高手问答自动驾驶汽车、自然语言识别、内容推荐引擎的实现都离不开机器学习算法。在大模型、大计算、大数据的背景下，机器学习/深度学习系统将逐渐成为人工智能时代的“操作系统”。作为普通程序员，我们该如何快速掌握机器学习的主要概念、思路、算法、模型呢？
OSCHINA 本期高手问答 (2 月 15日 - 2 月 21 日) 我们请来了畅销书《遗传算法与机器学习编程》的译者梁启凡老师和大家一起探讨有关“普通程序员怎样快速入门机器学习”的话题。
可讨论的问题包括但不限于：
- 程序员入门机器学习，应该从编码实例入手，还是从理论学习入手？
- 机器学习主要涉及哪些方面的数学知识，普通程序员能掌握吗？
- 算法模型里的数学问题，需不需要理解背后的原理？
- 数学公式要学会自己推导吗？
- 有哪些适合一般程序员的入门的图书和资源？
有其他相关问题，也欢迎大家积极提问！
嘉宾介绍
梁启凡，《遗传算法与机器学习编程》译者，摩托罗拉解决方案（Motorola Solutions）首席科学家。从事深度学习相关工作7年，涉及算法开发与部署、高性能计算基础设施搭建等方向。
为鼓励踊跃提问，我们会在问答结束后从提问者中抽取5名幸运会员赠予机器学习相关书籍。
天猫有售：https://detail.tmall.com/item.htm?id=697149470819
OSChina 高手问答一贯的风格，不欢迎任何与主题无关的讨论和喷子。
下面欢迎大家向梁启凡老师积极提问，直接回帖提问即可。
高手问答第 297 期 —— 普通程序员怎样快速入门机器学习？
@iman123 @赤脚小子 @屮殖 @osc_07670224 @pyboy58
恭喜以上5位网友分别获得机器学习相关书籍一本（不一定是图片所示那本）。
请于3月6日12：00前登陆账号， 私信@yaosaya
告知快递信息（格式：姓名+电话+地址），逾期视为自动放弃哦~
@BH4CYI 你好，目前机器学习、神经网络、深度学习、强化学习等都很热门，这些算法之间由什么关联，最近的chatgpt用到了那些算法或模型；另外我之前也自己写过简单的遗传算法，个人感觉有点像随机+模拟生物进化的算法，类似的还有模拟退火算法、蚁群算法、人工蜂群算法这些，是不是多多少少都带有一点点随机因素在里面，对于相同的输入，外部条件，每次的结果是不是都不一样呢？
@BH4CYI 你好，我觉得通过一个实际的例子更方便你跟我这种外行解释。如果我的最终目的是做出一个能通过分析一段长度10秒的mp3格式的音频，识别一个人说话时候的情绪。那我手头有大量影视剧的资料。
请问接下来的流程中，机器学习可以做什么帮助我达成我的目的？
我不是专业的随便举例子我要做什么
1拆分所有音频资料为10s一个的文件
2为每个文件打标签，比如愤怒，深情，用于机器学习？
3机器学习然后生成一个程序？
4输入没有打标签的音频给这次程序，会输出情绪标签及匹配度，比如愤怒（85%），深情（40%）
@BH4CYI 一个业务向编程的程序员，会springboot这种，想学习机器学习，体验他的效果。请问该如何入门呢？
@BH4CYI 在老早以前就从科技新闻上看到了遗传算法，当时惊为天人。但是后来进入深度学习领域，了解到遗传算法的问题是效率太低，不知道这些年有什么改进之处。
同时，我也想大佬能对遗传算法和神经网络算法进行一定的比较。
@BH4CYI 作为普通读者应该怎样去学习掌握呢？谢谢
@BH4CYI 您好，能不能介绍一下，在这个领域达成从入门到形成生产力（也就是能参与到实际项目中工作），比较现实的路径是怎样的？谢谢
@BH4CYI老师，人工智能对于管理层人员的帮助有多少md
@BH4CYI 您好，通常程序猿按照文档和范例写脚本是没问题的，如果只能把流程串下来，会基本的调参，能达到几成的效果？机器学习的老鸟比新手强在哪些方面，在机器学习领域，除了理论知识，还需要在哪些方面精进呢？期待回答，DE BI3QXJ，VY73！