人工智能/机器学习的霍兰德六个代码权重

人工智能-机器学习的霍兰德六个代码权重如下：

研究型（Investigative）权重较高：作为机器学习工程师，你需要进行深入的研究和分析，探索最新的机器学习算法和技术，并进行模型训练和优化。
实际型（Realistic）权重较高：应用机器学习算法，进行实际的数据挖掘、模型构建和预测分析。
传统型（Conventional）权重适中：遵循机器学习开发的标准和规范，编写可维护、可扩展的代码。
社交型（Social）权重较低：相对来说，作为机器学习工程师，与他人的沟通和合作较少，更注重数据分析和模型的优化。
实用型（Enterprising）权重较低：作为机器学习工程师，相对来说，较少需要进行推销和销售等实用型活动。
艺术型（Artistic）权重较低：尽管在机器学习算法开发中也需要一定的创造性，但相对来说，注重艺术性的能力程度较低，更注重技术和效率。

请注意，以上权重是根据人工智能-机器学习这一职业的特点和任务所给出的一般权重。实际情况可能因个人特质和职位要求而有所不同。

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