现代机器学习工程师的基本技能：深入探讨-人工智能-PHP中文网

机器学习专家处于当今全球经济数字化转型的最前沿;他们面临着快速发展的技术环境，需要广泛的专业技能。ML 工程师的任务是将理论数据科学模型转换为可扩展、高效和强大的应用程序，其职责可能特别苛刻。一个精通专业的ML工程师必须将编程和算法设计的熟练程度与对数据结构、计算复杂性和模型优化的深刻理解结合起来。

现代机器学习工程师的基本技能：深入探讨

机器学习专家通常缺乏重要技能。本文探讨了弥合这些差距并满足行业不断变化的需求的方法。

机器学习专家处于当今全球经济数字化转型的最前沿;他们面临着快速发展的技术环境，需要广泛的专业技能。ML 工程师的任务是将理论数据科学模型转换为可扩展、高效和强大的应用程序，其职责可能特别苛刻。一个精通专业的ML工程师必须将编程和算法设计的熟练程度与对数据结构、计算复杂性和模型优化的深刻理解结合起来。

然而，该领域存在一个紧迫的问题：许多机器学习工程师的核心竞争力存在重大差距。尽管他们掌握了经典机器学习、深度学习和熟练掌握机器学习框架等基本知识，但他们往往忽略了其他至关重要的、甚至是不可或缺的专业领域。细致入微的编程技能、对数学和统计学的扎实理解，以及将机器学习目标与业务目标保持一致的能力就是其中的一些领域。

作为一名执业机器学习工程师，我认为机器学习工程师的教育应该像该领域本身一样多方面和发展。在这篇文章中，我邀请你和我一起深入研究如何成为一名真正熟练的机器学习工程师，并共同解决知识差距，使自己能够满足机器学习中不断变化的需求和挑战。

精通编程语言

对编程语言的深刻理解，首先是 Python，是任何熟练的 ML 工程师工具包的基石。它不能仅仅局限于对语法的熟悉：制定有效的 ML 解决方案需要了解如何构建程序、管理数据流和优化性能，以及无数其他事情。

ML 中的关键编程语言

Python 因其简单性、广泛的库生态系统和社区支持而成为 ML 工程的通用语言。对于 ML 工程师来说，掌握 Python 需要深入了解如何利用它来有效地处理数据、实现复杂的算法以及与各种 ML 库和框架进行交互。

Python 对 ML 工程师的真正力量在于它能够促进快速原型设计和实验。借助用于数值计算的 NumPy、用于数据操作的 Pandas 和用于可视化的 Matplotlib 等库，Python 使我们能够快速将想法转化为可测试的模型。此外，它在数据预处理、分析和模型训练中起着至关重要的作用。

更多的低级语言，如以其效率和速度而闻名的C++，以及以其可移植性和健壮的生态系统而闻名的Java，在ML的部署阶段发挥着关键作用，特别是在需要高性能和可扩展性的场景中。这些语言的工作知识使ML工程师能够确保他们的解决方案在各种环境中实用且可部署。

机器学习软件工程基础

ML工程不仅仅是关于算法;这也与它们的实现有关，与开发健壮且生产就绪的软件解决方案有关，这就是软件工程原则发挥作用的地方。我建议特别注意 SOLID 原则——促进软件可读性、可扩展性和可维护性的设计指南。这五项原则——单一责任、开闭、Liskov 替换、接口隔离和依赖反转——对于构建健壮而灵活的 ML 系统至关重要。忽视这些原则可能会导致代码库混乱、不灵活，难以测试、维护和扩展。

另一个关键方面是代码优化。在机器学习中，数据集可能非常庞大，计算效率至关重要，优化代码会显著影响模型的性能。矢量化、使用高效数据结构和算法优化等技术对于提高性能和减少计算时间至关重要。相比之下，优化不佳的代码会导致模型训练和推理缓慢，使其在实际应用中不切实际。

数学和统计学：机器学习的基础

熟练编程是 ML 工程师的一项关键技能，只是等式的一部分;同样重要的是扎实的数学基础。这种专业知识将一个称职的软件工程师转变为一个全面的机器学习工程师，能够应对微妙的挑战和机遇。

微积分、线性代数、概率和统计学等关键数学学科是算法开发的基石，尤其是在深度学习中，因为它们能够对复杂函数进行建模和优化。概率和统计方法对于数据解释和做出明智的预测至关重要。例如，这些方法有助于评估模型性能和管理过拟合。

统计学在设计和解释 ML 模型方面发挥着重要作用，贯穿其整个生命周期。它从探索性数据分析开始，统计方法有助于发现模式和识别异常值，这对于有效的模型设计至关重要。随着过程的进展，统计方法在训练和微调模型中变得至关重要。它们提供了一种结构化的方法来衡量模型准确性并评估预测的可靠性。在最后阶段，模型的稳健评估在很大程度上依赖于统计分析。特别是 A/B 测试和假设测试是该领域的关键工具。A/B 测试对于比较不同的模型或方法、确定最有效的解决方案是必要的，而假设检验在验证数据中确定的结果和模式的统计意义方面起着关键作用。

