高级机器学习工程师路线图
全栈机器学习路线图包括学习成为机器学习各个方面的必要技能和技术,包括数据收集和预处理、模型开发、部署和维护。
下面是一份全面的路线图,概述了你在成为全栈机器学习工程师的旅程中需要涵盖的关键步骤和主题。请记住,这是一个高层次的路线图,你可以根据你的兴趣和目标进行定制。
1. Python 编程
Python 被广泛认为是机器学习的最佳编程语言。它在数据科学和机器学习领域获得了极大的普及。
- Python 基础,变量,运算符,条件语句
- 列表和字符串
- 字典,元组,集合
- While 循环,嵌套循环,循环中使用 Else
- For 循环,Break 和 Continue 语句
- 函数,返回语句,递归
- 文件处理,异常处理
- 面向对象编程
2. 数据分析
NumPy 和 Pandas 是两个关键的 Python 库,它们提供了高效处理和操作大型数据集的工具。NumPy 主要用于数值计算,而 Pandas 建立在 NumPy 之上,并提供了面向高级数据结构和函数的工具,旨在简化数据分析任务。
Numpy
- 向量,矩阵操作
- 数组重构
- 对角操作,迹
- 均值,方差和标准差
- 加,减,乘积,点积和叉积
Pandas
- 创建 DataFrame 的不同方式
- 系列和 DataFrames
- 切片,行和列
- 读取和写入 CSV 文件
- 处理缺失值
- 分组和连接
3. 数据可视化
Python 最受欢迎的数据可视化库之一是 Matplotlib,它构成了其他库(如 Seaborn 和 Plotly)的基础。
Matplotlib
- 条形图,饼图,直方图,散点图
- 在图中格式化字符串
- 标签参数,图例
Seaborn
- 各种图类型
- 统计增强
- 分类数据可视化
- 自定义和主题
此外,你可以学习 Plotly 和 Tableau。
4. 统计学
机器学习的统计学是研究数据的重要工具,可以识别某些模式。它通过提供适当的方向来利用、分析和呈现成功实施在计算机视觉和语音分析等领域的原始数据,从而帮助你发现隐藏模式。
描述性统计
- 连续和离散函数
- 概率分布
- 高斯正态分布
- 频率和集中趋势的测量
- 离散度测量
- 偏度和峰度
- 正态性检验
- 回归分析
- 线性和非线性回归关系
- 方差分析(ANOVA)
- 方差齐性
- 拟合优度
推断统计
- t 检验,z 检验
- 假设检验
- I 型和 II 型错误
- 单因素和双因素方差分析
- 卡方检验
- 连续和分类数据的实现
5. 机器学习
要熟练掌握机器学习算法,最有效的方法是利用 Scikit-Learn 框架。Scikit-Learn 提供了大量预定义的算法,可以通过创建类对象轻松实现。熟悉这些算法至关重要,特别是那些属于监督和无监督机器学习的算法:
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- 梯度下降
- 随机森林
- 岭回归和套索回归
- 朴素贝叶斯
- 支持向量机
- K-means 聚类
其他重要知识点
- 主成分分析
- 推荐系统
- 预测分析
- 探索性数据分析
6. 自然语言处理
自然语言处理(NLP)对机器学习工程师来说至关重要,因为它使机器学习工程师能够处理人类语言数据,这在各种应用和行业中广泛存在。
- 处理非结构化文本数据
- 文本分类和情感分析
- 命名实体识别(NER)
- 文本预处理
- 文本生成和语言翻译
- 主题建模
- 机器翻译,BLEU 分数
- 摘要生成,ROUGE 分数
- 语言建模,困惑度
- 构建文本分类器
- 语音识别
7. 深度学习
掌握深度学习算法的最佳方式是使用 TensorFlow 或 PyTorch。
- 神经网络基础
- 激活函数
- 反向传播算法
- 流行的深度学习框架:TensorFlow 或 PyTorch
- 卷积神经网络(CNN)用于计算机视觉
- 递归神经网络(RNN)用于序列数据
- 生成对抗网络(GAN)用于数据生成
8. 计算机视觉
计算机视觉是一个迷人的领域,涉及教计算机理解和解释来自图像和视频的视觉信息,就像人类视觉系统一样。
- 使用 OpenCV
- 了解预训练模型,如 AlexNet、ImageNet、ResNet
- 神经网络
- 构建感知器
- 构建单层神经网络
- 构建深层神经网络
- 用于序列数据分析的递归神经网络
- 图像内容分析
- 使用 OpenCV-Python 对图像进行操作
- 边缘检测
9. MLOps
你可以掌握 AWS、GCP 和 Azure 三大云服务提供商中的任何一个。一旦你了解其中之一,你可以轻松切换。我们首先专注于 AWS - 亚马逊网络服务
- 在 AWS 上进行深度学习
- Amazon Rekognition - 图像应用
- Amazon Textract - 提取文本
- Amazon Transcribe - 语音转文本
- AWS Polly - 语音分析
- Amazon Lex - 自然语言理解
- Amazon SageMaker - 构建和部署模型
- 使用 Flask 部署 ML 模型
10. Git & GitHub
Git 和 GitHub 是机器学习领域的基本工具,用于版本控制、协作和与社区分享 ML 项目。
- 了解 Git
- 命令和如何提交你的第一段代码?
- 如何使用 GitHub?
- 如何进行你的第一个开源贡献?
- 如何与团队合作? - 第一部分
- 如何创建令人惊艳的 GitHub 个人资料?
- 如何构建自己的病毒式传播代码库?
- 创建免费的个人作品集登录页
- 如何在 GitHub 上增加关注者?
- 如何与团队合作?第二部分 - 问题、里程碑和项目