制作、讲课的招牌课程了。

选择系统课程和自学相比，最主要就是避免走弯路、节约时间成本，有专业的学习曲线、知识图谱、实战场景和数据集、助教辅导，可以让你学习相对高效很多。

Udacity 上还有深度学习、NLP、CV、AI 量化投资开发课程，都是偏应用和实战，就交给你自己去了解和判断啦。

同有这样的想法，看来还是去搞 web 吧

机器学习你如果想入个门 可以去学下，上面层主说的 Udacity 的课程，整体来看比较适合新手，比较偏实战，入个门还是不错的，有时候总是说师傅领进门，成长靠个人 后续还是要靠自己去不断的学习

我也是大三开始学的机器学习和深度学习，先是上的吴恩达的机器学习，后来又报了 Udacity 的机器学习课程，在上面做了几个项目，进入了这个行业。

其实报班会不会被割韭菜，取决于你会不会去学，如果你正儿八经学完了你报的课程，原理都搞清楚了，项目都认认真真的完成了，那肯定是划算的。网络上的资料不是太少，而是料太多，所以个人很难系统地学习一门课程。

现在针对 AI 的报名费确实不便宜，有兴趣的话，可以先从免费课程入手，比如 Coursera 上的课程。等你确定一个合适的方向，比如是做机器学习还是做深度学习，是做图像还是做自然语言处理，然后再去报班，做几个项目入个门比较好。

直接回答楼主的问题就是：会被割韭菜。

@UntieMa 三年都嫌多，计算机技术更迭太快了，哪怕你跑得赢技术更新到速度，你也跟不上风口的速度

说说我现在的情况，到 9 月份大三了。昨天在 coursera 刷完 deeplearning.ai 的五个课程，去年暑假也刷了吴恩达的 Machine Learning，看完李航的统计学习方法，现在正在看西瓜书，看论文。在学校的一个实验室搞机器学习，NLP 方向的，平时有空参加一下比赛，大概能拿个前十的名次吧。还在不断地学习中，如果决心想入坑，可以参考下我学习的内容，但不一定适合任何人。

其实就是数据统计

@DevRoss 谢谢你，NLP 方向感觉好有难度，比赛拿前十真的强啊。。我去看看你说的 coursera 上的深度学习的课

真是一代更比一代强。我的路线也和 DevRoss 类似，现在进来写 SQL，emmm

网上有很多免费的教程和视频，比如吴恩达老师的机器学习就很赞，资源也很丰富，是入门机器学习的经典教程。有了基本的概念后，自然会知道下一步该怎么走。

@gamecreating 我就是非科班的

@CastleBUPT 怎么说呢？今年是啥行情，可以具体一点吗？

看了楼上那么多回复，感觉我这出来工作几年的码农想转行做这个好难。正在自学数学，补基础，大学根本没在学习，而且大学专业也不是计算机相关。即使后面不好找工作，那就纯当做兴趣去学吧