数据管理和预处理技能

有效的数据管理和预处理对于确保 ML 模型中使用的数据准确、相关且结构化以最大限度地发挥 ML 算法的潜力至关重要。

特性工程

特征工程是机器学习工程师日常工作中最重要和最耗时的方面之一。为了创建准确、高质量的特征和省时的数据管道，必须深入了解大型数据集操作背后的主要原理和技术，例如：

MapReduce的
Hadoop的
HDFS的
流处理
并行处理
数据分区
内存计算

PySpark 是一个强大的工具，结合了 Python 的简单性和 Spark 的功能，对现代 ML 工程师特别有益。PySpark 为 Apache Spark 提供了一个接口，允许 ML 工程师利用 Spark 的分布式计算能力以及 Python 的易用性和丰富的生态系统。它有助于在大规模数据集上进行复杂的数据转换、聚合和机器学习模型开发。掌握 PySpark 的 DataFrame API、SQL 模块、用于机器学习的 MLlib 以及高效处理 Spark RDD 可以显着提高 ML 工程师的生产力和有效处理大数据挑战的能力。

数据质量和清理

数据的质量与数量同样重要。因此，数据清理涉及识别和纠正错误、处理缺失值以及确保数据的一致性，是 ML 过程中的关键步骤。此过程需要对从中派生数据的域有透彻的了解。

特征提取和数据准备技术对于将原始数据转换为适合 ML 模型的格式至关重要。这可能涉及选择最相关的特征、规范化数据或设计新特征。SQL 以及 Python 中的 Pandas 和 NumPy 等工具对于这些任务至关重要，使 ML 工程师能够有效地操作和准备数据。

掌握机器学习框架、库和深度学习概念

TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 等框架是现代 ML 的核心。 TensorFlow 以其灵活性和广泛的功能而闻名，尤其是在深度学习应用中。PyTorch 以其用户友好的界面和动态计算图而闻名，因其在研发中的易用性而受到青睐。Scikit-learn 是更传统的 ML 算法的首选框架，因其简单性和可访问性而受到重视。

这些框架的实际应用使熟练的 ML 工程师与众不同。例如，TensorFlow 和 PyTorch 提供了设计、训练和部署神经网络等复杂模型所需的工具，使工程师能够实施尖端技术和算法。了解如何利用这些框架解决特定问题至关重要。

除了掌握框架之外，了解各种深度学习架构也至关重要。卷积神经网络广泛用于图像和视频识别，而递归神经网络和转换器更适合文本和音频等顺序数据。每种架构都有其优势和用例，知道在给定情况下采用哪种架构是经验丰富的 ML 工程师的指标。

ML 中的实验跟踪

ML 中的实验跟踪涉及监控和记录模型开发过程的各个方面，包括使用的参数、数据集、算法和结果。如果没有有效的跟踪，工程师在重现结果、管理不同版本的模型以及了解随时间推移所做的更改的影响方面面临挑战。

MLFlow 和 Weights and Biases 等工具已成为 ML 工作流程中用于管理实验不可或缺的工具。这些工具提供了记录实验、可视化结果和比较不同运行的功能。MLFlow 旨在管理端到端机器学习生命周期，包括实验、可重现性和部署。Weights & Biases 专注于实验跟踪和优化，为实时监控模型训练、比较不同模型和组织 ML 项目提供了一个平台。

除了基本跟踪之外，这些工具还支持模型版本控制和管理等高级方面。这包括组织和记录模型不同迭代的策略，这对于大型或长期项目至关重要。它们还促进了团队之间的协作和知识共享，提高了机器学习流程的整体效率和有效性。

机器学习中的业务领域知识

ML 工程师的一项关键技能是对业务领域的理解，包括将业务目标转化为 ML 解决方案的能力。其中一个关键方面是使 ML 目标与业务成果保持一致。这意味着了解并确定直接有助于实现业务目标的最相关指标和方法。例如，由于误报带来的高成本，预测的准确性至关重要，在这种情况下，ML 工程师必须确定优先级并优化精度。同样，了解业务上下文可以在模型中创建更有效的损失函数，确保它们不仅在统计上准确，而且在业务意义上有意义。

在追求卓越技术的过程中，存在使 ML 解决方案过于复杂的风险。一个有效的ML工程师在ML模型的复杂性和实用性之间取得平衡。这涉及选择正确的指标和模型，这些指标和模型不会过于复杂，但可以提供所需的性能。例如，具有较少参数的更简单模型可能更受欢迎，因为它具有透明度且易于非技术利益相关者解释。

了解业务领域还涉及构建可扩展且可适应不断变化的业务需求的 ML 系统。这包括设计模型和选择可以随着业务目标的发展而调整的指标。例如，随着业务策略的转变，最初针对客户参与度优化的模型可能需要进行调整，以提高客户保留率。