የሶፍትዌር ምህንድስና ዋና፣የዳታ ሳይንስ ተመራማሪ ወይም በአጠቃላይ የቴክኖሎጂ አድናቂ ከሆኑ የማሽን መማር በመባል የሚታወቀውን አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ (AI) ዋና ንዑስ መስክ ማወቅ አለቦት።
እንዲሁም ከቀላል ስርዓተ-ጥለት መለየት እና የንግግር ማወቂያ እስከ ብልህ የተቀናጁ ምናባዊ ረዳቶች ያሉ ብዙ አስደናቂ የ AI መተግበሪያዎችን ማወቅ አለቦት። እነዚህ አፕሊኬሽኖች እና ሌሎችም የተቻሉት በማሽን መማሪያ መሐንዲሶች ጥረት ነው።
ይህ ጽሑፍ እነዚህ መሐንዲሶች እነማን እንደሆኑ፣ ምን እንደሚሠሩ፣ እና እርስዎ የተዋጣለት ML መሐንዲስ እንዲሆኑ ምን ዓይነት ችሎታዎች እንደሚያስፈልጉ ያሳያል።
የማሽን መማሪያ መሐንዲሶች ምን ያደርጋሉ?
የማሽን መማር (ኤም.ኤል.) መሐንዲሶች የትንታኔ እና ችግር ፈቺ የሂሳብ ክህሎቶችን ከሶፍትዌር ፕሮግራሚንግ ቴክኖሎጂ ጋር በማጣመር የገሃዱ ዓለም ችግሮችን ለመፍታት AI ስርዓቶችን ለመፍጠር። አንድ ML መሐንዲስ እንደ ዳታ ተንታኝ ሆኖ በተሰጠው መስፈርት መሰረት መረጃን ለመለወጥ እና ML ስልተ ቀመሮችን ለመገንባት፣ ለማሰልጠን፣ ለማረጋገጥ እና በተሰጠው የመረጃ ስብስብ ላይ በአምሳያ መልክ እንዲሰራ ያስፈልጋል።
እንደነዚህ ያሉት መሐንዲሶች በቴክ ዲፓርትመንት ውስጥ ካለ ኩባንያ ጋር ራሳቸውን እንደ ፕሮግራመር ወይም እንደ ኤምኤል ችግሮች ተመራማሪ ሆነው እየሠሩ ሊሆኑ ይችላሉ። ያም ሆነ ይህ፣ እንደ ML መሐንዲስ ብቁ ለመሆን መሟላት ያለባቸው በርካታ የክህሎት መስፈርቶች አሉ። እነዚህ ክህሎቶች ከዚህ በታች በዝርዝር ተብራርተዋል.
5 የML ችሎታዎች ሊኖሩት ይገባል።
1. ፕሮባቢሊቲ እና ስታቲስቲካዊ ትንተና
ከኤምኤል ቅድመ-ሁኔታዎች አንዱ ሊሆን ስለሚችል እና ስታቲስቲክስን ጨምሮ ርዕሶችን መካከለኛ ግንዛቤን ያካትታል። የኤምኤል አልጎሪዝም እና ሞዴሎች በእነዚህ የሂሳብ መርሆዎች ላይ የተመሰረቱ እና ያለ እነርሱ ሊገነቡ ስለማይችሉ ይህ አስፈላጊ ነው.
ከግብአት፣ ከውጤቶች እና ከእውነታው የራቀ አለመረጋጋት ጋር በተያያዘ ፕሮባቢሊቲ በተለይ አስፈላጊ ነው። በኤምኤል ውስጥ ጥቅም ላይ የዋሉ አንዳንድ የይሆናልነት መርሆች ሁኔታዊ ዕድል፣ የቤይስ ህግ፣ እድል እና ነፃነት ያካትታሉ። ስታቲስቲክስ አማካኝ፣ መካከለኛ፣ ልዩነት፣ ስርጭቶች (ዩኒፎርም፣ መደበኛ፣ ሁለትዮሽ፣ ፖይሰን) እና የመላምት ሙከራን ጨምሮ የትንታኔ ዘዴዎችን ጨምሮ የኤምኤል ሞዴሎችን ለመገንባት አስፈላጊ እርምጃዎችን ይሰጡናል።
2. የፕሮግራም አወጣጥ መሰረታዊ ነገሮች
ሌላው የኤምኤል ቅድመ ሁኔታ የፕሮግራም አወጣጥን መሰረታዊ ግንዛቤ ማግኘት ነው። ይህ ቁልሎችን፣ ወረፋዎችን፣ ባለብዙ-ልኬት ድርድሮችን፣ ዛፎችን፣ ግራፎችን እና የመሳሰሉትን እና ስልተ ቀመሮችን መፈለግን፣ መደርደርን፣ ማመቻቸትን፣ ተለዋዋጭ ፕሮግራሞችን ወዘተ ጨምሮ ስለ የውሂብ አወቃቀሮች ፍትሃዊ ግንዛቤን ያካትታል።
ቋንቋዎን ይምረጡ
ከሱ አኳኃያ የፕሮግራም ቋንቋዎች፣ ለኤምኤል ለመማር በጣም ጥሩው ፓይዘን ቀጥሎ ጃቫ ነው። ይህ የሆነበት ምክንያት ፓይዘን ካሉት ኮድ፣ ማዕቀፎች እና የማህበረሰብ እገዛ አንፃር ትልቁ የመስመር ላይ ድጋፍ ስላለው ነው።
የእርስዎን IDE ይወቁ
