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如何进行机器学习

一个工程师最近问我她怎么可以把感兴趣的机器学习变成全职工作。 这是一个令人望而生畏的前景,因为整个领域直到最近一直很传统工程分开,只有少数专家在大公司在生产中使用它

    一个工程师最近问我她怎么可以把感兴趣的机器学习变成全职工作。 这是一个令人望而生畏的前景,因为整个领域直到最近一直很传统工程分开,只有少数专家在大公司在生产中使用它,经常远离传统的产品团队。 我非常关注随机路径深度学习全职,但是和我一起工作的大多数人也是如此。 目前尚不清楚这是一个好的路线,但是我想分享我所提供的建议,以防他人是很有帮助的。
    
    成为一个指定机器学习者
    
    每个经理都应该指向他们团队的一名成员说,“你现在是我们的机器学习专家”。 如果你的主管不能为你这么做,宣布自己任何愿意倾听的人。 这听起来疯狂,但机器学习迅速入侵几乎每个产品领域,所以不管你是在游戏或企业软件,您的组织需要至少保持最新的技术发生了什么。 如果你没有,那么你的竞争对手!
    
    你可能会打击自己的冒名顶替者综合症,但成为每个人的质疑高汀说机器学习是一个很好的方式来教自己的必需品。 你必须说“好问题,让我去弄清楚”很多,但每个专家我知道做了同样的事情! 即使你不构建任何生产,至少你可以点相关研究和实验如果你决定改变到一个新的位置。
    
    进入比赛
    
    我一直在一个巨大的风扇的Kaggle因为它离地面。 如果你的工作不是给你你想要的机器学习的机会,然后加入社区是一个伟大的方式来教自己很多实践技能。 如果你浏览论坛,很多参赛者将描述如何解决旧的比赛,所以我建议以下几开始他们的食谱。 一旦你能够这样做,选择一个新的比赛类似于其中的一个,并开始在所有的不同的选项,看看你可以改善结果。 大多数机器学习的软件相当于敲打的电视机,直到它的作品,所以不要气馁,如果你有困难背后看到一个潜在的理论你所有的调整!
    
    找一个社区
    
    正如我上面所提到的,最令人沮丧的机器学习就是这一切是任意的。 我很幸运在一家大公司被人我可以谈论诸如为什么我的模型并不是学习,但大多数工程师没有这种奢侈。 Kaggle的另一个优点,我看过他们的论坛提供很多的支持和鼓励。 我也寻找真实的聚会,你可以交换故事和怜悯。 如果你找不到与你的领域相关的东西,试着开始一个邮件列表或组自己,或在一个会议上提出一个会话。
    
    有一个悠久传统机器学习的指导,尤其是在深度学习,但我认为我们应该做很多更好的捕捉所有的口头传统。 作为最近一个外部自己的人,我想看看民主化。 我想依赖口碑更可怜的书面交流比任何内在的主题。
    
    编写文档
    
    在这个问题上,我的TensorFlow为诗人后出来工作我正在做来帮助自己理解如何可靠地深的表层的再培训网络。 之前我不知道如何开始,但通过仔细记录过程和确保我可以复制持之以恒,我学到了很多关于它是如何运作的。 我也得到了很多有用的反馈我与同事分享草稿的指南。
    
    关于人性的一个有趣的事情是,人们更愿意纠正别人的错误比他们提出自己的想法。 只要你乐意屈辱吃下去,这意味着写自己的初步理解和得到了更有效的方式让别人来分享他们的知识比问平! 我尝试做文档的另一个原因,纯粹的修正。
    
    不该做的事
    
    除非你是做一个公认的大学学位,我个人不建议在机器学习证书。 我喜欢这样的课程Udacity深度学习程序,但内容不作为恢复施工。 有实践经验,甚至只是Kaggle等比赛,将更有助于面试。
    
    作为一名工程师,我也发现许多机器学习研究论文很难从中受益。 他们倾向于假设的先验知识的学术世界,数学,喜欢展示自己的想法而不是代码。 一旦你经历过它们可以有用,但是不要担心如果你离开被他们。
    
    
标签: 学习工程师
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