照片由 奥利亚丹尼列维奇
2022 年，更多人拥抱 AI。 最值得注意的是，文本到图像模型（AI 艺术）变得非常流行。 搜索引擎换成了复杂的聊天机器人，例如 ChatGPT。 使用开源替代品，例如 PaLM + 左高频 在地平线上，新手开发人员将更容易接触到人工智能和机器学习。 然而，成为一名真正的机器学习工程师需要的技能不仅仅是编写脚本或编码。 它是目前世界上最受欢迎的技术工作之一。
因此，越来越多的人开始将其视为一条潜在的职业道路。 然而，随着机器学习和人工智能的发展如此迅速，即使是经验最丰富的机器学习工程师也很难跟上最新的实践。 那么，要成为一名机器学习工程师或在 2023 年成为一名机器学习工程师，你需要具备哪些技能呢？ 本指南将回答这些问题。
那么机器学习工程师和软件开发人员或工程师之间有什么区别呢？ 最终，没有区别。 机器学习工程师 是下一个进化 的软件开发人员。
他们是技术精湛的程序员，专门编写促进软件和机器自动化的算法。 从根本上说，如果您对编程充满热情或者已经是一名软件开发人员，那么您已经走上了成为机器学习工程师的道路。 但是有什么好处呢？ 为什么不继续做传统的软件或网络开发人员呢？
升级为机器学习工程师可以帮助你加强你的工作组合和 敞开心扉 更多的就业机会，让您积极参与人工智能和共生网络的发展。 这是一个非常有成就感的职业。 您也不必走就业路线，因为您仍然可以以自由职业者的身份与个人客户合作。 但是什么技能会让你更上一层楼呢？
1. 深度学习
深入学习 是机器学习的一个子集 由于它能够分析和解释大量数据，因此变得至关重要。 它利用受人脑结构启发的人工神经网络来检测数据中的模式并从中学习以做出准确的预测。
深度学习的主要应用之一是计算机视觉，用于分析和分类图像和视频。 例如，它可用于识别人脸、识别图像中的对象以及检测医学图像中的异常。
深度学习也被用于自然语言处理以分析和解释人类语言。 这包括情感分析、机器翻译和语言建模等任务。 此外，深度学习用于语音识别以转录口语和识别语音模式。
作为一名机器学习工程师，深入了解深度学习并熟练使用深度学习工具和库非常重要，例如 TensorFlow, Keras及 PyTorch.
2。 自然语言处理
自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个子领域 注重互动 计算机和人类语言之间。 NLP 旨在使机器能够理解、解释和生成人类语言，包括书面文本和口语。 它涉及开发可以分析语言数据并从中提取含义的算法和模型。
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NLP 在机器学习中很重要，因为它使机器能够以自然的方式与人类交流。 随着越来越多需要人机交互的应用程序的开发，这一点尤为重要。 如果没有 NLP，这些交互将仅限于简单的命令或响应，这将大大降低它们的实用性和潜在影响。
3。 统计分析
统计分析是收集、分析和解释数据的过程 获得见解 并做出明智的决定。 统计分析是机器学习中的一项关键技能，因为它为许多机器学习算法提供了数学基础。 统计分析用于识别数据中的模式、检验假设和做出预测。
统计分析中使用的一些关键工具和库包括 R、Python、SAS 和 SPSS。 了解这些工具和语言对于精通统计分析非常重要。
4. 数据准备
资料准备 是过程 在使用数据训练机器学习模型之前收集、清理和组织数据。 这是机器学习管道中的关键一步，因为用于训练模型的数据质量会显着影响其预测的准确性。 质量差的数据会导致预测不正确或不可靠，而高质量的数据有助于创建更准确的模型。
数据准备涉及数据清洗、数据转换、特征工程和数据集成等任务。
数据准备中使用的一些关键工具和库包括 大熊猫, NumPy的及 scikit学习 在 Python 中，以及 dplyr 和 整理 在 R 中。重要的是要很好地理解这些工具和库，以及 Python 和 R 等编程语言，以便精通数据准备。
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此外，重要的是要很好地理解统计概念，例如概率和假设检验，以及数据库系统和 SQL 的知识。
5。 编程
编程是机器学习工程师的一项基本技能，因为它是用于创建和训练机器学习模型的主要工具。 Python、R 和 Java 等编程语言因其易用性以及机器学习库和框架的可用性而常用于机器学习。
最好的方法之一 获得编程技能 是练习和从事机器学习项目。 这提供了将编程概念应用于现实世界问题的实践经验。 从事机器学习项目还提供了向其他开发人员学习并与他们合作的机会。
作为机器工程师，您应该学习的一些关键编程概念包括数据结构、算法、面向对象编程和软件开发原则，例如版本控制、调试和测试。
成为一名机器学习工程师是一个多方面的职业，需要花费大量的时间和精力。 因此，您必须务实地学习和分配时间。 能够做到这一点，本身就是一种技能。 尽管如此，有一些技能你不应该浪费太多时间磨练。
例如，一些消息来源可能会告诉您，您绝对需要在您的技能组合中应用数学才能成为一名有效的 ML 工程师。 这是不真实的。 现代应用机器学习涉及的数学很少。 但是，它可能仍然是一项很棒的技能。 它可以教你如何有条不紊地、有逻辑地处理问题。 然而，硬应用数学（S）大多是不必要的。
此外，您也不应该浪费时间磨练您的建模技能。 大部分机器学习建模 已经民主化. 因此，您需要的许多模型都是可用的并且是自动化的。 但是，您必须能够确定用于给定问题的最佳模型。 最终，建模是一个已解决的问题，它是 ML 工程师工作中最简单的部分之一。
获得认证
如果你打算找一份机器学习工程师的工作，你必须确保你获得了适当的认证。 大多数公司需要计算机科学或相关领域（如应用数学和物理学）的学士学位。
几乎具有讽刺意味的是，许多招聘人员使用自动化和机器学习来确定职位的最佳候选人。 同样，如果您的目标是就业，则必须获得尽可能多的面试机会。
这些招聘工具寻找的标准之一是认证。 在某些情况下，认证的来源甚至无关紧要。 只要你的简历上有它。 认证应与上述指南中包含的技能相关联。 因此，您应该拥有所有编程语言的专业认证、机器学习的应用统计、如何使用机器学习库等。
建立一个公共存储库
当您等待回复关于您的工作申请时，您应该考虑打开一个公共 GitHub 存储库，其中包含您自己的个人机器学习项目。 这个存储库应该得到很好的维护，并定期提交。 您还可以将其包含在简历中，让潜在员工看到您的工作样本。
与大多数技术职位一样，机器学习工程师必须愿意终身学习。 您必须及时了解 最新框架、技术和实践。 耐心、韧性和乐于学习是作为 ML 工程师需要磨练的好技能。 这是艰苦的工作，需要时间，但旅程是充实的。 优秀的软件开发人员和机器学习工程师很少发现自己长期处于失业线上。 上面的指南探讨了 5 年每个机器学习工程师都应该知道的 2023 种机器学习技能。将其添加为书签，并在您作为 ML 工程师感到迷茫并想提高时随时重新访问它。
娜拉·戴维斯（Nahla Davies） 是一名软件开发人员和技术作家。 在将全职工作投入到技术写作之前，她曾在一家拥有 5,000 名体验品牌的公司担任首席程序员，其客户包括三星、时代华纳、Netflix 和索尼。