##機器學習專家通常缺乏重要技能。本文探討了彌合這些差距並滿足產業不斷變化的需求的方法。
機器學習專家處於當今全球經濟數位轉型的最前沿;他們面臨著快速發展的技術環境，需要廣泛的專業技能。 ML 工程師的任務是將理論資料科學模型轉換為可擴展、高效和強大的應用程序，其職責可能特別苛刻。一個精通專業的ML工程師必須將程式設計和演算法設計的熟練程度與對資料結構、計算複雜性和模型最佳化的深刻理解結合起來。
然而，該領域存在一個迫切的問題：許多機器學習工程師的核心競爭力存在重大差距。儘管他們掌握了經典機器學習、深度學習和熟練機器學習框架等基本知識，但他們往往忽略了其他至關重要的、甚至是不可或缺的專業領域。細緻入微的程式設計技能、對數學和統計學的紮實理解，以及將機器學習目標與業務目標保持一致的能力就是其中的一些領域。
身為執業機器學習工程師，我認為機器學習工程師的教育應該像該領域本身一樣多面向和發展。在這篇文章中，我邀請你和我一起深入研究如何成為一名真正熟練的機器學習工程師，並共同解決知識差距，使自己能夠滿足機器學習中不斷變化的需求和挑戰。
精通程式語言
對程式語言的深刻理解，首先是 Python，是任何熟練的 ML 工程師工具包的基石。它不能僅限於對語法的熟悉：制定有效的 ML 解決方案需要了解如何建立程式、管理資料流和優化效能，以及無數其他事情。
ML 中的關鍵程式語言
Python 因其簡單性、廣泛的函式庫生態系統和社群支援而成為 ML 工程的通用語言。對於 ML 工程師來說，掌握 Python 需要深入了解如何利用它來有效地處理資料、實現複雜的演算法以及與各種 ML 函式庫和框架進行互動。
Python 對 ML 工程師的真正力量在於它能夠促進快速原型設計和實驗。借助用於數值計算的 NumPy、用於資料操作的 Pandas 和用於視覺化的 Matplotlib 等函式庫，Python 讓我們能夠快速將想法轉化為可測試的模型。此外，它在資料預處理、分析和模型訓練中起著至關重要的作用。
更多的低階語言，如以其效率和速度而聞名的C ，以及以其可移植性和健壯的生態系統而聞名的Java，在ML的部署階段發揮關鍵作用，特別是在需要高效能和可擴展性的場景。這些語言的工作知識使ML工程師能夠確保他們的解決方案在各種環境中實用且可部署。
機器學習軟體工程基礎
ML工程不僅僅是關於演算法;這也與它們的實現有關，與開發健壯且生產就緒的軟體解決方案有關，這就是軟體工程原則發揮作用的地方。我建議特別注意 SOLID 原則－促進軟體可讀性、可擴充性和可維護性的設計指南。這五項原則——單一責任、開閉、Liskov 替換、介面隔離和依賴反轉——對於建立健壯且靈活的 ML 系統至關重要。忽視這些原則可能會導致程式碼庫混亂、不靈活，難以測試、維護和擴展。
另一個關鍵方面是程式碼最佳化。在機器學習中，資料集可能非常龐大，計算效率至關重要，優化程式碼會顯著影響模型的效能。向量化、使用高效資料結構和演算法最佳化等技術對於提高效能和減少計算時間至關重要。相較之下，優化不佳的程式碼會導致模型訓練和推理緩慢，使其在實際應用中不切實際。
數學和統計：機器學習的基礎
熟練程式設計是 ML 工程師的關鍵技能，只是等式的一部分;同樣重要的是紮實的數學基礎。這種專業知識將一個稱職的軟體工程師轉變為一個全面的機器學習工程師，能夠應對微妙的挑戰和機會。
微積分、線性代數、機率和統計學等關鍵數學學科是演算法開發的基石，尤其是在深度學習中，因為它們能夠對複雜函數進行建模和優化。機率和統計方法對於數據解釋和做出明智的預測至關重要。例如，這些方法有助於評估模型效能和管理過度擬合。
統計學在設計和解釋 ML 模型方面發揮著重要作用，貫穿其整個生命週期。它從探索性資料分析開始，統計方法有助於發現模式和識別異常值，這對於有效的模型設計至關重要。隨著過程的進展，統計方法在訓練和微調模型中變得至關重要。它們提供了一種結構化的方法來衡量模型準確性並評估預測的可靠性。在最後階段，模型的穩健評估在很大程度上依賴統計分析。特別是 A/B 測試和假設測試是該領域的關鍵工具。 A/B 測試對於比較不同的模型或方法、確定最有效的解決方案是必要的，而假設檢定在驗證資料中確定的結果和模式的統計意義方面起著關鍵作用。
資料管理和預處理技能
有效的資料管理和預處理對於確保ML 模型中使用的資料準確、相關且結構化以最大限度地發揮ML 演算法的潛力至關重要。
特性工程
特徵工程是機器學習工程師日常工作中最重要和最耗時的方面之一。為了創建準確、高品質的特徵和省時的資料管道，必須深入了解大型資料集操作背後的主要原理和技術，例如：
- MapReduce的
- #Hadoop的
- HDFS的
- 流處理
- 並行處理
- #資料分割區
- 記憶體計算
