如何开启你的机器学习职业生涯？

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介绍

机器学习是一个快速发展的领域，它有可能彻底改变许多行业。因此，机器学习的职业生涯既具有挑战性，又极具回报。如今，机器学习的应用范围远远超出了人们的预期。顾名思义，它赋予计算机学习能力，使其更像人类。本文将探讨你为从事机器学习职业生涯可以采取的步骤。

机器学习

机器学习算法使用一组训练数据来教计算机执行其最初未被设计执行的任务。我们可以使用机器学习来开发补充我们人类能力的技术。

机器学习工程师应该了解算法、统计学和数学。机器学习工程师必须理解人工智能和机器学习背后的数学和统计概念。他们必须了解深度学习和其他人工智能和机器学习架构。

机器学习的细分领域

机器学习领域内有许多子领域，除了机器学习的进步带来新的能力外，每个子领域都提供了一个潜在的专业领域。

自然语言处理

通过使用自然语言处理，计算机可以理解人类语言。随着技术的进步，机器将学会以人类受众能够理解的方式做出回应。这将从根本上改变我们将来与所有计算机互动的方式。

神经网络

神经网络对于教计算机对信息进行分类以及以类似于人类学习的方式进行理解至关重要。例如，可以使用神经网络来训练软件识别图像。基于数据输入，机器可以做出非常准确的预测和决策。

深度学习

深度学习是智能自动化领域的尖端技术。它涉及使用机器学习技术通过决策来解决问题。深度学习使用更类似于人类思维方式的神经网络来解释数据。深度学习可以评估语音、文本和图像以得出类似判断的结果。

机器学习入门

步骤 1：学习基础知识

在机器学习领域发展职业生涯的第一步是学习基础知识。这包括理解基本的机器学习概念和技术，例如深度学习、无监督学习和监督学习。从参加在线课程或阅读相关文献开始。受欢迎的在线课程包括 Coursera 上 Andrew Ng 的机器学习课程以及 Udacity 上 Sebastian Thrun 和 Katie Bouman 的机器学习入门课程。

步骤 2：获得实践经验

一旦你对基础知识有了信心，就应该开始进行项目以获得经验。通过这样做，你可以将所学知识付诸实践并磨练你的技能。最好从简单的项目开始，例如开发一个基本的线性回归模型或神经网络。随着你技能的提升，你可以承担更复杂的项目，例如构建用于图像分类或自然语言处理的深度学习模型。

步骤 3：建立人脉并打造你的专业形象

任何职业，包括机器学习，都受益于人脉关系。你可以加入 Kaggle 或 Reddit 的机器学习子版块等在线网络和论坛，与其他机器学习专家建立联系并了解该领域的最新进展。你也可以在 LinkedIn 上创建专业档案，向潜在雇主展示你的技能和专业知识。

步骤 4：专注于特定领域

鉴于机器学习主题的广泛性，专注于特定领域可能很有优势。这将使你成为该领域的专家，从而提高你在潜在雇主眼中的价值。一些流行的专业领域包括计算机视觉、自然语言处理和强化学习。

步骤 5：持续学习并保持最新状态

机器学习是一个不断发展的领域，不断有新的进展。持续学习新事物并了解你所在领域的最新发展至关重要。阅读研究论文、参加会议和研讨会、参加在线课程以及尝试使用最新的工具和技术都是有效的方法。这不仅能帮助你跟上行业发展的步伐，还能提高你作为员工或企业主的价值。

步骤 6：打下坚实的数学基础

机器学习需要良好的数学基础。理解和使用机器学习算法需要扎实的概率论、统计学、线性代数和优化知识。如果你缺乏数学基础，花时间打下坚实的数学基础至关重要。这可以通过参加数学课程、阅读数学文献或解决练习题来实现。

步骤 7：构建强大的作品集

求职时，一个强大的作品集是一个宝贵的资产。你可以向潜在雇主展示你的技能和经验。你的作品集应包含你最好的机器学习项目，并简要说明你做了什么、使用了哪些工具以及你取得了哪些成果。在你的作品集中也包含任何相关的出版物、演讲或获得的奖项。

步骤 8：学会有效沟通

有效的沟通对任何职业都是一项重要的技能，但在机器学习领域尤其重要。作为一名机器学习专家，你经常需要向非技术利益相关者解释复杂的理念，并根据你的研究提供建议。通过有效的沟通赢得利益相关者的信任，可以更容易地将你的建议付诸实施。

结论

总之，机器学习是一个快速发展的领域，为有兴趣的人提供了许多令人兴奋的职业机会。在机器学习领域取得成功，需要具备扎实的计算机科学、数学和统计学基础。此外，定期处理真实数据集和算法至关重要。

如果你想从事机器学习职业生涯，务必跟上该行业的最新发展，不断学习新事物并提升技能。建立强大的网络形象并与你所在领域的其他人建立联系，也有助于你获得工作和发展职业生涯。