人工智能/机器学习需要什么职业技能

人工智能-机器学习的职业技能主要包括以下几个方面：

数学和统计学基础：熟悉线性代数、概率论、数理统计等数学和统计学基本原理，为机器学习算法建模和优化提供数学基础。
数据处理和特征工程：具备处理和清洗数据的能力，能够进行数据预处理和特征工程，包括缺失值处理、数据标准化、特征选择、特征提取等。
监督学习和无监督学习：掌握各类监督学习和无监督学习算法的原理和应用，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、聚类、主成分分析等。
深度学习：熟悉深度学习的基本概念和算法，如神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，并能够使用深度学习框架实现模型训练和推断。
模型评估和选择：了解常用的模型评估指标和交叉验证方法，能够对机器学习模型进行评估和选择，选择最优的模型。
参数调优和模型优化：掌握调整模型参数和优化模型性能的方法，如网格搜索、随机搜索等，以提高模型的准确性和泛化能力。
特定领域应用：熟悉特定行业或领域的机器学习应用，如自然语言处理（NLP）、计算机视觉、推荐系统等，并了解相关的领域知识。
编程和工具使用：掌握编程语言，如Python、R等，熟悉常用的机器学习库和工具，如Scikit-learn、TensorFlow等。
数据可视化和解释性分析：具备数据可视化和解释性分析的能力，能够将机器学习结果以图形、报告等形式呈现，使其更具解释性和可理解性。
持续学习和跟踪最新研究：保持对机器学习领域最新研究和技术的跟踪，参加机器学习相关的学术会议和讨论，并不断学习和更新自己的知识，提升技术水平。

综上所述，人工智能-机器学习的职业技能需要数学和统计学基础、数据处理和特征工程、监督学习和无监督学习算法、深度学习算法等技术能力，同时还需要具备模型评估和选择、参数调优和模型优化的能力，并熟悉特定领域的机器学习应用。此外，编程和工具使用、数据可视化和解释性分析等能力也是必备的。持续学习和跟踪最新研究是保持竞争力的重要因素。