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如何成為一名機(jī)器學(xué)習(xí)工程師

譯文
人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)
隨著越來(lái)越多的企業(yè)采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),企業(yè)對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的需求猛增。當(dāng)前存在許多這樣的工作機(jī)會(huì),并且需要經(jīng)過(guò)培訓(xùn)或具有豐富工作經(jīng)驗(yàn)的人員來(lái)填補(bǔ)這些職位空缺。

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【51CTO.com快譯】隨著越來(lái)越多的企業(yè)采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),企業(yè)對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的需求猛增。當(dāng)前存在許多這樣的工作機(jī)會(huì),并且需要經(jīng)過(guò)培訓(xùn)或具有豐富工作經(jīng)驗(yàn)的人員來(lái)填補(bǔ)這些職位空缺。

作為機(jī)器學(xué)習(xí)工程師,必須掌握計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、深度學(xué)習(xí)等專(zhuān)業(yè)知識(shí),還必須精通多種編程語(yǔ)言,并具有處理復(fù)雜數(shù)據(jù)集和算法的耐心。

對(duì)于想成為機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的人員來(lái)說(shuō),網(wǎng)上有許多可用知識(shí)和資源,但是信息繁雜,難以有效學(xué)習(xí)和利用。由于各行業(yè)組織為機(jī)器學(xué)習(xí)工程師提供了大量工作機(jī)會(huì),因此決定走上哪一條職業(yè)道路也可能是一個(gè)挑戰(zhàn)。

以下指南將回答有關(guān)成為機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的一些關(guān)鍵的問(wèn)題,其中包括:

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師做什么?
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師可以獲得哪些職業(yè)機(jī)會(huì)?
  • 需要獲取哪些學(xué)位才能成為機(jī)器學(xué)習(xí)工程師?
  • 成為機(jī)器學(xué)習(xí)工程師需要什么技能?
  • 如何成為機(jī)器學(xué)習(xí)工程師?

機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的職責(zé)

機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的職責(zé)類(lèi)似于數(shù)據(jù)科學(xué)家的職責(zé)。他們需要處理大量信息,執(zhí)行數(shù)據(jù)管理,并對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行復(fù)雜的建模。他們還要設(shè)計(jì)自運(yùn)行軟件實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)模型的自動(dòng)化,這些模型使用以前的結(jié)果來(lái)提高未來(lái)執(zhí)行操作的準(zhǔn)確性。

顧名思義,機(jī)器學(xué)習(xí)工程師從事機(jī)器學(xué)習(xí)工作,使用算法來(lái)分析數(shù)據(jù)并提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,而無(wú)需人工干預(yù)。機(jī)器學(xué)習(xí)還與人工智能和深度學(xué)習(xí)密切有關(guān),深度學(xué)習(xí)涉及使用深度數(shù)據(jù)集“思考”和解決復(fù)雜問(wèn)題的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

機(jī)器學(xué)習(xí)有許​​多應(yīng)用程序,其中包括:

  • 圖像和語(yǔ)音識(shí)別(例如,自動(dòng)標(biāo)記圖像、文本到語(yǔ)音轉(zhuǎn)換)。
  • 提供客戶(hù)見(jiàn)解(例如,關(guān)注客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品并推薦另一款產(chǎn)品)。
  • 風(fēng)險(xiǎn)管理和欺詐預(yù)防(例如,財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)和違約風(fēng)險(xiǎn))。

關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的職位描述

  • 2020年,機(jī)器學(xué)習(xí)工程師每年的平均薪酬約為147,134美元。
  • 從2015年到2018年,機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的職位發(fā)布數(shù)量增長(zhǎng)了344%。
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師通常需要擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程或相關(guān)領(lǐng)域的碩士或博士學(xué)位,才能獲得更好的職業(yè)前景。
  • 在涉及人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域中,大多數(shù)招聘廣告都是針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的。

機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)

機(jī)器學(xué)習(xí)工程師有很多職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì),因?yàn)椴煌袠I(yè)組織的需求都在增長(zhǎng),其中包括醫(yī)療、教育、零售、制造、供應(yīng)鏈和物流等。人工智能和深度學(xué)習(xí)在多個(gè)行業(yè)的應(yīng)用更加普遍,也導(dǎo)致對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的需求增加。在使用編程語(yǔ)言和獲得該職位其他方面經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)時(shí),你將會(huì)發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師新的職業(yè)機(jī)會(huì)。

機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的工作類(lèi)型:

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師:使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具來(lái)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)系統(tǒng)與應(yīng)用程序。
  • 數(shù)據(jù)科學(xué)家:使用大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和分析工具來(lái)收集、處理、分析和解釋大量數(shù)據(jù)。
  • 自然語(yǔ)言處理(NLP)科學(xué)家:設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)機(jī)器和應(yīng)用程序,以學(xué)習(xí)人類(lèi)的語(yǔ)言模式并翻譯成其他語(yǔ)言。
  • 軟件開(kāi)發(fā)商/工程師:設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和安裝機(jī)器語(yǔ)言軟件解決方案,創(chuàng)建計(jì)算機(jī)功能,準(zhǔn)備用于可視化的產(chǎn)品文檔和測(cè)試代碼,創(chuàng)建技術(shù)規(guī)格并維護(hù)系統(tǒng)。
  • 以人為本的機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)師:創(chuàng)建智能系統(tǒng),以通過(guò)信息處理和模式識(shí)別來(lái)學(xué)習(xí)個(gè)人的偏好和行為模式。

成為機(jī)器學(xué)習(xí)工程師需要學(xué)習(xí)和培訓(xùn)