ቀጣዩ ደረጃ ከተቀናጀ ልማት አካባቢ (IDE) ጋር እራስዎን ማወቅ ነው። በጣም ብዙ መጠን ያለው ውሂብን እያስተናገድን ስለሆነ የእርስዎ አይዲኢ ቀላል የኮማንድ መስመር በይነገጽ (CLI) ሳይሆን እንደ ቪዥዋል ስቱዲዮ ኮድ ወይም መሳሪያ ሊሆን አይችልም። Jupyter Notebook. ልክ እንደ ፓይዘን፣ ጁፒተር ከሁሉም የላቀ የመስመር ላይ ድጋፍ ያለው እና በብዙ የኤምኤል አስተማሪዎች ለትምህርታዊ ዓላማም ጥቅም ላይ ይውላል።
ቤተ-መጻሕፍትን ይረዱ
ቤተ-መጻሕፍት ከመጠቀማቸው በፊት ወደ አንድ ፕሮግራም መግባት ያለባቸው የግብዓት ስብስቦች ናቸው። እንደ TensorFlow፣ Keras፣ PyTorch፣ Pandas፣ Matplotlib፣ Numpy፣ ወዘተ ያሉ በርካታ የML ቤተ-መጻሕፍት አሉ። ለኤምኤል መሐንዲስ ፕሮግራሚንግ ቀላል እና የበለጠ በይነተገናኝ ለማድረግ ስለ ML እና የውሂብ አያያዝ ቤተ መጻሕፍት ጥሩ ግንዛቤ እንዲኖረው አስፈላጊ ነው።
3. የውሂብ ሞዴል እና ግምገማ
የኤምኤል አስፈላጊ ከሆኑት ክፍሎች አንዱ ጠቃሚ ንድፎችን ለማግኘት የአንድን የውሂብ ስብስብ መሰረታዊ መዋቅር የመገመት ሂደት ነው ማለትም ትስስሮች፣ ስብስቦች፣ ኢጂንቬክተሮች። ወደ ኋላ መመለስን፣ ምደባን እና ያልተለመደ መለየትን ጨምሮ የውሂብ አጋጣሚዎችን ባህሪያት መተንበይ ያስፈልገናል። የኤምኤል መሐንዲስ ትክክለኛ መለኪያ እና ስልት በመጠቀም የተሰጠውን ሞዴል መገምገም መቻል አለበት።
4. የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮችን ማመልከት
ሌላው የኤምኤል አስፈላጊ አካል የML ስልተ ቀመሮችን መተግበር መቻል ነው። በርካታ የኤምኤል ሞዴሎች እና አተገባበር እንደ Keras እና scikit-Learn ባሉ ቤተ-መጻሕፍት ውስጥ ስለሚገኙ የራስዎን ሞዴል መገንባት ያልተለመደ መሆኑን ልብ ሊባል የሚገባው ጉዳይ ነው። ነገር ግን እነዚህን ሞዴሎች በጣም ውጤታማ በሆነ መንገድ እና በመረጃ ቋቱ መሰረት መተግበር ሁለቱንም ችሎታ እና በአጠቃላይ ስለ ML ሞዴሎች ጥሩ ግንዛቤን ይጠይቃል።
ML መሐንዲስ እንዲሁ የተለያዩ የአቀራረቦችን ጥቅሞች እና ጉዳቶች እና እንደ ከመጠን በላይ መገጣጠም፣ አለመገጣጠም፣ አድልዎ እና የልዩነት ችግሮች ያሉ ጉዳዮችን ማወቅ አለበት።
5. የነርቭ መረቦችን ይገንቡ
የነርቭ አውታረ መረቦች (ኤንኤን) በመባል የሚታወቁት የኤምኤል ንኡስ መስክ አካል ናቸው። ጥልቀት ያለው ትምህርት እና አስፈላጊ ወደ ML ችሎታዎች ሲመጣ የበለጠ የተራዘመ መስፈርት ናቸው። ነገር ግን፣ ይበልጥ ተግባራዊ በሆኑት የኤምኤል አፕሊኬሽኖች ውስጥ፣ ለኤአይ ስርዓታችን የበለጠ ኃይለኛ ሞዴሎችን ለመፍጠር ስለ NNs የተወሰነ ግንዛቤ ሊኖረን ይገባል።
ኃይለኛ የኤምኤል ሞዴሎችን ለመፍጠር ኤንኤን ንብርብሮችን እና የነርቭ ሴሎችን ይጠቀማል። ML መሐንዲስ ኤንኤን መገንባት፣ ማሰልጠን፣ ማረጋገጥ እና መሞከር መቻል አለበት።
መደምደሚያ
አሁን ማንን በደንብ መረዳት አለብዎት የማሽን መማር መሐንዲሶች ናቸው፣ ምን እንደሚሰሩ፣ እና ጉዞዎን ለመጀመር ምን አይነት ችሎታዎች አስፈላጊ ናቸው። ስለ ፕሮባቢሊቲ፣ ስታቲስቲካዊ ትንተና፣ ፕሮግራሚንግ፣ ዳታ ሞዴሊንግ፣ አልጎሪዝም አፕሊኬሽኖች እና በደንብ ጠንቅቆ ማወቅ አለቦት የነርቭ መረቦችን መገንባት ኃይለኛ AI እና ML መፍትሄዎችን ለመገንባት.
ጽሑፉ ጠቃሚ ከሆነ እና የተዋጣለት ML መሐንዲስ ለመሆን በጣም አስፈላጊው ክህሎት ምን እንደሆነ በአስተያየቶቹ ውስጥ ያሳውቁን።
መልስ ይስጡ