隨著每個組織將其業(yè)務(wù)數(shù)字化，并利用數(shù)據(jù)科學(xué)工具、人工智能、機器學(xué)習(xí)，對其領(lǐng)域的專業(yè)人員的需求一直很高。隨著機器學(xué)習(xí)成為所有自動化工具的一個重要方面，對機器學(xué)習(xí)工程師的要求越來越高。

Forrester Research公司高級分析師BrandonPurell說：“任何公司未來的成功百分之百取決于采用機器學(xué)習(xí)。公司要想在客戶時代取得成功，就必須預(yù)測客戶的需求，而機器學(xué)習(xí)對這一點絕對至關(guān)重要?！?/p>

人們需要理解為什么對機器學(xué)習(xí)工程師的需求比以往任何時候都大。

機器學(xué)習(xí)的作用

機器學(xué)習(xí)工程師是數(shù)據(jù)科學(xué)家和軟件工程師兩個重要角色的結(jié)合體。數(shù)據(jù)科學(xué)家的主要工作是處理大數(shù)據(jù)，而軟件工程師則負責(zé)程序的編碼。數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作是分析性的，他們使用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、分析技能和機器學(xué)習(xí)工具的組合來處理和分析大量數(shù)據(jù)，以獲得商業(yè)見解。然而，軟件工程師是為程序編寫可伸縮代碼和為公司設(shè)計復(fù)雜軟件系統(tǒng)的專家。他們的角色不需要使用機器學(xué)習(xí)工具。

數(shù)據(jù)科學(xué)家創(chuàng)建的應(yīng)用程序?qū)τ谲浖こ處焷碚f很難理解，因為它們很復(fù)雜，并且沒有設(shè)計模式。這就是為什么公司正在尋找能同時運用這兩種技能的機器學(xué)習(xí)工程師。在當(dāng)今這個時代，一個好的機器學(xué)習(xí)工程師應(yīng)該理解數(shù)據(jù)科學(xué)家的代碼，并使其更易于訪問。

機器學(xué)習(xí)工程師的職責(zé)

機器學(xué)習(xí)工程師的工作類似于數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色，兩者都處理巨大的數(shù)據(jù)集。因此，一個機器學(xué)習(xí)工程師應(yīng)該擁有優(yōu)秀的數(shù)據(jù)管理技能。他們的工作角色要求他們將數(shù)據(jù)科學(xué)的規(guī)則與編程結(jié)合起來，幫助公司利用人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)來利用業(yè)務(wù)。

機器學(xué)習(xí)工程師的必備技能

?軟技能–這些非技術(shù)技能有助于工程師跟上機器學(xué)習(xí)的動態(tài)本質(zhì)。一個工程師必須知道有效的時間管理和擁有快速思維的商業(yè)知識。

技術(shù)技能-如中級Python、C++和基本數(shù)學(xué)概念（如線性代數(shù)、微積分和統(tǒng)計學(xué)）的基本技術(shù)技能是企業(yè)在招聘時尋找的一個要求。

?機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)–機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是為業(yè)務(wù)問題找到準(zhǔn)確解決方案的重要技能。隨著機器學(xué)習(xí)擴展到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之外，對算法等非神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念的了解是一個額外的收獲。

機器學(xué)習(xí)工程師是做什么的？

機器學(xué)習(xí)工程師與數(shù)據(jù)科學(xué)家密切合作。而數(shù)據(jù)科學(xué)家則從數(shù)個GBs的數(shù)據(jù)集中提取有意義的見解，并將這些見解傳達給利益相關(guān)者。機器學(xué)習(xí)科學(xué)家確保數(shù)據(jù)科學(xué)家使用的模型能夠?qū)崟r分析大量數(shù)據(jù)，以獲得準(zhǔn)確的結(jié)果。當(dāng)這些學(xué)科協(xié)同工作時，它們?yōu)樵?jīng)被認為不切實際和不可能的公司創(chuàng)造了技術(shù)。機器學(xué)習(xí)工程師正通過讓幾個行業(yè)利用顛覆性技術(shù)，為科技世界的未來鋪路。

編輯：hfy