想成为 ML 工程师？你需要了解的 8 条建议

成为一名工程师，从未有过比现在更令人兴奋的时代，更不用说专注于机器学习和人工智能的工程师了。随着技术日益先进，计算机变得更小、更快、更高效，工程师面临的机遇也在呈指数级增长。

机器学习之所以受欢迎是有原因的。这一领域正在为棘手的问题提供新解决方案，给出人类长久以来一直未能找到的答案。它是计算机科学中最重要的学科之一，而且随着时间推移，其重要性只会不断提升。现在投身机器学习，意味着工程师可以塑造我们所知的 AI 未来。能够参与未来、涉足酷炫的应用场景并推动技术前沿，正是这一职业令人兴奋的地方。如果你想参与机器学习和 AI 的发展，我们可以为你提供帮助！

机器学习入门#

1. 兴趣永远是最好的老师#

Ayush Chaurasia 是 Ultralytics 的一名机器学习工程师。真正激发他对 ML 兴趣的，其实是音乐。高中时，他特别想为自己的媒体播放器构建一个智能推荐系统，因为每天听同样的歌曲实在太无聊了。虽然 Ayush 从未完成这个项目，但他继续探索 ML 研究领域。从那以后，他一直在为现实世界的问题开发有趣的 ML 解决方案。

2. 这与聪明无关，而与坚持不懈有关#

有时，人们可能会认为，只有像爱因斯坦一样聪明才能进入这个行业，但事实并非如此。归根结底，关键在于坚持，以及相信自己能够解决面前的每一个问题。人工智能领域极其复杂，但优秀的 ML 工程师不会回避挑战。

3. 拓宽视野，打好基础#

ML 仍然是一个非常新兴的领域，每天都有各种各样的研究论文和报告发表。人们很容易被最新论文吸引，从而忘记最初的目标。确保自己尽力而为，而不只是追逐论文！

4. 学习 Python#

在进入机器学习领域之前，掌握计算机编程至关重要。Python 会教你以算法化的方式思考，从而让你能够在一切都以光速变化的动态世界中快速应对。它也是最受欢迎的机器学习语言之一，许多工具都构建于其之上，其中包括 YOLOv5。

5. 理解有监督 ML 技术#

有监督机器学习技术包括回归、关联和分类。理解这些技术后，你就能为自己的数据搭建合适的结构，了解可用的主要选项并使用合适的工具，还能针对合适的算法和超参数做出明智选择。

6. 掌握趁手的工具#

Google Colab、PyTorch 和 PyCharm 等工具非常实用且有帮助。Google Colab 免费提供 GPU，PyTorch 是一种流行的深度学习框架，而 PyCharm 是一个 IDE，可在界面中提供丰富的工具支持。借助这些工具，你将能够提高工作效率并培养辩证思维能力。

7. 尽快开始构建项目#

越早开始构建自己的项目，成功的机会就越大。要做好犯错的准备，也要做好失败的准备，然后重新站起来。从自己的错误中学习，是成长最快的方式。这条路最艰难，但也最有回报。

8. 做好迎接兴奋与挑战的准备#

机器学习是一个快速发展的行业，两年前提出的想法如今已经投入生产。你总会感到兴奋，尤其是当你的解决方案有用，并且你知道自己正在为世界做出贡献时。然而，挑战也会存在。资源和时间不足、所需的强大处理能力以及必要的硬件升级，只是其中的一些例子。你应该记住始终保持耐心，并坦然接受其中的起伏。

来自 Glenn 的启发#

就在几年前，我们的创始人 Glenn Jocher 还是一名 AI 和 ML 领域的局外人，拥有物理学背景。记住这一点，Glenn 的成功并非一蹴而就，而是经历了耐心和坚持。YOLOv5 最初只是一个朴素的想法。通过努力工作，我们组建了一个团队。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 AI，并享受 AI 带来的便利。

“如果你想进入机器学习领域，我希望你始终保持初心，谦逊、耐心且坚定地追逐自己的梦想！” Ultralytics 创始人兼 CEO Glenn Jocher