- 机器学习的底层优化：C/C++ 。适当学习一些assembly和intrinsics 。- 机器学习框架和算法的开发优化：C/C++ 。CUDA 。根据工作的侧重可能需要了解OpenCL 。OpenGL 。甚至 HDL 。但是这些都是bonus 。- 工业级别的分布式系统：依然是C/C++ 。了解分布式系统的知识比如说MPI 。Spark 。等等 。- 机器学习模型的设计研究：Python 加上一两个机器学习的框架 。最好还是要学一些C/C++ 。- 机器学习在前端的应用：Python 。java（Android） 。Obj-C（iOS） 。但是这个其实基本上和机器学习没有太大关系 。- 机器学习在大量传统公司当中的应用：他们以前用什么语言就什么语言 。。。
另外 。作为面试官的话我会根据你的背景和偏好选择C++和Python之一 。个人把这两个列为必须要会一门的语言 。
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科 。涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科 。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为 。以获取新的知识或技能 。重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能 。机器学习牵涉的编程语言十分之广 。包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Clojure、Ruby等等 。
为了让开发者更加广泛、深入地了解机器学习 。云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Machine Learning 资源 。涵盖24种编程语言的机器学习的框架、库以及其他相关资料 。
其他观点：
【年薪40万的机器学习工程师大概需要什么水平？】需要你在百度腾讯这几个前几的互联网公司 。熟练使用并能随时修改各种机器学习框架 。能够独立完成数据清洗 。当然主要是第一条 。不过其实现在没有这么多机器学习的岗位 。也不会招这么多人 。基本先去百度研究院 。然后从基层学起 。如果是应届毕业生 。应该至少是前十的学校 。要不没面试机会的
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