机器学习工程师路线图

机器学习工程师路线图

如果人工智能和数据科学领域变得越来越复杂，还有更多的选择和专业领域需要探索。如果您正开始成为一名机器学习工程师，本指南将帮助您弄清楚该怎么做，同时让您远离新的花招。

机器学习

我们几乎在每个地方都发现了机器学习。 YouTube、Facebook、亚马逊和 Netflix 只是少数使用它的科技公司。机器学习是一种人工智能，在我们的日常生活中已经司空见惯。深度学习是机器学习的一个分支，它本身也是人工智能的一个子集。因此，机器学习可以帮助机器进行学习，而无需直接训练。

机器学习工程师

机器学习工程师是训练有素的程序员，他们创建的计算机和程序可以理解和实现信息，而无需被告知要做什么。他们是充满热情的计算机程序员，但他们的重点扩展到计算机编程之外，以完成复杂的任务。大型神经网络的训练需要很长时间。这些工程师会研究各种替代方案，权衡不同云选项的优点和缺点，然后选择最佳的一种。研究机器学习设计算法的工程师使机器能够识别其自身编程数据中的模式。

机器学习工程师路线图

众多的任务和职责是成为一名成功的机器学习工程师的旅程的一部分。第一个也是最重要的任务是为企业开发人工智能应用。研究机器学习的工程师必须研究原型，然后将其转化为软件。他们必须能够设计和构建计算机学习程序。他们应该能够进行一些研究来定义实用功能和资源。

机器学习工程师需要具备栈、队列、多维数组、树和图等数据结构的简单知识，以及过滤、排序、优化、动态编程等简单算法。他们需要了解内存、缓冲区、延迟、死锁和其他基本原理。

统计与概率

统计和概率是数据科学家或机器学习专业人员最重要的方法之一。如果不深入了解我们的算法和模型，几乎很难想象它们是如何运作的以及它们教给我们什么。因此，必须掌握它们，才能正确地将市场挑战转化为机器学习解决方案。

泛化和数据建模

模型响应来自与构建模型所用分布相同的分布的新的、先前未知的数据的能力称为泛化。数据建模是确定数据集的基本性质以识别有价值的趋势（例如相关性、分类和聚类）的方法。

软件工程和系统设计：

机器学习工程师的标准产品或可交付成果是软件。机器学习模型通常只是更全面的商品和服务网络的一小部分。机器学习工程师必须理解这些多个组件如何连接、相互通信，并为其他人可以依赖的模型构建合适的接口。需要仔细的机器架构来防止阻塞，并让算法随着数据量的增加而良好地扩展。研究、系统架构、监控和文档对于效率、团队合作、一致性和软件工程可维护性至关重要。

成为机器学习工程师所需的资格

机器学习工程师的主要资格包括扎实的统计基础和编程能力。机器学习工程师需要对数据结构（如堆栈、队列、多维数组、树、图）以及基本算法（如搜索、排序、优化和动态编程）有基本的了解。概率和统计是机器学习中广泛使用的数学基本概念。机器学习还使用条件概率、独立性、贝叶斯网络、隐马尔可夫模型和类似想法的基础知识。此外，机器学习中还使用了平均值、中位数、方差等统计概念，以及标准分布、二项式分布和均匀分布等分布。

数据建模是推断数据集的底层结构以发现相关模式（例如相关性和聚类）的过程。该估计过程的一个关键组成部分是不断评估给定模型的质量。根据手头的任务，您必须为手头的活动选择合适的准确性度量，例如用于分类的对数损失或用于回归的误差平方和。

归根结底，机器学习工程师通常的结果或可交付成果是软件。它通常是更广泛的商品和服务生态系统的一小部分。您必须了解这些组件如何交互、如何与它们通信，并为您的组件提供其他组件所依赖的正确接口。可能需要仔细的系统设计，以最大程度地减少瓶颈并确保您的算法随着数据量的增加而有效扩展。

机器学习的未来

也许机器学习的迷人之处在于它几乎无限的应用。机器学习已经影响了许多学科，包括教育、金融和计算机科学，我无法将它们全部包括在内。此外，几乎没有机器学习不适用的领域。在某些情况下，需要机器学习方法。医疗保健是一个不言而喻的例子，对吗？毫无疑问，世界正在迅速而巨大地变化，对机器学习专家的需求将继续显着增长。

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