机器学习基础开发能力有哪些?想做好人工智能领域就要了解

所谓算法工程师，首先需要是一个工程师，所以需要掌握一些所有开发工程师都需要掌握的能力。一些学生对此有一些误解。他们认为所谓的算法工程师只需要考虑和设计算法，不在乎这些算法是如何实现的，有人会帮你实现你提出的算法方案。这个想法是错误的。在大多数企业的大多数岗位上，算法工程师都需要负责从算法设计到算法实现到算法在线的整个过程。

笔者看到一些企业实施了分离算法设计和算法实现的组织结构，但在这种结构下，谁对算法效果负责还不清楚。算法设计者和算法开发者有很多困难。本文不讨论具体的原因，但希望大家记住，基本的开发技巧是所有算法工程师必须掌握的。

基础开发涉及的技能太多，这里只选择了两个更重要的点。

1、机器学习基础开发能力有哪些——单元测试

在企业应用程序中，一个完整的问题解决方案通常包括许多过程，其中每个环节都需要迭代优化调试。如何将复杂的任务划分成模块，保证整个过程的正确性?最实用的方法是单元测试。

单元测试不仅是一种简单的测试技巧，也是一种设计能力。不是每个代码都可以进行单元测试。单元测试的前提是代码可以分成多个单元，即模块。将项目分解成可以独立开发和测试的模块，再加上对每个模块进行独立的、可重复的单元测试，就可以保证每个模块的正确性。如果能保证各模块的正确性，就可以保证整个过程的正确性。

对于算法开发这一过程变化频繁的开发活动来说，良好的模块设计和单元测试是不为自己和他人挖洞的重要保证。这也是对代码进行各种更改和优化的重要前提。

2、机器学习基础开发能力有哪些——逻辑抽象重用

逻辑的抽象重用可以说是所有软件开发活动中最重要的原则。衡量程序员代码水平的一个重要原则是查看重复代码和相似代码在其代码中所占的比例。大量重复的代码或类似的代码反映了工程师思维的懒惰，因为他认为直接复制粘贴或复制是最方便的方式。这不仅看起来很难看，而且很容易出错，更不用说维护的难度了。

在算法开发项目中，经常会出现许多相似的逻辑，例如对多个特征使用相似的处理方法，以及在原始数据ETL中使用许多相似的处理方法。如果我们不抽象重复的逻辑，代码看起来就像一行重复的代码，这将是非常麻烦的阅读或维护。

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