2023年必备的10种机器学习工程师技能
10 essential skills for machine learning engineers in 2023
介绍
在当今不断变化的环境中，组织迅速扩大团队规模，以发挥人工智能（AI）、深度学习和机器学习（ML）的潜力。机器学习起初只是一个普通的概念，现在已经成为各行各业不可或缺的技术，使企业能够抓住前所未有的机遇。这一转变背后的关键因素是机器学习工程师的技能。这些专业人士掌握构建复杂算法和系统的专业知识，可以自主地获取知识和洞见。随着机器学习继续改变我们的世界，这些工程师的能力在推动创新和开辟新的可能性方面发挥着关键作用。让我们来探索2023年顶级的机器学习工程师应具备的技能！
什么是机器学习工程师？
机器学习工程师专注于设计、构建和实施机器学习算法和模型来解决复杂问题。他们弥合了数据科学和软件工程之间的鸿沟，运用自己的专业知识开发预测模型、推荐系统和其他基于人工智能的应用。机器学习工程师处理大型数据集，预处理和清洗数据，选择合适的算法，并对模型进行优化以实现最佳性能。
他们的职责包括编码、训练和部署机器学习模型，并与数据科学家和领域专家合作，了解业务需求。机器学习工程师还专注于优化模型在生产环境中的可扩展性、可靠性和效率。他们经常使用TensorFlow、PyTorch和scikit-learn等框架，并具备扎实的编程、数学和数据处理基础。总体而言，机器学习工程师在各个行业开发和部署机器学习解决方案中扮演着重要角色。
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机器学习工程师的前十项技能
以下是赋予机器学习工程师创新和应对复杂人工智能和数据科学挑战的顶级机器学习技能：
- 编程语言
- 数学和统计学
- 机器学习算法
- 数据预处理
- 数据可视化
- 模型评估和验证
- 机器学习库和框架
- 大数据工具
- 版本控制
- 问题解决和批判性思维
编程语言
处理最基本的任务，如编写基本程序、脚本网页等，与处理机器原理完全不同。这需要丰富的编程技能和专业知识。在机器学习职业中，最基础、最重要的技能是对Python等编程语言有深入的了解。因为Python易于学习，有很多用途，比其他语言更广泛应用。Python是机器学习的基础。了解C++有助于提高程序速度，而Java则用于处理Hadoop、Hive和其他机器学习工程师所需的技术。
有用的资源
- Python入门
- 除Python和R之外的6种有用的编程语言
- Java vs. Python：哪种语言适合您？
- Python在实际世界中的前10个用途及示例
数学和统计学
机器学习建立在数学基础上。要充分理解机器学习，您应该熟悉概率论、数学和线性代数的关键概念。如果您在数学方面有坚实的基础，理解许多机器学习算法将相对容易，因为它们是从统计建模技术中发展出来的应用。
我们可以看到统计学在机器学习中的重要性，因为机器学习算法是基于统计模型的。这意味着统计在算法的开发中起着重要作用。因此，如果您想在机器学习中拓展职业前景，理解统计工具至关重要。
概率等其他子主题在机器学习中也扮演着重要角色。由于大多数机器学习算法都在不确定性下运行并需要得出可靠结论，概率在预测未来结果方面非常有用。借助概率计算（例如微分方法、贝叶斯网络和马尔科夫决策），机器学习可以预测未来的变化。
有用的资源
- 19个数学和统计学的在线课程，适用于数据科学和机器学习
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- 机器学习背后的数学 – 您需要了解的核心概念
- 如何学习机器学习的数学知识？
机器学习算法
所使用的算法和优化方法决定了机器学习技术的效率和耐久性。作为一名机器学习工程师，你应该熟悉各种机器学习算法，包括回归、分类、聚类和强化学习。此外，你还应该熟悉更复杂的概念，如降维、集成学习、装袋和提升。
有多种API包和库可供使用，包括Google的TensorFlow、Apache Spark的MLlib和Microsoft的CNTK，它们在机器学习中被广泛使用。实现这些发展需要对各种概念的彻底掌握，以及它们如何与各种系统相连，并了解可能出现的问题。
有用的资源
- 什么是机器学习？零基础数据科学家和经理的友好介绍
- 初学者的机器学习认证课程
- 通过示例理解随机森林算法（2023年更新）
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数据预处理
