机器学习工程师做什么的？

机器学习已成为近年来最热门的专业领域之一。有许多与之相关的职位名称出现。在本文中，我们将探讨机器学习工程师的角色。我们将了解它所需要的工作、所需的技能和工具，并将它们与其他机器学习/数据相关的角色区分开来。

1. 机器学习工程师做什么？

2.【机器学习工程师必须具备哪些技能？】(#link2)

3.【机器学习工程师经常使用哪些工具？】(#link3)

4. 机器学习工程师和……有什么区别

一个。 … 数据分析师？

b. … 软件工程师？

c. … 统计学家？

d. … 数据科学家？

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那么机器学习工程师到底是做什么的呢？

1. 机器学习工程师做什么？

机器学习工程师是负责设计、构建和维护机器学习模型的专业人员。创建这些模型是为了分析数据、从中学习并根据数据做出智能决策或预测。机器学习工程师处理大型数据集，使用统计和数学技术来构建可以准确预测结果或将数据分类为特定类别的模型。

机器学习工程师的工作通常涉及以下步骤：

1.理解业务问题：构建机器学习模型的第一步是理解需要解决的业务问题。这涉及与利益相关者合作来识别问题、收集数据并确定解决问题的适当机器学习方法。虽然机器学习算法集独立于应用领域，但某些算法更适合特定设置，例如自然语言处理或基因组学的序列模型等。

2. 数据预处理和清理：机器学习模型，尤其是需要训练大量参数的深度学习模型，需要大量数据才能有效。然而，这些数据通常很混乱，需要进行清理和预处理，然后才能用于训练模型。这涉及缺失值插补、异常值检测、标准化等任务。数据清理和处理可能是任何项目中最不令人兴奋的部分，但它也是最重要的部分之一。机器学习项目的很大一部分时间都花在了它上面，对上面提到的业务问题的理解是其成功的关键。

3. 选择合适的模型：机器学习模型有许多不同类型，每种模型都有自己的优点和缺点。机器学习工程师必须考虑数据的性质和期望的结果，选择最适合当前问题的模型。优秀的机器学习工程师应该熟悉大量算法，以便能够从中进行选择。

4. 训练模型：选择模型后，下一步是使用清理和预处理的数据对其进行训练。这涉及使用算法来调整模型的参数，以便它可以准确地预测结果或对数据进行分类。最重要的此类训练算法之一是梯度下降

5. 评估和优化模型：模型训练完成后，评估其性能以确保其准确可靠非常重要。这可能涉及在单独的数据集上测试模型，或使用各种指标来衡量其性能。如果模型的性能不令人满意，机器学习工程师可能需要返回并通过调整参数来优化模型，或者完全选择不同的模型。

6. 部署模型：模型经过训练和优化后，就可以在生产环境中部署了。这可能涉及将模型集成到现有应用程序中，或者专门构建一个新应用程序来利用该模型。大多数公司选择将模型托管在专用云服务中，例如 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure](https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Cloud_Platform)。

7. 监控和维护模型：即使模型部署完成，机器学习工程师的工作也还没有完成。持续监控模型以确保其按预期运行并进行任何必要的更新或调整非常重要。这可能涉及根据新数据重新训练模型或微调其参数以提高其性能。模型性能下降的一个典型例子是由[数据漂移](https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software)引起的，当数据的分布随着时间的推移而变化并且模型没有更新时（想想，例如示例，关于一个模型，该模型经过训练，可以在实验室中在特定照明条件下检测视网膜病变的迹象，但随后部署在野外，在自然照明条件下使用）。

除了这些任务之外，机器学习工程师还可能负责研究和开发，并与跨职能团队合作。随着最新的机器学习技术和技术的不断发展，他们还必须跟上它们的步伐。

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现在我们知道机器学习工程师在工作中做什么，让我们看看这需要哪些技能。

2. 机器学习工程师必须具备哪些技能？

要成为一名机器学习工程师，有几项技能是必不可少的：

1. 强大的编程能力：机器学习工程师需要精通一种或多种编程语言，例如Python)。他们应该能够轻松地使用大型代码库，并能够编写高效、结构良好的代码。

2.数据操作和分析：机器学习模型是在大型数据集上训练的，因此机器学习工程师拥有强大的数据操作和分析技能非常重要。这包括使用 SQL、Pandas) 和 [NumPy](https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language) 用于清理、转换和分析数据。

3.机器学习概念和技术：机器学习工程师应该对机器学习概念和技术有深入的了解，包括监督和无监督学习、决策树、神经网络、Transformer架构等，并熟悉各种算法，并能够针对给定问题选择最合适的一个。

