從0自學成AI高手，她只用了乙個產假

王小新 問耕 發自 凹非寺

這是乙個勵志（但並非雞湯）的故事。

△nicole finnie一家

上面這位母親，名叫nicole finnie，現在是一位ai高手。前不久，她從全球數千人參與、獎金10萬美元的dsb（data science bowl）年度大賽中脫穎而出，贏得一枚銀牌。

這件事的勵志之處在於，nicole一年前還沒有接觸過機器學習和資料科學。

更勵志之處在於，她竟然是在休產假帶娃期間，從零開始，自學成才。

休產假、帶娃……你只有經歷過，才知道這意味著什麼。

確實佩服。

但，為什麼要在休產假的時候開始學機器學習？原因並不複雜。

效果怎麼樣？

「現在，剛一歲的她喜歡拿著我的手機玩個不停。」（高階高階。）

那麼nicole finnie是怎麼從0自學成才的呢？

且看下面這個——

首先，感謝吳恩達老師。

nicole finnie自學的起點，就是吳恩達的機器學習課程。她之所以自學吳恩達的課程，也是因為工作中帶的學生，也在coursera上跟隨吳恩達學習。

機器學習：

深度學習：

當然，只是從這裡入門，需要學習和練習的還有很多。比如nicole finnie在為女兒搭建物體識別ai時，參考了github上的tensorflow原始碼，並使用預訓練好的yolo v2模型構建了這個應用程式。

其次，感謝德國勞動法。

根據新華社的報道，「德國人認為，孩子出生頭３年最需要父母陪伴，應創造更多機會，讓初為人父母者與孩子在一起。」

所以，德國的帶薪產假大約是一年時間。

「感謝德國的勞動法，我有乙個較長的帶薪產假。我是乙個閒不住的人，所以當我的寶寶小睡時，每次可能只有20分鐘，我會花時間上網學習機器學習，雖然那時我也很睏。」nicole finnie說。

最後，感謝過去的自己。

雖然在機器學習這件事上是從零開始。

但nicole finnie並非沒有基礎。實際上，她本科畢業於台灣大學，隨後又考入德國斯圖加特大學獲得碩士學位。

求學期間，她一直研究計算機、軟體工程等領域。目前她已經供職於ibm八年多，現在是ibm德國研發中心的一名軟體工程師。

過去積累最大的幫助，就是能讓nicole finnie快速地把想法轉化為**。

直到兩個月前，nicole finnie才第一次從同事口中聽說kaggle。當時，這位組裡的首席資料科學家要在實驗室建立乙個新的機器學習專案，他建議一起上kaggle找下有關專案。

後來，她組隊參加了dsb大賽。

為什麼首次參賽就能獲得好成績？她總結了幾點。

首先，我們從kaggle論壇尋找有關資訊來產生一些可能想法，然後通過閱讀學術**進一步研究這些想法。當我覺得某個方法可能會可行時，我會花很多時間來研究並實現它。

當你有了一些思路，一定要結合不同研究**和網上資源來實現這個演算法，這點很可能讓你從眾多參賽者中脫穎而出。還有一點，你一定要選擇參加你感興趣的比賽。

因為這是乙個影象分割競賽，我嘗試了多種不同的cnn組合，也嘗試了不同輸出通道和不同後期處理方法的結合，並根據本地模型效果來選擇最佳模型。在第一階段的最後一周，我寫了乙個自動化程式來測試多種資料增強方法對模型訓練的影響。

在最後3天，我們的乙個遠端同事@cpmp加入了我們團隊，他是一位kaggle大師。他建議我們使用加權多數投票（weighted majority voting）來整合3個最優模型，這使得我們最終模型的魯棒性和泛化能力更強。

為了這次的大賽，她會早早地哄寶寶去**睡覺。孩子睡著後，nicole finnie才開始奮戰kaggle。「當然，我也喝了不少茶和咖啡來提神。講真，我的身體很疲憊，但是比賽的興奮勁讓我繼續工作。」

當然在nicole休產假期間，她丈夫也休了育兒假。他們一起學習、一起參賽、輪流工作，當乙個人奮戰kaggle時，另乙個人得去照看小孩。

至於以後還會不會繼續參加比賽，答案是肯定的。

但nicole finnie也坦言：「我們參加dsb比賽後，由於gpu雲計算的費用太高，所以可能得再一段時間才能參加下次影象比賽。」

有了孩子，會影響母親的職業選擇麼？會更讓人焦慮麼？

nicole finnie的回答是：沒有，我喜歡挑戰。

「孩子給我了更多動力。當你有新想法時，她能讓你意識到時間是擠出來的，要利用這寶貴時間多做些工作。我希望能成為我女兒的好榜樣，並讓她知道，你不需要在家庭和事業之間做出選擇。」

當被問及還缺什麼，她直言：來乙個保姆！

你看，乙個休產假帶娃的母親都能這麼勤奮的自學機器學習，想要入門的朋友別再虛度光陰，快行動起來吧~

這是來自nicole finnie的祝福：「母親節快樂！發展你的事業，生個可愛的小孩，你也可以成為乙個快樂且充實的母親！」

— 完 —

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