机器学习对当今企业至关重要。我们将就如何找到合适的专家分享一些有用的见解。
代码对抗机器
现在，机器学习（LM）的发展势头更加迅猛。斯坦福大学的机器学习课程表明，成千上万的人对机器学习感兴趣。
因此，如果你想雇佣机器学习开发人员，就需要了解他们必须具备哪些技能和知识。
我们准备了一份快速指南，解释机器学习开发人员或数据科学家应具备的能力。
1.硬技能
应用数学
一切从数学开始。对于机器学习专家来说，数学是基础。它负责
- 矩阵运算
- 近似置信度
- 处理复杂的数据结构
- 理解正交化、特征值、向量空间和标量。
此外，ML 在很大程度上依赖于统计建模程序。没有它们，就不可能创建算法。
因此，请检查候选人是否精通线性代数、多元微积分、概率、分布、统计等。物理知识也是一大优势。
算法
没有算法，就不可能进行数据分析、收集、存储或分发。机器学习算法是整个过程的主要 “动力源”。
在大多数情况下，我们主要使用三种算法：
- 监督式
机器通过学习示例来学习。这种类型的算法可以让机器了解如何实现特定的输入/输出结果。这种类型包括分类、回归和预测等关键学习要素。
- 无监督
这种类型专门用于学习和理解模式。在这种情况下，机器 “独自 “工作，检测相关性和关系。反过来，这些信息来自提供的数据集。这种类型包括聚类和降维。
- 强化算法
这类算法基于规范的学习过程。从本质上讲，机器会对一系列参数、值和操作进行挖掘。最终，它能通过学习找到最佳结果和解决方案。
流行的算法包括K 均值聚类、线性回归、人工神经网络、随机森林、近邻等 。
因此，如果您打算聘用人工智能开发人员，请务必查看他们的简历中有关算法的内容。
计算机科学
另一项基本要求。计算机科学及其关键概念–空间/时间复杂性或数据结构–在数据科学中发挥着重要作用。
例如，它有助于研究数据的基本模式。如果你研究一下数据结构，你就会发现它的队列、树或堆栈等概念对于组织海量信息来说是必不可少的。
ML 和 AI 开发的另一个重要方面是并行计算。诀窍在于，如今数据膨胀的速度非常快。
因此，并行计算可以解决很多问题：减少错误、创建可扩展的数据库、应用智能数据缓存、实时更新等。顶尖的机器学习一定擅长计算机科学。
数据建模
数据建模是另一项值得期待的技能。当您需要聘用人工智能和 ML 开发人员时，数据建模是一项非常重要的技能！ 它负责发现和检索人类不一定能看到的模式。即使是训练有素的人。
建模和评估有助于实现这一点。您的候选人必须有能力选择适合特定批量数据的分类算法。以及分类变量。
PLs
编程语言对 ML 至关重要。通过掌握这些语言，开发人员可以解决现实生活中的业务问题：解决物流问题、做出预测、检测趋势等。
通常，机器学习开发人员需要掌握
- R 编程。这是一种流行的开源语言，也是一种出色的分析工具。这一切都要归功于它的图形化特性。
- JavaScript。JS 不仅适用于应用程序开发人员。它还可用于制作 ML 库，帮助防止欺诈和网络攻击。
- Julia.这是一种动态语言，常用于制作 ML 应用程序。编译器、数值精度、分布式并行执行等众多优势让 ML 领域受益匪浅。
- Scala它提供静态类型系统。反过来，它与 Java 驱动的框架兼容。此外，它的独特之处还非常适合制作包含大量数据的大数据应用程序。
- Lisp。它具有一些有用的功能，可以让原型设计和新对象的开发变得更加容易。它甚至还为垃圾代码提供了垃圾收集器。
其他值得推荐的语言还有 TypeScript、Golang、Python、Shell 等。
因此，如果招聘的人工智能开发人员在简历中提到了其中一些语言，那就是一个好兆头。
自然语言处理
自然语言处理或 NLP 至关重要。简单来说，它能教会计算机理解人类语言。包括所有的错误、方言、拼写错误、口音、行话等等。
这对于改善人类与计算机之间的交流十分必要。这可以借助特殊库来实现–它们包含了计算机可以理解的语法规则。
顶级库包括Gensim、Natural Language Toolkit、TextBlob、PyNLP 等。绝对是人工智能工程师的必备工具。
神经网络
没有顺序、并行计算和其他重要组件，机器学习就无法运行。从本质上讲，它们提供数据分析，帮助机器实时学习并变得聪明。
神经网络就是答案。以下是可用于 ML 的各种神经网络：长短期记忆（LSTM）、卷积神经网络（CNN）、前馈神经网络（FFNN）、对抗生成网络（GAN）以及其他许多网络。
求职者不需要了解所有这些网络。只要了解核心概念就足够了。并解释哪些任务以及他们将如何用神经网络来解决这些任务。
计算机视觉
每当计算机看到现实世界中的物品并对其进行识别时，这就是计算机视觉。不管它是军事级别的机器人，还是你的手机摄像头。
计算机视觉正日益普及。特别是随着物联网（IoT）的出现。
您可能希望将其集成到各种软件解决方案中–从可以检测巴洛克式豪宅建筑风格的旅游应用程序，到作为家用机器人 “眼睛 “的程序。
不管是什么，了解计算机视觉的工作原理都是至关重要的。
- 软技能
沟通
与往常一样，没有沟通，就做不出有价值的产品。软件工程是香饽饽，而沟通则是肉汁。
你需要一个愿意听取意见的 ML 开发人员。不怕发表意见和提出解决方案。
在提供和收集反馈意见时感到得心应手。还要知道如何通过讲故事来传达自己的想法。
此外，良好的沟通就像是营造健康工作氛围的氧气。有了它，你的团队才能取得令人瞩目的成绩。
创造力
ML 工程师应该具有创造力。首先，该领域需要非正统思维和大胆的解决方案。
其次，这样的工程师可以将自己的创造力 “注入 “机器的学习方式中。这将取得惊人的成果。
还需要了解什么？
招聘人工智能开发人员时还需要了解什么？我们准备了一些热门面试问题！
1.什么是决策？什么是召回？
2.为什么深度学习与 ML 不同？
3.说出不同的机器学习类型。
4.可能性与概率有何不同？
5.逐步描述数据管道的构建。
6.贝叶斯定理在 ML 中的含义是什么？
7.为什么 L1 和 L2 正则化不同？
8.说明偏差和方差之间的权衡。
9.何时使用逻辑回归模型？
10.在哪种情况下会使用交叉验证？
杀人机器
机器学习不再是一个模糊的怪胎术语。它已成为商业、科学甚至公共生活领域的新现实。
它有助于从数百万 GB 的数据中提取有价值的知识和见解。
它甚至可以充当时间机器，在一定程度上预测未来。帮助公司、研究人员和管理者预见即将到来的挑战。
在我们的帮助下，您可以聘请到拥有多年经验的机器学习工程师。本地人或外国人，自由职业者或全职人员，规则由您来定！