Pokud jste hlavním softwarovým inženýrstvím, výzkumníkem v oblasti datové vědy nebo technickým nadšencem obecně, musíte si být vědomi předního dílčího oboru umělé inteligence (AI) známého jako strojové učení.
Musíte si být také vědomi mnoha fascinujících aplikací umělé inteligence, od jednoduché detekce vzorů a rozpoznávání řeči až po chytré integrované virtuální asistenty. Tyto aplikace a mnohem více jsou možné díky úsilí inženýrů strojového učení.
Tento článek popisuje, kdo jsou tito inženýři, co dělají a jaké dovednosti jsou nezbytné, abyste se stali zdatnými ML inženýry.
Co dělají inženýři strojového učení?
Strojové učení (ML) Inženýři kombinují analytické a matematické dovednosti při řešení problémů s technologií softwarového programování, aby vytvořili systémy umělé inteligence pro řešení skutečných problémů. ML Engineer musí fungovat jako datový analytik, který pracuje s daty a transformuje je podle daného požadavku a vytváří, trénuje, ověřuje a testuje ML algoritmy ve formě modelu na daném datovém souboru.
Takoví inženýři mohou pracovat se společností v technickém oddělení, nezávisle jako programátoři nebo jako výzkumní pracovníci na špičkových problémech ML. Ať tak či onak, existuje řada požadavků na dovednosti, které je třeba splnit, abyste se mohli kvalifikovat jako ML Engineer. Tyto dovednosti byly podrobně diskutovány níže.
5 dovedností ML, které musíte mít
1. Pravděpodobnost a statistická analýza
Jedním z předpokladů ML zahrnuje středně pokročilé porozumění tématům včetně pravděpodobnosti a statistiky. To je nezbytné, protože algoritmy a modely ML jsou založeny na těchto matematických principech a nelze je bez nich konstruovat.
Pravděpodobnost je zvláště důležitá, pokud jde o řešení vstupů, výstupů a nejistoty v reálném světě. Některé principy pravděpodobnosti používané v ML zahrnují podmíněnou pravděpodobnost, Bayesovo pravidlo, pravděpodobnost a nezávislost. Statistiky nám poskytují opatření nezbytná pro konstrukci modelů ML včetně střední hodnoty, mediánu, rozptylu, rozdělení (jednotné, normální, binomické, Poissonovo) a analytické metody včetně testování hypotéz.
2. Základy programování
Dalším předpokladem ML je základní znalost programování. To zahrnuje správné pochopení datových struktur, včetně zásobníků, front, vícerozměrných polí, stromů, grafů atd., a algoritmů, včetně vyhledávání, třídění, optimalizace, dynamického programování atd.
Vyberte svůj jazyk
Pokud jde o programovací jazyky, pro ML se nejlépe učí Python následovaný Javou. Je to proto, že Python má největší online podporu, pokud jde o dostupný kód, rámce a nápovědu komunity.
Seznamte se se svým IDE
Dalším krokem je seznámení se s integrovaným vývojovým prostředím (IDE). Vzhledem k tomu, že zpracováváme poměrně velké množství dat, vaše IDE nemůže být jednoduchým rozhraním příkazového řádku (CLI), spíše nástrojem jako Visual Studio Code nebo Jupyter Notebook. Stejně jako Python má Jupyter největší online podporu a je používán mnoha instruktory ML také pro vzdělávací účely.
Pochopte knihovny
Knihovny jsou sbírkou zdrojů, které je třeba před použitím importovat do programu. Existuje řada knihoven ML jako TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy atd. Pro ML Engineer je důležité dobře rozumět ML a knihovnám pro zpracování dat, aby bylo programování jednodušší a interaktivnější.
3. Modelování a vyhodnocování dat
Jednou z podstatných částí ML je proces odhadu základní struktury daného datového souboru za účelem nalezení užitečných vzorců, tj. korelací, shluků, vlastních vektorů. Potřebovali bychom také předpovědět vlastnosti datových instancí včetně regrese, klasifikace a detekce anomálií. Inženýr ML musí být schopen vyhodnotit daný model pomocí metriky přesnosti a strategie.
4. Aplikace algoritmů strojového učení
Další nezbytnou součástí ML je schopnost aplikovat ML algoritmy. Stojí za zmínku, že vytváření vlastního modelu je neobvyklé, protože řada modelů a implementací ML je již k dispozici v knihovnách jako Keras a scikit-learn. Aplikace těchto modelů co nejefektivnějším způsobem a v souladu se souborem dat však vyžaduje jak dovednosti, tak dobrou úroveň porozumění modelům ML obecně.
Inženýr ML si také musí být vědom relativních výhod a nevýhod různých přístupů a možných problémů, jako je nadměrné vybavení, nedostatečné vybavení, zkreslení a problémy s odchylkami.
5. Budujte neuronové sítě
Neuronové sítě (NN) jsou součástí dílčího oboru ML známého jako Hluboké učení a jsou rozšířenějším požadavkem, pokud jde o základní dovednosti ML. V praktičtějších aplikacích ML však potřebujeme mít určité znalosti o NN, abychom vytvořili výkonnější modely pro naše systémy AI.
NN využívá vrstvy a neurony k vytváření výkonných modelů ML. Inženýr ML by měl být schopen budovat, školit, ověřovat a testovat NN.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Nyní byste měli dobře rozumět komu Strojové učení Inženýři jsou, co dělají a jaké dovednosti jsou nezbytné, abyste mohli začít svou cestu. Musíte se dobře orientovat v oblasti pravděpodobnosti, statistické analýzy, programování, datového modelování, algoritmických aplikací a budování neuronových sítí vytvářet výkonná řešení AI a ML.
Dejte nám vědět v komentářích, zda byl článek užitečný a jaká je podle vás nejdůležitější dovednost pro to, abyste se stali zdatným ML Engineerem.
Napsat komentář