機器學習工程師　演進優化力省功倍  

記者／林育如

2022年Open AI發布聊天機器人ChatGPT，生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence）躍然成為全球顯學，也讓更多人關注到機器學習（Machine Learning）議題。機器學習為人工智慧（AI）的其一分支，讓AI不僅能處理資料，在不增加額外負擔情況下，使用資料進行學習使演算法不斷進步，越來越精準，符合使用者需求。機器學習在智慧系統發揮著重要作用，機器學習工程師隨科技業的應用需求增加，薪資行情也跟著水漲船高。

目錄

工作內容

機器學習工程師參與機器學習相關產品的開發以及優化，及演算法開發，並交付可行性架構跟改進機器學習產品系統相關計畫，協助設計師、前端與後端工程師進行使用流程的測試。換言之，這過程包含了創建和實現機器學習模型、預處理資料、最佳化模型、整合和部署機器學習模型、協作與溝通等過程。

1問題理解和定義：與業務或科學團隊合作，理解問題需求，確定機器學習的應用場景。

2數據收集和前處理：收集、清理和準備數據，包括數據探索和特徵工程，以使數據適合機器學習模型的使用。

3模型選擇和開發：根據問題和數據特徵，選擇適當的機器學習算法或模型，並進行模型的訓練和開發。

4模型評估和優化：評估模型的性能，調整和優化模型以提高準確性、效率和可靠性。

5部署和維護：將訓練好的模型部署到生產環境中，並進行監控和維護，確保模型的持續有效性和穩定運行。

6持續學習和改進：與新的研究成果和技術趨勢保持同步，持續學習和改進機器學習系統。

機器學習分類

機器學習大致上可以分為三類：監督式學習 (Supervised Learning)、非監督式學習 (Unsupervised Learing) 與增強式學習 (Reinforcement Learning)。監督式學習對比誤差，一邊修正去達到更精準的預測；強化學習是透過互動去學習；非監督式學習機器自行摸索出資料規律。

必備條件

機器學習橫跨了資料科學、軟體整合、硬體設計與加速、雲端服務等。除了要對機器學習演算法有認識，必須要有數學、統計學和程式語言的厚實基礎、機器學習框架和函式庫的知識，亦須有良好的溝通協作能力，能夠清楚的表達想法，並與團隊合作。從業者得具備機器學習框架和函式庫的相關專業，例如 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn。

機器學習工程師是一個新興且快速發展的角色，主要負責開發和應用機器學習算法和模型來解決現實世界的問題。這些工程師通常需要具備深厚的數學和統計知識，以及對計算機科學和軟體工程的熟練掌握。以下是成為一名機器學習工程師所需的主要學習領域和技能：

1數學和統計學基礎：線性代數、微積分、概率論和統計學等知識是機器學習中不可或缺的基礎。機器學習工程師需要理解和應用這些概念來開發和評估模型。

2機器學習算法：理解和熟練應用監督學習（如回歸、分類）、非監督學習（如聚類、降維）、強化學習等各種機器學習算法。

3深度學習：深度神經網絡（DNN）、卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等深度學習模型的理解和應用。

4計算機科學和軟體工程：熟練使用編程語言（如Python、Java、C++等）和相關的開發工具（如TensorFlow、PyTorch等），以及良好的軟體工程實踐（如版本控制、測試、部署）。

5數據處理和特徵工程：能夠有效地處理和清理大數據，進行特徵選擇和轉換，以提升模型的性能和效率。

6模型評估和優化：能夠評估模型的性能指標（如精度、召回率、F1-score等），並進行模型調整和優化，以滿足實際應用的需求。

7應用領域知識：理解機器學習在不同領域（如自然語言處理、計算機視覺、數據分析等）的應用和最佳實踐。

機器學習工程師在各種行業中都有需求，包括科技、金融、醫療、零售等。他們的工作範圍從算法開發到大數據分析，旨在利用數據驅動的方法解決複雜的業務和科學問題。

發展前景

就國內而言，經濟部產業發展署近年也每年舉辦2次初級機器學習工程師能力鑑定，二大考科分別為機器學習概論、機器學習資料機析與建模。由於近2年AI成為科技焦點，111-112年報考人數倍增。有經驗的機器學習工程師可以晉升為資料科學家、AI專案經理或技術顧問等更高階職位。

據了解，機器學習工程師在台灣年薪可從86萬至2百萬區間，而且這還不包含其他的額外獎金。機器學習雖然非全新領域，但隨AI狂潮攀升，未來發展將不可同日可語，對機器學習有興趣者可得預先做好準備規畫。

討論區：https://www.1111.com.tw/1000w/fanshome/discussionDetail.asp?d0=140508

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