深圳苹果6s换一个电池多少钱_5种云计算所需的机器学习技能

机器学习和人工智能将继续渗透到IT服务中，补充软件工程师开发的应用。如果IT团队想要跟上发展的步伐，深圳苹果6s换一个电池多少钱就需要提高自己的机器学习技能。

云计算服务支持构建和部署人工智能和机器学习应用程序所需的一系列功能。在很多方面，人工智能系统的管理与云平台中IT专业人士熟悉的其他软件非常相似。但是，能够部署应用程序并不意味着能够成功部署机器学习模型。

虽然这些共性可能有利于过渡，但也存在着显著的差异。除了软件en

gineering技能，组织的IT团队成员还需要具备机器学习和人工智能的特定知识。除了技术专长之外，他们还需要了解目前可用的云计算工具，以支持他们团队的计划。

IT专业人士需要探索在云端成功使用人工智能所需的五种机器学习技能，并了解亚马逊，微软和谷歌为支持这些技能而提供的产品。虽然这些技能之间有一些重叠，但不会出现全能技能。通过培训具有这些技能的团队成员，组织可以获得使用基于云计算的机器学习的优势。

1.数据工程

如果IT专业人员想要实现任何类型

在云平台上的人工智能战略，他们需要了解数据工程。数据工程包括一系列需要数据整理和工作流开发的技能，以及一些软件架构的知识。

IT专业知识的不同领域可以分解为IT专业人员应完成的不同任务。例如，数据整理通常涉及数据源标识，数据提取，数据质量评估，数据集成和管道开发，以便在生产环境中执行这些操作。

数据工程师应该能够轻松地使用关系数据库，NoSQL数据库和对象存储系统。Python是一种流行的编程语言，可用于批处理和流处理平台，如

pachebeam和诸如ApacheSpark之类的分布式计算平台。即使IT人员不是Python程序的专家，深圳苹果6s换一个电池多少钱掌握一些Python语言的知识也会使他们能够从大量的开源工具中获得数据工程和机器学习。

数据工程在各大云平台中都得到了很好的支持。AWS提供全面的服务来支持数据工程，如AWS Glue，

亚马逊管理流媒体(MSK)和针对Apache Kafka的各种亚马逊Kinesis服务。AWS Glue是一个数据目录和提取，转换和加载(ETL)服务，包括对调度作业的支持。MSK是数据工程管道的有用构建块，而Kinesis服务对于部署可扩展流处理管道尤其有用。

Google Cloud provi

des Cloud Dataflow，一个支持批处理和Steam处理的托管Apache Beam服务。对于ETL流程，谷歌云平台提供了基于Hadoop的数据集成服务。

Microsoft Azure还提供了几种托管数据工具，如Azure Cosmos DB，data Catalog和data Lake Analytics。

2:建模

机器学习是一门不断发展进步的学科。IT人员可以通过研发机器学习算法从事自己的职业。

IT团队利用工程师提供的数据来构建模型，创建能够提出建议，预测值和对项目进行分类的软件。理解机器学习的基本知识是很重要的，即使许多模型构建过程是在the中自动完成的

e云。

作为模型构建者，您需要理解数据和业务目标，制定问题的解决方案，并理解如何将其与现有系统集成。

市场上的一些产品包括谷歌的云AutoML，这是一项服务，可以帮助组织使用结构化数据和图像，视频以及自然语言来构建自定义模型，而无需更多地了解机器学习。MicrosoftAzure在Visual Studio中提供了ML.NET模型生成器，它为构建，训练和部署模型提供了接口。Amazon SageMaker是另一个用于在云端构建和部署机器学习模型的托管服务。

这些工具可以选择算法，确定数据中哪些特征或属性最有用，并使用过程优化

模型称为超参数调整。这些服务拓展了机器学习和人工智能策略的潜在用途。就像人们不一定要成为汽车工程师才能驾驶汽车一样，IT专业

人员也不需要获得机器学习方面的研究生学位来构建有效的模型。

3.公平性和偏差检测

算法做出的决策直接而显著地影响着个体。例如，金融服务使用人工智能进行信贷决策，可能会在不经意间对特定人群产生偏见。这不仅可能对个人产生拒绝信贷的影响，还可能使金融机构面临违反《平等信贷机会法》等规定的风险。

这些看似艰巨的任务

s对于人工智能和机器学习模型来说是必不可少的。检测模型中的偏差可能需要统计和机器学习技能，但像模型构建一样，一些繁重的工作可以由机器完成。

FairML是一个用于审查预测模型的开源工具，它可以帮助开发人员识别工作中的偏差。检测模型偏差的经验也可以帮助数据工程和模型构建过程。谷歌云的公平工具引领市场，包括假设分析工具，公平指标和可解释的人工智能服务。

4.模型性能评价

模型构建过程的一部分是评估机器学习模型的性能。例如，根据精确度和

召回率。回归模型(如预测房屋售价的模型)是通过测量平均错误率来评估的。

今天表现出色的车型，未来可能表现不佳。问题不在于模型是否以某种方式被破坏，而在于模型是基于不再反映其使用环境的数据进行训练的。即使没有突如其来的重大事件，也会发生数据漂移。对模型进行评估并在生产中继续对其进行监控是很重要的。

Amazon SageMaker，Azure Machine Learning Studio和Google Cloud AutoML等服务包括一系列模型性能评估工具。

5.领域知识

领域知识并不是一种特定的机器学习技能，但它是一个成功的最重要的部分之一

ful机器学习策略。

每个行业都有一定的知识体系，必须用一定的能力去学习，深圳苹果6s换一个电池多少钱尤其是构建算法的决策者。机器学习模型受到约束，以反映用于训练它们的数据。拥有领域知识的IT人员对于知道在哪里应用人工智能并评估其有效性至关重要。