一說到機器學(xué)習(xí)，我被問得最多的問題是：給那些開始學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的人的最好的建議是什么？

其實說句實話，我并不知道怎么回答這個問題。每一個學(xué)習(xí)者都是獨一無二的個體，有自己的學(xué)習(xí)需求和目的。我所能做的，就是分享一下當(dāng)初我開始學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的時候，對我很有用的方法。

我是如何開始接觸機器學(xué)習(xí)的

讓時間回到2017年，我看到了SethBling實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)來玩游戲的一個小演示。

Sethbling-Marl/O-Machine Learing for Video Games

這個小機器人有了自主學(xué)習(xí)的能力，甚至可以一次又一次地玩馬里奧游戲，當(dāng)時我就震驚了。在那之后，我看到了別的使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器人，被用于各種不同的游戲——

Ding Nicolas-A genetic algorithm learns how to fight!

從 Caryhk 傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)項目

carykh-Neural Networks and Unwanted Pregnancies in Evolv.io!

到星際機器學(xué)習(xí)項目——

Youtube Uploaded-AI SC2 FirstSteps

有些人還做了關(guān)于侃爺 Rap 的 LSTM 項目

Rabboie Barrat-Neural Network Generated Rap, V2

還有Dota2的Open AI

Dota 2 Dendi vs OpenAI(Bot)-1v1-T17

sentdex 制作的 GTA

sentdex-Stream, FPV, and more dada-Python plays GTA P.15