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成为机器学习工程师最基本的五项技能
2019年05月13日 由 马什么梅 发表
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随着越来越多的公司采用人工智能、机器学习这些技术，机器学习工程师——即开发人工智能机器以及能够学习应用知识的系统的高级程序员的需求量很大。这些专业人员需要执行复杂的编程，并使用复杂的数据集和算法来训练智能系统。虽然许多人担心人工智能将很快取代人类的工作，但在技术发展的这个阶段，它会给机器学习工程师等职位创造更多的机会，因为公司需要高技能工人来开发和维护各种应用。
现在每个人都能或多或少地接触到人工智能，你甚至可能在使用实际产品。机器学习工程师需要帮助公司开发它们。那么，你要如何成为一个机器学习工程师？以下是成为机器学习工程师需要了解的五项技能。
- 计算机科学和编程：AI还不能自己编程——数据结构，算法，复杂性，计算机体系结构等，如果你了解多维数组，优化，NP完全问题和分布式处理，就可以有一个良好的开端了。
- 概率和统计：从平均值和中位数，到二项式分布到隐马尔可夫模型，你必须在统计考试中取得好成绩，才能得到好的工作机会。
- 数据建模和评估：你本身不需要成为数据科学家，但它会有所帮助。准备好学习各种准确度和误差测量以及评估策略等。
- 应用ML算法和库：你是否能够采用那些公开的API并选择正确的模型和学习过程来拟合数据？在这一领域，你可以学习这些理论并应用它们。
- 软件工程和系统设计：即使实际实现了算法和库，但事情还没有结束，软件仍然需要使用更大的产品和服务系统才能使用。你也需要了解这些内容：库调用，REST API，数据库查询。
现在这可能看起来很多，但是每个部分都学习到之后，你会从头开始建立一个框架，从而实现你想要实现的任何有用的目标。
机器学习工程师可以采取许多不同的职业道路。根据Udacity的说法，下面是分支以及需要的技能：
- 软件工程师，机器学习：计算机科学基础和编程，以及软件工程和系统设计
- 应用机器学习工程师：计算机科学基础和编程，应用机器学习算法和库
- 核心机器学习工程师：计算机科学基础和编程，应用机器学习算法和库，数据建模和评估
哪些编程语言最适合学习成为机器学习工程师？
根据KDnuggets的调查，Python和R是机器学习，数据科学和分析领域最流行的编程语言。Python在2018年占66％，比2017年增加了11％。同时，R在2018年占比为49％，比2017年下降了14％。
另外，IBM报告，Python，Java和R作为机器学习的工程师热门语言，其次是C ++，C，JavaScript，Scala和JULIA等。
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