機器學習 (ML) 是人工智能的一個分支，我們使用算法從提供的數據中學習，從而對未見過的數據進行預測。最近，醫療保健、金融、電子商務等領域對機器學習工程師的需求迅速增長。根據 Glassdoor 的數據，機器學習工程師的年薪中位數為 131,290 美元。 2021 年，全球機器學習 市場 價值 154.4 億美元。到 2029 年，它預計將以超過 38% 的複合年增長率 (CAGR) 顯著增長。
機器學習工程師是設計、開發和部署系統以自動化預測建模的專家程序員。 ML Engineer 是更大團隊的一部分，該團隊包括數據科學家、工程師、業務分析師和利益相關者。他是處理大型數據集、迭代建模實驗和優化機器學習模型的專家。此博客將探討 ML 工程師的工作、他們的資格以及他們成為機器學習工程師的職業道路。
機器學習工程師的角色和職責
角色和職責機器學習工程師因行業而異，這取決於組織的規模和其他角色的可用性，包括數據科學家、數據工程師和數據分析師。通常，ML 工程師執行以下任務:
了解業務問題和最終目標預處理數據以使其模型就緒。執行統計測試和探索性數據分析以獲得更深入的見解為數據選擇合適的模型和技術評估模型性能優化機器學習系統與數據科學家、數據工程師和利益相關者交流結果做出經過訓練的模型可用於為實時應用程序或服務做出預測或決策確保部署模型的可擴展性、版本控制和日誌記錄監控和解決與部署模型相關的問題與最新研究和算法保持聯繫
成為機器學習工程師所需的技能
編程技能
掌握 Python 或 R 中的編程概念是機器學習工程師最重要的技術技能呃。庫和框架方面的專業知識是必要的，如下所示:
NumPy（科學計算）Pandas（數據處理）Matplotlib/Seaborn（探索性數據分析）Scikit-learn（機器學習建模）PyTorch/TensorFlow/Keras（深度學習）學習建模）Apache Spark（數據預處理）
機器學習概念
要成為 ML 工程師，需要了解常用算法。這些算法和概念如下:
線性回歸、邏輯回歸、決策樹和神經網絡監督、非監督和半監督學習梯度下降正則化過擬合和欠擬合分類、回歸、異常檢測和聚類
此外，理解SQL、Git 和雲計算也是必需的。
數學（統計和概率）
由於統計和概率是許多 ML 算法的基礎，因此牢牢掌握數學是一個先決條件。概率用於許多算法和技術，例如隱馬爾可夫模型、樸素貝葉斯算法和條件概率。關鍵統計概念包括概率分佈（正態分佈、泊松分佈、均勻分佈等）、集中趨勢和散佈的度量、假設檢驗（方差分析、卡方等）、貝葉斯推理等。
軟技能
軟技能對於 ML 工程師同樣重要。他應該能夠與其他團隊成員溝通和合作，例如數據工程師和數據分析師。他應該具有解決 ML Cycle 中的問題的創造力和解決問題的能力，以及學習新技術的適應能力。項目管理技能對於高效處理和完成項目至關重要。
機器學習工程師的職業道路
機器學習提供了一個有前途的職業。可以採用以下途徑在其中建立職業生涯:
計算機科學或相關專業的學士
許多公司要求應聘者俱有學士學位。機器學習工程師來自不同的背景；計算機科學、數學或統計學學士學位將為從事該領域職業的人打下堅實的基礎。
認證
各種知名的教育科技平台都提供機器學習課程和計劃。完成這些課程將幫助您學習編程和機器學習。它還將提高您作為專業人士的可信度。
建立投資組合
使用您獲得的技能建立投資組合是機器學習工程師職業道路中最重要的部分。為此，獲取真實世界的數據集並將它們傳遞給機器學習生命週期。部署後，在 GitHub 上或通過博客文章記錄您的結果。製作多個投資組合項目以將原型添加到您的簡歷中。
總而言之，機器學習工程師是一個不斷發展的角色。每年，研究機構都會提出突破性的研究和產品。從事這一領域職業的人應該終身學習並適應技術的進步。