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机器学习不再是一个科幻概念,而是实际应用AI.我们每天都在使用的技术。机器学习工程师专注于开发能够访问数据并使用数据进行自我学习的计算机程序。

他们的日常工作涉及帮助机器通过创建和微调训练数据集,开发机器学习模型以及在机器上测试这些数据集和模型来学习。目标是机器能够在没有人类的直接指导的情况下做出明智的决定。

公司已经认识到机器学习可以为其产品带来的价值,并且在学校可以迅速挖掘机器学习专业知识的人员可以教育它们。

根据事实上在美国,去年使用“机器学习”和“人工智能”等字眼的招聘信息增加了30%,而使用这些字眼找工作的人减少了15%。

合格机器学习工程师候选人的下降,加上对这些专业人才需求的增加,最终有利于工程师的收入潜力。其实,依着是一样的确实报道了,自2015年以来,机器学习工程师的薪水增加了344%,平均机器学习工程师每年制造超过145,000美元。

顶级公司需要机器学习工程师

使用以下代码库纹orflow.Pytorch.还有更多的小公司和初创公司能够将机器学习融入到他们的产品中。

虽然这是在科技行业广泛采用机器学习的道路上迈出的一大步,但机器学习领域的大多数开创性工作往往发生在大公司。

谷歌

谷歌是致力于机器学习和人工智能研究的领先公司之一。一些引人注目的项目谷歌人利用机器学习开发的技术包括:

除了谷歌使用机器学习开发的所有技术外,他们还铺平了介绍的方式道德标准进入空间。

亚马逊

听说过亚马逊网络服务吗(AWS) ?亚马逊的云计算部门是其业务的重要组成部分博客在AWS上了解更多信息)。亚马逊机器学习工程师已经开发出巨大的产品,利用云上可用的人工智能。一些最有趣的机器学习AWS产品包括:

  • 杰匠为开发人员提供大规模构建、培训和部署机器学习模型的服务。
  • Lex-对话界面(又名聊天机器人)。这就是亚马逊Alexa设备的动力所在
  • DeepLens- 可编程相机,具有深度学习的能力(用作机器学习培训工具)。

苹果

苹果是另一家领先的公司,聘请机器学习工程师,具有跨越五个方面的浓度:

  • 机器学习基础设施- 构建机器学习研究人员工作的系统。
  • 深度学习强化学习- 研究监督和无监督的学习,游戏理论等。
  • 自然语言处理和语音识别技术-开发苹果产品,如Siri、文本转语音和其他NLP技术。
  • 计算机视觉- 开发图像处理软件和深神经网络。
  • 应用研究-负责苹果最新秘密原型机的研发工作。

脸谱网

虽然脸谱网从多年前作为一个相当简单的社交媒体应用程序开始,它已经成长为硅谷顶尖的科技公司之一。

Facebook不仅在自己的产品中使用机器学习来翻译语言、对抗错误信息,并个性化用户的时间表,他们还是许多其他利用机器学习的产品的母公司,包括Oculus VR。

优步

这不是秘密优步一直在发展自动驾驶汽车在过去的几年里。但这只是该公司将机器学习融入产品的方式之一。Uber还在以下领域使用了机器学习:

让技能成为机器学习工程师

要成为一名机器学习工程师,拥有计算机科学概念的背景是很重要的。

你需要知道如何编写代码,并对算法有一个坚实的理解。一旦学习了基础知识,就可以开始学习机器学习技能,比如数据建模、二次计算和偏微分方程。

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