需要具備哪些知識呢？

個人經驗，以下幾方面需要了解:

1. 編程語言及工具

目前最常用的是語言是Python，C/C++,R等，至少掌握一門語言; 深度學習架構pytorch, tensorflow等，也都摸一下，這一部分主要側重于應用層，再了解一下常用的算法，(網上有帖子形象的展示各算法大概是怎么回事，不求細節，有個概念)，實現現成的算法，維護現有的機器學習平臺，增加應用，修改接口等等，都沒問題。

2. 算法及模型

這一層主要是遇到實際的問題，理解問題并能夠選擇合適的算法或模型來搭建框架，解決問題。另外，對算法原理熟悉了，有助于過程中調參和優化。

推薦周志華的《機器學習》，清華大學出版社，比較有條理。

常見的算法或模型都有，如線性模型，決策樹，神經網絡，貝葉斯分類，聚類分析等算法。

3. 高等數學知識

這部分知識一是第二部分的基礎，也是研究機器學習算法的必備。

數值分析，線性代數，矩陣分析，優化理論等知識儲備，只有掌握了這些才有可能優化現有的模型，提出新的算法模型。