非CS背景，如何快速上手机器学习？
这个问题赛车手作为一个过来人，可以说说自己的体会。 首先，赛车手其实是一个CS专业的往很多届生，于是乎，赛车手上学的时代AIML还不是今天这么火热，即便作为一个貌似专业人士，也并没有了解太多。然而，这两年火热的机器学习，如果不去进一步了解，就很难在一些工作领域去开展工作，所以赛车手遇到了和非CS专业的人士一样的问题，从哪里入门？ 作为CS专业，其实遇到问题的思路更多的是工程化模式，比如做数据分类，会先天性思考如何把数据的特点人工找出来去用编程的模式去快速实现分类，而机器学习的思路却并非如此，这里其实CS专业反倒会有劣势，机器学习的思路是让机器基于数据自己去发现彼此的规律，从而实现一个分类算法。那么话题回来，怎么快速入门呢？ 这里我推荐一个快速了解强化学习的工具，Amazon DeepRacer，他诞生于2018年，是一个全自动 的1/18 比例DeepRacer赛车，你可以通过基于云的 3D 赛车模拟器，利用强化学习的方式去训练自动驾驶比赛模型，并且通过这个模型驱动操作进行比赛，以寓教于乐的方式体验机器学习的魅力。 那么问题来了，这个东西入门门槛有多高呢？听起来无人驾驶非常的高大上，我是不是根本无法入门。这里不得不说，AWS对这个产品做了一个很好的封装，它通过非常简单的逻辑让你知道什么是强化学习的关键，也就是奖励函数。通过了解奖励函数，产品本身提供的sample基础上做一些微调，再加上一两个小时的训练，就可以轻松得到一个自己的模型，然后进一步去了解一些超参的配置等，整个过程，你可以循序渐进，无需任何背景知识，靠着鼠标就可以完成全部的操作，但是体验强化学习的精华。  