七步成為機器學習工程師

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機器學習是如今最熱門的職業。但您知道機器學習是人工智慧的一部分嗎？如果您熱愛使用機器學習、人工智慧和資料科學等新技術，那麼本文將指導您分七步成為一名成功的機器學習工程師。

您可以成為資料工程師、資料分析師、機器學習工程師、資料科學家或 AI 工程師。這些職位都有不同的職責。機器學習工程師負責處理機器學習演算法。機器學習工程師的薪資很有吸引力，但取決於經驗、行業和工作複雜度等多種因素。機器學習工程師可以獲得有競爭力的薪酬。

角色和職責

機器學習工程師可以根據專案、團隊和組織執行各種任務。機器學習工程師執行以下任務：

• 與資料工程師合作 - 他們與資料工程師合作獲取資料集。機器學習工程師也可以執行此任務。
• 訓練模型 - 他們使用各種可用的機器學習演算法和給定的資料集來訓練機器學習模型。
• 選擇模型 - 他們選擇效能最佳的模型進行部署。
• 測試模型 - 他們測試模型，並在需要時重新訓練模型以改進已部署的模型

如果您真的有興趣成為一名成功的機器學習工程師，那麼您可以遵循以下七點作為指南來準備自己。

1. 教育

雖然成為機器學習工程師不需要獲得任何特定的學位，因為大多數機器學習招聘公司只看重技能，而不是特定的學位或資格。但我們建議您獲得一些與機器學習和人工智慧相關的學位、資格或證書，因為您將獲得對機器學習演算法和基本概念的基本瞭解。如果您沒有太多時間去追求任何學位，您可以從tutorialspoint學習。我們已經解釋了機器學習和人工智慧的所有基本概念。您將瞭解核心概念。

2. 程式語言 - Python 或 R

您需要使用程式語言編寫程式碼。有各種語言用於實現機器學習演算法，但Python 和R是最受歡迎的。我們建議您學習 Python 程式設計，因為它易於學習且具有高階語法。在繼續學習機器學習之前，您應該掌握Python 程式語言的所有基礎知識。您可以在 tutorialspoint 上學習 Python 程式語言。

3. 學習機器學習

完成 Python 程式語言學習後，您可以開始學習機器學習基礎和機器學習演算法。您應該學習所有型別的機器學習，例如監督學習、無監督學習和強化學習。您應該學習所有型別的機器學習分類，例如迴歸和分類。您還應該學習基於分類和迴歸的機器學習演算法。

除了機器學習，您還應該瞭解深度學習、自然語言處理、神經網路、統計學和線性代數。

4. Python 庫

完成機器學習學習後，您可以學習機器學習模型所需的 Python 庫。這些庫從資料預處理到模型部署都非常有用。有各種可用的 Python 庫，但以下是一些流行的庫：

• Pandas - 用於資料操作。它適用於處理雜亂資料。
• NumPy - 用於數值運算。它適用於陣列資料。
• Matplotlib - 用於資料視覺化。
• Seaborn - 也用於資料視覺化。Seaborn 基於 Matplotlib。
• Scikit-learn - 用於資料分析和資料探勘。它基於其他庫，如 pandas 和 numPy。
• Tensorflow 和 PyTorch - 通常用於深度學習。

5. MLOps

機器學習工程師不僅要訓練模型，還要將模型部署到生產環境中，因此機器學習工程師應該瞭解機器學習操作的完整週期，從收集資料到部署模型和維護。機器學習工程師應該瞭解用於機器學習的雲計算服務，例如amazon sagemaker、microsoft azure機器學習和 GCP Vertex AI。機器學習工程師應該瞭解 AWS、SQL、Mongodb。機器學習操作(MLOps) 等同於DevOps。機器學習工程師可以使用 MLflow、MetaFlow、CubeFlow。在開發階段需要使用 Github 和docker 。機器學習工程師應該瞭解Git。

6. AI 和 LLM

ML 屬於人工智慧 (AI)。 深度學習屬於 ML。大型語言模型 (LLM) 屬於深度學習。如今，LLM 非常流行，在市場上擁有巨大的發展空間。機器學習工程師必須瞭解 LLM 和 AI。LLM 基於 Transformer 架構。機器學習工程師應該瞭解 Transformer 架構、神經網路、RNN、LSTM。他們應該知道如何找到大型語言模型。他們還應該瞭解向量和 RAG（檢索增強生成）。這些是大多數公司正在使用的技術。有很多初創公司只專注於 LLM 技術。他們也為 AI 工程師提供有競爭力的薪酬。

您也可以在 tutorialspoint 上學習這些技術。

7. 實踐與學習

完成機器學習和 MLOps 的所有核心概念後，您可以開始申請此職位的工作。您可以選擇任何線上求職平臺，或直接在公司網站上申請。您還可以聯絡團隊負責人或經理，詢問他們公司是否有此職位空缺。

機器學習工程師需要不斷學習和成長。總會有新的技術出現，機器學習工程師不應該固守舊技術。例如，如今大型語言模型很流行，但未來幾年可能會出現新的熱門技術。機器學習工程師應該提升自己對機器學習的知識和理解，因為機器學習領域就像一片海洋。然而，核心概念始終不變。

結論

機器學習工作如今炙手可熱。人們只需要掌握處理機器學習演算法的技能即可。如果您精通機器學習概念並擁有經驗，則不需要其他學位或證書。在本文中，我們討論了成為一名成功的機器學習工程師的七個要點。您可以將這些要點作為指南，並確保您將成為一名優秀的機器學習工程師。您可以學習 tutorialspoint 上提供的教程和課程來實現這一目標。

常見問題 (FAQ)

機器學習工程師是否必須擁有學位？

如果您擁有機器學習工作所需的經驗和技能，那麼大多數公司不需要學位。但是，我們建議您獲得一些與機器學習或工程相關的學位，因為一些公司也要求學位。

機器學習工程師的薪資範圍是多少？

機器學習工程師的薪資取決於多種因素，例如經驗、工作地點、行業和工作複雜度。他們可以獲得良好且有競爭力的薪酬待遇。

成為機器學習工程師需要多長時間？

如果您是初學者且沒有任何軟體開發技能，那麼可能需要 6 到 18 個月。但這完全取決於您的學習能力和獲取知識的能力。