OushuDB 小课堂丨7 种基本的机器学习工程技能

机器学习工程是一个专业领域，它将计算机科学、数据科学和软件工程的原理与机器学习的技术和方法相结合。机器学习工程师负责设计、开发和实施机器学习模型和系统，以解决复杂问题或使 数据驱动 预测和决定。

机器学习工程是至关重要的 各个行业和领域，包括医疗保健、金融、电子商务、自动驾驶汽车、自然语言处理、计算机视觉等。目标是利用机器学习技术从大量数据中发现模式、进行预测并实现智能决策。

机器学习工程师的角色和职责

机器学习工程师在机器学习系统的开发和部署中发挥着关键作用。他们的角色和职责通常包括但不限于以下任务

• 问题制定： 了解业务目标和要求并将其转化为可以通过数据驱动方法解决的机器学习任务
• 数据收集和预处理： 从各种来源收集原始数据，对其进行清洗，处理缺失值和异常值，并将其转换为适合机器学习模型的格式
• 特征工程： 识别最相关的变量或特征，并可能创建新的变量或特征，以提高机器学习模型的性能
• 模型选择： 研究、选择和实施最合适的模型 机器学习算法和给定问题的技术
• 模型训练： 使用准备好的数据配置和训练机器学习模型，调整超参数并优化其性能
• 模型评估： 使用各种指标和验证技术评估经过训练的模型的性能，比较不同的模型以选择最适合任务的模型
• 模型部署： 将经过训练的模型集成到生产系统、应用程序或服务中，允许基于新数据进行实时预测或决策
• 模型维护和监控： 确保已部署模型的性能和准确性随着时间的推移保持一致，发现问题，并在需要时重新训练或更新模型
• 协作： 与数据科学家、软件工程师和领域专家密切合作，开发和改进机器学习解决方案
• 文档： 为开发的模型、它们的性能以及技术和非技术利益相关者的任何相关细节创建清晰简洁的文档
• 沟通： 有效地将机器学习模型的结果和见解传达给利益相关者，解释模型的价值及其对业务的潜在影响
• 与时俱进： 不断学习机器学习领域的新发展、新技术和工具，并应用这些知识改进现有模型或开发新模型
• 确保合乎道德的 AI 实践： 了解并解决与机器学习模型和数据相关的潜在偏见、道德问题和隐私问题

根据组织和特定项目的不同，机器学习工程师可能具有不同的角色和职责，但这些任务提供了他们通常执行的核心功能的总体概述。

基本的机器学习工程技能

要想成为一名出色的机器学习工程师，应该具备几项基本技能。这些技能可以大致分为以下几个领域：

计算机科学基础和编程

对计算机科学基础知识的深刻理解对于机器学习工程师来说至关重要，因为它构成了开发高效算法和数据结构的基础，这些算法和数据结构是许多机器学习任务不可或缺的一部分。掌握编程语言（例如 Python 或 R）可以让工程师高效地实施这些算法、预处理数据和制作机器学习模型原型。

精通编程还使工程师能够利用专为机器学习、数据分析和可视化设计的各种库和框架。熟悉不同的编程范式，如面向对象、函数式和过程式编程，可以进一步帮助工程师适应不同的问题域，开发出更加模块化和可维护的代码。

概率统计
概率和统计为理解和建模机器学习中的数据奠定了基础。它们用于量化不确定性、从数据中进行推断以及分析变量之间的关系。

扎实掌握概率论对于理解随机变量和随机过程的行为至关重要，它们是许多机器学习算法的基础。同样，统计知识使工程师能够估计参数、检验假设并从数据中得出结论。应用统计概念（例如描述性统计、推论统计和贝叶斯方法）的能力对于选择合适的模型、理解其假设和解释其结果至关重要。

