这里有你需要的5个机器学习必备技能

作者: 快快网络 2020-11-02 15:49:35

 机器学习,听起来很酷。这名字不禁令人以为是一排机器人坐着学习知识的样子,但其实是让机器人拥有像人一样的学习能力的高端技术,这样就能高效快捷地从数据中找出有用的东西。云计算服务支持构建和部署AI及机器学习应用程序的种种功能。除了专业外,作为IT团队成员一定要学习特定的机器学习等各方面知识,他们还要了解目前支持其团队计划的可使用云计算工具。

这里有你需要的5个机器学习必备技能

1. 数据工程

机器学习的思想其实很简单,就是模拟人类学习的一个过程,而这个过程中最重要的就是数据!当一位IT专业人员要在云上实现所有类型的AI策略,前提就是了解数据工程。数据工程包括一系列技能,这关系到工作流开发领域和数据整理,以及软件架构知识。

IT专业方面的知识就可以分解给不同领域的人员完成不一样的任务。比如,数据整理一般涉及数据源标识、数据质量评估、数据提取和数据集成,还有在生产环境中进行这些动作的渠道开发。

数据相关的任务通常都是最高优先级,工程师应该习惯使用各种数据库。Python是一种普遍的编程语言,有多种使用途径。即便你不是专业的Python程序员,也要具备一部分的语言知识,就可以从有关数据工程和机器学习的各种开源工具中提升技能。

2. 模型构建

机器学习是未来的方向是前途光明的一门科目,研究和开发机器学习算法可以发展你的职业。

IT团队构建模型都是运用工程师所提供的数据,接着创建软件、给予建议、预估价值和分类条目。关键是要清楚明白机器学习技术的基本知识,就算很多模型的构建过程都是在云端自动完成。

如果你是模型构建者,你就要了解数据和目标。你需要在问题来临前就先思考好解决方案,并知道怎么将它与现有系统集成。

3. 算法公平性

不同的模型有不同的算法。虽然看似简单,实际上陷阱重重。算法做出的决定会直接影响个人。有些人以自己短浅的目光训练出带有偏见的算法,网络上有很多测试和删除偏见的工具。检测模型中的偏差大概需要精确的统计和机器学习技能,对于AI和机器学习模型这是一个不可避免的问题。

4. 理解伪代码

学习如何写机器学习算法有一个好方法,就是应该更好地理解认识伪代码,这样也有助于训练我们的逻辑思维。再复杂的事情,都可以进行拆解。然后我们要了解怎么去计算它们,还有许多不同的可以互相转换的指数。通常情况下,伪代码是非常清晰的。

如何将伪代码变成你感兴趣的编程语言,学习它才最重要的事。实际上没有一个通吃的神经网络,所以当你从各个老师那学习怎样写神经网络时必定要注意,他们不会都使用同样数量的输入、隐藏层节点等等,或许连术语说法都不一样。伪代码虽然一定程度上忽视了细节,但可以让前期的你明确思路,这就是重点。

5. 领域知识

各行各业都有自己的知识体系,因此相关的行业也需要对它进行研究了解,特别是在构建算法决策工具时。用于训练机器学习模型的数据限制了它们,但是具有领域知识的工程师们可以懂得在哪应用AI并且评测其有效性。

机器学习 技术 云计算
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