获得工作机器学习作品集的终极指南

获得工作机器学习作品集的终极指南
图片来自：Editor | Ideogram

引言

在像机器学习（ML）这样竞争激烈的行业中，求职者需要一个结构良好、能够接触到所有能获得行业经验的渠道的项目集。机器学习领域在不断发展，并且发展迅速，新技术和应用不断涌现。

随着组织寻求能够解决复杂现实世界问题的优秀人才，拥有一个引人注目的项目集比以往任何时候都更加重要。这份项目集可以作为您能力和解决问题方法的切实证据，让您在众多求职者中脱颖而出。无论您是应届毕业生还是从其他领域转行到机器学习领域，一份精心打造的项目集都可以弥合理论知识与实践经验之间的差距。

在本文中，我将分享创建一份引人注目的项目集（该项目集不仅能展示您的技能，还能帮助您找到工作）的步骤。

但首先，我想分享一些马上开始构建您的机器学习项目集的理由。

机器学习职业中的经验悖论

组织寻找的是能够立即上手并能理解业务需求的候选人。简而言之，他们想要的是具备实践经验和解决问题能力的、已经为行业做好了准备的候选人。

从求职者的角度来看，他们进入就业市场时对理论概念有深入的理解，但他们需要在第一份工作中获得实践经验。

如果仔细想想，这很快就会变成一个经典的“先有鸡还是先有蛋”的困境。您要等到进入行业才能获得经验，但组织却期望您已经为行业做好了准备，并具备实践知识。

请注意，仅仅通过将机器学习概念应用于现实世界问题来展示您的技能已经不够了。您必须建立一个差异化优势，以区别于那些拥有类似学术资质的候选人。

选择您的项目集重点：广度 vs. 深度

这个问题没有唯一的答案，也没有普遍的偏好。我看到过各种行业观点，但最终取决于您的兴趣。除非您对特定的机器学习问题特别感兴趣，否则建议构建一个项目集，其中包含跨不同领域和问题类型的各种项目。

无论是构建分类模型还是回归模型，还是通过无监督学习技术进行客户细分，研究不同的技术都可以让您从不同角度解决问题，并展示您做到这一点的方法。即使在数据方面，您也应该动手处理结构化和非结构化数据，无论是构建文本分类模型还是进行对象检测和分割。

虽然从 Iris 或 MNIST 等标准数据集开始很好，但请继续使用 Kaggle、UCI 机器学习仓库等平台或公开可用的 API（例如 Twitter、Reddit）上的更复杂的数据集，以展示您的投入程度。

通过项目文档展示技术专长

考虑到人工智能领域的内在性质，解决方案通常需要量身定制的方法。因此，不仅展示结果，还能展示您的解决问题能力，可以帮助雇主衡量您的分析思维。

以结构化的方式突出每个项目中的这些技能，首先要清晰地描述问题陈述。然后，展示您处理原始数据、预处理数据的步骤，以及处理缺失值或异常值等数据问题的能力。

接下来，详细介绍您从原始数据中提取有用特征所采取的步骤。我认为 特征工程是最关键的步骤，因为它为您提供了一个展示您选择背后思考过程的平台。

高级项目集增强策略

在描述完数据准备后，解释您尝试了哪些算法、选择一个算法而不是另一个算法的原因以及它们的性能如何。

谈到模型性能，招聘经理通常会特别强调理解所选评估指标（例如准确率、精确率、召回率、F1 分数、平均绝对误差等）的原因。再次强调，让招聘经理了解您选择它们的原因。

尽可能地保持您的差异化优势。此时，您可以突出业务指标，如投资回报率（ROI），因为大多数候选人通常会将模型评估仅限于科学指标。

很好，您已经证明了将模型投入生产的能力。现在轮到您展示如何迭代您的模型了。您是如何改进它们的基础版本的？您考虑了哪些因素，例如模型参数、超参数、添加新特征、数据质量，还是尝试集成等高级技术来提高模型结果？

另一个脱颖而出的技巧：突出模型可解释性。您如何传达结果？部署是一个公认的挑战——简要介绍潜在的部署挑战以及可能的解决方案。

此外，专注于实际应用，特别是针对您申请的公司获得与其领域相关的细致知识。

通过这些讨论，您展现出了一个具有深度批判性和结构化思维的人。

在哪里托管您的项目集

在展示您的机器学习项目集方面，有几个免费平台提供独特的优势。以下是一些流行的选择：

• GitHub：GitHub 是许多机器学习从业者的首选，通过 GitHub Pages 提供免费托管，具有出色的版本控制，并在技术社区中具有很高的可见性。虽然它在展示代码和文档方面表现出色，但对于交互式演示可能有限制，并且可能需要额外的设置来托管模型部署。
• Streamlit：Streamlit 非常适合创建交互式机器学习应用程序，通过 Streamlit Cloud 提供免费托管，并可轻松部署模型演示。该平台专为数据科学应用程序而设计，但如果您不熟悉其框架，可能需要一些学习。
• HuggingFace Spaces：HuggingFace Spaces 是机器学习社区中越来越受欢迎的选择，它为机器学习模型演示提供免费托管，并支持包括 Gradio 和 Streamlit 在内的多种框架。它特别擅长自然语言处理（NLP）项目，但在机器学习领域之外，雇主可能对其不太熟悉。
• Medium：虽然不是一个代码托管平台，但 Medium 非常适合详细撰写您的机器学习项目，并可以补充您的技术项目集。它提供良好的可见性和 SEO 优势，尽管最佳功能需要付费会员资格，并且您需要链接到其他地方的代码。
• 个人网站（通过 Netlify/Vercel）：这些平台为静态网站提供免费托管，让您完全控制项目集的呈现。它们与 Next.js 等框架集成良好，可以从 GitHub 拉取内容，但它们需要更多的设置时间和基本的 Web 开发技能。

构建您的机器学习职业生涯：最后的思考

一个对您的职业生涯非常有帮助的最终技巧是通过撰写博客文章来分享您的发现，从而建立信誉。这不仅能提供您作为机器学习从业者的技能的社会证明，还能展示您以易于理解的方式传达复杂思想的能力。

您的项目集不仅仅是一系列项目——它更是您在机器学习之旅和为现实世界挑战做准备的证明。请记住，建立一个强大的项目集是一个持续的过程，会随着您的技能和行业需求而发展，所以请不断学习、尝试并记录您的进步。