機器學習算法可實時提供更廣泛，更可靠的數據，目前很多領域都使用到智能算法。從常規的官方電子郵件到市場營銷活動，智能算法已成為一種生活方式。企業可以通過機器學習技術來計算和量化其生產來源，而不會造成浪費。

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​隨著智能算法市場的火爆導致對精通人工智能(AI)的專業人員的需求不斷增長，促使年輕的專業人員和學生走上AI的職業道路。機器學習是為邏輯思維設計的領域，作為職業，它要求高度關注技術，知識好奇心，將業務問題明確表達為數學機器學習問題，并為業務帶來價值。

機器學習是一個廣闊的領域，需要根據你正在研究的業務領域不斷調整技能。該領域有各種各樣的工作角色和專業，比如你可以成為機器學習工程師，AI開發人員，AI工程師，AI分析師，架構師，AI設計師等。

機器學習包括計算機視覺，自然語言處理，深度學習，神經網絡，算法，統計信息，數據分析，編碼等。另外，適用于整個行業的工具和技術是無限的。

因此，必須了解你的興趣和機器學習的領域，以專注于你想要擅長的子領域，有必要在進入任何專業領域之前先了解一幅大圖。

當你決定自己的領域時，就該自己提高技能或重新選擇技能了。查找你要尋找的行業中各個公司的職位描述，找出本身與公司技能的差距，并努力完成這些技能，以在以后的面試中保持競爭力。

學習軟技能和溝通技巧

你應該能夠將現實世界中的問題轉換為機器學習語言，并將見解轉化為我們通用。在大多數開發職位中，你周邊都會有很多非技術人員，所以要技術熟練得到身邊的認可，所以除了技術技能外，還要熟練掌握業務技能和溝通能力。

最后還想說，機器學習的職業是艱難的，同時又具有競爭力。不要在失敗的面試中放棄或失去信心。