预处理是指在将数据发送到算法之前对数据进行的更改。数据准备是将混乱的数据转化为准确数据集的方法。使用原始数据进行数据挖掘算法将产生负面结果，因为它们无法成功检测到趋势。因此，数据处理对于提高数据的整体质量至关重要。
为了使数据适合分析和构建模型，需要进行数据清洗、预处理和转换。这包括处理缺失值、转换特征数据类型、特征工程、特征缩放和特征归一化等操作。
有用的资源
- 使用Scikit Learn在Python中进行数据预处理的实用指南
- 数据预处理中经常遇到的10个问题
- NLP中的文本数据预处理
- 带有Python代码的NLP文本预处理
数据可视化
数据可视化是机器学习的重要组成部分。可以使用Python工具如Matplotlib、Seaborn或Plotly实现数据可视化。数据可视化有助于理解模式、趋势和相关性。Tableau、Qlikview、Dash等知名数据可视化工具在开发仪表盘时广泛使用。如果你已经在任何数据可视化技术中处理过数据整理和构建仪表盘，那将是一个加分项。
有用的资源
- 完整的初学者数据可视化指南
- 从概念到代码的12种数据绘图类型
- 初学者的Tableau
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模型评估和验证
数据建模和评估技能对于机器学习工程师来说至关重要。机器学习的主要目标是对非结构化数据模型进行分析，这涉及到对数据建模的了解。它包括发现肉眼不可见的模式，需要了解数据的基本构成。为了有效地帮助数据建模和评估，你必须熟悉各种方法的所有特征。
从事数据工作的人应该对集成技术、深度学习技术、监督和无监督学习算法等有深入了解。只有了解各种模型的假设、限制和优势，专业人士才能更好地选择合适的模型。
有用的资源
- 评估机器学习模型的4种方法：交叉验证技术（附带Python代码）
- 机器学习中的12个重要模型评估指标（2023年更新）
- K折交叉验证技术及其要点
机器学习库和框架
作为机器学习工程师的日常任务之一，可能需要处理许多包、库和算法。机器学习工程师需要理解机器学习算法和框架的不同要素。你应该精通各种机器学习算法，如分类、回归、强化学习和聚类。此外，你还应该熟练掌握高级主题，如装袋过程、降维、集成学习和提升。你还必须了解Python库，如PyTorch、Scikit-Learn和TensorFlow，以构建机器学习算法。
有用资源
- 入门scikit-learn机器学习
- 2023年你应该了解的前十个机器学习库
- 6个Python库用于解释机器学习模型和构建信任
大数据工具
从大量数据中提取有价值的见解需要大数据和数据访问方法和工具。为了有效地解决问题并从机器学习的优势中获益，人们需要对大数据技术有广泛的了解。机器学习工程师必须熟悉用于管理海量数据的平台和技术，包括SQL、Spark、Hadoop、Hive和Pig。通过增强大数据技术能力和竞争力的数据工程师能够更好地集中精力应对大数据带来的挑战，并最大限度地发挥机器学习在各种领域的效力。
有用资源
- 大数据Hadoop生态系统简介
- 2023年专业人士使用的前20个大数据工具
版本控制
每个软件开发生态系统都需要版本控制，但机器学习环境更需要。在开发应用程序或机器学习模型时，您必须跟踪软件团队进行的每个更改，以解决问题和防止分歧。您可以使用版本控制系统来实现这一目标。版本控制系统通过动态版本化文件和项目，帮助数据科学家减轻手动版本控制的负担，并促进团队沟通。
通常会逐步引入新模型，直到团队确信其正常运行，以确保容错性和进行适当的测试。版本控制提供了在适当的时机共享适当模型版本的工具。
有用资源
- 使用数据版本控制跟踪机器学习实验
- MLOps | 使用Git和DVC对数据集进行版本控制
问题解决和批判性思维
机器学习的目标是实时解决问题。当努力高效处理问题时，必须具备分析事件的优势和劣势、考虑所有可能性并确定最佳行动计划所需的技能。您必须能够提出相关问题、定义明确的目标并建立可量化的成功指标。
批判性思维技能有助于将复杂问题分解为更小、更易管理的组成部分，并开发有效的解决方案。问题解决能力在建立最佳验证程序（如A/B测试、时间序列拆分或交叉验证）方面至关重要，以确保模型对未知信息的应用有效。
有用资源
- 结构化思维和分析的艺术
- 初学者使用搜索算法进行问题解决的简介
结论
随着技术日新月异，机器学习正在成为一个稳步增长的趋势，并在今天几乎所有行业都有应用。随着对合格的机器学习工程师的需求增加，对于初学的机器学习工程师来说，获得必要的技能并跟上最新的机器学习驱动工具和技术变得至关重要。认证的AI和ML Blackbelt Plus课程包括基本和高级机器学习工程师技能。立即探索该课程，获得正确的机器学习技能！
