拥抱未来：远程工作革命中的人工智能/机器学习工程师

[nusaibatara]

介绍
在瞬息万变的数字时代，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已成为两大科技力量。人工智能/机器学习工程师是探索这一领域真正含义的先驱，他们所研究的不仅仅是程序规则和算法。他们创造的能够学习、自我调整甚至自主决策的系统，是一项涵盖众多领域的世界级创新。

那些从原址迁出工作的人们将面临一系列截然不同的挑战，其中之一就是：创新本身。因此，RemoteHub 是这一趋势下通往外部世界的重要入口。RemoteHub 不仅仅是一个就业市场，更是一个多元化的社区，将全球企业与远程专业人士及时联系起来，从而满足 AI/ML 工程师提出的一些需求。

人工智能/机器学习工程的演变
人工智能和机器学习的历史视角
它的起源可以追溯到20世纪50年代，当时人们试图摆脱机器 购买电话号码列表 自身强加的无力感，使其无法独立思考。与机器最初强调解决问题和象征意义形成鲜明对比的是，互联网的出现和数字数据的爆炸式增长，使它与如今的机器终于开始直接从信息本身进行概念化一样，也与它们自身对解决问题和象征意义的强调相吻合。

关键进展和突破
近年来，我们取得了许多令人瞩目的成就。神经网络和深度学习的不断发展，自然语言处理的复杂性，所有这些都为机器开辟了新的领域；智能语言翻译甚至可以正确处理汉语口语；图像识别技术非常精细，甚至连仪器都能轻柔地扫描泰山。

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现状与未来发展
人工智能/机器学习工程正处于十字路口。随着计算能力和数据的快速增长，未来似乎将与人工智能/机器学习更加紧密地交织在一起。种种迹象表明，未来人工智能/机器学习的融合将无处不在；量子计算的进步和人工智能的伦理范式将进一步重塑这一格局。

人工智能/机器学习工程的工业影响
各个领域的AI/ML工程师做出了以下贡献：

医疗保健：个性化医疗
在医疗保健领域，人工智能和机器学习正在融合。其结果是：如今的医疗更加个性化，更加均衡——它为那些需要治疗的人提供与没有特定疾病或病症的人不同的治疗；诊断水平更加难以确定；住院患者的未来病情进展可以得到监控。

财务：谁负责？
在金融领域，AI/ML 最相关的应用是预测分析、深度风险评估模型和算法交易——所有这些都改变了金融格局。

购物新方式：零售
在时尚、家居零售、家居用品以及部分杂货等领域，人工智能/机器学习终于让客户互动变得个性化。在时尚推荐领域，复杂的推荐算法占据主导地位：通过分析消费者行为，系统会给出购买建议，因为你必然会接受一些建议。