PySpark是一個強大的工具，結合了Python 的簡單性和Spark 的功能，對現代ML 工程師特別有益。 PySpark 為 Apache Spark 提供了一個接口，讓 ML 工程師可以利用 Spark 的分散式運算能力以及 Python 的易用性和豐富的生態系統。它有助於在大規模資料集上進行複雜的資料轉換、聚合和機器學習模型開發。掌握 PySpark 的 DataFrame API、SQL 模組、用於機器學習的 MLlib 以及高效處理 Spark RDD 可以顯著提高 ML 工程師的生產力和有效處理大數據挑戰的能力。
資料品質和清理
資料的品質與數量同樣重要。因此，資料清理涉及識別和糾正錯誤、處理缺失值以及確保資料的一致性，是 ML 過程中的關鍵步驟。此過程需要對從中派生資料的網域有透徹的了解。
特徵擷取和資料準備技術對於將原始資料轉換為適合 ML 模型的格式至關重要。這可能涉及選擇最相關的特徵、標準化資料或設計新特徵。 SQL 以及 Python 中的 Pandas 和 NumPy 等工具對於這些任務至關重要，使 ML 工程師能夠有效地操作和準備資料。
掌握機器學習架構、函式庫和深度學習概念
TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 等架構是現代 ML 的核心。 TensorFlow 以其靈活性和廣泛的功能而聞名，尤其是在深度學習應用中。 PyTorch 以其用戶友好的介面和動態計算圖而聞名，因其在研發中的易用性而受到青睞。 Scikit-learn 是更傳統的 ML 演算法的首選框架，因其簡單性和可訪問性而受到重視。
這些框架的實際應用使熟練的 ML 工程師與眾不同。例如，TensorFlow 和 PyTorch 提供了設計、訓練和部署神經網路等複雜模型所需的工具，使工程師能夠實施尖端技術和演算法。了解如何利用這些框架解決特定問題至關重要。
除了掌握框架之外，了解各種深度學習架構也至關重要。卷積神經網路廣泛用於圖像和視訊識別，而遞歸神經網路和轉換器更適合文字和音訊等順序資料。每種架構都有其優點和用例，知道在給定情況下採用哪種架構是經驗豐富的 ML 工程師的指標。
ML 中的實驗追蹤
ML 中的實驗追蹤涉及監控和記錄模型開發過程的各個方面，包括使用的參數、資料集、演算法和結果。如果沒有有效的跟踪，工程師在重現結果、管理不同版本的模型以及了解隨時間推移所做的更改的影響方面面臨挑戰。
MLFlow 和 Weights and Biases 等工具已成為 ML 工作流程中用於管理實驗不可或缺的工具。這些工具提供了記錄實驗、視覺化結果和比較不同運作的功能。 MLFlow 旨在管理端對端機器學習生命週期，包括實驗、可重現性和部署。 Weights & Biases 專注於實驗追蹤和最佳化，為即時監控模型訓練、比較不同模型和組織 ML 專案提供了一個平台。
除了基本追蹤之外，這些工具還支援模型版本控制和管理等高階方面。這包括組織和記錄模型不同迭代的策略，這對於大型或長期專案至關重要。它們還促進了團隊之間的協作和知識共享，提高了機器學習流程的整體效率和有效性。
機器學習中的業務領域知識
ML 工程師的一項關鍵技能是對業務領域的理解，包括將業務目標轉化為 ML 解決方案的能力。其中一個關鍵方面是使 ML 目標與業務成果保持一致。這意味著了解並確定直接有助於實現業務目標的最相關指標和方法。例如，由於誤報帶來的高成本，預測的準確性至關重要，在這種情況下，ML 工程師必須確定優先順序並優化精確度。同樣，了解業務上下文可以在模型中創建更有效的損失函數，確保它們不僅在統計上準確，而且在業務意義上有意義。
在追求卓越技術的過程中，存在著使 ML 解決方案過於複雜的風險。一個有效的ML工程師在ML模型的複雜性和實用性之間取得平衡。這涉及選擇正確的指標和模型，這些指標和模型不會太複雜，但可以提供所需的性能。例如，具有較少參數的更簡單模型可能更受歡迎，因為它具有透明度且易於非技術利益相關者解釋。
了解業務領域還涉及建立可擴展且可適應不斷變化的業務需求的 ML 系統。這包括設計模型和選擇可以隨著業務目標的發展而調整的指標。例如，隨著業務策略的轉變，最初針對客戶參與度最佳化的模型可能需要進行調整，以提高客戶保留率。
結論
總而言之，讓我們記住，成為 ML 工程師不僅僅是掌握程式碼或演算法。這是關於在一個充滿活力和令人興奮的領域中不斷適應和成長。為了保持領先地位，持續學習是必不可少的。
現代機器學習工程師的旅程應該充滿不斷的探索——學習新技能、深入研究新興技術並了解它們正在影響的行業。正是這種技術訣竅和實際應用的融合，真正定義了該領域的成功。
因此，對於所有ML工程師來說，請繼續突破界限。我們的職責不僅限於技術執行;我們正在推動創新和進步，以創造更美好的明天。請記住，您現在培養的技能將塑造未來！
