引言

機器學習曾是博士和財大氣粗的機構才能使用的技術。但今時今日，太多的工具可以讓任何人開始學習機器學習。所以別找借口了！

本文將總結近幾年來機器學習四大基石是如何民主化的。

如果你希望了解我最新的AI內容，請在YouTube上訂閱我的頻道：https://goo.gl/qzhYkG

機器學習的四大基石是數據、算力、算法、教學。

數據

GitHub上有一個公開數據集的列表：awesomedata/awesome-public-datasets，其中收錄了五百多個公開數據集。另外Kaggle上也有大量整理過的數據集。當然，你也可以用scrapy從網上抓取數據。今時今日，每個人都可以獲得高質量的數據集。

當然，技術巨頭們有自己的未公開數據集，但OpenMined這樣的分布式創業公司正致力于創建允許數據科學家在那些數據上訓練自己的模型的服務。

算力

有GPU嗎？機器學習，特別是深度學習，需要大量昂貴的運算。神經網絡需要GPU所擅長的大規模并行運算。

很不幸，GPU很貴。好在Google的CoLab和Kaggle的Kernel這樣的工具提供了免費的（Tesla K80）GPU。

算法

算法已經是日常用品。很幸運，機器學習領域的文化是開放源代碼和分享結果。不管是在NIPS還是在ICLR，研究人員大多非常樂意分享他們的結果。

如果你希望追蹤最新的研究進展，強烈推薦Arxiv Sanity Preserver，你可以在上面瀏覽最新的論文。當然，機器學習在Reddit上也有專區r/MachineLearning。你可以使用現成的代碼，也可以使用免費的Tensorflow庫創建自己的模型。

教學

能力越強，責任越大。有了代碼、數據、算力，你需要學習如何使用它們！

除了我自己的YouTube頻道c/sirajraval，網上有很多免費的教學資源，可以幫助你學習如何使用機器學習工具。我制作了一份為期3個月的課程計劃，可以幫助新手入門：https://www.youtube.com/watch?v=Cr6VqTRO1v0

勇往直前

你現在是不是很激動？這是一個美好的時代！有太多變革正在發生！機器學習可以幫助我們以前所未有的方式理解世界，可以幫助我們以前所未有的效率創造和發現新事物。你獲得了力量，明智地使用它吧。