几种云计算需要的机器学习技能

    机器学习和人工智能将会继续深入IT服务领域，并为软件工程师开发的应用程序提供补充。如果IT团队想跟上发展步伐，就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方式与IT专业人士在云平台中熟悉的其他软件非常相似。但只是因为可以部署应用程序，并不意味着可以成功地部署机器学习模型。
 
    虽然这些共同点可能会促进过渡，但也存在着显著的差异。除了软件工程技能之外，组织的IT团队成员还需要拥有特定的机器学习和人工智能知识。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来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、微软和谷歌提供支持这些技能的产品。虽然这些技能有一些重叠，但不会有全能的技能。通过培养具有这些技能的团队成员，可以让组织获得利用基于云计算的机器学习的优势。
 
1.数据工程
 
    如果IT专业人员想在云平台实施任何类型的人工智能策略，都需要了解数据工程。数据工程包含一系列要求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专业人员应该完成的不同任务。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。
 
 
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，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。