新手轉行到應用人工智能之前，需要掌握哪些技能？

1.統計學 要深入理解機器學習，必須要有紮實的統計學基礎知識，這涉及到幾個方面： 度量模型是否成功的各種方法(精確度、召回率、ROC曲線下面積等)。損失函數和評估指標的選擇是如何偏離模型的輸出的。 如何理解過擬合和欠擬合，以及偏差/方差折衷。 你對模型的結果有什麼樣的信心。 2.機器學習理論 在訓練神經網絡的時候，實際上發生了什麼?是什麼使得某些任務可行，而其他任務不可行?要弄清楚這些問題，最好的

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