人工智能
机器学习工程师 – 技能与职业路径
机器学习（ML）是人工智能的一个分支，我们使用算法从提供的数据中学习，以便在未见过的数据上进行预测。最近，机器学习工程师的需求在医疗保健、金融、电子商务等领域迅速增长。根据Glassdoor的数据，中位数机器学习工程师的年薪为131,290美元。2021年，全球机器学习市场的价值为154.4亿美元，预计到2029年将以每年38%的复合年增长率增长。
机器学习工程师是一名专家程序员，负责设计、开发和部署系统以自动进行预测建模。机器学习工程师是更大团队的一部分，包括数据科学家、工程师、商业分析师和利益相关者。他是大型数据集操作、迭代模型实验和优化机器学习模型的专家。本博客将探讨机器学习工程师的职责、资格和职业路径。
机器学习工程师的角色和职责
机器学习工程师的角色和职责会根据行业、组织规模和其他角色（如数据科学家、数据工程师和数据分析师）的可用性而有所不同。一般来说，机器学习工程师执行以下任务：
- 了解业务问题和最终目标
- 预处理数据以使其成为模型就绪状态
- 执行统计测试和探索性数据分析以获得更深入的见解
- 选择适合数据的模型和技术
- 评估模型性能
- 优化机器学习系统
- 与数据科学家、数据工程师和利益相关者沟通结果
- 使训练好的模型可用于进行预测或决策以支持实时应用或服务
- 确保部署的模型具有可扩展性、版本控制和日志记录
- 监控和解决与部署的模型相关的问题
- 跟踪最新的研究和算法
成为机器学习工程师所需的技能
编程技能
掌握Python或R的编程概念是机器学习工程师最重要的技术技能。必须精通以下库和框架：
- NumPy（科学计算）
- Pandas（数据操作）
- Matplotlib/Seaborn（探索性数据分析）
- Scikit-learn（机器学习建模）
- PyTorch/TensorFlow/Keras（深度学习建模）
- Apache Spark（数据预处理）
机器学习概念
要成为机器学习工程师，必须了解常用的算法。这些算法和概念包括：
- 线性回归、逻辑回归、决策树和神经网络
- 监督学习、无监督学习和半监督学习
- 梯度下降
- 正则化
- 过拟合和欠拟合
- 分类、回归、异常检测和聚类
此外，了解SQL、Git和云计算也是必要的。
数学（统计和概率）
由于统计和概率是许多机器学习算法的基础，因此对数学有坚实的基础是必不可少的。概率用于许多算法和技术，例如隐马尔可夫模型、朴素贝叶斯算法和条件概率。关键的统计概念包括概率分布（正态分布、泊松分布、均匀分布等）、集中趋势和离散度的度量、假设检验（ANOVA、χ²检验等）和贝叶斯推断等。
软技能
软技能对于机器学习工程师来说同样重要。他应该能够与其他团队成员（如数据工程师和数据分析师）进行沟通和合作。 他应该具有创造力和解决问题的能力，以解决机器学习周期中的问题，并具有适应新技术的能力。项目管理技能对于高效地处理和完成项目至关重要。
机器学习工程师的职业路径
机器学习提供了一个有前途的职业。可以采取以下路径来建立机器学习的职业：
计算机科学或相关专业的学士学位
许多公司要求候选人具有学士学位。机器学习工程师来自不同的背景；计算机科学、数学或统计学的学士学位将为从事该领域的职业提供坚实的基础。
认证
各种知名的教育技术平台提供机器学习课程和项目。完成这些课程将帮助您学习编程和机器学习，并提高您作为专家专业人员的可信度。
建立作品集
使用所获得的技能建立作品集是机器学习工程师职业路径中最关键的部分。为此，请使用真实的数据集并将其通过机器学习生命周期。部署后，请在GitHub或博客文章中记录结果。创建多个作品集项目以将原型添加到您的简历中。
总之，机器学习工程师是一个不断演变的角色。每年，研究机构都会提出开创性的研究和产品。从事该领域的职业的人应该致力于终身学习，并随着技术的进步而适应。
想要更多与人工智能相关的内容？请访问unite.ai。
