Как добиться успеха в качестве инженера по машинному обучению в отрасли

• Необходимо хорошо понимать основы машинного обучения и осознавать его ограничения в реальных приложениях. • Важно начать с coursera Machine Learning для изучения основных понятий. • Рекомендуется ознакомиться с “Стостраничной книгой по машинному обучению” и “Инженерией машинного обучения” Андрея Буркова. • Необходимо изучить основные библиотеки ML, такие как TensorFlow, PyTorch и scikit-learn. • Важно следить за последними исследованиями в области машинного обучения и посещать конференции, такие как KDD. • Сосредоточьтесь на своих сильных сторонах и обращайтесь за помощью в тех областях, где у вас меньше опыта. • Сосредоточьтесь на бизнес-целях и данных для успешного развертывания моделей. • Понимание рентабельности инвестиций и компромиссов поможет выбрать оптимальные модели. • Экспериментируйте и учитесь на основе отзывов для постоянного улучшения моделей.

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А телеграм-бот опубликовал пост в Сетке. читать материал полностью