本文作者是工程师 Daniel Bourke ，在本文中他分享了自己是如何通过 9 个月的自学，最终找到一份机器学习工作的经验，以下是他的全文。
我在卧室里学习和工作
我离开了 Apple，开启了一个 Web 项目，但失败了。我的心不在这上面。
我想学机器学习，它让我兴奋。我本来打算把这一切都学好的。我不需要制定所有的规则，机器会为我学习。但我没有工作。
但兴奋是没有用的。
我开始在周末开 Uber 来支付学习费用。
我喜欢结识新朋友，但我不喜欢一直开车。交通，停车，启动，燃料，我有足够的燃料吗？我想我有足够的燃料，我要忍受车上的空气，空调，注意换档，不应该走这个方向，应该走那个方向。这所有的一切都让我感到难受。
我一周花费五天来学习机器学习，一整天都学习。这很难，现在看来仍然很难。
周末 Uber，工作日机器学习，那是我的日常生活。我必须学习。我必须学会这些，我不能一直开车，虽然我还不知道我的目标是什么，但我知道肯定不是开车。我还记得在一个星期六晚上，我赚了 280 美元，但是罚款 290 美元，一晚上损失了 10 美元。
在我获得人工智能硕士学位 9 个月后，我找到了一份工作。这是我做过的最好的工作。
我每天是怎么学习的？
像这样。
1. 减少搜索空间
机器学习很广泛，有代码，有数学，有概率论，有统计，有数据，有算法，学习资源也不短缺，但有太多的选择和没有选择是一样的。
如果你是真的想认真学习，就给自己安排一个课程。与其花几个星期的时间询问你是否应该学习 python 或者 r，不如先上 Coursera 或者 edX 课程，从数学或者代码开始，花一周的时间制定一个粗略的计划，然后按照计划进行。
对我来说，这是我自己的人工智能硕士学位。我决定先学习代码，然后用 Python 语言。我到处寻找不同的课程和书籍，把最感兴趣的课程和书籍收集起来。我的方法对每个人来说是最好的吗？可能不会。但它对我来说是最好的。
一旦我确定了要学的课程，我就有了一条可以走的路，不再浪费时间去决定什么是最好的路。我可以站起来，坐下来学习我需要（想要）学习的东西。
我对学习内容的控制也不严格。如果有什么引起了我的兴趣，我就跟着它走，在研究这些感兴趣内容的过程中我学到了我需要的东西。
如果你是在网上学习而不是在大学学习，你应该规划好自己的路。
2. 改变你的环境
你祖父的第一个橘子农场失败了。
土壤很好，种子就在里面，所有的设备也和别人一样。
那为什么会这样？
天气太冷了。橘子需要温暖的气候才能生长，你的祖父有种桔子的本领，但它们在寒冷的气候下生长的可能性不大。
当他搬到一个温暖的城市，他开始了另一个橘子农场。
12 个月后，你的祖父在镇上提供最好的橙汁。
学习就像种桔子。
你可以有一台笔记本电脑，为它连上互联网，拥有最好的书，但仍然没有动力去学习。
为什么？
因为你的环境不合适。
你的房间里满是干扰。
你试着和朋友一起学习，但他们没有你那么专注。
WhatsApp 每 7 分钟打开一次。
在这种情况下你能做什么？
我清理了我的房间，把它变成了学习的天堂。我把我的电话放在另一个房间的抽屉里，关掉了所有的通知。
我告诉我的朋友，下午 4 点前我的电话不会开机，他说没事。
朋友是伟大的，但学习时间是学习时间。你能离开你的手机一整天吗？试试一个小时。任何你看不见的抽屉都能用，「请勿打扰」应该变为默认设置。
改变你的环境，让知识流淌。
3. 设置好系统，这样你总能赢
Problem 13 把我难住了，我被卡住了。
我昨天想解决它，但做不到。
现在是学习的时候了，我知道你昨天很努力，但什么成果也没有。
我推迟了，我知道我应该在学习，但我推迟了。
这是一个循环。
啊啊啊，我以前遇到过这个循环，我知道它，但它仍然存在。
那堆书在盯着我看，Problem 13。我设置了一个计时器，25 分钟，我知道我可能解决不了这个问题，但我可以坐 25 分钟，然后再试试。
4 分钟后，我就燃烧起来了，我继续研究，24 分钟后，我不想停下来。
计时器响了，我又设置了一个，然后又一个。经过 3 个循环，我解决了这个问题。我告诉自己，我是世界上最好的工程师。这是个谎言，但没关系。即使是一个微小的进步也是一个里程碑。
你不能总是控制自己在学习上是否取得进步，但你可以控制花在某件事情上的时间。
你可以控制每天 4 次 25 分钟的尝试，你无法控制每天完成多少任务。
4. 有时什么也不做
我得出结论，学习是终极技能，如果我能学会更好地学习，我就能做好任何事。我可以学习机器学习，我可以成为一个更好的程序员，我可以拥有更好的写作技能。我想，我必须提高我的学习水平。
