Machine learning Roadmap 2021 介紹

現在最紅的AI，也就是以深度學習，資料驅動的模型來預測、評估得到結果

為了加強對於Machine learning的廣度與深度理解，在網路上看到一個Machine learning roadmap的圖，整理得滿不錯的

Roadmap:https://whimsical.com/machine-learning-roadmap-2021-MJ9c7zUafrUKFzheRJ8jwy

Roadmap提供所有想了解機器學習的人一個整理：

1. 機器學習問題
2. 機器學習的過程
3. 機器學習的工具
4. 機器學習的相關資源
5. 機器學習的模型派系(ex:監督,非監督…)
6. 機器學習的模型訓練、最佳化
7. 機器學習的IDE、常用的第三方套件
8. 機器學習使用的數學
9. 機器學習的相關應用、部屬

他其實已經很完整，廣度及深度都已經有了，剩下的是如何從整理好的關鍵字向下研究，提高深度

例如:github上的Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap，它提供了學習方面的整理，有序的讓你了解到Deep learning這方面的經典模型

如果從Road map了解後對某一部份更有興趣，可以學習並尋找更多資源，然後填上認為缺少的重要訊息

接下來我想從這個Roadmap上的關鍵字進行相關的整理，再次對機器學習/深度學習上做一個複習