有抱负的机器学习工程师？您需要了解的 8 个技巧

现在是工程师，尤其是专注于机器学习和人工智能的工程师，所处的最激动人心的时代。随着技术日益先进，计算机变得更小、更快、更高效，工程师的机会也在成倍增长。

机器学习之所以受欢迎是有原因的。它是一个为难题提供新解决方案的领域，这些答案已经困扰人类一段时间了。它是最重要的计算机科学学科之一，而且随着时间的推移，它的重要性只会越来越高。现在参与机器学习意味着工程师可以塑造我们所知的 AI 的未来。成为未来的一部分，参与酷炫的用例，并推动技术前沿的能力，这就是这个角色令人兴奋的原因。如果你想参与机器学习和 AI 的行动，我们随时为你提供帮助！

机器学习入门

1. 兴趣是最好的老师

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实在太无聊了。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. 重要的不是聪明，而是坚持

有时，人们可能认为必须成为爱因斯坦才能参与这个行业，但事实并非如此。归根结底，这完全取决于坚持不懈，并相信您能够解决面前的每一个问题。人工智能的世界极其复杂，但优秀的 ML 工程师不会回避挑战。

3. 拓展视野，打好基础

机器学习仍然是一个非常新的领域，各种不同的研究论文和报告每天都在涌现。人们很容易沉迷于最新的论文，而忘记了最初的目标。请确保你正在尽你所能，而不仅仅是追逐论文！

4.学习Python

在进入机器学习领域之前，了解计算机编程至关重要。Python 将教会你如何进行算法思考，这样你就能在这个一切都在以光速变化的动态世界中迅速做出反应。Python 也是机器学习领域最流行的语言之一，许多工具都是基于YOLOv5 开发的，包括YOLOv5。

5. 了解监督式机器学习技术

监督式机器学习技术包括回归、关联和分类。理解这些技术将使您能够为自己的数据建立适当的结构，能够通过理解可用的主要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. 触手可及的优秀工具

Google Colab、Pytorch 和 Pycharm 等工具非常有用，Google Colab 不需要GPU ，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. 尽快开始构建项目

越早开始构建自己的项目，成功的机会就越高。准备好犯错，准备好失败，然后重新站起来。从自己的错误中学习是成长最快的方式。这是最艰难但最有意义的道路。

8. 准备好迎接兴奋和挑战

机器学习是一个快速发展的行业，两年前出现的想法现在已经投入生产。你总是会感到兴奋，特别是当你的解决方案很有用，并且你知道你正在为世界做出贡献。然而，也会有挑战。资源和时间的缺乏、大量的处理能力以及必要的硬件改进只是一些例子。你应该记住始终保持耐心，并拥抱成功和失败。

来自 Glenn 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。这需要耐心和决心。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，我希望你永远保持你的初心，谦虚、耐心，并坚定地追求你的梦想！”

Ultralytics 创始人兼首席执行官 Glenn Jocher

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