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如何成为机器学习工程师
当你停下来思考它时，未来可能会有点令人生畏。它充满了AI，自动化，3D打印，虚拟现实，IOT，和其他概念，直到现在似乎是科幻小说。但是，如果您了解这些想法，它也可以成为充满机会的地方。例如，通过了解AI和大数据的基础知识，您可以将自己雕刻为机器学习工程师。不仅可以降落你一个非常健康的机器学习工程师，但它也可以帮助您塑造那个未来的未来。
在这篇文章中，我们会看一下机器学习工程师所做的事情，为什么它是一个很大的工作角色，以及如何开始。
为什么机器学习？
机器学习（ML）允许公司利用以前从未成为可能的应用程序使用巨大的数据集。ML算法可以了解客户的习惯和购买行为，表现令人难以置信的复杂数学，并实现全新产品。
几乎每个行业都将是大大在不久的将来受到AI和机器学习的影响，并以您可能不会期待的方式。例如，拍摄视频游戏，其中机器学习使实时射线跟踪成为可能，导致质感性的照明。每个行业都被数据和逻辑的婚姻完全转化。
这是因为这个原因，数据科学家被称为“21的最性感工作”英石世纪“by哈佛商业评论。
什么是机器学习工程工程薪水？根据潜在客户..，英国的平均机器学习工程师薪水为52,000英镑，如果您为像谷歌或Facebook这样的公司工作，那么可以高达170,000英镑。这分别为62,568美元或204,551.65美元。
机器学习薪水可以高达204,551美元
什么是机器学习？
首先，重要的是要准确地说明机器学习是什么，以及它不是什么。
机器学习与AI密切相关，但这些仍然是截然不同的概念。虽然人工智能可以描述任何类型的程序或机器，用于展示智能行为，机器学习专门意味着使用算法查找数据中的模式。这可能用于训练某些类型的AI。
控制计算机游戏中的敌人的AI通常不会使用机器学习。相反，它使用一种用于决策的流程图，以便以预先设置的策略响应您的操作。这就是我们所谓的人为狭隘的情报（ANI），因为它只能做一件事。
这与人工综合情报（AGI）形成鲜明对比，这是一个设计能够处理多种不同类型的任务甚至可能通过的AI图灵测试。
另一方面，计算机愿景 - 程序在场景中识别场景中的对象的能力 - 是通过机器学习完成的。通过观察数十万张图片，您可以“教”AI识别汽车或植物等物体。如果您的手机的相机有场景检测，然后这将使用机器学习。同样，ML还用于教导虚拟助理语音识别。
机器学习可用于识别来自X射线的健康问题，并在诊断中辅助医生，或者更准确地预测天气。还有更多的潜力尚未挖掘。
机器学习工程师做了什么？
机器学习工程师的工作是使用数据教授AIS和软件。
机器学习工程师的工作是使用数据教授AIS和软件。他们可能：
- 编写程序和开发算法以从大数据集中提取有意义的信息
- 运行实验并测试不同的方法
- 优化程序以提高性能，速度和可扩展性
- 处理数据工程以确保清洁数据集
- 建议机器学习的有用应用程序
因此，机器学习工程师可能适用于已经生产产品的公司 - 无论是语音识别，计算机愿景还是更多专家的公司。或者，他们可能为一个机构为可以从技术中受益的企业提供机器学习解决方案的机构工作。或者也许他们可能在像谷歌这样的技术公司的研发部门工作，以创建新的应用程序。
机器学习工程师和数据科学家的角色之间存在一些重叠。同样，您可能需要呼吁数据挖掘，预测分析，数学等的技能，但是ML工程师的作用更具体，以非常特定的方式施加该知识。
当然，机器学习工程师薪水往往更大，以反映这一点。
要了解你需要理解的东西作为机器学习工程师，我推荐这篇文章ML中使用的前10个算法。如果这对你有迷人，那么你可能会喜欢ml。如果没有，你可能会更适合另一个角色。
如何成为机器学习工程师
有兴趣成为机器学习工程师吗？考虑下这个能带来什么？这是您需要知道的东西，并将一台伟大的机器学习工程师耕种。
就资格和认证而言，成为ML工程师没有设定的路径。很多工作支付最好的机器学习薪水要求本科学位。这通常是计算机科学学位，它将提供广泛的计算机，技术和编程。数学的程度同样可以成为一个伟大的起点。
理想情况下，您将在软件工程和数据科学中构建这一点。此字段中最有用的编程语言是Python，C和C ++。
从那里，您可以在机器学习中的更多专业角色转换，或者使用下面的机器学习课程定制简历。ML API的经验如纹身流凯拉斯也非常有用。
由于处理与机器学习相关的大规模数据集所需的大量处理能力和存储，您将在很大程度上使用基于云的系统。为此，表明熟悉分布式计算也很重要。
由于机器学习工程是如此的尖端职业，没有一条路径可以遵循。如果您能够建立足够强大的简历，您甚至可能会发现您可以获得很长的方式作为自学式编程器。
课程和认证
以下是您可以使用的一些课程和认证作为机器学习工程师：
计算机科学学士- 这是伦敦大学的全部在线学士学位，将为那些能够奉献时间的人提供完美的基础。您将学习3-6岁，并要求每周14-28小时。
数据科学：机器学习- 如果您已经在编程和/或数学中有一些背景，则添加特定的机器学习知识可能是您所需要的。这是哈佛大学的8周课程。您可以为少量费用添加验证证书，也将依靠数据科学专业证书，您是否希望进一步追求。你可以找到完整的课程这里。
数据科学基础：用Python计算思维- 来自加利福尼亚大学伯克利大学的另一个免费课程。这是5周长，每周需要约4-6小时的承诺。您可以额外支付额外的额外添加验证的证书，或者您可以将其算用于完整的专业证书数据科学基础。
机器学习专业化- 本机从华盛顿大学学习专业化由四门独立课程组成，可以免费注册。您将收到一个课程证书，您可以添加到您的LinkedIn或CV中。
C＃中的编程- 从Microsoft的此考试算作MCSA的信用，但也可以帮助您批量您的简历，以证明相关的编码技巧的证据！
了解Python编程MasterClass- 来自Udemy的本课程将无法提供专业证书，但是一种实惠且有助于对此需求编程语言的介绍。
所以你有它！这就是你需要知道的是机器学习工程师。这是你对追求感兴趣的职业吗？你已经是ml工程师吗？分享您的提示和经验在下面的评论中！