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正在学机器学习，整个学习的过程就是一个痛苦的反省
今年开始学机器学习了，之前总是犹豫不决。说来有点戏剧性，之所以能够下定决心，还是因为听了Tiny叔的podcast，了解到tiny当初做搜索时前前后后的故事，总之受到了鼓励，也就决定开始吧。
现在公开课听了有一半了，笔记做了几十页，每天能利用的空余时间都花在了机器学习上面，这个过程并不轻松，时不时冒出来的数学推导，虽说并不算太难，但是也足够你花时间琢磨。所以真的是几乎每天都在反省，反省为什么读大学的时候，微分、概率、线性代数学的不够好，或者说没有真正的学进去，现在要花大量的时间去补，压力不言而喻。现在真真切切的认识到有些领域不学好数学真是没法编程的，或者说走的更远的....
年初的时候给自己定了一个计划，从ML的公开课、书籍、类库，有个学习的计划表，我现在想的是无论结果怎样，都要把这一计划搞完。但有些时候还是会不自信，搜一下招聘、逛一下论坛，从招聘需求的数量，对应聘者学历、算法、工作经验的要求等等，都能感觉到争取到一份ML的工作并不轻松。
后来想了想可能还是因为自己对这一领域太不熟悉了（未知产生恐惧），究竟真实的生产环境是什么样的？一个程序员是如何应用学习型算法工作的？这些现在都不知道，所以有时候心里犯怵也在所难免。
等把ML基础的东西学完之后，我准备试着学一下推荐系统，似乎这方面入手的坡度不是那么的陡峭，不知道论坛里有没有了解真实情况的哥们，能够指点一二就非常感谢了。
毕业快3年了，从运维到开发都有涉及，但是发现做的技术领域不是很喜欢，尤其是现在做的游戏服务器端的编程，真是很难找到认同感，想到30岁一晃就到了，也没几年了，能够做些选择和尝试的时候还是尽力去做吧，希望自己能把学习计划坚持下来。