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如何构建有助于您就业的机器学习项目
哪些机器学习项目实际上会给你带来面试和工作《如何构建帮助你获得就业的机器学习项目》一文首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学要进入机器学习领域，然后做千篇一律的项目并遵循基本教程，就像试图在卡丁车中赢得一级方程式比赛一样。
你会移动，但你不会竞争，当然也不会赢。
我已经审查了数百个 ML 作品集，并采访了数十位真正的数据科学和 ML 角色的候选人，我可以告诉你：被聘用的人构建的项目超出了教程范围。
因此，在本文中，我将详细介绍实际获得面试和工作机会的项目和框架的具体类型。
他们并不容易。
但这正是它们工作的原因。
重新实现研究论文
想想看。
机器学习研究论文是该领域一些领先从业者几个月工作的结晶，总结为几页文字。
这些论文中的知识量是巨大的。
因此，如果您自己分解、剖析并重新实现这些论文，想象一下您会学到多少东西。
这有点像尝试根据蓝图重建一辆一级方程式赛车 - 您可能没有与原始工程师相同的工具，但通过了解每个螺母和螺栓，您可以了解整个机器的工作原理。当您最终运行自己的版本时，您将了解大多数人从未达到的水平的赛车。
重新实现一篇论文会教会你很多技能：
- 能够理解与尖端模型相关的复杂数学。能够使用从头开始的代码或简单的库来实现复杂的模型。能够创造性地思考并将自己的知识应用于新想法。
重要的是，大多数（我的意思是近 99%）候选人都没有这样做，所以你会立即脱颖而出。