إذا كنت متخصصًا في هندسة البرمجيات أو باحثًا في علوم البيانات أو متحمسًا للتكنولوجيا بشكل عام ، فيجب أن تكون على دراية بالمجال الفرعي الرائد للذكاء الاصطناعي (AI) المعروف باسم التعلم الآلي.
يجب أن تكون أيضًا على دراية بالعديد من التطبيقات الرائعة للذكاء الاصطناعي بدءًا من اكتشاف الأنماط البسيطة والتعرف على الكلام إلى المساعدين الظاهريين الذكيين المدمجين. أصبحت هذه التطبيقات وأكثر من ذلك بكثير ممكنة بفضل جهود مهندسي التعلم الآلي.
تتناول هذه المقالة من هم هؤلاء المهندسين ، وماذا يفعلون ، وما هي المهارات اللازمة لكي تصبح مهندسًا ماهرًا في تعلم الآلة.
ماذا يفعل مهندسو التعلم الآلي؟
تعلم آلة (ML) يجمع المهندسون بين المهارات الرياضية التحليلية وحل المشكلات مع تكنولوجيا برمجة البرمجيات من أجل إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي لحل مشاكل العالم الحقيقي. مطلوب مهندس ML للعمل كمحلل بيانات للعمل مع البيانات وتحويلها وفقًا للمتطلبات المحددة وبناء خوارزميات ML وتدريبها والتحقق منها واختبارها في شكل نموذج على مجموعة البيانات المحددة.
قد يعمل هؤلاء المهندسون مع شركة في قسم التكنولوجيا ، بشكل مستقل كمبرمج أو كباحث في مشاكل تعلم الآلة المتطورة. في كلتا الحالتين ، هناك عدد من متطلبات المهارات التي يجب تلبيتها من أجل التأهل كمهندس ML. تمت مناقشة هذه المهارات بالتفصيل أدناه.
5 يجب أن يكون لديك مهارات ML
1. الاحتمالية والتحليل الإحصائي
أحد المتطلبات الأساسية لتعلم الآلة يتضمن فهمًا متوسطًا للموضوعات بما في ذلك الاحتمالات والإحصاءات. هذا ضروري لأن خوارزميات ونماذج ML تستند إلى هذه المبادئ الرياضية ولا يمكن بناؤها بدونها.
الاحتمالية مهمة بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بالتعامل مع المدخلات والمخرجات وعدم اليقين في العالم الحقيقي. تتضمن بعض مبادئ الاحتمال المستخدمة في تعلم الآلة الاحتمال الشرطي وقاعدة بايز والاحتمالية والاستقلالية. توفر لنا الإحصائيات التدابير اللازمة لبناء نماذج ML بما في ذلك المتوسط والوسيط والتباين والتوزيعات (موحدة ، عادية ، ذات الحدين ، بواسون) ، وطرق التحليل بما في ذلك اختبار الفرضية.
2. أساسيات البرمجة
هناك شرط أساسي آخر لتعلم الآلة وهو امتلاك فهم أساسي للبرمجة. يتضمن ذلك فهمًا جيدًا لهياكل البيانات ، بما في ذلك المكدس وقوائم الانتظار والمصفوفات متعددة الأبعاد والأشجار والرسوم البيانية وما إلى ذلك ، والخوارزميات ، بما في ذلك البحث والفرز والتحسين والبرمجة الديناميكية ، إلخ.
اختيار لغتك
من حيث لغات البرمجة، أفضل طريقة لتعلم ML هي Python متبوعة بـ Java. هذا لأن Python لديها أكبر دعم عبر الإنترنت من حيث الكود المتاح ، وأطر العمل ، ومساعدة المجتمع.
تعرف على IDE الخاص بك
الخطوة التالية هي التعرف على بيئة التطوير المتكاملة (IDE). نظرًا لأننا نتعامل مع كميات أكبر إلى حد ما من البيانات ، لا يمكن أن يكون IDE الخاص بك واجهة سطر أوامر بسيطة (CLI) بدلاً من أداة مثل Visual Studio Code أو مفكرة Jupyter. مثل Python ، يتمتع Jupyter بأكبر دعم عبر الإنترنت ويستخدمه العديد من مدربي تعلم الآلة للأغراض التعليمية أيضًا.
فهم المكتبات
المكتبات هي مجموعة من الموارد التي يجب استيرادها إلى برنامج قبل استخدامه. هناك عدد من مكتبات تعلم الآلة مثل TensorFlow و Keras و PyTorch و Pandas و Matplotlib و Numpy وما إلى ذلك. من المهم لمهندس ML أن يكون لديه فهم جيد لـ ML ومكتبات معالجة البيانات لجعل البرمجة أسهل وأكثر تفاعلية.
3. نمذجة البيانات وتقييمها
أحد الأجزاء الأساسية في ML هو عملية تقدير البنية الأساسية لمجموعة بيانات معينة من أجل العثور على أنماط مفيدة ، مثل الارتباطات والعناقيد والمتجهات الذاتية. سنحتاج أيضًا إلى التنبؤ بخصائص مثيلات البيانات بما في ذلك الانحدار والتصنيف واكتشاف الانحراف. يحتاج مهندس ML إلى أن يكون قادرًا على تقييم نموذج معين باستخدام مقياس الدقة والاستراتيجية.
4. تطبيق خوارزميات التعلم الآلي
جزء أساسي آخر من ML هو القدرة على تطبيق خوارزميات ML. من الجدير بالذكر أن بناء النموذج الخاص بك غير شائع حيث أن عددًا من نماذج ML والتطبيقات متاحة بالفعل في مكتبات مثل Keras و scikit-Learn. ومع ذلك ، فإن تطبيق هذه النماذج بأكثر الطرق فعالية ووفقًا لمجموعة البيانات يتطلب مهارة ومستوى جيد من فهم نماذج ML بشكل عام.
يحتاج مهندس ML أيضًا إلى أن يكون على دراية بالمزايا والعيوب النسبية للنهج المختلفة والمشكلات المحتملة مثل مشاكل التجهيز الزائد والتركيب والتحيز والتباين.
5. بناء شبكات عصبية
الشبكات العصبية (NNs) هي جزء من مجال فرعي من ML المعروف باسم تعلم عميق وهي مطلب ممتد أكثر عندما يتعلق الأمر بمهارات ML الأساسية. ومع ذلك ، في التطبيقات الأكثر عملية لـ ML ، نحتاج إلى بعض الفهم لشبكات NN لإنشاء نماذج أكثر قوة لأنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا.
تستخدم NN الطبقات والخلايا العصبية لإنشاء نماذج ML قوية. يجب أن يكون مهندس ML قادرًا على بناء وتدريب والتحقق من صحة واختبار NNs.
وفي الختام
يجب أن يكون لديك الآن فهم جيد لمن تعلم آلة المهندسون هم وماذا يفعلون وما هي المهارات اللازمة لبدء رحلتك. يجب أن تكون على دراية جيدة بالاحتمالات ، والتحليل الإحصائي ، والبرمجة ، ونمذجة البيانات ، وتطبيقات الخوارزميات ، و بناء الشبكات العصبية لبناء حلول قوية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
أخبرنا في التعليقات ما إذا كانت المقالة مفيدة وما تعتقد أنه أهم مهارة لتصبح مهندس ML ماهرًا.
اترك تعليق