机器学习算法可实时提供更广泛 ， 更可靠的数据 ， 目前很多领域都使用到智能算法 。从常规的官方电子邮件到市场营销活动 ， 智能算法已成为一种生活方式 。企业可以通过机器学习技术来计算和量化其生产来源 ， 而不会造成浪费 。
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?随着智能算法市场的火爆导致对精通人工智能（AI）的专业人员的需求不断增长 ， 促使年轻的专业人员和学生走上AI的职业道路 。机器学习是为逻辑思维设计的领域 ， 作为职业 ， 它要求高度关注技术 ， 知识好奇心 ， 将业务问题明确表达为数学机器学习问题 ， 并为业务带来价值 。
机器学习是一个广阔的领域 ， 需要根据你正在研究的业务领域不断调整技能 。该领域有各种各样的工作角色和专业 ， 比如你可以成为机器学习工程师 ， AI开发人员 ， AI工程师 ， AI分析师 ， 架构师 ， AI设计师等 。
机器学习包括计算机视觉 ， 自然语言处理 ， 深度学习 ， 神经网络 ， 算法 ， 统计信息 ， 数据分析 ， 编码等 。另外 ， 适用于整个行业的工具和技术是无限的 。
因此 ， 必须了解你的兴趣和机器学习的领域 ， 以专注于你想要擅长的子领域 ， 有必要在进入任何专业领域之前先了解一幅大图 。
当你决定自己的领域时 ， 就该自己提高技能或重新选择技能了 。查找你要寻找的行业中各个公司的职位描述 ， 找出本身与公司技能的差距 ， 并努力完成这些技能 ， 以在以后的面试中保持竞争力 。
学习软技能和沟通技巧你应该能够将现实世界中的问题转换为机器学习语言 ， 并将见解转化为我们通用 。在大多数开发职位中 ， 你周边都会有很多非技术人员 ， 所以要技术熟练得到身边的认可 ， 所以除了技术技能外 ， 还要熟练掌握业务技能和沟通能力 。
最后还想说 ， 机器学习的职业是艰难的 ， 同时又具有竞争力 。不要在失败的面试中放弃或失去信心 。
【人工智能开发者：如何选择人工智能领域？】
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