实话实说，目前大部分人上各种班来学习机器学习，学习大数据，归根到底还是希望能找到一个好的工作，拿到更高的薪水，当然还有一部分原因是自己对这一方面比较感兴趣，希望更深入的了解这个领域。 我个人觉得，第一个原因的因素更大。 首先，我们看看一个机器学习的系统长成什么样子 几乎所有的机器学习系统都是由上述系统图组成，不同的是监督型的系统训练数据可能需要人工干预而非监督型的系统不需要人工干预，简单来说就是给一批训练数据给这个机器学习模型进行学习，得到一个预测模型，然后用这个预测模型对新的未知数据进行预测。 现在网络上机器学习方面的文章，博客到处都是，市面上各种各样的书籍也到处都是，而且目前在线教育最火的领域也是这个，各种各样的机器学习的在线教育的班，学费还挺贵。 但是你发现没有，所有这些谈论的机器学习都是在谈论模型，什么《深入理解XXX模型》，《可能是最好的理解XXX的文章》，《机器学习并不难，XXXX模型详解》之类的文章和书遍地开花。各种介绍逻辑回归，深度学习，神经网络，SVM支持向量机，BP神经网络，卷积神经网络.....等等等等。 所以，我们在谈论机器学习的时候，实际上是在谈论机器学习的模型，也就是各种机器学习算法。而且大家都认为只要学会了模型和算法的理论，那就是机器学习的专家了。我相信大多数人都是这么认为的。 有个小朋友，是搞计算机的，叫小明，看了alphago虐李世石的视频，虽然他完全不懂围棋，但是他还是被震撼到了，决心要好好学习一下这个传说中的机器学习。于是到处在网上找教程，找博客文章，找书籍，好好的学了半年，终于觉得自己入门了。每个机器学习的模型算法都能说出个所以然来了。 不知道大家有多少在这个阶段？ 但小明还想更进一步，于是开始研究各种模型的代码和工具了，hadoop和spark那是标配了，又是各种找文章，各种找书，各种在线学习班，还好这些东西一大把一大把的，特别现在的在线学习班，要是没有大数据处理班，没有hadoop班，那就别开了。 一路下来，大半年又过去了，终于小明觉得自己学会了，理论也有了，大数据处理工具也会了，简直无敌了！ 又有多少人在这个阶段？并以为自己已经会机器学习了。到这个阶段，如果你学得好，那么你已经可以去开个学习班教别人机器学习了。但如果你以为这样就可以去找个公司做算法工程师了，那么告诉你，图样图森破，乃义五！ 小明因为有较强的理论知识，能推导所有公式，又会hadoop，spark，再加上自己的表达能力强，很容易的秒了几个面试官进了一个大公司，是在一个电商做搜索的算法工程师，月薪很高，终于可以一展拳脚了，老板交给他一个任务，用你那牛逼的知识把搜索的点击率给我提升一个百分点吧。 如果你是小明，如果你刚从某个机器学习的学习班下来，你怎么弄？你是不是傻了？ 机器学习不仅仅是模型 产生这个问题的原因就是所有人都以为机器学习的模型就是机器学习本身，以为对那些个算法理解了就是机器学习的大牛了，但实际上完全不是这样的。 模型是谁在玩呢？模型是科学家发明出来的， 是各个大公司的各个科学家，研究员发明出来的，这个发明出来是会出论文的，是他们用来虐我们的智商的，一般情况下，你发明不了模型吧（如果可以，可以不要往下看了，你可以走学术那条路）？你修改不了模型吧？ 所以说，学会了模型，只是刚刚刚刚入门，甚至还算不上入门吧 那各个公司的那么多算法工程师在干嘛呢？我们以一个搜索排序的算法工程师为例，他们在做甚呢？他们在 观察数据--- |
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