株洲苹果XS屏维修_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服务领域，并为软件工程师开发的应用程序提供补充。株洲苹果XS屏维修如果IT团队想要跟上步伐，则需要提高他们的机器学习技能。

云计算服务为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提供支持。在许多方面，人工智能系统的管理与IT专业人员在云平台中熟悉的其他软件非常相似。但是仅仅因为可以部署应用程序并不意味着可以成功部署机器学习模型。

尽管这些共同点可能有助于过渡，但也存在重大差异。除了软件工程技能外，组织的IT团队成员还需要具有特定的机器学习和人工智能知识。除了技术专长，他们还需要了解当前可用于支持其团队计划的云计算工具。

IT专业人员需要探索在云中成功使用人工智能所需的五种机器学习技能，并了解Amazon，Microsoft和Google提供了支持这些技能的产品。尽管这些技能有些重叠，但不会有全面的技能。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的机器学习的优势。

1.数据工程

如果IT专业人员想要在云平台上实施任何类型的人工智能策略，则需要了解数据工程。数据工程包括一系列需要数据组织和工作流开发的技能，以及一些软件体系结构知识。

IT专业知识的不同领域可以分解为IT专业人士应完成的不同任务。例如，数据整合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，可以与批处理和流处理平台(如apachebeam)和分布式计算平台(如apachespark)一起使用。即使IT人员不是精通Python程序的专家，掌握一些Python语言的知识将使其能够从大量的开源工具中获取数据工程和机器学习。

数据工程在所有主要云平台中都得到了很好的支持。AWS公司提供了全面的服务来支持数据工程，例如AWS Glue，适用于Apache Kafka的Amazon Managed Streaming(MSK)和各种Amazon Kinesis服务。AWS Glue是数据目录以及提取、转换和加载(ETL)服务，其中包括对计划作业的支持。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特别有用。

谷歌云平台提供了Cloud Dataflow，这是一项托管的Apache Beam服务，可以支持批处理和Steam处理。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也提供了几种托管数据工具，例如Azure Cosmos DB、Data Catalog和Data Lake Analytics等。

2. 建立模型

机器学习是一门正在不断发展和进步的学科，IT人员可以通过研究和开发机器学习算法来从事自己的职业。

IT团队使用工程师提供的数据来构建模型和创建可以提出建议，株洲苹果XS屏维修预测值和对项目进行分类的软件。重要的是要了解机器学习的基础知识，即使许多模型构建过程都是在云中自动完成的。

作为模型构建者，需要了解数据和业务目标，制定问题的解决方案，并了解如何将其与现有系统集成的工作。

市场上的一些产品包括谷歌公司的Cloud AutoML，这是可以帮助组织使用结构化数据以及图像、视频和自然语言来构建自定义模型的服务，而无需对机器学习有更多的了解。 微软Azure在Visual Studio中提供了ML.NET模型构建器，该模型构建器提供了用于构建、训练和部署模型的界面。Amazon SageMaker是另一项托管服务，用于在云中构建和部署机器学习模型。

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，并使用称为超参数调整的过程优化模型。这些服务扩展了机器学习和人工智能策略的潜在用途。正如人们不必是汽车机械工程师来驾驶汽车一样，IT专业人员也不需要机器学习的研究生学位即可构建有效的模型。

3.公平与偏差检测

算法做出的决策直接且显着影响个人。例如，金融服务使用人工智能来做出有关信贷的决策，这可能会无意中使某些人群产生偏见。这可能不仅会给个人带来拒绝信贷的影响，还会使金融机构面临违反《平等信贷机会法》等法规的风险。

这些看似艰巨的任务对于人工智能和机器学习模型至关重要。检测模型中的偏差可能需要统计信息和机器学习技能，但是与模型构建一样，机器可以完成一些繁重的工作。

FairML是用于审查预测模型的开源工具，可帮助开发人员识别工作中的偏见。检测模型偏差的经验还可以帮助数据工程和模型构建过程。 Google Cloud的公平性工具领先市场，其中包括假设分析工具，公平性指标和可解释的人工智能服务。

4.模型性能评估

模型构建过程的一部分是评估机器学习模型的性能。例如，基于准确性和召回率对分类器进行评估。回归模型(例如那些预测房屋销售价格的模型)通过测量平均错误率进行评估。

今天运行良好的模型将来可能不会运行良好。问题不在于该模型是否以某种方式被破坏，而是基于不再反映使用环境的数据对模型进行训练。即使没有突然的重大事件，也会发生数据漂移。重要的是评估模型并在生产中继续监视它。

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

领域知识不是特定的机器学习技能，而是成功的机器学习策略中最重要的部分之一。

每个行业都有一定的知识系统，株洲苹果XS屏维修必须以一定的能力对其进行研究，特别是对于构建算法的决策者而言。机器学习模型受到约束以反映用于训练它们的数据。具有领域知识的IT人员对于了解在何处应用人工智能并评估其有效性至关重要。