機器學習，聽起來很酷。這名字不禁令人以為是一排機器人坐著學習知識的樣子，但其實是讓機器人擁有像人一樣的學習能力的高端技術，這樣就能高效快捷地從數據中找出有用的東西。云計算服務支持構建和部署AI及機器學習應用程序的種種功能。除了專業外，作為IT團隊成員一定要學習特定的機器學習等各方面知識，他們還要了解目前支持其團隊計劃的可使用云計算工具。

1. 數據工程

機器學習的思想其實很簡單，就是模擬人類學習的一個過程，而這個過程中最重要的就是數據!當一位IT專業人員要在云上實現所有類型的AI策略，前提就是了解數據工程。數據工程包括一系列技能，這關系到工作流開發領域和數據整理，以及軟件架構知識。

IT專業方面的知識就可以分解給不同領域的人員完成不一樣的任務。比如，數據整理一般涉及數據源標識、數據質量評估、數據提取和數據集成，還有在生產環境中進行這些動作的渠道開發。

數據相關的任務通常都是最高優先級，工程師應該習慣使用各種數據庫。Python是一種普遍的編程語言，有多種使用途徑。即便你不是專業的Python程序員，也要具備一部分的語言知識，就可以從有關數據工程和機器學習的各種開源工具中提升技能。

2. 模型構建

機器學習是未來的方向是前途光明的一門科目，研究和開發機器學習算法可以發展你的職業。

IT團隊構建模型都是運用工程師所提供的數據，接著創建軟件、給予建議、預估價值和分類條目。關鍵是要清楚明白機器學習技術的基本知識，就算很多模型的構建過程都是在云端自動完成。

如果你是模型構建者，你就要了解數據和目標。你需要在問題來臨前就先思考好解決方案，并知道怎么將它與現有系統集成。

3. 算法公平性

不同的模型有不同的算法。雖然看似簡單，實際上陷阱重重。算法做出的決定會直接影響個人。有些人以自己短淺的目光訓練出帶有偏見的算法，網絡上有很多測試和刪除偏見的工具。檢測模型中的偏差大概需要精確的統計和機器學習技能，對于AI和機器學習模型這是一個不可避免的問題。

4. 理解偽代碼

學習如何寫機器學習算法有一個好方法，就是應該更好地理解認識偽代碼，這樣也有助于訓練我們的邏輯思維。再復雜的事情，都可以進行拆解。然后我們要了解怎么去計算它們，還有許多不同的可以互相轉換的指數。通常情況下，偽代碼是非常清晰的。

如何將偽代碼變成你感興趣的編程語言，學習它才最重要的事。實際上沒有一個通吃的神經網絡，所以當你從各個老師那學習怎樣寫神經網絡時必定要注意，他們不會都使用同樣數量的輸入、隱藏層節點等等，或許連術語說法都不一樣。偽代碼雖然一定程度上忽視了細節，但可以讓前期的你明確思路，這就是重點。

5. 領域知識

各行各業都有自己的知識體系，因此相關的行業也需要對它進行研究了解，特別是在構建算法決策工具時。用于訓練機器學習模型的數據限制了它們，但是具有領域知識的工程師們可以懂得在哪應用AI并且評測其有效性。