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如何在行业中成为一名成功的机器学习工程师
5 条帮助我在 BigTech 不断超越期望的提示您是否想过要成为一名成功的机器学习工程师需要什么？您是否很难确定自己在这个充满活力的领域中的角色？我也有过这样的经历！嗨！我是 Kartik Singhal，Meta 的高级机器学习工程师。凭借在该领域的六年经验，我仍然发现自己每天都在学习。今天，我将分享五条秘诀，这些秘诀帮助我在 BigTech 担任高级机器学习工程师期间获得了“超出预期”的评级。💻 构建基础图片作者，来自 ChatGPT 4o 您需要很好地理解机器学习基础知识，并意识到其在实际应用中的局限性。了解核心概念：掌握监督学习与无监督学习、分类与回归的基础知识，以及深度学习的基础知识。了解错误指标、目标函数和每种方法的局限性至关重要。专业提示：从 Coursera 机器学习开始，它会向您介绍所有核心概念。我还建议您查看 Andriy Burkov 的“百页机器学习书”和“机器学习工程”，以了解有关应用机器学习的更多信息。如果您对深度学习更感兴趣，请查看 Coursera 深度学习专长。建议在参加本课程之前先学习基础课程，掌握 ML 的基础知识。了解库：熟悉核心 ML 库，例如 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn。W
来源:走向数据科学如何在行业中成为一名成功的机器学习工程师
如何在行业中成为一名成功的机器学习工程师
5 个技巧帮助我在 BigTech 中不断超越期望
您是否想过要成为一名成功的机器学习工程师需要什么？您是否难以确定自己在这个充满活力的领域中的角色？我也有过这样的经历！
嗨！我是 Kartik Singhal，Meta 的高级机器学习工程师。凭借在该领域的六年经验，我仍然每天都在学习。今天，我将分享五个技巧，这些技巧帮助我作为 BigTech 的高级机器学习工程师获得“超出预期”的评级。
💻 构建基础
您需要很好地理解机器学习基础知识，并意识到其在实际应用中的局限性。
理解核心概念：
理解核心概念- 掌握监督学习与无监督学习、分类与回归以及深度学习的基础知识。了解错误指标、目标函数和每种方法的局限性至关重要。
专业提示：从 Coursera 机器学习开始，它会向您介绍所有核心概念。我还建议您查看 Andriy Burkov 的“百页机器学习书”和“机器学习工程”，以了解有关应用机器学习的更多信息。如果您对深度学习更感兴趣，请查看 Coursera 深度学习专业化。建议在参加这门课程之前先通过基础课程掌握 ML 的基础知识。
专业提示：
专业提示从 Coursera 机器学习开始，它会向您介绍所有核心概念。
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