4.统计和概率：机器学习模型基于统计和概率原理，因此在这些领域打下坚实的基础对于机器学习工程师来说非常重要。这包括理解假设检验、贝叶斯推理和概率分布等概念。

5.数据可视化：能够有效地可视化和传达数据是机器学习工程师的一项重要技能。这包括使用 Matplotlib、Seaborn 和 Tableau， TensorFlow、PyTorch 和 JAX、[Pandas](https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software)等工具）和 NumPy 用于操作和分析大型数据集。这些工具可以更轻松地清理、转换和准备用于机器学习模型的数据。

4. 数据可视化工具：Matplotlib、Seaborn、Tableau 用于创建清晰且信息丰富的图形和图表，有助于可视化和理解数据。

5.云计算平台：机器学习模型通常需要大量的计算资源，云计算平台例如Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure](https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Cloud_Platform) 提供按需访问强大计算资源的能力。

6.协作和项目管理工具：机器学习工程师经常进行团队工作，可能会使用Jupyter笔记本、Google colab等工具。 com)、GitHub 和 Asana) 来协作和管理项目。

除了这些工具之外，机器学习工程师熟悉各种机器学习算法和技术，并对统计和数学概念有深入的理解也很重要。

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如前所述，机器学习工程师是许多衍生出相对较新的机器学习领域的职业之一。让我们尝试了解主要职位之间的差异。

4. 机器学习工程师和……之间有什么区别

a. ……数据分析师？

虽然机器学习工程师和数据分析师的角色存在一些重叠，但它们是不同的职业，涉及不同的技能和职责。

数据分析师主要负责分析数据并报告结果，为业务决策提供信息。这可能涉及收集和清理数据、创建图形和图表以可视化数据以及对其进行统计分析等任务。数据分析师还可以开发仪表板或报告来帮助利益相关者理解和利用数据。

机器学习工程师的工作涉及使用统计和数学技术来构建模型，这些模型可以准确预测结果或根据数据模式对数据进行分类。他们还可能负责研发、与跨职能团队合作以及了解最新的机器学习技巧和技术。

一般来说，数据分析师更专注于分析和报告数据，而机器学习工程师更专注于构建和维护机器学习模型。然而，这两个角色之间存在一些重叠，一些专业人员可能在这两个领域工作。

b. ……软件工程师？

机器学习工程师和软件工程师都负责设计、构建和维护计算机系统，但他们的重点领域和专业知识不同。

软件工程师负责开发满足组织或客户需求的软件程序和系统。这可能涉及设计和构建应用程序、编写代码、测试和调试程序以及维护和更新现有系统等任务。软件工程师可能从事各种项目，包括 Web 应用程序、移动应用程序和桌面软件。

相比之下，机器学习工程师专注于构建和维护机器学习模型。机器学习工程师处理大型数据集，并使用统计和数学技术来构建可以准确预测结果或将数据分类为特定类别的模型。

虽然软件工程师和机器学习工程师都负责开发和维护计算机系统，但软件工程师更专注于传统软件开发，而机器学习工程师则专注于构建和维护机器学习模型。

c。 ……统计学家？

机器学习工程师和统计学家都是处理数据并使用统计和数学技术根据数据进行分析和预测的专业人员。然而，他们有不同的重点领域和专业知识。

统计学家是使用统计方法收集、分析和解释数据的专业人员。统计学家可能在多个领域工作，包括商业、金融、医疗保健和政府。他们可能负责收集和分析数据、开发统计模型以及提出数据驱动的建议等任务。

另一方面，机器学习工程师专注于构建和维护机器学习模型。这些模型旨在分析数据、从中学习并基于数据做出智能决策或预测。机器学习工程师处理大型数据集，并使用统计和数学技术来构建可以准确预测结果或将数据分类为特定类别的模型。

统计学家和机器学习工程师都处理数据并使用统计技术。统计学家通常更关注传统的统计分析和建模，而机器学习工程师则专注于构建和维护机器学习模型。

d。 ……数据科学家？

数据科学家应用统计和机器学习技术来分析和解释复杂的数据。他们负责从数据中提取见解、构建预测模型并向利益相关者传达他们的发现。

机器学习工程师和数据科学家都处理数据并使用机器学习技术，但他们的重点和职责不同。机器学习工程师主要关注构建和部署机器学习模型，而数据科学家更专注于分析和解释数据以提取见解并构建预测模型。