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機器學習所需技能
機器學習是一個快速發展的領域，需要結合技術技能和軟技能才能獲得成功。機器學習正在將其應用擴充套件到不同的行業，選擇成為機器學習專家將是一個明智的職業選擇。因此，請確保學習所有能夠幫助你提高機器學習職業能力的技能。
以下是機器學習所需的一些關鍵技能：
下圖描述了機器學習所需的一些重要技能：
讓我們詳細討論上述機器學習所需技能：
程式設計技能
機器學習需要紮實的程式設計技能基礎，尤其是在Python、R和Java等語言方面。熟練掌握程式設計技能使資料科學家能夠構建、測試和部署機器學習模型。
由於近年來機器學習演算法的採用率不斷提高，Python成為最流行的程式語言。它非常理想，因為它提供了各種庫和包，如NumPy、Matplotlib、Sklearn、Seaborn、Keras、TensorFlow等，這些庫和包簡化了機器學習中的流程。以下是一些Python基礎知識，可以幫助你理解機器學習演算法：
- 基本資料型別、字典、列表、集合
- 迴圈和條件語句
- 函式
- 列表推導式
R程式設計是機器學習領域另一種流行的程式語言。它可能不如Python流行，但它使繁重的機器學習任務更容易。除了學習程式語言的基礎知識外，還應該瞭解該程式語言提供的包。
統計學和數學
對統計學和數學的深入理解對於機器學習至關重要。資料科學家必須能夠理解和應用統計模型、演算法和方法來分析和解釋資料。
統計學用於對資料進行推斷並得出結論。統計學中的公式用於解釋資料，以進行資料驅動的決策。它大致分為描述性統計和推理性統計。描述性分析涉及使用均值、範圍、方差和標準差等概念來簡化和組織資料。而推理性分析則涉及考慮較小的資料，使用假設檢驗、零假設和備擇假設等概念對大型資料集得出結論。
許多數學公式用於開發機器學習演算法，以及設定引數和評估效能指標。一些值得了解的數學概念包括：
- 代數 - 你不必成為所有概念的專家；你只需要瞭解基礎知識，如變數、常量和函式、線性方程和對數。
- 線性代數 - 它是對向量和線性對映的研究。牢牢掌握向量、矩陣和特徵值等基本概念。
- 微積分 - 理解導數、積分和梯度下降的概念，這有助於開發識別模式和預測結果的先進模型。
你可能想知道數學與機器學習演算法有什麼關係。一個例子是線性迴歸（一種監督學習演算法）的公式為y=ax+b，這是一個代數中的線性表示式。
為了讓你對需要掌握的技能有一個大致的瞭解，讓我們討論一些例子：
數學符號
大多數機器學習演算法都嚴重依賴數學。你需要的數學水平可能只是初級水平。重要的是，你應該能夠閱讀數學家在他們的方程式中使用的符號。例如 - 如果你能閱讀符號並理解它的含義，你就可以開始學習機器學習了。如果不是，你可能需要複習你的數學知識。
$$f_{AN}(net-\theta)=\begin{cases}\gamma & if\:net-\theta \geq \epsilon\\net-\theta & if - \epsilon< net-\theta <\epsilon\\ -\gamma & if\:net-\theta\leq- \epsilon\end{cases}$$
$$\displaystyle\\\max\limits_{\alpha}\begin{bmatrix}\displaystyle\sum\limits_{i=1}^m \alpha-\frac{1}{2}\displaystyle\sum\limits_{i,j=1}^m label^\left(\begin{array}{c}i\\ \end{array}\right)\cdot\:label^\left(\begin{array}{c}j\\ \end{array}\right)\cdot\:a_{i}\cdot\:a_{j}\langle x^\left(\begin{array}{c}i\\ \end{array}\right),x^\left(\begin{array}{c}j\\ \end{array}\right)\rangle \end{bmatrix}$$
$$f_{AN}(net-\theta)=\left(\frac{e^{\lambda(net-\theta)}-e^{-\lambda(net-\theta)}}{e^{\lambda(net-\theta)}+e^{-\lambda(net-\theta)}}\right)\;$$
