您想过渡到成为机器学习工程师吗？如果是这样，那么您并不孤单！如今，人工智能、机器学习、数据科学等技术正变得越来越流行。但是这些技术也像流行语一样被抛出，许多人不知道它们的真正含义或学习它们所需的技能。这就是本文可以通过列出您作为机器学习工程师的梦想工作所需的所有不同技能来帮助您的地方！
机器学习是一种专注于机器独立从数据中学习的技术，无需太多人工干预或显式编程。这是一个复杂的领域，是人工智能的提炼，并与数据科学等其他技术相互关联。但这产生了谁是机器学习工程师的问题。他与数据科学家或数据分析师有何不同？让我们先了解这一点。
谁是机器学习工程师？
由于机器学习与数据科学密切相关，因此数据科学家、数据分析师或机器学习工程师的工作描述存在一些重叠。但是，主要区别在于他们关注的内容。数据科学家和分析师主要专注于从数据中获取见解并将其呈现给组织中的高层以做出重要决策。这涉及对 ML 算法的一些了解。但是，机器学习工程师不关注机器学习。他们的目标是创建可以在最少的人工监督下工作的软件组件，并有助于从他们提供的数据中获得洞察力。这就是为什么机器学习工程师如此关注计算机基础知识和软件开发的原因，因为这是他们的专业。
现在让我们看看成为机器学习工程师所需的技能。虽然其中的前两个是非常基础的，您甚至可能在高中或学士时已经学过，但当您浏览列表时，它们会变得更加复杂和特定于领域。
成为机器学习工程师所需的技能
1. 应用数学
数学是机器学习工程师的一项非常重要的技能。它也是从学校开始教授的基本科目之一，这就是为什么它是我们列表中的第一项技能。但是你想知道为什么你需要数学吗？ （特别是如果你不喜欢它？！！）嗯，数学在机器学习中有很多用途。您可以应用各种数学公式来为您的数据选择正确的 ML 算法，您可以使用数学来设置参数、近似置信水平，许多 ML 算法是从统计建模程序派生的应用程序，因此如果您了解它们，就很容易理解它们有扎实的数学基础。您需要了解的一些重要数学主题包括线性代数、概率、统计、多元微积分、泊松分布、正态分布、二项式等。 除了数学，如果您愿意，了解一些物理概念也很有帮助成为机器学习工程师。
2. 计算机科学基础和编程
这是成为优秀机器学习工程师的另一个基本要求。你需要熟悉不同的 CS 概念，比如数据结构（堆栈、队列、树、图）、算法（搜索、排序、动态和贪婪编程）、空间和时间复杂度等。 好消息是你可能知道所有如果你已经完成了计算机科学学士学位！你应该精通不同的编程语言，比如用于机器学习和统计的Python和 R，用于分布式计算的 Spark 和 Hadoop，用于数据库管理的 SQL，用于数据预处理的 Apache Kafka 等。 Python是一种非常流行的编程语言，尤其是机器学习和数据科学，所以如果你精通它的库，比如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow 等，那就太好了。
3. 机器学习算法
成为机器学习工程师的一项非常重要的技能是什么？显然，了解所有常见的机器学习算法非常重要，这样您才能知道在何处应用哪些算法。大多数 ML 算法分为 3 种常见类型，即监督式、无监督式和强化机器学习算法。详细地说，一些常见的包括朴素贝叶斯分类器、K 均值聚类、支持向量机、先验算法、线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。 所以如果你对所有这些有充分的了解就很好在开始您作为 ML 工程师的旅程之前了解算法。
4. 数据建模与评估
作为机器学习工程师，你应该擅长数据建模和评估。毕竟，数据是您的面包和黄油！数据建模涉及了解数据的底层结构，然后找到肉眼不明显的模式。您还需要使用适合数据的算法来评估数据。例如，要使用的机器学习算法的类型（例如回归、分类、聚类、降维等）取决于数据。非常适合大数据和速度的分类算法可能是 naive beyes，或者准确性的回归算法可能是随机森林。类似地，分类变量的聚类算法是 k 模式，而概率是 k 均值。您需要了解有关各种算法的所有这些详细信息，才能有效地进行数据建模和评估。
5. 神经网络
没有人会忘记神经网络在 ML 工程师生活中的重要性！这些神经网络以人脑中的神经元为模型。它们有多个层，其中包括一个输入层，该输入层从外部世界接收数据，然后通过多个隐藏层将输入转换为对输出层有价值的数据。这些展示了对用于分析数据或从数据中学习的并行和顺序计算的深入洞察。有许多不同类型的神经网络，如前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、模块化神经网络、径向基函数神经网络等。 虽然您不需要详细了解所有这些神经网络才能成为 ML工程师，了解核心基础知识很重要。而且您可以随时在途中学习其余部分！
6. 自然语言处理
自然语言处理自然是非常重要的，也是机器学习的基本组成部分。从本质上讲，NLP 旨在将人类语言及其所有复杂性教授给计算机。这是为了让机器能够理解和解释人类语言，最终以更好的方式理解人类的交流。有许多不同的库提供了自然语言处理的基础。这些库具有多种功能，可以通过根据文本的语法对文本进行拆分、提取重要短语、去除多余的词等来使计算机理解自然语言。您可以熟悉其中的一些甚至其中一个库，例如Natural Language Toolkit是最流行的用于创建与 NLP 相关的应用程序的平台。
7. 沟通技巧
最后，我们来到一种软技能，可能不被认为那么重要。然而，如果你擅长沟通技巧，它可以让你的职业轨迹大不相同。这是因为虽然您比其他任何人都更了解数据和使用机器学习获得的见解，但将这些见解传达给非技术团队、您的股东或客户同样重要。这也可能涉及数据讲故事，您应该能够以讲故事的格式呈现数据，并以使用机器学习从数据中获得的具体结果开始和结束。那是因为最终，数据分析对公司而言不如可从数据中获得的可操作见解重要。如果您能够传达这些见解，那么天空就是您职业的极限！
结论
机器学习正变得越来越广泛，如今几乎被用于各个领域。无论是医学、网络安全、汽车等，所有这些领域都在探索机器学习的能力。很明显，更多地了解 ML 并成为一名机器学习工程师是一个好主意，甚至可能是一个非常明智的职业举措！因此，检查所有这些技能并开始学习它们，这样您就可以提高自己的能力并成为机器学习工程师的梦想工作！