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佛山达内培训：随着机器学习在越来越多的应用程序中寻得了一席之地，越来越多的程序员加入AI领域，那么，入行AI领域需要哪些技能呢?
转行到应用AI之前最需要掌握的5个技能
1.统计学
要深入理解机器学习，必须要有扎实的统计学基础知识，这涉及到几个方面：度量模型是否成功的各种方法(精确度、召回率、ROC曲线下面积等)。
2.数据处理：如果你去问任何一个数据科学家他们的主要工作是什么，他们会告诉你，90%的工作是数据处理。这与应用AI同样重要，因为模型的成功与否与数据的质量(和数量)强相关。数据工作包含多个方面，主要是数据采集数据后处理。
3.软件工程：许多的应用机器学习允许你充分发挥自己在软件工程方面的技能，虽然有时也会有一点小改变。这些技能包括：测试流水线的各个方面(数据的预处理和增强、输入输出的整理、模型推理时间)。
4.机器学习理论：在训练神经网络的时候，实际上发生了什么?是什么使得某些任务可行，而其他任务不可行?要弄清楚这些问题，最好的方法不是深入研究理论知识，而是试着通过图形和示例来了解机器学习。
5.对模型进行调试或调优：调试机器学习算法(无法收敛，或者得到的结果不合理)与调试普通代码有着很大的区别。同时，要找出合适的架构和超参数则需要具备扎实的理论基础和完备的基础架构，以便对不同的配置进行彻底的测试。
最后，佛山达内培训认为，为标准Web应用程序构建一套REST API是一个可以提前完成的任务。另一方面，机器学习模型不总是能保证收敛或者产生可用的输出。
把机器学习当做一种技能，具备更多的相关技能是成为一个高效机器学习工程师的关键。要针对某个问题构建一个定制化的机器学习解决方案，需要考虑的东西涵盖了从数据的获取、标记和预处理到模型的构建、更新和服务，以及这个过程中的所有一切。
学习如何审视和交付有影响力的机器学习产品的最佳方法是了解其理论基础是如何与数据分类学相关联的。佛山达内培训：作为一名软件工程师，我们应该活到老学到老，时刻与不断发展的框架、标准和范式保持同步。同时，还要能活学活用，在工作中使用最合适的工具，以提高工作效率。
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2018-04-26
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