人到中年胜利转行呆板研习工程师？表洋幼哥狂刷吴恩达LeCun教你18个月转行

　　人到中年，念半道削发转行成呆板研习工程师，可行吗？迩来，这位胜利转行的表洋幼哥用一篇干货满满的硬核博客告诉咱们：完整能够工程！

　　他夸大说：我不是Karpathy，但我能够算一名结壮的中级呆板研习工程师。

　　他是通过有劲的起劲，才成为一名工程师的。况且，便是正在迩来，他刚才从业余嗜好者转成了一名专业人士。

　　因而，他写下来这篇博文，盼望为有犹如渴望的人们供应可行的门道图和资源，从而为职业生计奠定根本。

　　由于呆板研习以及合系位置名称及其纷乱，Mynter特地和人合写了一份34页的白皮书。

　　正在指南中，呆板研习工程师指的是正在结构中事情，并利用呆板研习来办理生意案例的人，这就意味着创筑、校正产物，或让结构更高效地事情。

　　属意，呆板研习斟酌职员与之分别。他们夸大的是正在科研中斥地别致的手段，但并不必要办理当前的生意需求。

　　呆板研习工程是一个跨学科的职业，咱们必要负责软件工程、数据科学和数学等分别范畴的技术，以及操纵范畴的极少学问。

　　当然，一个及格的呆板研习工程师必需会写代码，但最厉重的是，你需倘使一位有才华的软件工程师。来因如下——

　　起首，因为呆板研习是正在数据中出现形式，因而呆板研习工程师必需不妨经管足足数方针数据。普通这意味着数据量高出了手动经管的量。

　　其次，因为呆板研习工程师的绩效是通过生意反应的，因而这个岗亭就必要能安放模子，而且将其集成到更大的产物情况中。

　　结尾，假如理解策画机的内部事情道理，以及修建定造用具的才华，你的斥地速率就会大猛进步。

　　直觉和专业学问确实能够极大地帮帮你计划模子，但正在试验经过中修建呆板研习模子，永远是需要的。

　　正在这个经过中，呆板研习工程师必要测验多量有遵照的料想，而且探究如何会让成效更好。

　　这个经过迭代得越疾，最终的输出就越好。而软件工程技术有帮于更疾田主动化和迭代，而且使得各个试验尤其高效。

　　Brockman曾显露：研习呆板研习原来比研习软件疾得多，卓绝的软件工程师潜力宏伟

　　能够说，呆板研习最终是一门策画机科学的学科，而软件工程，便是让策画机科学成为有用操纵的办法。

　　他们必要不妨经管纷乱的实际天下数据记实，明了怎么收罗、明白这些数据，还要能计划出有效的特色，而且证明模子输出的敏锐性。

　　最棘手的谬误并不是内存亏空，而是当演练轮回运转后，模子输出了看似无误但原来是谬误的结果时。

　　数据科学家一次又一次地尝到惨恻的教训：念要修建一个卓绝的模子，最卓绝的手段便是花多量时光经管数据。

　　你必要识别与你手头题目合系的论文，而且不妨复刻这些手段，操纵到我方的范畴。

　　由于理解无误的数学学问，关于明白而今题方针数据、挑选符合的算法来说至合厉重。

　　为此，呆板研习工程师必要具备实数微积分、线性代数和概率论的根本。这些是用于修建和演练很多呆板研习模子的中枢数学表面。

　　而正在演练LLM或经管大型数据集时，你会从数值手段和优化表面的学问中受益。

　　固然ML更像是一个通用用具箱，但ML工程师却能够从特定范畴学问中受益匪浅。

　　数据科学门道。起首，你必要能干数学和数据事情，开端利用呆板研习，然后研习需要的软件工程技术。

　　软件工程门道。当你成为一名有才华的软件工程师，能够正在任业生计的某个时刻转向研习数学、数据和呆板研习技术。

　　很多生意题目相对轻易，只消安放轻易模子，就一经能够爆发代价，而困正在Jupyter条记本中的突出模子，只是一个玩具罢了（虽然至极风趣）。

　　假如你恰巧正在大学攻读定量学位，那正在默认景况下，你上的课会或多或少听从门道。

　　研习策画机科学并特意斟酌呆板研习，同时实行多量练习，以研习行业级的团结斥地，这两条道能够同时实行。

　　你能够随时实行切换，利用你更喜爱的资源，或者通过直接做项目来负责所需技术。

