机器学习一直是 2021 年的热门词汇，对于程序员、开发人员和其他希望转变职业生涯的专业人士来说，机器学习可能是一个有趣的职业转变。

在过去的几年里，机器学习和人工智能已经成为世界上许多最受欢迎的商业应用程序的重要组成部分。

随着 2021 年的临近，现在是我们回顾 2021 年机器学习路线图的好时机。

我们将讨论机器学习的基础知识，您将了解 2021 年成为机器学习专家所需的技能以及机器学习工程师的薪水。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一种应用，它允许系统从大量数据中学习。

它使您能够使用数据来处理分析和训练机器，并创建模型来解决业务问题。

机器学习有潜力从结构化、半结构化和非结构化数据中学习。

有各种监督、无监督和强化学习算法用于构建机器学习模型。

一些最流行的机器学习算法是

  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 支持向量机
  • k 个最近邻
  • k-均值聚类
  • 朴素贝叶斯

一些招聘机器学习职位的顶级公司包括微软、Spotify、谷歌和沃尔玛。

有许多基于产品、基于服务以及初创公司正在招聘机器学习职位。

成为机器学习专家的重要技能

1. 编程技巧

机器学习主要依赖于算法，这意味着人们应该对不同的编程语言（例如Python和R）有深入的了解。

您应该了解基本的编程概念并了解数据结构，这将帮助您编写更好、更高效的代码。

您还应该了解搜索、排序和优化算法。

2. 数学与统计学

你需要了解的第二个技能是数学和统计学，统计学是数据分析的支柱，你应该了解各种度量，如均值、中位数、方差等。

现在，这是根据观察数据构建和验证模型所必需的。对高中数学的基本了解将帮助您了解机器学习算法的工作原理。

主题包括概率、线性代数和微积分。

3. 数据库和SQL

您需要了解的第三项技能是数据库和 SQL。通常，机器学习任务是使用数据库服务器中以表形式存储的数据来执行的。

因此，了解数据库和 SQL 非常重要，充分了解关系数据库和非 SQL 数据库（例如 MySQL、Postgres SQL、Ratted 数据库、Microsoft SQL Server）对于存储、操作、检索和处理结构化数据至关重要。

4. 数据争论

在开始构建机器学习模型之前，需要对数据进行大量预处理，收集数据、清理数据、识别问题、提出正确的问题以及格式化数据是机器学习中的关键步骤。

您应该了解 NumPy、pandas 等库和包的知识，以及执行数据整理的想法。

5. 数据可视化

在进行任何工作时，充分理解数据非常重要，数据可视化和探索性数据分析技能对于使用各种图表和图形以可视形式显示隐藏的趋势和见解非常重要。

这将帮助你找出数据中看不见的模式，你需要有 matplotlib、Seaborn、Plotly 的经验，了解 Tableau 和 Power BI 等 BI 工具将是一个优势。

6. 机器学习本身

您需要学习广泛用于解决业务问题的不同机器学习技术和算法，然后在 Python 和我们的库（例如 psychic learn、TensorFlow、carrot 和 MLR）中实现这些算法。

拥有自然语言处理、计算机视觉和时间序列分析方面的知识将是一个非常好的优势。

为了获得更多解决现实问题的经验，您需要使用各种数据集开展小型项目。

诸如 GitHub 和 Cagle 上的数据科学和机器学习挑战是接触不同类型问题和进步的好方法。

机器学习工程师的薪水

根据 Glassdoor 的说法，现在谈论机器学习工程师的薪水。在美国，机器学习工程师的年薪约为 114,000 美元，而在印度，年薪为 773,000 卢比。

该薪资可能会根据您的经验、您所申请的行业以及公司政策而有所不同。

结论

至此，我们就结束了这篇关于 2021 年机器学习路线图的文章，我希望这对您有所帮助。如果您有任何疑问，请在评论部分提出。