MLOps
MLOps 是机器学习操作的缩写，是一种结合机器学习、数据工程和软件工程的实践，可以在生产环境中部署、管理和扩展机器学习模型。它涉及将 DevOps 原则应用于机器学习工作流，其中软件开发实践与机器学习实践相结合，以确保端到端机器学习生命周期的无缝协作、自动化和监控。

作为一名机器学习工程师，有 MLOps技能 对于构建和部署生产级机器学习模型至关重要。

GPU集群
如果您正在处理计算密集型机器学习任务，那么您可能会受益于了解 GPU 集群以及如何利用它们来加速机器学习工作流程。

GPU 旨在处理大量并行处理，使其成为加速机器学习任务（例如训练深度神经网络）的理想选择。通过利用 GPU 集群，机器学习工程师可以实现更高级别的并行性并增加可用于其工作负载的处理能力，从而实现更快的模型训练和更好的结果。

此外，随着深度学习的日益普及，许多机器学习任务 需要使用多个 GPU 以达到可接受的性能。因此，许多公司都在投资 GPU 集群，为其机器学习团队提供必要的基础设施来训练和部署高质量的机器学习模型。

数据建模与评估
数据建模是为给定问题选择最合适的机器学习模型并理解其假设和局限性的过程。工程师必须熟悉各种模型和技术，例如线性模型、决策树、支持向量机和神经网络，才能为手头的任务选择最佳模型。

他们还应该擅长特征工程，这涉及从数据中选择最相关的变量或特征，并可能创建新的变量或特征来优化模型的性能。评估是机器学习管道的另一个重要方面，因为它有助于确定模型的有效性及其对新数据的普遍性。

工程师必须精通各种评估技术，例如交叉验证、自举和坚持验证，以评估模型性能。他们还应该熟悉准确度、精确度、召回率、F1 分数和 ROC 曲线下面积等性能指标，以衡量模型的质量并比较不同的方法。

应用机器学习算法和库
机器学习工程师应该精通各种算法和技术，以有效解决各种问题。这包括理解各种算法背后的理论、它们的假设以及它们的优缺点。工程师应该能够从头开始实施这些算法或使用现有的库和框架来简化流程。

熟悉流行的机器学习库和框架，例如 TensorFlow、PyTorch、Keras、scikit-learn 和 XGBoost，对于高效实施、训练和部署模型至关重要。这些库提供预构建的算法、工具和功能，可显着减少开发自定义解决方案所需的时间和精力。通过掌握这些库，工程师可以专注于解决特定领域的问题，而不是重新发明轮子。

软件工程与系统设计
强大的软件工程技能对于机器学习工程师确保其代码健壮、高效和可维护至关重要。这包括遵循最佳实践，例如编写模块化和可重用代码、遵守编码标准以及使用 Git 等版本控制系统有效管理代码更改。工程师还应该善于调试和测试他们的代码，以便在开发过程的早期识别和修复问题。

系统设计技能对于在生产环境中设计和部署机器学习模型至关重要。工程师必须了解可扩展、可靠和安全的系统设计原则，以创建能够处理大量数据并以最小延迟提供实时预测的解决方案。

他们也应该熟悉 基于云的平台、容器化技术和分布式计算框架，因为这些技术在大规模部署和管理机器学习模型方面发挥着至关重要的作用。此外，工程师应该能够自如地使用数据库和数据存储解决方案，以及将机器学习模型与现有软件系统、API 和服务相集成。

通过掌握软件工程和系统设计原则，机器学习工程师可以构建端到端的解决方案，这些解决方案不仅在开发中表现良好，而且在部署到生产环境中时也能提供价值和可靠性。

结论
总之，要在机器学习工程中脱颖而出，一个人必须具备多样化和全面的技能组合。本文中讨论的技能构成了在这个快速发展的领域取得成功职业生涯的基础。通过掌握这些技能，有抱负的机器学习工程师可以有效地开发、部署和维护先进的机器学习解决方案，以解决各行各业的复杂问题。

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