成为数据科学家的路线图，第 3 部分：机器学习
作者：Vyacheslav Efimov
从初学者到专业人士：数据科学爱好者的关键机器学习技能
DATA科学无疑是当今最令人着迷的领域之一。大约十年前，机器学习取得了重大突破，数据科学在科技界迅速普及。每年，我们都会见证曾经看似难以想象的日益强大的工具。创新，例如变压器架构,聊天GPT， 这检索增强生成（RAG）框架和最先进的计算机视觉模型— 包括GAN——对我们的世界产生了深远的影响。
然而，随着工具的丰富和围绕人工智能的持续炒作，在瞄准数据科学职业时，确定优先考虑哪些技能可能会让人不知所措（尤其是对于初学者而言）。此外，这个领域要求很高，需要大量的奉献精神和毅力。
本节的前两部分系列专注于成为数据科学家所需的基本数学和软件技能。在这一部分中，我们将深入探讨可能是最令人兴奋的部分，它直接涉及必要的机器学习技能！
本文将仅关注必要的数学技能……
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摘要
由于机器学习的突破，数据科学获得了极大的普及。凭借 Transformer 架构、ChatGPT、RAG 框架和先进的计算机视觉模型等众多工具和人工智能创新，新手发现确定数据科学职业的关键技能具有挑战性。本文是系列文章的一部分，重点介绍有抱负的数据科学家所需的基本机器学习技能。