谁是机器学习工程师？
机器学习 (ML) 工程师是自动执行软件的创建者，该软件允许机器自动执行预测模型。 机器学习应用程序可以像人类一样从使用体验中学习并变得准确。当接触新数据时，这些应用程序会发现、开发和修改自身，以提供更好的体验。 在本文后面，您将详细了解机器学习工程师的工作、职业范围、所需技能以及人工智能和数据科学在该领域的作用。 这里有两个例子可以帮助你更好地理解机器学习 想象一下您正在 Google 上搜索认证课程。经过几次搜索后，Google 会自动开始推荐与您要查找的内容相匹配的课程。这就是机器学习工程师所做的事情。同样，当您要求 Alexa 播放您最喜欢的歌曲时，算法的设计方式是它会遍历最常播放的歌曲并选择您重复播放的歌曲。当你不断告诉它跳过歌曲、重复歌曲、改变音量和许多类似的命令时，体验会变得更好。 机器学习工程师做什么的？ 机器学习工程师结合了数据科学家和软件工程师的工作。数据科学家专注于数学和统计学，而软件工程师则使用代码和程序设计系统。现在，机器学习工程师可以提供两全其美的能力。 机器学习工程师的典型工作职责是： 查询和分析机器学习目标，然后选择最佳方法来制定数据进行分析。 将源数据纳入机器学习系统以实现学习培训。 与数据科学家合作，通过应用适当的机器学习算法和工具来实现有效的数据管道，创建数据科学原型。管理、扩展、维护和改进机器学习模型，以确保开发的算法准确。 与关键人员沟通以了解需求，并在此基础上优化 ML 示例以使其相应地工作。 进行测试、执行统计分析并解释测试结果，以获得更好的性能和结果。 机器学习工程师所需的技能 机器学习工程师的主要目标是努力提高机器学习的准确性并为用户提供更好的体验。因此，要取得成功，您必须同时具备软件工程师和数据科学家的知识和技能。 该工作的一般技能如下： 了解数据结构、数据建模和 电话号码清单 软件架构。 数据相关技能；掌握Python和Java等编程语言，来估计和预测算法和原型。 软件工程技能，即良好掌握算法、数据结构和计算机体系结构。 具有出色的数学和统计技能来估计和使用算法进行操作。 书面和口头沟通技巧，可以向非编程专家解释复杂的过程。 能够与团队一起处理大型且复杂的数据集。 解决问题的能力以及 ML 工具和资源的知识，例如和 R 编程 等。 人工智能改变数字营销的 10 种方式 您可能有兴趣阅读：人工智能改变数字营销的 10 种方式 通过正确的计划加速您的职业生涯 与我们分享您的数据，让我们的顾问指导您走向卓越 机器学习工程师职业范围 随着技术的发展以及数据科学和分析领域的进步，对机器学习工程师的需求不断增加。
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如今，组织选择与机器学习专家合作来改进他们的产品和服务。利用技术和人工智能可以帮助组织在竞争中脱颖而出并提供创新的解决方案。 机器学习有着广泛的应用，从安全视频监控到智能手机、平板电脑甚至笔记本电脑上的面部识别。即使是等社交媒体平台，也使用机器学习技术根据用户的选择、喜欢和网络帖子向用户推送促销、广告和相关帖子。 YouTube 和 OTT 平台（例如 Netflix 和 Amazon）使用机器学习和人工智能技术根据用户的搜索向其提供推荐。购物网站如翻转卡丁车,亚马逊 还有其他一些公司使用机器学习算法，根据客户的购买和查看历史记录来建议购买的商品。 由于机器学习工程师拥有专业技能和知识，他们是劳动力中薪酬最高的人之一。因此，英特尔、苹果、Facebook、LinkedIn、IBM、Spotify 和谷歌等公司都是机器学习工程师的顶级招聘者。 工作质量、决策权威以及算法和计算机语言经验是成功 ML 工程师的三个主要指标。因此，请确保您继续学习和发展您的技能，并保持开放并适应现代技术。做到这一点的最好方法之一就是参加课程 数据科学认证 或知名机构的高管课程。
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