机器学习听起来很酷。这个名字让人觉得它看起来像一排机器人坐着学习知识，但它实际上是一种高端技术，可以让机器人像人一样学习，从而快速高效地从数据中找到有用的东西。云计算服务支持构建和部署人工智能和机器学习应用程序的功能。除了专业性，IT团队成员还必须学习具体的机器学习等方面的知识。他们还需要了解当前可用于支持其团队计划的云计算工具。1、数据工程机器学习的思想其实很简单，就是模拟人学习的一个过程，而这个过程中最重要的就是数据！当IT专业人士想要在云端实施各类AI策略时，前提是要了解数据工程。数据工程包含一系列与工作流开发和数据整理领域相关的技能，以及软件架构知识。IT的专业知识可以分解到不同领域的人员来完成不同的任务。例如，数据整理通常涉及数据源识别、数据质量评估、数据提取和数据集成，以及在生产环境中执行这些操作的管道开发。与数据相关的任务通常是最高优先级的，工程师应该能够熟练地使用各种数据库。Python是一种通用编程语言，用途广泛。即使您不是专业的Python程序员，您也可以使用各种用于数据工程和机器学习的开源工具来提高您的技能，并掌握一些语言知识。2.模型构建机器学习是未来的方向是一个很有前途的学科，研究和开发机器学习算法可以发展你的事业。IT团队使用工程师提供的数据构建模型，然后创建软件、提出建议、估算价值并对项目进行分类。关键是要清楚地了解机器学习技术的基础知识，即使很多模型是在云端自动构建的。如果您是模型构建者，则需要了解数据和目标。您需要在问题出现之前就想好解决方案，并知道如何将其与现有系统集成。3.算法公平性不同的模型有不同的算法。看似简单，实则陷阱重重。算法做出直接影响个人的决定。有些人凭着自己的短视训练有偏见的算法，网上有很多测试和消除偏见的工具。检测模型中的偏差可能需要精确的统计和机器学习技能，这是人工智能和机器学习模型无法避免的问题。4.理解伪代码学习如何编写机器学习算法的一个好方法是更好地理解伪代码，这也有助于训练我们的逻辑思维。再复杂的东西也可以拆解。然后我们必须了解如何计算它们，并且有许多不同的指标可以相互转换。通常，伪代码非常清晰。如何把伪代码变成你感兴趣的编程语言，学习它才是最重要的。真的没有放之四海而皆准的神经网络，所以当你向各个老师学习如何编写神经网络时，一定要注意他们并不是都使用相同数量的输入、隐藏层节点等，甚至可能使用不同的术语。.伪代码虽然在一定程度上忽略了细节，但能让你在前期理清思路，这才是重点。5.领域知识各行各业都有自己的知识体系，相关行业也需要学习和了解，尤其是在构建算法决策工具时。用于训练机器学习模型的数据限制了它们，但具有领域知识的工程师可以了解在何处应用AI并衡量其有效性。
