Os ydych chi'n brif beirianneg meddalwedd, yn ymchwilydd gwyddor data, neu'n frwd dros dechnoleg yn gyffredinol, yna mae'n rhaid i chi fod yn ymwybodol o'r is-faes blaenllaw o Ddeallusrwydd Artiffisial (AI) a elwir yn Machine Learning.
Mae'n rhaid i chi hefyd fod yn ymwybodol o'r nifer o gymwysiadau hynod ddiddorol o AI sy'n amrywio o ganfod patrwm syml ac adnabod lleferydd i gynorthwywyr rhithwir integredig craff. Mae'r cymwysiadau hyn a llawer mwy yn bosibl oherwydd ymdrechion Peirianwyr Dysgu Peiriannau.
Mae'r erthygl hon yn mynd dros pwy yw'r Peirianwyr hyn, beth maen nhw'n ei wneud, a pha sgiliau sy'n angenrheidiol er mwyn i chi ddod yn Beiriannydd ML hyfedr.
Beth mae Peirianwyr Dysgu Peiriannau yn ei wneud?
Dysgu peiriant (ML) Mae peirianwyr yn cyfuno sgiliau mathemategol dadansoddol a datrys problemau gyda thechnoleg rhaglennu meddalwedd er mwyn creu systemau AI i ddatrys problemau byd go iawn. Mae angen Peiriannydd ML i weithredu fel dadansoddwr data i weithio gyda data a'i drawsnewid yn unol â'r gofyniad a roddwyd ac adeiladu, hyfforddi, dilysu a phrofi algorithmau ML ar ffurf model ar y set ddata a roddwyd.
Gall Peirianwyr o'r fath fod yn gweithio gyda chwmni yn yr adran dechnoleg, yn annibynnol fel rhaglennydd neu fel ymchwilydd ar broblemau ML blaengar. Y naill ffordd neu'r llall, mae yna nifer o ofynion sgiliau y mae angen eu bodloni er mwyn cymhwyso fel Peiriannydd ML. Mae'r sgiliau hyn wedi'u trafod yn fanwl isod.
5 Sgiliau ML Hanfodol
1. Tebygolrwydd a Dadansoddiad Ystadegol
Mae un o ragofynion ML yn cynnwys dealltwriaeth ganolraddol o bynciau gan gynnwys tebygolrwydd ac ystadegau. Mae hyn yn angenrheidiol gan fod algorithmau a modelau ML yn seiliedig ar yr egwyddorion mathemategol hyn ac ni ellir eu llunio hebddynt.
Mae tebygolrwydd yn arbennig o bwysig o ran delio â mewnbynnau, allbynnau, ac ansicrwydd yn y byd go iawn. Mae rhai egwyddorion tebygolrwydd a ddefnyddir yn ML yn cynnwys tebygolrwydd amodol, rheol Bayes, tebygolrwydd ac annibyniaeth. Mae ystadegau'n rhoi'r mesurau angenrheidiol i ni ar gyfer llunio modelau ML gan gynnwys cymedrig, canolrif, amrywiant, dosraniadau (unffurf, normal, binomaidd, Poisson), a dulliau dadansoddi gan gynnwys profi damcaniaeth.
2. Hanfodion Rhaglennu
Rhagofyniad arall ar gyfer ML yw bod â dealltwriaeth sylfaenol o raglennu. Mae hyn yn cynnwys dealltwriaeth deg o strwythurau data, gan gynnwys staciau, ciwiau, araeau aml-ddimensiwn, coed, graffiau, ac ati, ac algorithmau, gan gynnwys chwilio, didoli, optimeiddio, rhaglennu deinamig, ac ati.
Dewiswch eich iaith
O ran ieithoedd rhaglennu, y gorau i ddysgu ar gyfer ML yw Python ac yna Java. Mae hyn oherwydd bod gan Python y gefnogaeth ar-lein fwyaf o ran y cod, y fframweithiau a'r cymorth cymunedol sydd ar gael.
