非CS背景，如何快速上手机器学习？
开篇先说些最近被问得比较多的问题。  首先，对于非CS背景且零基础的人来说，上手机器学习有必要吗？ 毫无疑问，有。  机器学习的确是最典型的科幻照进现实的真实写照，哪怕功利性地从就业和择业角度考虑，必要性也极大。  不管是在金融、互联网、医学还是自动化领域，机器学习的应用都算是比较广泛的，而且在近些年，机器学习的势头也越来越猛，从就业维度就可见一斑，应届生的起薪比早些年高了不少，而且就业的口子也越来越宽。 究其原因，其实还是需求的大量增加。  从个性化推荐，到预测需求指标，满足客户需求，再到网络欺诈、客服语音智能化、音视频内容审核、图像需求分析、机器翻译和文本转语音，都是机器学习的使用场景。  事实上，当我们谈及机器学习的时候，所谈及的大多数都是利用尚未开发的数据和提高性能，以及降低成本。在这之中，机器学习所能够做到的远超人工。  最广泛的例子就是猜你喜欢，更精准的推送，就是机器学习的产物，另一方面，对于常规的企业而言，为推荐引擎开发自己的机器学习模型，需求也是极大的。  另外，预测需求指标同样是很大的类目，记录和研究消费或是其他领域的诉求特征，为商业决策提供先行条件，诉求同样明显。常规的记录和人工的研究对于消费、健康、互联网这类领域而言稍显「迟钝」，而机器学习，则是它的另一个解，在早些年需要长时间的计算和预测，而如今一个需求预测函数就可以解决这类问题。  在防止网络欺诈层面，机器学习也有很广泛的应用。  在过去，国内的反欺诈金融服务主要是用黑白名单来解决的，最粗浅的例子就是征信。多次逾期还款会上征信，或者是长期在电商平台退货退款，也会上「黑名单」。  但是，黑白名单最大的问题在于速度和精度。对于没有「前科」的人而言，黑白名单几乎是没有任何用处的；由此，另一种有监督学习便应时而生。  有监督学习顾名思义是通过已被标注的数据来训练模型，在学习后预测被标注的数据。但是，问题在于，这样的每个模型，都需要大量训练，有时候会需要很长一段时间，也非常耗费人力物力。  在反欺诈金融服务中，长程的训练完全无法跑赢欺诈分子，甚至有时候刚出现结果，犯罪分子已经「捞一票走人」了，更难追踪，也更难取得相应的效果。 由此，无监督机器学习也逐渐登上舞台。这样的学习和分析，能够更加轻松地发现伪装过的异常用户，之后进行追踪便顺理成章。  第四是客服语音智能化、文本转语音和音视频审核，这三者其实触类旁通，终归是让机器更像是「人」，也由此降低成本，降低错误概率，从而趋于稳定，也是机器学习的目标和愿景。如果再有像是Amazon SageMaker这类平台的加持，这些学习和时间，显然会事半功倍。  当然，机器学习并不仅仅能够用于这类领域，在生物、游戏、新闻、刑侦等等等等领域都有所应用。或者我们可以说，机器学习，会是一个极大的风口。  那么，下一个问题就是，对于几乎没有基础的人而言，上手机器学习真的会很困难吗？  如果是在数年前，我想，我的答案一定是劝退向的。  如果没有统计学、概率论、线代这类的基础背景，那么学习的困难程度一定是地狱级的，在学习之前，先要从机器学习的底层逻辑开始，之后是各种编程方面的基础知识，如果这些都没有，上手机器学习无异于天方夜谭。  但亚马逊云科技所推出的Amazon SageMaker 机器学习平台相较于原先的平台，它的整合性更高，也更能够帮助小白学习并且运用。 除此之外，Amazon SageMaker Jumpstart 拥有一整套预设的构建解决方案，哪怕是对于小白，也足够友好。 将流程可视化，对绝大多数可能的情况都做出了详细且完备的教程，如此，便能够让更多基础比较薄弱的人群，在学习中逐渐摸索，从而更快地弥补技能和技术方面的不足，并在这个过程中逐渐沉淀，也逐渐创新，从而产生更多可能性，给自己的学习和后续的应用创造更多的解。  比方说在构建深度学习模型方面，常规的方式一般都是定义架构，根据所执行的任务来进行特定类型的体系结构，之后编译模型、拟合模型并做评估和预测，最后进行部署，对于小白而言或许会有些困难，但是在Amazon SageMaker 机器学习平台，这些步骤都被相应地简化了，在低门槛中学习，并融会贯通，才是小白学习最好的方法。  其实，相较于把Andrew Ng或是其他的学习视频反复通读，私以为最好的方法还是上手亲自去实践+读书，把看得懂的算法都付诸实践，对于看不懂的部分，查阅+实践也能学到一部分内容，在学习上应该不会存在过高的难度。  而且在亚马逊云科技的官网中，有关机器学习的部分，也最新发布了SageMaker Canvas，用全新的图形化算法降低学习的门槛，更大程度上保证更多人能有效学习，而它更厉害的地方就在于用最直观的可视化来代替繁琐复杂的代码，利用SageMaker Canvas可以自动组合数据创建模型，选择更好的模型来进行单个和批量的预测，在实际的测试中也发现它对于数据小白的友好。  拿电商经理为例，如果预测产品暗示发货，则完全可以用数据历史进行模型推演。 在简单上传CSV文件并链接数据源头后，就可以通过可视化生成列识别更好的数据模型，而大概只需要一个半小时，繁琐的模型就自动生成完毕，不仅可以预测正确值95.8%的时间，甚至还高于估计的准确性。 而就在11月30日，亚马逊云科技re：Invent全球大会也如期举行，也更新了超多有关亚马逊云科技数据集成和应用集成的升级专辑，感兴趣的同学们也不妨去关注一下本次亚马逊云科技re：Invent全球大会—— 回到问题本身，其实亚马逊云科技在目前已经属于一个比较成熟的平台了。从Alex Smola、李沐等人才加入，到如今亚马逊云科技的成熟，它所投身的实际场景也会相较于其他平台更加广泛，事实上，我们可以认为，亚马逊云科技实际上在打开解决问题全新的方式，用更未来的方式去解决当下存在的问题。