机器学习工程师

机器学习工程师 扫二维码继续学习 二维码时效为半小时

(0评价)
价格: 999.00元

伴随着互联网的井喷式发展,网络安全已经上升到国家层面。但与此同时,网络安全也面临着人才缺口巨大、威胁动态改变、安全数据特征复杂等多项严峻挑战。如何在传统攻防对抗之外,寻找更有效、可落地的对抗方式,已成为各大安全团队思考的重点。目前,国内各大安全厂商已逐步开始建立自己的数据中心和数据仓库,但对数据的利用大多仍停留在数据分析这一层面。如何将这些数据内蕴含的巨大价值挖掘出来,转化为实际价值。

机器学习是人工智能的一个分支,其中一类数据驱动算法使软件应用程序在预测结果时变得非常准确,而无需显式编程。这里的基本前提是开发可以接收输入数据的算法,并利用统计模型预测输出,同时在新数据可用时更新输出。

所涉及的过程与预测建模和数据挖掘有很多共同之处。这是因为两种方法都要求人们搜索数据以识别模式并相应地调整程序。我们大多数人都以某种形式经历过机器学习。如果您在购物或观看过某些内容,那些个性化(产品或电影)建议就是机器学习。

机器学习工程师在软件工程和数据科学的交叉点。他们利用大数据工具和编程框架来确保从数据管道收集的原始数据被重新定义为可随需扩展的数据科学模型。将数据提供给数据科学家定义的模型。负责学习理论数据科学模型,并帮助将其扩展到可处理数TB实时数据的生产级模型。构建控制计算机和机器人的程序。机器学习工程师开发的算法使机器能够识别自己的编程数据中的模式,并教会自己理解命令,甚至自己思考。

具体职责包括:

  • 开发机器学习模型
  • 与数据工程师协作开发数据和模型管道
  • 应用机器学习和数据科学技术并设计分布式系统
  • 参与代码审查
  • 改进现有的机器学习模型
  • 负责整个生命周期(研究,设计,实验,开发,部署,监控和维护)
  • 实现机器学习算法和库

机器学习工程师技能:

  • 使用Java,Python和R的经验
  • 具有视觉处理,深度神经网络,高斯过程和强化学习的经验
  • 对概率和统计数据的充分理解
  • 对数学的深刻理解(包括算法理论在机器学习中的作用以及帮助机器学习和交流所需的复杂算法)