我上了「Coursera Learning How to Learn course」这门课，课程中的一个主要议题是集中思考与分散思考。
集中思考发生在你做一件事的时候。
当你什么都不想的时候，分散思考就发生了。
最好的学习发生在这两者的交叉点上。这就是为什么你在洗澡时会有一些最好的想法，因为那个时候没有别的事情发生。
当你进行分散思考的时候，你的大脑会腾出空间，把你在集中思考时吸收的所有东西联系在一起。
关键是，要使它正常工作，你需要同时满足这两者。
如果你已经设置好了系统，你可以做四个 25 分钟的集中工作，然后去散步，小睡一会儿，坐下来想想你学到了什么。
一旦你开始经常不做任何事情，你会发现很多东西都是有价值的，因为此时你的大脑是放空的。一个房间是四面环绕的空间，一个轮胎里除了空气什么都没有，一艘船因为空旷的空间而漂浮。
你的学习可能会因为适当的放松学到更多。
5. 拥抱学习这个混蛋
学习真差劲。
你学会了一件事，第二天就忘了。
然后学会了另一件事，又忘记了。
你整个周末都在学习，但周一去上班的时候没人会知道。
有人问我，你是如何深深地记住书本上的东西的？我说我不记得。如果幸运的话，我记得我读过的一本书的 1%。当这 1% 与其他知识的 1% 交叉时，魔法就发生了。它让我觉得自己像一个专业的知识点连接器。
学习了一年之后，你会意识到还有多少东西需要学习。
什么时候结束？
不，对你来说现在永远是第一天。
拥抱学习这个混蛋吧。
6. 三年原则
前几天我在公园。
有一个小男孩在到处乱跑。上滑梯，下滑梯，上树，下树，上山，下山。
他笑了又跳，然后又笑了。
他妈妈过来接他。
「来吧，Charlie，我们得走了。」
当她把他带走时，他不停地笑着，挥舞着他的蓝色塑料铲。
是什么让他着迷？
他在玩耍，他玩得很开心，对他来说整个世界都是新的。在我们的文化中，工作和娱乐之间有严格的界限，学习被视为工作。
你应该学习以获得更多的工作。你应该工作赚钱，钱可以让你有闲暇时间。一旦你有了闲暇时间，那么你才能像 Charlie 一样，欢笑着跑来跑去。
如果你头脑中认为学习就是工作，那将是地狱，因为总有更多的东西要学。
但是假设你改变想法，把学习看成是经历一个主题然后再到下一个主题的过程。它可以连接不同的东西，比如游戏。
你会开始有同样的感觉，就像是 Charlie 从滑梯上滑下来一样。
你学会了一件事，你用它去学别的东西，你被卡住了，然后你克服了它，你学会了另一件事，你用它来跳舞。
我了解了如果你有像表、列或 data frame 这样的结构化数据，那么像 CatBoost, XGBoost 和 LightGBM 这样的集成算法工作得最好。对于图像、视频、自然语言和音频等非结构化数据，深度学习和传输学习应该是你的首选模式。
我把这些知识点连起来了。我告诉自己我是一个专业的知识点连接器，从一个知识点跳到另一个点。
这样做，你将以比开始更多的精力完成一个学习课程。
这是 3 年原则：把一切都看成是游戏。
现在就够了。
我该睡觉了。
这是对我的奖励。
7. 睡眠
睡眠不好意味着学习不好。
你可能睡得还不够。
但我不是。最好的开 Uber 赚钱的时间是星期五和星期六晚上，因为人们会出去吃饭，参加聚会，参加夜店。但我没有，我在开车，我会一直开到凌晨两三点，然后回家睡觉，直到太阳在早上七八点把我叫醒。这两天我就像火车一样不停地工作。星期一到了，我会有另外的作息。在星期二的时候我就好多了，到星期三我又回到了原来的作息，然后这个循环将在周五重复。
这种不正常的睡眠安排是不可接受的。我的目标是更好地学习，睡眠可以净化大脑，让大脑中的新连接发生。我在晚上 10 点、11 点停止开车，回到家里，花了 7-9 个小时。少花钱，多学习。
不要为了更多的学习时间而牺牲睡眠，做相反的事情。
机器学习很广泛。
你需要提醒自己，要学好它，学好任何东西。
减少搜索空间
改变你的环境
拥抱学习这个混蛋
有时什么也不做
把学习当作游戏
足够的睡眠以更好地获得知识
晚安。
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Via：https://towardsdatascience.com/6-techniques-which-help-me-study-machine-learning-five-days-per-week-fb3e889fad80
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