大多數(shù)企業(yè)在招聘機(jī)器學(xué)習(xí)工程師時(shí),通常要求應(yīng)聘者擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域碩士學(xué)位。而擁有碩士學(xué)位需要具備編程知識(shí)(如Python、R、Java),了解機(jī)器學(xué)習(xí)框架(如TensorFlow、Keras)和高等數(shù)學(xué)技能(如線性代數(shù)、貝葉斯統(tǒng)計(jì))。

擁有亞馬遜、微軟公司等業(yè)界認(rèn)可的專(zhuān)業(yè)認(rèn)證也將幫助應(yīng)聘者在這一領(lǐng)域脫穎而出。

成為機(jī)器學(xué)習(xí)工程師所需的技能

要想成為一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師,需要學(xué)習(xí)一種或多種編程語(yǔ)言,例如Python、Java、R、C++、C、JavaScript、Scala和Julia。還需要通過(guò)培訓(xùn)和工作經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合來(lái)開(kāi)發(fā)技能。

  • 計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)和編程:構(gòu)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(如堆棧、隊(duì)列、多維數(shù)組),應(yīng)用算法(如搜索、排序、優(yōu)化),了解可計(jì)算性和復(fù)雜性(如P問(wèn)題、NP問(wèn)題、NP完全問(wèn)題、近似算法),并開(kāi)發(fā)計(jì)算機(jī)架構(gòu)(如內(nèi)存、緩存、帶寬)。
  • 概率和統(tǒng)計(jì):采用概率學(xué)(例如,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫決策過(guò)程、隱馬爾可夫模型),計(jì)算統(tǒng)計(jì)度量和分布(例如,均勻、正態(tài)、二項(xiàng)式),并應(yīng)用分析方法(例如方差分析、假設(shè)檢驗(yàn))來(lái)觀測(cè)數(shù)據(jù)建立和驗(yàn)證模型。
  • 數(shù)據(jù)建模和評(píng)估:估計(jì)給定數(shù)據(jù)集的底層結(jié)構(gòu),找到有用的模式(如相關(guān)性和聚類(lèi)),預(yù)測(cè)未知實(shí)例的屬性(如分類(lèi)、回歸),選擇適當(dāng)?shù)木?誤差度量(如對(duì)數(shù)-分類(lèi)損失、回歸誤差平方和),評(píng)估策略(例如,訓(xùn)練測(cè)試拆分、順序交叉與隨機(jī)交叉驗(yàn)證)。
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)算法和庫(kù):找到合適的模型來(lái)應(yīng)用庫(kù)、數(shù)據(jù)包和API(例如,Spark MLlib、TensorFlow),創(chuàng)建適合數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)過(guò)程(例如,線性回歸、梯度下降、遺傳算法),并了解不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)(例如,偏差和方差、缺失數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)泄漏)。
  • 軟件工程和系統(tǒng)設(shè)計(jì):了解元素如何協(xié)同工作、與系統(tǒng)通信(例如,調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún))以及構(gòu)建接口。

如何成為機(jī)器學(xué)習(xí)工程師

應(yīng)聘者在申請(qǐng)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的職位之前,最好先制定明確策略,確定希望進(jìn)入的行業(yè)以及希望成為什么類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師。

擁有相關(guān)本科學(xué)位的應(yīng)聘者可以申請(qǐng)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的職位,也可以擔(dān)任軟件工程師、程序員或開(kāi)發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家或計(jì)算機(jī)工程師。為了更好地從事這些職業(yè),應(yīng)聘者最好擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)或軟件工程的碩士或博士學(xué)位。

應(yīng)聘者還需確保掌握最新的算法、編程語(yǔ)言和機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù),并參加繼續(xù)教育課程,更新專(zhuān)業(yè)證書(shū)。

此外,還可以通過(guò)LinkedIn上與其他的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師聯(lián)系,建立人際網(wǎng)絡(luò)以了解更多有關(guān)職位的信息,這將使應(yīng)聘者了解職位空缺狀況和行業(yè)期望,并征求關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)工程師職業(yè)生涯的建議。

獲得機(jī)器學(xué)習(xí)工程師職位的提示

  • 在申請(qǐng)機(jī)器學(xué)習(xí)職位之前,需要在簡(jiǎn)歷中描述具有的專(zhuān)業(yè)知識(shí)、技能、認(rèn)證證書(shū),并列出以往的工作經(jīng)歷。
  • 撰寫(xiě)求職信,闡述希望獲得的理想職位,描述應(yīng)聘的理由以及可以勝任的工作。
  • 參考相關(guān)的文章和資料,但首先要征得作者的許可,并確保他們的聯(lián)系信息正確。
  • 搜索發(fā)布機(jī)器學(xué)習(xí)工程師職位的信息。

開(kāi)始機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的旅程

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提供了許多工作機(jī)會(huì),而機(jī)器學(xué)習(xí)工程師待遇優(yōu)厚,并擁有良好的職業(yè)發(fā)展前景。因此現(xiàn)在是從事機(jī)器學(xué)習(xí)工程師職業(yè)的好時(shí)機(jī)。

應(yīng)聘者為了勝任機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的職位,需要具備相應(yīng)的技能和經(jīng)驗(yàn),學(xué)習(xí)更多的知識(shí)和技能來(lái)分析數(shù)據(jù),并制定計(jì)劃以開(kāi)始其機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的生涯。

原文標(biāo)題:How to become a machine learning engineer,作者:David Gargaro

【51CTO譯稿,合作站點(diǎn)轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明原文譯者和出處為51CTO.com】

 

責(zé)任編輯:華軒 來(lái)源: 51CTO
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