怎樣才算是乙個合格的機器學習工程師?

時間 2021-05-06 18:16:52

1樓:懸壺醉世

目前機器學習靠的是什麼?訓練樣本試驗樣本~~~~

不能一台電腦開十個執行緒進行爬蟲資料採集標記,算個蛋蛋的機器學習工程師~~~~

就用別人發明的演算法,或者寫好的框架,調調引數然後擺在那邊跑?

2樓:造數科技

你需要享受乙個迭代的開發過程。如果想構建乙個機器學習系統,則需要能夠使用乙個非常簡單的模型快速構建乙個版本0.1。然後在每乙個連續的階段重複更好地得到它。。

你還需要有乙個好的直覺來停止。在任何機器學習系統中,都可以通過反覆迭代來提高精度。但在某一點上,你投入的努力超過了你從中得到的價值。你需要能夠識別這一點。

你應該對失敗感到習慣。你的很多模型和實驗都會失敗,沒關係。

你應該由好奇心驅動。最好的人是對他們周圍的世界真正好奇的人,並在機器學習方面引導好奇心。

你需要有良好的資料直覺。你應該善於識別資料中的模式。能夠建立快速資料視覺化(使用R、Python、MATLAB或Excel等)。

你需要有良好的度量意識和度量驅動。你應該能夠建立定義系統成功或失敗的度量標準。你應該熟知雙盲實驗和精確度,召回率,準確度,ROC,轉換率,NDCG等術語。

度量標準很好地給出了系統如何執行的高層次檢視。但同時,你也不能停止直接看個別的例子。手動檢視你最大的勝利和你最大的損失(例如對搜尋引擎最差的查詢),以及隨機的資料樣本,可以教你很多關於原始指標的機器學習系統。

你應該能夠開發一種廣泛的方法來修復模型中的錯誤/錯誤分類。修復單個bug只會讓您獲得乙個區域性極大值。更常見的是,個別修復也會使您的模型更複雜,更難工作。

一起收集所有問題並確定共同的主題將讓你專注於在下一輪迭代中可以解決的最大的影響問題。

開發模型時,你應該能夠將自己置於系統使用者/客戶的心中。很容易構建足夠好的東西。但是,你當前和未來的使用者比你更重要。

影響個人決策也有很多認知偏差,你應該盡可能地意識到並盡可能多地考慮。

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