您的机器学习职业生涯路线图
图片作者 | Canva 创建
您是否正在寻找机器学习领域的职业？如果是，那么本指南适合您。
机器学习是一个有趣的领域，在解决现实世界问题方面具有巨大的潜力。然而，从新手成长为专业人士需要一种结构化的方法，不仅要关注技术技能，还要关注对实际应用、软件工程实践和行业期望的理解。
本指南将引导您完成这一旅程的每一步，帮助您打下坚实的基础，并为您在机器学习职业生涯中取得成功做好准备。
机器学习路线图
作者提供图片
从机器学习基础开始
要精通机器学习，您需要从基础开始。首先需要学习常见机器学习算法的工作原理，以及如何使用机器学习框架和库来构建模型。这些框架抽象了算法背后的复杂数学，让您可以专注于构建模型。
您可以从 scikit-learn 开始，因为它非常易于使用。一旦您感到舒适，就可以继续使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架。除了重要性之外，还要学习使用 scikit-learn 完成以下操作：
- 数据预处理
- 模型训练与评估
- 超参数调优
- 交叉验证
从小处着手，练习使用标准数据集。学习清洁和可视化数据、训练模型以及评估性能。
了解如何用机器学习解决现实世界问题
一旦您熟悉了框架，就可以将机器学习应用于现实世界的问题。这一步不仅有助于巩固您的知识，还能证明您提供能够影响企业或社会的解决方案的能力。
问题解决的关键步骤包括：
- 问题定义：在深入研究数据之前，先了解业务问题。
- 数据收集和清理：现实世界的数据往往是混乱的。了解如何收集和清理数据至关重要。
- 特征工程：特征的质量通常决定了模型的成功。了解独热编码、缩放和创建特定领域特征等技术。
- 模型选择：为任务选择正确的算法至关重要。了解哪些模型适用于分类、回归和聚类问题。
- 模型评估：超越准确率，使用 ROC AUC、F1 分数和精确率-召回率等指标来正确评估您的模型。
为了练习，尝试处理实际项目，例如：
- 预测客户流失
- 构建推荐系统
- 创建欺诈检测模型
学习软件工程技能
机器学习工程师首先是软件工程师。理解软件工程的基本原理将使您更有效地扩展生产环境中的机器学习解决方案。
需要学习的关键软件工程概念：
- 版本控制：使用 Git 进行代码管理，并了解如何在团队中协作。
- 清晰的代码和最佳实践：编写清晰、模块化且可重用的代码至关重要。熟悉 SOLID 原则和设计模式。
- 测试和调试：单元测试，使用 PyTest 等框架，对于验证您的机器学习代码很重要。
- CI/CD 管道：通过持续集成/持续部署管道自动化测试和部署。
专注于模型部署及后续工作
了解如何部署模型是机器学习专业人士的关键技能。您可以将机器学习模型部署到生产环境中以获得实时预测。
模型部署步骤：
- 使用 Flask、FastAPI 或 Django 等框架创建提供模型的 API。
- 容器化是确保您的模型在不同环境中一致运行的关键技能。您可以学习 Docker 和 Kubernetes 来容器化应用程序。
- 了解如何在 AWS、Google Cloud 或 Azure 等云平台上部署模型。这包括使用 AWS SageMaker 等服务。
- 一旦投入生产，就需要监控模型的性能下降情况。使用 Prometheus 和 Grafana 等工具构建模型漂移的仪表板和警报。
您还应该了解部署后的注意事项，例如：
- 根据新数据重新训练模型
- 处理模型更新和 A/B 测试
- 扩展模型以处理大量请求
构建有趣的项目作品集
一个强大的作品集可以向潜在雇主展示您的技能和解决问题的能力。您的目标是展示各种机器学习应用，从监督学习到深度学习和无监督技术。
以下是构建出色作品集的一些技巧：
- 选择多样化的项目：处理各种项目：简单的回归模型、分类任务、自然语言处理、计算机视觉等等。
- 构建端到端解决方案：展示完整的流程非常重要，从数据采集和预处理到部署。
- 在 GitHub 和类似平台上展示：使您的代码易于访问且文档齐全。如果可能，请使用 Jupyter Notebooks 解释流程的每一步。
- 为开源项目做出贡献：为机器学习框架或库做出贡献有助于建立信誉并展示您的编码能力。
如果您正在寻找想法，可以查看：
面试机器学习职位
获得第一份机器学习工作不仅需要技术技能的准备，还需要面试策略的准备。
常见的面试阶段包括：
- 编程挑战：期望会有针对算法和数据结构的编程问题。您可以在 Leetcode 和 HackerRank 等网站上练习。是一个极佳的练习资源。
- 技术面试：准备好解释机器学习概念、算法（例如决策树、SVM）和评估指标。您还应该能够解释您的项目。
- 行为面试：雇主还将评估您的软技能。练习回答有关团队合作、解决问题以及您对机器学习的动机等方面的问题。
- 系统设计面试：有时，您可能需要进行机器学习系统设计面试。您可能会被要求设计大规模的机器学习系统。了解如何设计数据摄入、模型训练和实时预测的管道。
这总结了典型的面试过程。一旦您获得职位，您就可以通过处理更多项目来学习和成长。
总结和后续步骤
随着您在机器学习职业生涯中的不断进步，持续学习和建立人脉对于保持领先地位至关重要。机器学习是一个极具挑战性的领域——新的技术、工具和研究不断涌现。
通过不断学习、参与社区和建立您的专业人脉，您可以拥有一个成功的机器学习职业生涯。
暂无评论。