　　因为Python的呆板研习和数据科学生态体例最为宏大，且具有最多的可用资源，因而是一个安宁的挑选。

　　哈佛的CS50课程，涵盖了Python的根本学问，对编程和软件工程做了精巧的先容。

　　假如念更长远理解一下，能够去看赫尔辛基大学的《编程根本》。关于一经学过CS50的人，能够浏览一下前几章。

　　固然你并不必要理解Python的内部事情道理，就能够将其用于数据科学和呆板研习，但这些东西正在自此会至极有效。

　　请将《Dead Simple Python》之类的书放正在床头柜上，并时时常地阅读一章。

　　你应当从浅层的研习算法开端。它们比神经搜集更直观，你能够藉此提拔经管数据的技术，无需扩充繁杂性。

　　吴恩达的《呆板研习专业化》是一个很好的资源，它向来是很多人进入AI的宗派。

　　理解了ML的根本学问后，接下来你就能够转向深度研习、而今的行业规范和宏大的用具箱。

　　假如你喜爱更具大学派头的课程，我推举Yann LeCun正在纽约大学的深度研习讲座。

　　假如你必要更适用的手段，fast.ai和随附的《步伐员适用深度研习》一书能够帮你。

　　这些资源还涵盖了极少需要的数学学问。假如你出现我方的学问缺乏，deeplearning.ai有深度研习数学课程。

　　这些课程自己当然不敷，但它们是很好的初学读物，可认为您供应斟酌出论文的根本、靠山和词汇，并为你能够修建的项目提出念法。

　　软件、编码、呆板研习——关于悉数这些项目，极少表面学问都是需要的，但工程原来是一种试验，你能够通过试验来研习。

　　大凡来说，具有一个或几个令人印象长远、架构优良、值得花费一个月时光的改进性项目，比具有很多根本项目要更好。

　　它不涉及呆板研习，但涵盖了很多用具和试验，它们关于呆板研习工程师来说至极有代价，比如修建漫衍式体例、数据库和容器化。

　　固然这一开端可以令人恐怕，但果然你一经走了这么长一段道，此时硬着头皮给我方的用具包增添另一种言语，也是值得的。

　　要理解怎么正在悉数性命周期中约束和计划ML产物，fullstackdeeplearning 是一个很好的资源，能够让你理解一个大致。

　　挑选让你的ML工程师生涯更轻松的试验，操纵到你的项目中，这些起劲都是值得的。

　　作家显露，假如你听从本指南，必定能够成为初学级ML工程位置有角逐力的候选人。

　　由于你既负责了需要的表面学问，做过的项目也使你成为了几个核心范畴的专家。

　　FreeCodeCamp的创始人Quincy Larson，就写了一本很棒的书，合于他成为软件工程师的行程。

　　其他人正在你之前就一经做到了，假如你下决定，就能够做到（这里有另一篇作品，诱导你怎么有用地研习艰难的东西）。

　　假如你能够上大学，这是最轻易的途径。大学可认为你供应所需的社区、诱导、课程、练习资源。

　　假如你念从分歧连的行业转行，请必定要操纵起之前的经历。假使念要脱节，你的专业学问也会让你不同凡响。

　　放工后，你能够花约莫六个月的时光，研习浅层和深层的呆板研习，以及你缺乏的数学学问。

　　假如你是一名数据科学家，你大致率早晚会由于缺乏软件工程才华，而触到职业天花板。

　　关于数据科学范畴的从业者来说，转向呆板研习或多或少是一种天然的职业兴盛轨道。

　　你能够正在而今的事情资源中寻找ML项目，花几个月时光来完毕它们，然后修建一个组合，来让我方转型。

　　4.1) 假如有需要，能够通过fullstackopen来研习软件工程，例如研习Web斥地以及漫衍式体例、DevOps和合连数据库的根本学问

　　寻找您念要从事的范畴，通过筑筑你的作品集来兴盛专业学问。你能够从Hugginface课程中找到一个出发点，跟从你感风趣的兔子洞，通过论文告终修建极少风趣的项目。

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