以下指标来评估这些模型的性

[Habib01]

Apache Spark、Hadoop和AWS S3等工具也常用于人工智能项目中的数据处理。

3. 大数据分析
人工智能工程师必须能够分析大型数据集并从中提取有意义的见解。这涉及使用SparkSQL、Apache Flink和Google Cloud Platform等大数据工具来查询和操作大型数据集。

我们的PySpark 大数据基础知识课程涵盖了大数据分 伯利兹数据 析背后的许多原理，使其成为您学习的完美起点。

4. 机器学习模型
机器学习模型和算法的知识对于人工智能工程师来说至关重要。

这包括了解监督和无监督学习技术，以及深度学习算法，例如卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)。

人工智能工程师还必须知道如何使用

可靠性
精确
完整性
均方根偏差（RMSE），
平均绝对误差 (MAE)
F1分数
我们的Python 机器学习基础知识计划可以帮助您学习机器学习的许多基础知识。

5. 人工智能和机器学习服务
AI工程师还应该熟悉主要提供商提供的基于云的AI和机器学习服务，例如AWS、Azure和Google Cloud Platform。这些服务提供预构建的模型、API 和工具来开发智能应用程序，而无需进行大量编码。有关更多详细信息，请参阅AWS、Azure 和 GCP 服务比较表。

6. 人工智能和DevOps实施
部署人工智能应用程序需要与 DevOps 团队合作，以确保正确的集成和实施。

AI 工程师必须知道如何使用Docker和Kubernetes等工具进行容器化、配置管理和部署编排。

他们还负责在人工智能系统实施后监控和维护其性能。

我们的Docker 入门课程为入门提供了良好的基础，您可以在另一篇文章中了解有关Docker 认证的更多信息。

有关如何实施 AI 的指导，您可以参考我们的“在企业中实施 AI 解决方案”课程。

7. 人工智能安全
了解并实施强大的数据安全和隐私措施对于任何人工智能工程师都至关重要，因为人工智能应用程序会带来新的安全漏洞。

作为人工智能工程师，您有责任确保您管理的数据的机密性、完整性和可用性。

这意味着了解数据保护法规，例如通用数据保护法规 (GDPR)，并实施符合这些法规的安全人工智能框架。

我们