- 機器學習理論基礎介紹

近年來Python可以說是數據科學和算法領域最火的語言，主要原因是它使用門檻低，上手容易，同時具有著完備的工具生態(tài)圈，同時各種平臺對其支持也比較好。所以Python方面我就不再贅述。但是在學習Python以外，我建議大家可以再學習一下R語言，主要原因有以下幾點：

R語言具有最完備的統(tǒng)計學工具鏈。我們在上面介紹了概率和統(tǒng)計的重要性，R語言在這方面提供的支持是最全面的，日常的一些統(tǒng)計方面的需求，用R來做可能要比用Python來做還要更快。Python的統(tǒng)計科學工具雖然也在不斷完善，但是R仍然是統(tǒng)計科學最大最活躍的社區(qū)。

**向量化、矩陣化和表格化思維的培養(yǎng)。**R中的所有數據類型都是向量化的，一個整形的變量本質上是一個長度為一的一維向量。在此基礎上R語言構建了高效的矩陣和（DataFrame）數據類型，并且在上面支持了非常復雜而又直觀的操作方法。這套數據類型和思考方式也在被很多更現(xiàn)代化的語言和工具所采納，例如Numpy中的ndarray，以及Spark最新版本中引入的DataFrame，可以說都是直接或間接從R語言得到的靈感，定義在上面的數據操作也和R中對DataFrame和向量的操作如出一轍。就像學編程都要從C語言學起一樣，學數據科學和算法開發(fā)我建議大家都學一下R，學的既是它的語言本身，更是它的內涵思想，對大家掌握和理解現(xiàn)代化工具都大有裨益。

除了R以外，Scala也是一門值得學習的語言。原因在于它是目前將面向對象和函數式兩種編程范式結合得比較好的一種語言，因為它不強求你一定要用函數式去寫代碼，同時還能夠在能夠利用函數式的地方給予了足夠的支持。這使得它的使用門檻并不高，但是隨著經驗和知識的不斷積累，你可以用它寫出越來越高級、優(yōu)雅的代碼。

開發(fā)工具

開發(fā)工具方面，Python系的工具無疑是實用性最高的，具體來說，Numpy、Scipy、sklearn、pandas、Matplotlib組成的套件可以滿足單機上絕大多數的分析和訓練工作。但是在模型訓練方面，有一些更加專注的工具可以給出更好的訓練精度和性能，典型的如LibSVM、Liblinear、XGBoost等。

大數據工具方面，目前離線計算的主流工具仍然是Hadoop和Spark，實時計算方面Spark Streaming和Storm也是比較主流的選擇。近年來興起的新平臺也比較多，例如Flink和Tensorflow都是值得關注的。值得一提的是，對于Hadoop和Spark的掌握，不僅要掌握其編碼技術，同時還要對其運行原理有一定理解，例如，Map-Reduce的流程在Hadoop上是如何實現(xiàn)的，Spark上什么操作比較耗時，aggregateByKey和groupByKey在運行原理上有什么差異，等等。只有掌握了這些，才能對這些大數據平臺運用自如，否則很容易出現(xiàn)程序耗時過長、跑不動、內存爆掉等等問題。

架構設計

最后我們花一些篇幅來談一下機器學習系統(tǒng)的架構設計。所謂機器學習系統(tǒng)的架構，指的是一套能夠支持機器學習訓練、預測、服務穩(wěn)定高效運行的整體系統(tǒng)以及他們之間的關系。在業(yè)務規(guī)模和復雜度發(fā)展到一定程度的時候，機器學習一定會走向系統(tǒng)化、平臺化這個方向。這個時候就需要根據業(yè)務特點以及機器學習本身的特點來設計一套整體架構，這里面包括上游數據倉庫和數據流的架構設計，以及模型訓練的架構，還有線上服務的架構等等。這一套架構的學習就不像前面的內容那么簡單了，沒有太多現(xiàn)成教材可以學習，更多的是在大量實踐的基礎上進行抽象總結，對當前系統(tǒng)不斷進行演化和改進。但這無疑是算法工程師職業(yè)道路上最值得為之奮斗的工作。在這里能給的建議就是多實踐，多總結，多抽象，多迭代。

機器學習算法工程師領域現(xiàn)狀

現(xiàn)在可以說是機器學習算法工程師最好的時代，各行各業(yè)對這類人才的需求都非常旺盛。典型的包括以下一些細分行業(yè)：

推薦系統(tǒng)。推薦系統(tǒng)解決的是海量數據場景下信息高效匹配分發(fā)的問題，在這個過程中，無論是候選集召回，還是結果排序，以及用戶畫像等等方面，機器學習都起著重要的作用。

廣告系統(tǒng)。廣告系統(tǒng)和推薦系統(tǒng)有很多類似的地方，但也有著很顯著的差異，需要在考慮平臺和用戶之外同時考慮廣告主的利益，兩方變成了三方，使得一些問題變復雜了很多。它在對機器學習的利用方面也和推薦類似。

搜索系統(tǒng)。搜索系統(tǒng)的很多基礎建設和上層排序方面都大量使用了機器學習技術，而且在很多網站和App中，搜索都是非常重要的流量入口，機器學習對搜索系統(tǒng)的優(yōu)化會直接影響到整個網站的效率。

風控系統(tǒng)。風控，尤其是互聯(lián)網金融風控是近年來興起的機器學習的又一重要戰(zhàn)場。不夸張地說，運用機器學習的能力可以很大程度上決定一家互聯(lián)網金融企業(yè)的風控能力，而風控能力本身又是這些企業(yè)業(yè)務保障的核心競爭力，這其中的關系大家可以感受一下。

但是所謂“工資越高，責任越大”，企業(yè)對于算法工程師的要求也在逐漸提高。整體來說，一名高級別的算法工程師應該能夠處理“數據獲取→數據分析→模型訓練調優(yōu)→模型上線”這一完整流程，并對流程中的各種環(huán)節(jié)做不斷優(yōu)化。一名工程師入門時可能會從上面流程中的某一個環(huán)節(jié)做起，不斷擴大自己的能力范圍。

除了上面列出的領域以外，還有很多傳統(tǒng)行業(yè)也在不斷挖掘機器學習解決傳統(tǒng)問題的能力，行業(yè)的未來可謂潛力巨大。