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法律研究如何获得机器学习实习机会？
机器学习是一个激动人心的领域，它正在快速发展并提供着有前景的职业机会。获得机器学习实习机会是积累实践经验和提升技能的绝佳途径。但对于本科生来说，获得机器学习实习机会并非易事，因为像谷歌、微软、Facebook 和 Netflix 这样知名的公司通常更青睐拥有知名期刊发表成果的博士生。然而，机器学习解决方案在各个行业中正变得越来越受欢迎。大多数现代技术，如自动驾驶汽车、语音助手、AI 聊天机器人和推荐系统，都由机器学习模型驱动。因此，即使你没有博士学位，你仍然可以申请一些规模较小的公司的实习机会。以下是一些关于如何获得机器学习实习机会的建议[email protected] −
强化你的技能
首先学习一些编程语言，如 Python、Java 和 R。Python 是机器学习中最受欢迎的语言。
然后学习数据结构和算法。在任何涉及计算机科学的领域，编程技能都是必不可少的。
你还需要了解计算机体系结构。
学习 Python 中的库，如 scikit-learn、numpy、pandas、matplotlib、seaborn 等。
巩固和加深你在概率和统计方面的概念。
然后学习机器学习的概念，例如机器学习中使用的算法以及如何应用它们、数据预处理、特征工程、特征选择、深度学习等。
学习如何使用 Flask、Django 或 AWS、Azure 或其他任何云服务来部署模型。
保持更新：技术发展日新月异，尤其是在 AI 和 ML 领域，因此，及时了解市场上新兴的概念非常重要。为此，你可以关注一些主要的意见领袖、博客和新闻通讯。Google Bigtable 是了解最新科技新闻的良好来源之一。
打造强大的作品集
个人项目 − 通过构建自己的网站展示你独立完成的项目，来展现你对机器学习的热情。个人项目非常有帮助，因为公司需要证明你能为公司带来积极的贡献。在 Kaggle 的内核上编写一些代码，在 Github 上提交你的代码，或为开源项目做出贡献。
参与竞赛/黑客马拉松 − Kaggle 竞赛是检验自己、加深对算法理解和学习新机器学习概念的好方法。还可以关注 MachineHack 和 Topcoder 等其他网站，因为它们会列出机器学习的实时竞赛。
机器学习作品集不仅仅是代码、项目和结果，人们需要知道为什么要使用这些项目以及如何使用它们。因此，文档在帮助用户理解代码的工作原理方面起着关键作用，它还有助于面试官了解你的思考过程。现在很明显，在创建这些项目时，你应该始终记录你的经验以及项目经历的各个阶段。在 Github 上上传项目时，始终提供自述文件，使用图像、图表、视频、链接以及任何必要的元素来帮助用户理解每个项目的用途和发现。
优化你的简历
在申请任何实习之前，优化和修改你的简历非常重要。因此，如果你有更多的个人项目，并且在该领域几乎没有经验，那么将你的项目部分放在工作经验之上。此外，如果你没有任何与机器学习领域相关的教育背景，那么将“教育”部分放在底部。此外，在“项目”部分突出一些你的顶级项目，并包括任何完成的慕课课程或参加的与该领域相关的网络研讨会。
与业内资深人士建立联系
另一种方法是在你的大学里组建一个专注于人工智能和机器学习的社团或学习小组。这将有助于你提高社交和领导能力。如果你能够组织一些活动或举办研讨会，你将有机会与一些当地公司互动。
提升你的线上形象 − 线上形象确实有助于与其他人建立网络并获得认可。如果你的专业知识不被其他人看到，那么它将毫无价值。因此，为了提升线上形象，你可以在 Medium.com 上开始发表与机器学习相关的文章，甚至创建你自己的博客。
加入一些社区 − Kaggle 社区是一个很好的起点。你也可以在 LinkedIn、Quora、Github、Facebook、Discord 等平台上找到这样的社区。
开始向公司投递简历
一开始不要急于向大型科技公司（如谷歌、亚马逊、微软、苹果等）投递简历。这些公司每天都会收到成千上万封邮件，因此对于初学者来说，竞争非常激烈。相反，可以尝试一些规模较小、知名度较低的公司。如果你在这些规模较小的公司获得了实习机会，这不会有任何坏处，事实上，你还可以将你的技能应用到真实的项目中。这绝对是一个良好的起点。
建议选择研究型实习而不是创业公司/企业实习。
如果你仍然对企业实习感兴趣，那么你可以通过大学组织的职业网络活动来寻找这类公司。或者你可以在 Eventbrite 和 Meetup 等网站上搜索当地活动。LinkedIn 联系在这里可以提供很大帮助，你也可以搜索当地公司。如果以上方法都不奏效，那么谷歌搜索永远是你可用的选择。
Internshala、LetsIntern、Glassdoor 等也是寻找职位和机会的绝佳网站。
在你成功吸引了一些公司的关注并获得面试机会后，在去面试之前，请尝试找到以下问题的答案：
他们为什么需要实习生？
他们正在解决的核心问题是什么？
他们目前的运营情况如何？
当你找到上述问题的答案后，你应该思考自己如何融入或为他们的目标做出贡献，这将在面试过程中展现你真诚的好奇心和解决问题的能力。
最后一种选择是询问你大学里从事机器学习项目的教授，看看他们是否需要在一些研究工作中获得帮助。
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