有志成为 ML 工程师？你需要知道的 8 个技巧

现在是成为工程师最激动人心的时刻，更何况是专注于机器学习和人工智能的工程师。随着技术日益先进，计算机变得更小、更快、更高效，工程师的机会也成倍增加。

机器学习的流行是有原因的。它是一个为难题提供新的解决方案的领域，这些难题是人类长期以来一直无法解决的。它是最重要的计算机科学学科之一，而且随着时间的推移，其重要性只会与日俱增。现在参与机器学习，意味着工程师可以塑造我们所熟知的人工智能的未来。能够成为未来的一部分，参与很酷的使用案例，推动技术的前沿发展，这就是这个职位令人兴奋的原因。如果您想参与机器学习和人工智能的行动，我们将为您提供帮助！

机器学习入门

1.兴趣永远是最好的老师

Ayush Chaurasia 是Ultralytics 的机器学习工程师。激发他对 ML 的兴趣的关键其实是音乐。高中时，他特别想为自己的媒体播放器制作一个智能推荐程序，因为每天听同样的歌曲太无聊了。虽然 Ayush 没有完成这个项目，但他继续探索着 ML 研究的世界。从那时起，他就一直致力于为现实世界中的问题提供有趣的 ML 解决方案。

2.不在于聪明，而在于固执

有时，人们可能会认为从事这一行业的人必须是个爱因斯坦，但实际上并非如此。说到底，关键在于坚持不懈，相信自己一定能解决面前的每一个问题。人工智能世界极其复杂，但优秀的人工智能工程师不会回避挑战。

3.拓宽视野，做好基础工作

ML 仍然是一个非常新的领域，每天都会出现各种不同的研究论文和报告。你很容易被最新的论文所吸引，而忘记了自己最初的目标。请确保您在做力所能及的事情，而不仅仅是追逐论文！

4.学习Python

在进入机器学习领域之前，了解如何为计算机编程至关重要。Python 将教会你如何进行算法思考，以便在一切都在以光速变化的动态世界中迅速做出反应。它也是机器学习领域最流行的语言之一，许多工具都建立在它之上，包括YOLOv5 。

5.了解监督式 ML 技术

有监督的机器学习技术包括回归、关联和分类。对这些技术的了解将使您能够为自己的数据建立适当的结构，通过了解主要的可用选项来使用适当的工具，并对适当的算法和超参数做出明智的选择。

6.随身携带的好工具

Google Colab、Pytorch 和 Pycharm 等工具都非常有用和有帮助。Google Colab 是GPU 免费的，PyTorch 是一个流行的深度学习框架，PyCharm 是一个集成开发环境，在界面中提供丰富的工具支持。有了这些工具，你就能提高工作效率，培养辩证思维能力。

7.尽快启动建设项目

越早开始建设自己的项目，成功的机会就越大。做好犯错误的准备，做好失败的准备，并重新站起来。从自己的错误中学习是最快的成长方式。这是最艰难，但也是最有价值的道路。

8.随时准备迎接刺激和挑战

机器学习是一个快速发展的行业，两年前提出的想法现在已经投入生产。你总是会感到兴奋，尤其是当你的解决方案很有用，并且你知道自己正在为世界做出贡献时。例如，缺乏资源和时间、处理能力不足以及必要的硬件改进等。您应该记住，要始终保持耐心，拥抱起伏。

来自格伦的灵感

就在几年前，我们的创始人格伦-乔彻（Glenn Jocher）还是一个物理学出身的局外人，一开始就投身于人工智能和 ML 领域。考虑到这一点，Glenn 的成功并非一蹴而就，而是需要耐心和决心。YOLOv5 最初只是一个不起眼的想法。通过努力工作，我们建立了一个团队。我们提供的一切都是开源的，因为我们的目标是让每个人都能轻松使用人工智能。

"如果你想进入机器学习的世界，我希望你始终保持一颗赤子之心，谦虚、耐心、坚定地追求自己的梦想！"

Ultralytics 创始人兼首席执行官 , Glenn Jocher

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