Dewch i adnabod eich DRhA
Y cam nesaf yw ymgyfarwyddo ag Amgylchedd Datblygu Integredig (IDE). Gan ein bod yn trin symiau gweddol fwy o ddata ni all eich IDE fod yn Ryngwyneb Llinell Orchymyn (CLI) syml yn hytrach yn offeryn fel Visual Studio Code neu Llyfr Nodiadau Jupyter. Fel Python, mae gan Jupyter y gefnogaeth ar-lein fwyaf ac fe'i defnyddir gan lawer o hyfforddwyr ML at ddibenion addysgol hefyd.
Deall Llyfrgelloedd
Mae llyfrgelloedd yn gasgliad o adnoddau sydd angen eu mewnforio i raglen cyn eu defnyddio. Mae yna nifer o lyfrgelloedd ML fel TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, ac ati. Mae'n bwysig bod Peiriannydd ML yn meddu ar ddealltwriaeth dda o ML a llyfrgelloedd trin data i wneud rhaglennu yn haws ac yn fwy rhyngweithiol.
3. Modelu a Gwerthuso Data
Un o rannau hanfodol ML yw'r broses o amcangyfrif strwythur gwaelodol set ddata benodol er mwyn dod o hyd i batrymau defnyddiol, hy cydberthyniadau, clystyrau, fectorau eigen. Byddai angen i ni hefyd ragweld priodweddau achosion data gan gynnwys atchweliad, dosbarthiad, a chanfod anghysondebau. Mae angen i Beiriannydd ML allu gwerthuso model penodol gan ddefnyddio metrig cywirdeb a strategaeth.
4. Cymhwyso Algorithmau Dysgu Peiriant
Rhan hanfodol arall o ML yw gallu cymhwyso algorithmau ML. Mae'n werth nodi bod adeiladu eich model eich hun yn anghyffredin gan fod nifer o fodelau a gweithrediadau ML eisoes ar gael mewn llyfrgelloedd fel Keras a scikit-learn. Fodd bynnag, mae cymhwyso'r modelau hyn yn y modd mwyaf effeithiol ac yn unol â'r set ddata yn gofyn am sgil a lefel dda o ddealltwriaeth o fodelau ML yn gyffredinol.
Mae angen i Beiriannydd ML hefyd fod yn ymwybodol o fanteision ac anfanteision cymharol gwahanol ddulliau a materion posibl fel gorffitio, tan-ffitio, tuedd, a phroblemau amrywiant.
5. Adeiladu Rhwydweithiau Niwral
Mae Rhwydweithiau Niwral (NNs) yn rhan o is-faes ML o'r enw Dysgu Dwfn ac maent yn ofyniad mwy estynedig o ran sgiliau ML hanfodol. Fodd bynnag, yng nghymwysiadau mwy ymarferol ML, mae angen inni gael rhywfaint o ddealltwriaeth o NNs i greu modelau mwy pwerus ar gyfer ein systemau AI.
Mae NN yn defnyddio haenau a niwronau i greu modelau ML pwerus. Dylai Peiriannydd ML allu adeiladu, hyfforddi, dilysu a phrofi NNs.
Casgliad
Dylech nawr feddu ar ddealltwriaeth dda o bwy Dysgu peiriant Peirianwyr yw, beth maen nhw'n ei wneud, a pha sgiliau sy'n angenrheidiol i chi gychwyn ar eich taith. Mae angen i chi fod yn hyddysg gyda thebygolrwydd, dadansoddi ystadegol, rhaglennu, modelu data, cymwysiadau algorithmau, a adeiladu rhwydweithiau niwral i adeiladu datrysiadau AI ac ML pwerus.
Rhowch wybod i ni yn y sylwadau a oedd yr erthygl yn ddefnyddiol a beth yw'r sgil pwysicaf yn eich barn chi ar gyfer dod yn Beiriannydd ML hyfedr.
Gadael ymateb