Taula de continguts[Amaga][Espectacle]
Si sou un enginyer de programari, un investigador en ciències de dades o un entusiasta de la tecnologia en general, heu de conèixer el subcamp líder de la intel·ligència artificial (IA) conegut com a aprenentatge automàtic.
També heu de ser conscients de les moltes aplicacions fascinants de la IA que van des de la simple detecció de patrons i reconeixement de veu fins a assistents virtuals integrats intel·ligents. Aquestes aplicacions i moltes més són possibles gràcies als esforços dels enginyers d'aprenentatge automàtic.
Aquest article explica qui són aquests enginyers, què fan i quines habilitats són necessàries perquè esdevingui un enginyer ML competent.
Què fan els enginyers d'aprenentatge automàtic?
Aprenentatge automàtic (ML) Els enginyers combinen habilitats matemàtiques analítiques i de resolució de problemes amb tecnologia de programació de programari per crear sistemes d'IA per resoldre problemes del món real. Un enginyer de ML ha de funcionar com a analista de dades per treballar i transformar les dades d'acord amb el requisit donat i construir, entrenar, validar i provar algorismes de ML en forma de model en el conjunt de dades donat.
Aquests enginyers poden estar treballant amb una empresa del departament tecnològic, de manera independent com a programador o com a investigador en problemes de ML d'avantguarda. De qualsevol manera, hi ha una sèrie de requisits d'habilitats que cal complir per qualificar-se com a enginyer ML. Aquestes habilitats s'han comentat amb detall a continuació.
5 habilitats de ML imprescindibles
1. Probabilitat i anàlisi estadística
Un dels requisits previs de l'ML inclou una comprensió intermèdia de temes, com ara probabilitats i estadístiques. Això és necessari, ja que els algorismes i models de ML es basen en aquests principis matemàtics i no es poden construir sense ells.
La probabilitat és especialment important quan es tracta de tractar les entrades, les sortides i la incertesa del món real. Alguns principis de probabilitat utilitzats en ML inclouen la probabilitat condicional, la regla de Bayes, la probabilitat i la independència. Les estadístiques ens proporcionen les mesures necessàries per construir models de ML com la mitjana, la mitjana, la variància, les distribucions (uniformes, normals, binomials, Poisson) i mètodes d'anàlisi que inclouen la prova d'hipòtesis.
2. Fonaments de Programació
Un altre requisit previ de ML és tenir una comprensió bàsica de la programació. Això inclou una comprensió justa de les estructures de dades, incloses les piles, les cues, les matrius multidimensionals, els arbres, els gràfics, etc., i els algorismes, com ara la cerca, l'ordenació, l'optimització, la programació dinàmica, etc.
Trieu el vostre idioma
En termes de llenguatges de programació, el millor per aprendre per ML és Python seguit de Java. Això es deu al fet que Python té el millor suport en línia pel que fa a codi disponible, marcs i ajuda de la comunitat.
Coneix el teu IDE
El següent pas és familiaritzar-se amb un entorn de desenvolupament integrat (IDE). Com que estem manejant quantitats bastant més grans de dades, el vostre IDE no pot ser una simple interfície de línia d'ordres (CLI) sinó una eina com Visual Studio Code o Jupyter Llibreta. Igual que Python, Jupyter té el suport en línia més gran i molts instructors de ML també l'utilitzen amb finalitats educatives.
Entendre les biblioteques
Les biblioteques són una col·lecció de recursos que s'han d'importar a un programa abans d'utilitzar-los. Hi ha diverses biblioteques de ML com TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, etc. És important que un enginyer ML tingui una bona comprensió de ML i de les biblioteques de gestió de dades per fer que la programació sigui més fàcil i més interactiva.
3. Modelització i avaluació de dades
Una de les parts essencials de ML és el procés d'estimar l'estructura subjacent d'un conjunt de dades donat per trobar patrons útils, és a dir, correlacions, clústers, vectors propis. També hauríem de predir les propietats de les instàncies de dades, inclosa la regressió, la classificació i la detecció d'anomalies. Un enginyer ML ha de ser capaç d'avaluar un model determinat mitjançant una mètrica i una estratègia de precisió.
4. Aplicació d'algorismes d'aprenentatge automàtic
Una altra part essencial de ML és poder aplicar algorismes de ML. Val la pena assenyalar que construir el vostre propi model és poc freqüent, ja que una sèrie de models i implementacions de ML ja estan disponibles a biblioteques com Keras i scikit-learn. Tanmateix, aplicar aquests models de la manera més eficaç i d'acord amb el conjunt de dades requereix tant habilitat com un bon nivell de comprensió dels models d'ML en general.
Un enginyer de ML també ha de ser conscient dels avantatges i desavantatges relatius dels diferents enfocaments i dels possibles problemes com ara l'excés d'ajust, l'ajustament insuficient, el biaix i els problemes de variància.
5. Construir xarxes neuronals
Les xarxes neuronals (NN) formen part d'un subcamp de ML conegut com a Aprenentatge profund i són un requisit més estès quan es tracta d'habilitats essencials d'ML. Tanmateix, en les aplicacions més pràctiques de ML, necessitem una mica de comprensió dels NN per crear models més potents per als nostres sistemes d'IA.
Un NN fa ús de capes i neurones per crear potents models de ML. Un enginyer ML hauria de ser capaç de construir, entrenar, validar i provar NN.
Conclusió
Ara hauríeu de tenir una bona comprensió de qui Aprenentatge automàtic Els enginyers són, què fan i quines habilitats són necessàries perquè comencis el teu viatge. Heu d'estar ben versat amb probabilitats, anàlisis estadístiques, programació, modelització de dades, aplicacions d'algoritmes i construcció de xarxes neuronals per crear solucions potents d'IA i ML.
Feu-nos saber als comentaris si l'article va ser útil i quina creieu que és l'habilitat més important per convertir-se en un enginyer ML competent.
Deixa un comentari