意见越来越多的影响者鼓吹您应该开始学习机器学习。你应该听他们的吗？>照片由DrewHays在Unsplash上拍摄越来越多的Twitter和LinkedIn有影响力的人宣扬为什么应该开始学习机器学习，以及一旦开始学习它是多么容易。虽然听到一些鼓舞人心的话语总是很高兴，但我想从不同的角度看问题。我不想让任何人感到悲观或气馁，我只是发表我的意见。在查看这些机器学习专家（或者我应该称他们为影响者）的帖子时，我问自己，为什么有些人首先想学习机器学习？也许主要原因是不知道机器学习工程师实际做什么。我们大多数人不使用人工智能或自动驾驶汽车。当有影响力的人传授知识时，掌握机器学习当然不容易。成为一个“无所不知，无所不知”的人在这种经济中也无济于事。为什么那么多人想学机器学习？在大学学习期间，我决定要成为一名机器学习工程师。这似乎很困难，很有挑战性，最重要的是，很有趣。在此之前，我希望成为一名iOS游戏开发者。如果有人告诉我ML工程师的一天是怎样的，也许我会坚持iOS游戏开发。不要误会我的意思，我对自己的职业很满意，但职业选择不会像过去那样非黑即白。>KOBUAgency在Unsplash上拍摄的照片为什么？因为编写iOS游戏与训练机器学习模型或开发后端应用程序或前端应用程序一样有趣。以上所有内容都可能变得具有挑战性（只需询问顶级科技公司的工程师）。大学期间，我的想法是：机器学习好像很难，找工作会容易一些。我会得到更高的薪水。它更好地面向未来（Web开发将很快实现自动化），而且很有趣。我错了。所以请允许我解释以上每一个陈述。1.机器学习似乎很困难您需要做的就是下载泰坦尼克号数据集，从教程中复制10行Python代码，然后开始使用机器学习。是的，但很难想象有人会为您提供这些知识而付钱给您。所以你需要更进一步。但在更深层次上是困难所在。拥有一位出色的导师非常重要，这样您就不必自己解决所有问题。获得良好的实习机会也是工程师成长的好方法。我希望有人能在我职业生涯的早期告诉我这一点。我不得不花很多时间跟上在计算机科学其他领域工作的同行。为什么？好吧，这更容易，因为有更多的人致力于指导前端（后端或移动）开发。2.机器学习工作很容易找到>HuntersRace在Unsplash上拍摄找机器学习工程师的工作比前端（后端或移动）工程师更难。小型初创公司通常没有资源请得起ML工程师。他们还没有数据，因为他们才刚刚开始。你知道他们需要什么吗？前端、后端和移动工程师，以启动和运行他们的业务。然后你就被大公司困住了。这不是什么大问题，但在一些国家，大公司并不多。3.更高的薪水>照片由SharonMcCutcheon在Unsplash上拍摄高级机器学习工程师的收入不如其他高级工程师（至少在斯洛文尼亚）。美国有一些机器学习巨星，但他们在正确的时间、正确的地点、以正确的心态出现。我敢肯定，在美国有些软件工程师的薪水更高。4.机器学习是未来的证明>照片由TomaszFrankowski在Unsplash上拍摄虽然机器学习将继续存在，但我可以对前端、后端和移动开发说同样的话。如果您是前端开发人员并且对自己的工作感到满意，请坚持下去。如果您需要使用机器学习模型制作网站，请与已有知识的人合作。5.机器学习很有趣这并不总是很有趣。许多人认为他们会从事人工智能或自动驾驶汽车方面的工作。但他们更有可能编写训练集并在基础设施上工作。许多人认为他们会使用奇特的深度学习模型、调整神经网络架构和超参数。不要误会我的意思，有些是错误的，但不是很多。事实上，机器学习工程师将大部分时间花在“如何正确提取与实际问题分布相似的训练集”上。一旦你有了这个，你就可以在大多数情况下训练一个经典的机器学习模型并且它会很好地工作。结论>JohannesPlenio在Unsplash上的照片我知道这是一篇有争议的文章，但正如我在开头所说的那样，我并不是要劝阻任何人。如果您觉得机器学习适合您，那就去做吧。您的全力支持。如果您需要一些入门指南，请告诉我。但机器学习并不适合所有人，也没有必要让所有人都知道。如果您是一名成功的软件工程师并且热爱您的工作，请坚持下去。一些基本的机器学习教程不会帮助您专业成长。本文的目的是提出一种您通常不会从有影响力的人那里听到的批判性观点。
