Sè vo site un maestru di l'ingegneria di u software, un ricercatore di scienza di dati, o un entusiasta di a tecnulugia in generale, allora duvete esse cuscenti di u subcampu di punta di l'Intelligenza Artificiale (AI) cunnisciutu cum'è Machine Learning.
Duvete ancu esse cuscenti di e numerose applicazioni affascinanti di l'IA chì varienu da a rilevazione di mudelli simplici è u ricunniscenza di voce à l'assistenti virtuali integrati intelligenti. Queste applicazioni è assai di più sò fatti pussibuli da i sforzi di Machine Learning Engineers.
Questu articulu spiega quale sò questi Ingegneri, ciò chì facenu, è quali cumpetenze sò necessarie per diventà un Ingegnere ML proficientu.
Chì facenu l'ingegneri di Machine Learning?
Locu Machine (ML) L'ingegneri combinanu cumpetenze matematiche analitiche è di risoluzione di prublemi cù tecnulugia di prugrammazione di software per creà sistemi AI per risolve i prublemi di u mondu reale. Un Ingegnere ML hè necessariu di funziunà cum'è un analista di dati per travaglià è trasfurmà e dati secondu u requisitu datu è custruisce, furmà, validà è teste algoritmi ML in a forma di un mudellu nantu à u dataset datu.
Tali Ingegneri ponu travaglià cù una cumpagnia in u dipartimentu tecnulugicu, indipindentamente cum'è programatore o cum'è ricercatore nantu à i prublemi ML di punta. In ogni modu, ci sò una serie di esigenze di cumpetenze chì anu da scuntrà per esse qualificate cum'è Ingegnere ML. Queste cumpetenze sò state discusse in dettagliu quì sottu.
5 cumpetenze ML indispensabili
1. Probabilità è Analisi Statistiche
Unu di i prerequisiti di ML include una cunniscenza intermedia di temi cumpresi probabilità è statistiche. Questu hè necessariu cum'è l'algoritmi è i mudelli ML sò basati nantu à sti principii matematichi è ùn ponu micca esse custruitu senza elli.
A probabilità hè particularmente impurtante quandu si tratta di trattà di inputs, outputs, è incertezza di u mondu reale. Certi principii di probabilità utilizati in ML includenu a probabilità condicionale, a regula Bayes, a probabilità è l'indipendenza. E stats ci furniscenu e misure necessarie per a custruzzione di mudelli ML cumprese media, mediana, varianza, distribuzioni (uniforme, normale, binomiale, Poisson), è metudi d'analisi cumpresi i testi di ipotesi.
2. Fundamenti di prugrammazione
Un altru prerequisite di ML hè avè una cunniscenza basica di prugrammazione. Questu includenu una bona cunniscenza di e strutture di dati, cumprese stacks, fila, array multidimensionale, arburi, grafici, etc., è algoritmi, cumpresi a ricerca, l'ordine, l'optimizazione, a prugrammazione dinamica, etc.
Scegli a vostra lingua
In termini di lingue di prugrammazione, u megliu per amparà per ML hè Python seguita da Java. Questu hè chì Python hà u più grande supportu in linea in quantu à u codice dispunibule, i frameworks è l'aiutu di a cumunità.
Cunniscite u vostru IDE
U prossimu passu hè di familiarizà cun un Ambiente di Sviluppu Integratu (IDE). Siccomu trattemu quantità abbastanza più grande di dati, u vostru IDE ùn pò micca esse una semplice Interfaccia di Linea di Command (CLI) piuttostu un strumentu cum'è Visual Studio Code o Notebook Jupyter. Cum'è Python, Jupyter hà u più grande supportu in linea è hè utilizatu da parechji istruttori ML ancu per scopi educativi.
Capisce i Biblioteche
Biblioteche sò una cullizzioni di risorse chì deve esse impurtate in un prugramma prima di utilizà. Ci hè una quantità di biblioteche ML cum'è TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, etc. Hè impurtante per un ML Engineer per avè una bona cunniscenza di ML è e librerie di gestione di dati per fà a prugrammazione più faciule è più interattiva.
3. Data Modeling è Valutazione
Una di e parte essenziale di ML hè u prucessu di stima di a struttura sottostante di un dataset di dati per truvà mudelli utili, vale à dì correlazioni, clusters, eigenvectors. Averemu ancu bisognu di predichendu e proprietà di e istanze di dati cumprese regressione, classificazione è rilevazione di anomalie. Un ingegnere ML deve esse capace di valutà un mudellu determinatu utilizendu una metrica di precisione è strategia.
4. Applying Machine Learning Algoritmi
Un'altra parte essenziale di ML hè di pudè applicà algoritmi ML. Hè da nutà chì a custruzzione di u vostru propiu mudellu hè pocu cumunu cum'è una quantità di mudelli ML è implementazioni sò digià dispunibili in biblioteche cum'è Keras è scikit-learn. Tuttavia, l'applicazione di questi mudelli in u modu più efficau è in cunfurmità cù u dataset richiede sia cumpetenze è un bonu livellu di cunniscenza di i mudelli ML in generale.
Un Ingegnere ML deve ancu esse cuscente di i vantaghji è di i svantaghji relativi di e diverse approcci è prublemi pussibuli cum'è overfitting, underfitting, bias, and variance problems.
5. Custruì Reti Neural
I Neural Networks (NNs) sò parti di un subcampu di ML cunnisciutu cum'è Deep Learning è sò un requisitu più allargatu quandu si tratta di cumpetenze ML essenziali. In ogni casu, in l'applicazioni più pratiche di ML, avemu bisognu di avè una certa comprensione di NN per creà mudelli più putenti per i nostri sistemi AI.
Un NN face usu di strati è neuroni per creà mudelli ML putenti. Un Ingegnere ML deve esse capace di custruisce, furmà, cunvalidà è teste NN.
cunchiusioni
Avà duvete avè una bona cunniscenza di quale Locu Machine L'ingegneri sò, ciò chì facenu, è quali cumpetenze sò necessarii per voi per inizià u vostru viaghju. Avete bisognu à esse bè versatu cù probabilità, analisi statistiche, prugrammazione, modellazione di dati, applicazioni di algoritmi, è custruì e rete neurali per custruisce soluzioni putenti AI è ML.
Fateci sapè in i cumenti se l'articulu hè statu utile è ciò chì pensate chì l'abilità più impurtante per diventà un Proficient ML Engineer hè.
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