如果您是软件工程专业、数据科学研究人员或一般的技术爱好者,那么您必须了解人工智能 (AI) 的领先子领域,即机器学习。
您还必须了解人工智能的许多迷人应用,从简单的模式检测和语音识别到智能集成虚拟助手。 机器学习工程师的努力使这些应用程序和更多应用程序成为可能。
本文介绍了这些工程师是谁,他们做什么,以及您需要哪些技能才能成为一名熟练的 ML 工程师。
机器学习工程师做什么的?
机器学习 (ML) 工程师将分析和解决问题的数学技能与软件编程技术相结合,以创建人工智能系统来解决现实世界的问题。 ML 工程师需要充当数据分析师,根据给定要求处理和转换数据,并在给定数据集上以模型的形式构建、训练、验证和测试 ML 算法。
这些工程师可能正在与技术部门的公司合作,独立地作为程序员或作为前沿 ML 问题的研究员。 无论哪种方式,都需要满足许多技能要求才能获得 ML 工程师的资格。 这些技能已在下文详细讨论。
5 个必备的机器学习技能
1. 概率与统计分析
ML 的先决条件之一包括对包括概率和统计在内的主题的中间理解。 这是必要的,因为 ML 算法和模型基于这些数学原理,没有它们就无法构建。
在处理输入、输出和现实世界的不确定性时,概率尤其重要。 ML 中使用的一些概率原则包括条件概率、贝叶斯规则、可能性和独立性。 统计数据为我们提供了构建 ML 模型所需的度量,包括均值、中值、方差、分布(均匀、正态、二项式、泊松)以及包括假设检验在内的分析方法。
2. 编程基础
ML 的另一个先决条件是对编程有基本的了解。 这包括对数据结构(包括堆栈、队列、多维数组、树、图等)和算法(包括搜索、排序、优化、动态规划等)的公平理解。
选择你的语言
在 编程语言,ML 最好学习的是 Python,其次是 Java。 这是因为 Python 在可用代码、框架和社区帮助方面拥有最大的在线支持。
了解您的 IDE
下一步是熟悉集成开发环境 (IDE)。 由于我们正在处理大量数据,因此您的 IDE 不能是简单的命令行界面 (CLI),而是像 Visual Studio Code 或 Jupyter笔记本. 与 Python 一样,Jupyter 拥有最强大的在线支持,许多 ML 教师也将其用于教育目的。
了解图书馆
库是在使用前需要导入到程序中的资源的集合。 有许多 ML 库,例如 TensorFlow、Keras、PyTorch、Pandas、Matplotlib、Numpy 等。对于 ML 工程师来说,对 ML 和数据处理库有很好的理解以使编程更容易和更具交互性非常重要。
3. 数据建模与评估
ML 的基本部分之一是估计给定数据集的底层结构的过程,以便找到有用的模式,即相关性、聚类、特征向量。 我们还需要预测数据实例的属性,包括回归、分类和异常检测。 ML 工程师需要能够使用准确度指标和策略评估给定模型。
4. 应用机器学习算法
ML 的另一个重要部分是能够应用 ML 算法。 值得注意的是,构建自己的模型并不常见,因为许多 ML 模型和实现已经在 Keras 和 scikit-learn 等库中可用。 但是,以最有效的方式并根据数据集应用这些模型通常需要技能和对 ML 模型的良好理解。
ML 工程师还需要了解不同方法的相对优缺点以及可能出现的问题,例如过拟合、欠拟合、偏差和方差问题。
5. 构建神经网络
神经网络 (NN) 是 ML 的一个子领域的一部分,称为 深度学习 当涉及到基本的 ML 技能时,这是一个更广泛的要求。 但是,在 ML 的更实际应用中,我们确实需要对 NN 有一些了解,以便为我们的 AI 系统创建更强大的模型。
NN 利用层和神经元来创建强大的 ML 模型。 ML 工程师应该能够构建、训练、验证和测试 NN。
结论
你现在应该对谁有一个很好的了解 机器学习 工程师是,他们做什么,以及您开始旅程所需的技能。 您需要精通概率、统计分析、编程、数据建模、算法应用程序,以及 构建神经网络 构建强大的 AI 和 ML 解决方案。
如果文章有帮助,请在评论中告诉我们,以及您认为成为精通 ML 工程师最重要的技能是什么。
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