机器学习工程师必须具备的 10 项技能

在本文中，我们将探讨机器学习工程师必备的 10 项技能。

什么是机器学习
在机器学习中，计算机从数据中学习并根据该数据做出预测。就像我们用例子教孩子一样，就像我们用例子教计算机算法一样。在这个领域，我们检测模式、做出决定并预测结果。它使用算法来教机器如何执行特定任务。我们向算法提供数据，然后算法使用该数据随着时间的推移进行学习和改进。这意味着当数据发生变化时，无需不断地重新编程应用程序。相反，机器可以适应新信息并从中学习，找到模式并做出明智的决策。

机器学习工程师必备的 10 项技能
在本文中，我们将讨论机器学习工程师应具备的10 项必备技能，这些技能可以帮助他们完成工作。

1. 编程语言
从事机器学习工作的基本技能是精通编程语言，尤其是Python。与其他编程语言相比，Python 易于学习且用途广泛。然而，要在机器学习领域取得成功，坚实的编程基础是关键，而 Python 是一个很好的起点。接触编程或计算机科学相关领域很好，但应该掌握课程、数据结构和算法。此外，了解其他语言（例如C++和Java）在某些项目中可能会有所帮助。

2. 线性代数
现在让我们谈谈我们的第二个技能，即线性代数。深入理解线性代数对于机器学习工程师来说非常重要。您需要了解的概念包括矩阵（将它们视为数字网格）、向量（就像指向不同方向的箭头）和矩阵乘法（机器处理信息的一种方式）。导数和积分的知识也很重要，因为它可以帮助您理解梯度下降等概念。

3. 统计
值得注意的是，统计是机器学习最重要的技能之一。您还需要了解概率分布、平均值和标准差以及其他统计概念。学习统计概念将有助于处理众所周知的模型，包括朴素贝叶斯、高斯混合模型和隐马尔可夫模型。机器学习、数据分析以及模式识别算法都使用这些算法。它们帮助您使用这些模型从复杂的数据集中得出重要的发现。无论您是深入研究机器学习、分析数据还是进行模式识别，了解统计数据都将帮助您有效地应用这些模型。一旦具备了坚实的统计基础，您就可以从复杂的数据集中提取有价值的信息并理解它们。

4. 先进的信号处理技术
机器学习通常需要特征提取，这涉及利用先进的信号处理算法。小波、剪切波、曲线波和带波是可应用于不同类型问题的技术的一些示例。了解时频分析及其应用可以为机器学习工程师带来优势。从原始数据中预处理和提取有意义的信息。在机器学习中，特征提取是将原始数据转换为更适合的格式的过程，可以简单地训练机器学习模型。我们可以直接应用于原始数据的算法很少，许多机器学习算法都使用特征提取技术，因为它有助于提取数据中的相关模式和关系。

5.应用数学
机器学习技术通常涉及函数逼近。对数值分析、算法理论和优化方法（如梯度下降、凸优化、二次规划和偏微分方程）有基本的了解可能是有利的。通过专注和实践提高数学技能对于机器学习的成功至关重要。它使人们能够深入理解数学概念，帮助他们应用机器学习算法和技术。熟练掌握线性代数、微积分、概率论和统计学有助于解决复杂问题、分析数据和开发准确的模型。

6.深度学习
深度学习算法是机器学习的一个子集，它使用神经网络进行学习。您还应该熟悉神经网络的概念以及如何优化它们。您还应该了解神经网络的概念以及如何优化它们。您还应该了解如何使用TensorFlow、Keras、PyTorch等框架构建和训练神经网络。深度学习可用于图像识别、语音识别和自然语言处理。

7.自然语言处理
它结合了计算机科学和语言学。NLTK等NLP库以及情感分析和摘要等技术是该领域独有的。NLP 可以应用于非音频数据，例如文本。数学知识，包括快速傅里叶变换等概念，对于音频和语音分析是有益的。在翻译方面，神经网络在理解和生成跨不同语言的准确翻译方面表现良好。通过分析大量的语言数据和学习模式，可以有效地利用它们来提供可靠的翻译。神经网络改变了语音识别领域机器理解口语的方式。

8. 行业知识
成功的机器学习项目解决了特定行业的真正痛点。了解不同行业的运作方式以及什么对企业很重要。机器学习工程师必须具备成功商业模式的商业知识，才能有效解决问题并探索新机会。为了轻松解决复杂问题并探索新机会，机器学习工程师不仅需要技术技能，还需要对业务和成功的商业模式有很好的理解。通过利用他们的业务模型知识，这些工程师可以识别模式并做出数据驱动的决策。

9. 有效沟通
机器学习工程师应该能够与非技术团队和利益相关者进行沟通。向营销或销售等团队解释技术发现需要强大的沟通技巧。如果要与其他工程师和跨职能团队进行有效的协作，清晰流畅的沟通渠道非常重要。重要的是要具体说明项目，并让利益相关者表达他们的想法、担忧和反馈，以便所有利益相关者都留下来在同一页上，项目成功了。此外，当人们公开交流时，有助于分享知识，让其他人获得不同的观点，最后带来更具创造性和创造性的解决方案。

10. 模型部署与优化
机器学习工程师最重要的技能之一是了解如何将机器学习模型部署到生产环境并针对现实场景对其进行优化。这涉及了解云平台、容器化（例如Docker），并确保模型在不同的操作设置中高效执行。有效实施机器学习解决方案的能力对于将理论概念转化为组织中的实际应用极其重要。部署技能需要广泛的知识，包括但不限于了解基础设施要求、实施必要的软件框架以及确保与现有系统的无缝集成。成功部署可确保机器学习解决方案可供实际使用，最大限度地发挥其潜在优势并推动组织内的创新。