Калі вы з'яўляецеся спецыяльнасцю інжынерыі праграмнага забеспячэння, даследчыка навукі аб даных або энтузіястам тэхналогій у цэлым, вы павінны ведаць пра вядучую падгаліну штучнага інтэлекту (AI), вядомае як машыннае навучанне.
Вы таксама павінны ведаць пра мноства захапляльных прыкладанняў ІІ, пачынаючы ад простага выяўлення шаблонаў і распазнавання гаворкі да разумных інтэграваных віртуальных памочнікаў. Гэтыя прыкладання і многае іншае сталі магчымымі дзякуючы намаганням інжынераў машыннага навучання.
У гэтым артыкуле распавядаецца, хто такія інжынеры, чым яны займаюцца і якія навыкі неабходныя, каб вы стаць дасведчаным інжынерам ML.
Што робяць інжынеры машыннага навучання?
машыннае навучанне (ML) Інжынеры спалучаюць аналітычныя і матэматычныя навыкі рашэння праблем з тэхналогіяй праграмнага праграмавання для таго, каб ствараць сістэмы AI для вырашэння рэальных праблем. Інжынер ML павінен выконваць функцыі аналітыка даных, каб працаваць з дадзенымі і трансфармаваць іх у адпаведнасці з дадзенымі патрабаваннямі, а таксама ствараць, навучаць, правяраць і тэставаць алгарытмы ML у выглядзе мадэлі на дадзеным наборы даных.
Такія інжынеры могуць працаваць з кампаніяй у тэхнічным аддзеле, самастойна ў якасці праграміста або даследчыка па найноўшых праблемах ML. У любым выпадку, існуе шэраг патрабаванняў да навыкаў, якім неабходна адпавядаць, каб атрымаць кваліфікацыю інжынера ML. Гэтыя навыкі былі падрабязна разгледжаны ніжэй.
5 абавязковых навыкаў ML
1. Верагоднасць і статыстычны аналіз
Адна з неабходных умоў ML уключае прамежкавае разуменне тэм, уключаючы верагоднасць і статыстыку. Гэта неабходна, паколькі алгарытмы і мадэлі ML заснаваныя на гэтых матэматычных прынцыпах і не могуць быць пабудаваны без іх.
Верагоднасць асабліва важная, калі справа даходзіць да працы з уваходамі, выхадамі і нявызначанасцю ў рэальным свеце. Некаторыя прынцыпы верагоднасці, якія выкарыстоўваюцца ў ML, уключаюць умоўную верагоднасць, правіла Байеса, верагоднасць і незалежнасць. Статыстыка дае нам меры, неабходныя для пабудовы мадэляў ML, уключаючы сярэдняе, медыяну, дысперсію, размеркаванне (раўнамернае, нармальнае, бінаміяльнае, Пуасана) і метады аналізу, уключаючы праверку гіпотэз.
2. Асновы праграмавання
Яшчэ адной неабходнай умовай ML з'яўляецца валоданне базавым разуменнем праграмавання. Гэта ўключае ў сябе добрае разуменне структур даных, у тым ліку стэкаў, чэргаў, шматмерных масіваў, дрэвы, графікаў і г.д., а таксама алгарытмаў, уключаючы пошук, сартаванне, аптымізацыю, дынамічнае праграмаванне і г.д.
Абярыце мову
У пераліку на мовы праграмавання, лепш за ўсё вывучаць ML - гэта Python, а затым Java. Гэта таму, што Python мае найбольшую онлайн-падтрымку з пункту гледжання даступнага кода, фреймворкаў і дапамогі супольнасці.
Пазнаёмцеся са сваёй IDE
Наступны крок - азнаямленне з інтэграванай асяроддзем распрацоўкі (IDE). Паколькі мы апрацоўваем даволі вялікія аб'ёмы даных, ваша IDE не можа быць простым інтэрфейсам каманднага радка (CLI), а інструментам, такім як Visual Studio Code або Jupyter наўтбукаў. Як і Python, Jupyter мае найбольшую падтрымку ў Інтэрнэце і выкарыстоўваецца многімі інструктарамі ML таксама ў адукацыйных мэтах.
Зразумець бібліятэкі
Бібліятэкі — гэта набор рэсурсаў, якія перад выкарыстаннем неабходна імпартаваць у праграму. Існуе шэраг бібліятэк ML, такіх як TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy і г.д. Для інжынера ML важна добра разумець ML і бібліятэкі апрацоўкі даных, каб зрабіць праграмаванне прасцейшым і больш інтэрактыўным.
3. Мадэляванне і ацэнка дадзеных
Адной з істотных частак ML з'яўляецца працэс ацэнкі асноўнай структуры дадзенага набору даных, каб знайсці карысныя заканамернасці, г.зн. карэляцыі, кластары, уласныя вектары. Нам таксама трэба будзе прадказаць ўласцівасці асобнікаў дадзеных, уключаючы рэгрэсію, класіфікацыю і выяўленне анамалій. Інжынер ML павінен быць у стане ацаніць пэўную мадэль з дапамогай паказчыка дакладнасці і стратэгіі.
4. Прымяненне алгарытмаў машыннага навучання
Яшчэ адна важная частка ML - гэта магчымасць прымяняць алгарытмы ML. Варта адзначыць, што стварэнне ўласнай мадэлі з'яўляецца рэдкасцю, паколькі шэраг мадэляў і рэалізацый ML ужо даступны ў такіх бібліятэках, як Keras і scikit-learn. Аднак прымяненне гэтых мадэляў найбольш эфектыўным чынам і ў адпаведнасці з наборам даных патрабуе як навыкаў, так і добрага ўзроўню разумення мадэляў ML у цэлым.
Інжынер ML таксама павінен ведаць аб адносных перавагах і недахопах розных падыходаў і магчымых праблемах, такіх як пераабсталяванне, недаабсталяванне, прадузятасць і праблемы дысперсіі.
5. Пабудаваць нейронавыя сеткі
Нейронавыя сеткі (НС) з'яўляюцца часткай падполя ML, вядомага як глыбокае вывучэнне і з'яўляюцца больш пашыраным патрабаваннем, калі справа даходзіць да асноўных навыкаў ML. Тым не менш, у больш практычных прылажэннях ML, мы павінны мець некаторы разуменне NN, каб стварыць больш магутныя мадэлі для нашых сістэм AI.
NN выкарыстоўвае пласты і нейроны для стварэння магутных мадэляў ML. Інжынер ML павінен умець ствараць, навучаць, правяраць і тэставаць NN.
заключэнне
Цяпер вы павінны добра разумець, хто машыннае навучанне Інжынеры - гэта тое, чым яны займаюцца і якія навыкі неабходныя вам, каб пачаць сваё падарожжа. Вам трэба добра ведаць верагоднасць, статыстычны аналіз, праграмаванне, мадэляванне даных, прымяненне алгарытмаў і пабудова нейронавых сетак для стварэння магутных рашэнняў AI і ML.
Дайце нам ведаць у каментарах, ці быў артыкул карысным і які навык вы лічыце самым важным для таго, каб стаць дасведчаным інжынерам ML.
Пакінуць каментар