As jy 'n hoofvak in sagteware-ingenieurswese, datawetenskap-navorser of tegnologie-entoesias in die algemeen is, moet jy bewus wees van die toonaangewende subveld van Kunsmatige Intelligensie (AI) bekend as Masjienleer.
Jy moet ook bewus wees van die vele fassinerende toepassings van KI, wat wissel van eenvoudige patroonopsporing en spraakherkenning tot slim geïntegreerde virtuele assistente. Hierdie toepassings en nog baie meer word moontlik gemaak deur die pogings van Machine Learning Engineers.
Hierdie artikel gaan oor wie hierdie ingenieurs is, wat hulle doen en watter vaardighede nodig is om 'n vaardige ML-ingenieur te word.
Wat doen Masjienleer-ingenieurs?
masjienleer (ML) Ingenieurs kombineer analitiese en probleemoplossende wiskundige vaardighede met sagteware-programmeringstegnologie om KI-stelsels te skep om werklike probleme op te los. Daar word van 'n ML-ingenieur vereis om as 'n data-ontleder te funksioneer om te werk met en data te transformeer volgens die gegewe vereiste en ML-algoritmes te bou, op te lei, te valideer en te toets in die vorm van 'n model op die gegewe datastel.
Sulke Ingenieurs werk moontlik met 'n maatskappy in die tegnologie-afdeling, onafhanklik as 'n programmeerder of as 'n navorser oor die nuutste ML-probleme. Hoe dit ook al sy, daar is 'n aantal vaardigheidsvereistes waaraan moet voldoen om as 'n ML-ingenieur te kwalifiseer. Hierdie vaardighede is hieronder in detail bespreek.
5 Moet-Hê ML-vaardighede
1. Waarskynlikheid en Statistiese Analise
Een van die voorvereistes van ML sluit 'n intermediêre begrip van onderwerpe in, insluitend waarskynlikheid en statistiek. Dit is nodig aangesien ML-algoritmes en -modelle op hierdie wiskundige beginsels gebaseer is en nie daarsonder gekonstrueer kan word nie.
Waarskynlikheid is veral belangrik wanneer dit kom by die hantering van insette, uitsette en werklike onsekerheid. Sommige beginsels van waarskynlikheid wat in ML gebruik word, sluit in voorwaardelike waarskynlikheid, Bayes-reël, waarskynlikheid en onafhanklikheid. Statistieke voorsien ons van maatreëls wat nodig is vir die konstruksie van ML-modelle, insluitend gemiddelde, mediaan, variansie, verdelings (uniform, normaal, binomiaal, Poisson), en analisemetodes insluitend hipotesetoetsing.
2. Grondbeginsels van programmering
Nog 'n voorvereiste van ML is om 'n basiese begrip van programmering te hê. Dit sluit 'n regverdige begrip van datastrukture in, insluitend stapels, rye, multi-dimensionele skikkings, bome, grafieke, ens., en algoritmes, insluitend soek, sortering, optimalisering, dinamiese programmering, ens.
Kies u taal
In terme van programmeringstale, die beste om vir ML te leer is Python, gevolg deur Java. Dit is omdat Python die beste aanlyn ondersteuning het in terme van beskikbare kode, raamwerke en gemeenskapshulp.
Leer jou IDE ken
Die volgende stap is om jouself vertroud te maak met 'n Geïntegreerde Ontwikkelingsomgewing (IO). Aangesien ons redelik groter hoeveelhede data hanteer, kan jou IDE nie 'n eenvoudige Command Line Interface (CLI) wees nie, eerder 'n instrument soos Visual Studio Code of Jupyter Notaboek. Soos Python, het Jupyter die grootste aanlyn ondersteuning en word dit ook deur baie ML-instrukteurs vir opvoedkundige doeleindes gebruik.
Verstaan biblioteke
Biblioteke is 'n versameling hulpbronne wat in 'n program ingevoer moet word voordat dit gebruik word. Daar is 'n aantal ML biblioteke soos TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, ens. Dit is belangrik vir 'n ML Ingenieur om 'n goeie begrip te hê van ML en datahanteringsbiblioteke om programmering makliker en meer interaktief te maak.
3. Datamodellering en -evaluering
Een van die noodsaaklike dele van ML is die proses om die onderliggende struktuur van 'n gegewe datastel te skat om bruikbare patrone te vind, dws korrelasies, trosse, eievektore. Ons sal ook die eienskappe van datagevalle moet voorspel, insluitend regressie, klassifikasie en opsporing van anomalie. 'n ML-ingenieur moet 'n gegewe model kan evalueer deur 'n akkuraatheidsmetriek en -strategie te gebruik.
4. Toepassing van masjienleeralgoritmes
Nog 'n noodsaaklike deel van ML is om ML-algoritmes toe te pas. Dit is opmerklik dat dit ongewoon is om u eie model te bou, aangesien 'n aantal ML-modelle en implementerings reeds beskikbaar is in biblioteke soos Keras en scikit-learn. Die toepassing van hierdie modelle op die mees effektiewe wyse en in ooreenstemming met die datastel vereis egter beide vaardigheid en 'n goeie vlak van begrip van ML-modelle in die algemeen.
'n ML-ingenieur moet ook bewus wees van die relatiewe voordele en nadele van verskillende benaderings en moontlike kwessies soos ooraanpassing, onderaanpassing, vooroordeel en afwykingsprobleme.
5. Bou neurale netwerke
Neurale netwerke (NNs) is deel van 'n sub-veld van ML bekend as Diep leer en is 'n meer uitgebreide vereiste wanneer dit kom by noodsaaklike ML-vaardighede. In die meer praktiese toepassings van ML moet ons egter 'n mate van begrip van NN'e hê om kragtiger modelle vir ons KI-stelsels te skep.
'n NN maak gebruik van lae en neurone om kragtige ML-modelle te skep. 'n ML Ingenieur moet NN'e kan bou, oplei, valideer en toets.
Gevolgtrekking
Jy behoort nou 'n goeie begrip te hê van wie masjienleer Ingenieurs is, wat hulle doen, en watter vaardighede is nodig vir jou om jou reis te begin. Jy moet goed vertroud wees met waarskynlikheid, statistiese analise, programmering, datamodellering, algoritmetoepassings, en die bou van neurale netwerke om kragtige KI- en ML-oplossings te bou.
Laat weet ons in die kommentaar of die artikel nuttig was en wat jy dink die belangrikste vaardigheid is om 'n vaardige ML-ingenieur te word.
Lewer Kommentaar