七步成为机器学习工程师

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机器学习是如今最热门的职业。但您知道机器学习是人工智能的一部分吗？如果您热爱使用机器学习、人工智能和数据科学等新技术，那么本文将指导您分七步成为一名成功的机器学习工程师。

您可以成为数据工程师、数据分析师、机器学习工程师、数据科学家或 AI 工程师。这些职位都有不同的职责。机器学习工程师负责处理机器学习算法。机器学习工程师的薪资很有吸引力，但取决于经验、行业和工作复杂度等多种因素。机器学习工程师可以获得有竞争力的薪酬。

角色和职责

机器学习工程师可以根据项目、团队和组织执行各种任务。机器学习工程师执行以下任务：

• 与数据工程师合作 - 他们与数据工程师合作获取数据集。机器学习工程师也可以执行此任务。
• 训练模型 - 他们使用各种可用的机器学习算法和给定的数据集来训练机器学习模型。
• 选择模型 - 他们选择性能最佳的模型进行部署。
• 测试模型 - 他们测试模型，并在需要时重新训练模型以改进已部署的模型

如果您真的有兴趣成为一名成功的机器学习工程师，那么您可以遵循以下七点作为指南来准备自己。

1. 教育

虽然成为机器学习工程师不需要获得任何特定的学位，因为大多数机器学习招聘公司只看重技能，而不是特定的学位或资格。但我们建议您获得一些与机器学习和人工智能相关的学位、资格或证书，因为您将获得对机器学习算法和基本概念的基本了解。如果您没有太多时间去追求任何学位，您可以从tutorialspoint学习。我们已经解释了机器学习和人工智能的所有基本概念。您将了解核心概念。

2. 编程语言 - Python 或 R

您需要使用编程语言编写代码。有各种语言用于实现机器学习算法，但Python 和R是最受欢迎的。我们建议您学习 Python 编程，因为它易于学习且具有高级语法。在继续学习机器学习之前，您应该掌握Python 编程语言的所有基础知识。您可以在 tutorialspoint 上学习 Python 编程语言。

3. 学习机器学习

完成 Python 编程语言学习后，您可以开始学习机器学习基础和机器学习算法。您应该学习所有类型的机器学习，例如监督学习、无监督学习和强化学习。您应该学习所有类型的机器学习分类，例如回归和分类。您还应该学习基于分类和回归的机器学习算法。

除了机器学习，您还应该了解深度学习、自然语言处理、神经网络、统计学和线性代数。

4. Python 库

完成机器学习学习后，您可以学习机器学习模型所需的 Python 库。这些库从数据预处理到模型部署都非常有用。有各种可用的 Python 库，但以下是一些流行的库：

• Pandas - 用于数据操作。它适用于处理杂乱数据。
• NumPy - 用于数值运算。它适用于数组数据。
• Matplotlib - 用于数据可视化。
• Seaborn - 也用于数据可视化。Seaborn 基于 Matplotlib。
• Scikit-learn - 用于数据分析和数据挖掘。它基于其他库，如 pandas 和 numPy。
• Tensorflow 和 PyTorch - 通常用于深度学习。

5. MLOps

机器学习工程师不仅要训练模型，还要将模型部署到生产环境中，因此机器学习工程师应该了解机器学习操作的完整周期，从收集数据到部署模型和维护。机器学习工程师应该了解用于机器学习的云计算服务，例如amazon sagemaker、microsoft azure机器学习和 GCP Vertex AI。机器学习工程师应该了解 AWS、SQL、Mongodb。机器学习操作(MLOps) 等同于DevOps。机器学习工程师可以使用 MLflow、MetaFlow、CubeFlow。在开发阶段需要使用 Github 和docker 。机器学习工程师应该了解Git。

6. AI 和 LLM

ML 属于人工智能 (AI)。 深度学习属于 ML。大型语言模型 (LLM) 属于深度学习。如今，LLM 非常流行，在市场上拥有巨大的发展空间。机器学习工程师必须了解 LLM 和 AI。LLM 基于 Transformer 架构。机器学习工程师应该了解 Transformer 架构、神经网络、RNN、LSTM。他们应该知道如何找到大型语言模型。他们还应该了解向量和 RAG（检索增强生成）。这些是大多数公司正在使用的技术。有很多初创公司只专注于 LLM 技术。他们也为 AI 工程师提供有竞争力的薪酬。

您也可以在 tutorialspoint 上学习这些技术。

7. 实践与学习

完成机器学习和 MLOps 的所有核心概念后，您可以开始申请此职位的工作。您可以选择任何在线求职平台，或直接在公司网站上申请。您还可以联系团队负责人或经理，询问他们公司是否有此职位空缺。

机器学习工程师需要不断学习和成长。总会有新的技术出现，机器学习工程师不应该固守旧技术。例如，如今大型语言模型很流行，但未来几年可能会出现新的热门技术。机器学习工程师应该提升自己对机器学习的知识和理解，因为机器学习领域就像一片海洋。然而，核心概念始终不变。

结论

机器学习工作如今炙手可热。人们只需要掌握处理机器学习算法的技能即可。如果您精通机器学习概念并拥有经验，则不需要其他学位或证书。在本文中，我们讨论了成为一名成功的机器学习工程师的七个要点。您可以将这些要点作为指南，并确保您将成为一名优秀的机器学习工程师。您可以学习 tutorialspoint 上提供的教程和课程来实现这一目标。

常见问题 (FAQ)

机器学习工程师是否必须拥有学位？

如果您拥有机器学习工作所需的经验和技能，那么大多数公司不需要学位。但是，我们建议您获得一些与机器学习或工程相关的学位，因为一些公司也要求学位。

机器学习工程师的薪资范围是多少？

机器学习工程师的薪资取决于多种因素，例如经验、工作地点、行业和工作复杂度。他们可以获得良好且有竞争力的薪酬待遇。

成为机器学习工程师需要多长时间？

如果您是初学者且没有任何软件开发技能，那么可能需要 6 到 18 个月。但这完全取决于您的学习能力和获取知识的能力。