機率論
機率論是另一個重要的基本前提，因為機器學習都是關於讓機器學習如何進行預測。應該熟悉的機率論中的主要概念包括隨機變數、機率密度或分佈等。
以下是一個測試你當前機率論知識的例子：使用條件機率進行分類。
$$p(c_{i}|x,y)\;=\frac{p(x,y|c_{i})\;p(c_{i})\;}{p(x,y)\;}$$
根據這些定義，我們可以定義貝葉斯分類規則：
- 如果 P(c1|x, y) > P(c2|x, y) ，則類別為 c1 。
- 如果 P(c1|x, y) < P(c2|x, y) ，則類別為 c2 。
最佳化問題
這是一個最佳化函式：
$$\displaystyle\\\max\limits_{\alpha}\begin{bmatrix}\displaystyle\sum\limits_{i=1}^m \alpha-\frac{1}{2}\displaystyle\sum\limits_{i,j=1}^m label^\left(\begin{array}{c}i\\ \end{array}\right)\cdot\:label^\left(\begin{array}{c}j\\ \end{array}\right)\cdot\:a_{i}\cdot\:a_{j}\langle x^\left(\begin{array}{c}i\\ \end{array}\right),x^\left(\begin{array}{c}j\\ \end{array}\right)\rangle \end{bmatrix}$$
受以下約束：
$$\alpha\geq0,and\:\displaystyle\sum\limits_{i-1}^m \alpha_{i}\cdot\:label^\left(\begin{array}{c}i\\ \end{array}\right)=0$$
如果你能閱讀和理解以上內容，那麼你就準備好了。
資料結構
對資料結構有良好的瞭解將有助於解決實際問題和構建軟體產品。資料結構有助於解決和理解機器學習中的複雜問題。機器學習中使用的一些資料結構概念包括陣列、堆疊、佇列、二叉樹、對映等。
資料預處理
為機器學習準備資料需要了解資料清洗、資料轉換和資料規範化。這包括識別和糾正資料中的錯誤、缺失值和不一致性。
資料視覺化
資料視覺化是建立資料的圖形表示的過程，以幫助使用者理解和解釋複雜的資料集。資料科學家必須能夠建立有效的視覺化效果，以傳達資料的見解。你必須熟悉的某些資料視覺化工具包括Tableau、Power BI等等。
在許多情況下，你需要了解各種視覺化圖表才能理解資料的分佈並解釋演算法輸出的結果。
除了上述機器學習的理論方面，你還需要良好的程式設計技能來編寫這些演算法。
機器學習演算法
機器學習需要了解各種演算法，例如迴歸、決策樹、隨機森林、k近鄰、支援向量機和神經網路。理解這些演算法的優缺點對於構建有效的機器學習模型至關重要。學習所有演算法將有助於理解在哪裡以及如何應用演算法。
神經網路與深度學習
神經網路是旨在教計算機具備類似於人腦功能的演算法。它由相互連線的節點或神經元組成，可以從資料中學習。
深度學習是機器學習的一個子領域，它涉及訓練深度神經網路來分析複雜的資料集。深度學習需要對神經網路、卷積神經網路、迴圈神經網路和其他相關主題有深入的理解。
自然語言處理
自然語言處理 (NLP)是人工智慧的一個分支，專注於使用自然語言進行計算機和人類之間的互動。NLP 需要了解諸如情感分析、文字分類和命名實體識別等技術。
解決問題的能力
機器學習需要強大的解決問題的能力，包括識別問題、提出假設和制定解決方案的能力。資料科學家必須能夠創造性地和邏輯地思考，以開發出解決複雜問題的有效解決方案。
溝通能力
溝通能力對於資料科學家來說至關重要，因為他們必須能夠向非技術利益相關者解釋複雜的專業概念。資料科學家必須能夠以清晰簡潔的方式傳達分析結果及其發現的意義。
商業敏銳度
機器學習用於解決業務問題，因此，理解業務背景以及將機器學習應用於業務問題的能力至關重要。
總的來說，機器學習需要廣泛的技能，包括技術技能、數學技能和軟技能。為了在這個領域取得成功，資料科學家必須能夠結合這些技能來開發有效的機器學習模型，以解決複雜的業務問題。