Ako ste diplomirani softverski inženjering, istraživač nauke o podacima ili općenito entuzijasta u tehnologiji, onda morate biti svjesni vodeće podpolje umjetne inteligencije (AI) poznatog kao strojno učenje.
Također morate biti svjesni mnogih fascinantnih primjena AI u rasponu od jednostavnog otkrivanja uzoraka i prepoznavanja govora do pametnih integriranih virtualnih asistenata. Ove aplikacije i još mnogo toga omogućili su napori inženjera mašinskog učenja.
Ovaj članak govori o tome ko su ti inženjeri, čime se bave i koje veštine su neophodne da biste postali stručni ML inženjer.
Šta rade inženjeri mašinskog učenja?
machine Learning (ML) Inženjeri kombinuju analitičke vještine i matematičke vještine rješavanja problema sa tehnologijom softverskog programiranja kako bi stvorili AI sisteme za rješavanje problema iz stvarnog svijeta. Od ML inženjera se traži da funkcioniše kao analitičar podataka da radi sa i transformiše podatke u skladu sa datim zahtevom i gradi, obučava, validira i testira ML algoritme u obliku modela na datom skupu podataka.
Takvi inženjeri mogu raditi s kompanijom u tehničkom odjelu, nezavisno kao programer ili kao istraživač na najnovijim ML problemima. U svakom slučaju, postoji niz zahtjeva za vještinama koje treba ispuniti da biste se kvalifikovali za ML inženjera. Ove vještine su detaljno razmotrene u nastavku.
5 ML vještina koje morate imati
1. Vjerovatnoća i statistička analiza
Jedan od preduslova ML uključuje srednje razumevanje tema uključujući verovatnoću i statistiku. Ovo je neophodno jer su ML algoritmi i modeli zasnovani na ovim matematičkim principima i ne mogu se konstruisati bez njih.
Vjerovatnoća je posebno važna kada se radi o ulazima, izlazima i neizvjesnosti u stvarnom svijetu. Neki principi vjerovatnoće koji se koriste u ML uključuju uslovnu vjerovatnoću, Bayesovo pravilo, vjerovatnoću i nezavisnost. Statistika nam pruža mjere potrebne za konstruiranje ML modela uključujući srednju vrijednost, medijanu, varijansu, distribucije (uniformne, normalne, binomne, Poissonove) i metode analize uključujući testiranje hipoteza.
2. Osnove programiranja
Još jedan preduslov za ML je osnovno razumevanje programiranja. Ovo uključuje pošteno razumijevanje struktura podataka, uključujući stogove, redove, višedimenzionalne nizove, stabla, grafikone, itd., i algoritme, uključujući pretraživanje, sortiranje, optimizaciju, dinamičko programiranje itd.
Odaberite jezik
U smislu programski jezici, najbolje naučiti za ML je Python, a zatim Java. To je zato što Python ima najveću online podršku u smislu dostupnog koda, okvira i pomoći zajednice.
Upoznajte svoj IDE
Sledeći korak je upoznavanje sa integrisanim razvojnim okruženjem (IDE). Pošto obrađujemo prilično veće količine podataka, vaš IDE ne može biti jednostavno sučelje komandne linije (CLI) već alat kao što je Visual Studio Code ili Jupyter Notebook. Kao i Python, Jupyter ima najveću online podršku i koriste ga mnogi instruktori ML-a iu obrazovne svrhe.
Razumjeti biblioteke
Biblioteke su kolekcija resursa koje je potrebno uvesti u program prije upotrebe. Postoji veliki broj ML biblioteka kao što su TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, itd. Za ML inženjera je važno da dobro razumije ML i biblioteke za rukovanje podacima kako bi programiranje učinilo lakšim i interaktivnijim.
3. Modeliranje i evaluacija podataka
Jedan od bitnih delova ML-a je proces procene osnovne strukture datog skupa podataka kako bi se pronašli korisni obrasci, tj. korelacije, klasteri, sopstveni vektori. Takođe bismo morali da predvidimo svojstva instanci podataka uključujući regresiju, klasifikaciju i detekciju anomalija. ML inženjer treba da bude u stanju da proceni dati model koristeći metriku tačnosti i strategiju.
4. Primjena algoritama mašinskog učenja
Još jedan bitan dio ML-a je sposobnost primjene ML algoritama. Vrijedi napomenuti da je izrada vlastitog modela neuobičajena jer su brojni ML modeli i implementacije već dostupni u bibliotekama kao što su Keras i scikit-learn. Međutim, primjena ovih modela na najefikasniji način iu skladu sa skupom podataka zahtijeva i vještinu i dobar nivo razumijevanja ML modela općenito.
Inženjer ML-a također mora biti svjestan relativnih prednosti i nedostataka različitih pristupa i mogućih problema kao što su prekomjerna oprema, nedovoljno opremanje, problemi pristranosti i varijanse.
5. Izgradite neuronske mreže
Neuralne mreže (NN) su dio potpolja ML poznatog kao Deep Learning i prošireni su zahtjev kada su u pitanju osnovne vještine ML-a. Međutim, u praktičnijim primjenama ML-a, moramo imati određeno razumijevanje NN-a da bismo stvorili moćnije modele za naše AI sisteme.
NN koristi slojeve i neurone za stvaranje moćnih ML modela. Inženjer ML-a bi trebao biti u stanju da izgradi, obuči, potvrdi i testira NN-ove.
zaključak
Sada biste trebali dobro razumjeti ko machine Learning Inženjeri su, čime se bave i koje vještine su vam potrebne da započnete svoje putovanje. Morate biti dobro upućeni u vjerovatnoću, statističku analizu, programiranje, modeliranje podataka, aplikacije algoritama i izgradnju neuronskih mreža za izgradnju moćnih AI i ML rješenja.
Javite nam u komentarima da li je članak bio od pomoći i koja je po vašem mišljenju najvažnija vještina da postanete stručni ML inženjer.
Ostavite odgovor