Hvis du er en softwareingeniør, forsker i datavidenskab eller generelt teknisk entusiast, skal du være opmærksom på det førende underområde inden for kunstig intelligens (AI), kendt som Machine Learning.
Du skal også være opmærksom på de mange fascinerende anvendelser af AI lige fra simpel mønstergenkendelse og talegenkendelse til smarte integrerede virtuelle assistenter. Disse applikationer og meget mere er muliggjort af indsatsen fra Machine Learning Engineers.
Denne artikel går over, hvem disse ingeniører er, hvad de laver, og hvilke færdigheder der er nødvendige for, at du kan blive en dygtig ML-ingeniør.
Hvad laver Machine Learning Engineers?
Maskinelæring (ML) Ingeniører kombinerer analytiske og problemløsende matematiske færdigheder med softwareprogrammeringsteknologi for at skabe AI-systemer til at løse problemer i den virkelige verden. En ML-ingeniør skal fungere som dataanalytiker for at arbejde med og transformere data i henhold til det givne krav og bygge, træne, validere og teste ML-algoritmer i form af en model på det givne datasæt.
Sådanne ingeniører kan arbejde med en virksomhed i den tekniske afdeling, uafhængigt som programmør eller som forsker i banebrydende ML-problemer. Uanset hvad, er der en række færdighedskrav, der skal opfyldes for at kvalificere sig som ML-ingeniør. Disse færdigheder er blevet diskuteret i detaljer nedenfor.
5 must-have ML-færdigheder
1. Sandsynlighed og statistisk analyse
En af forudsætningerne for ML omfatter en mellemliggende forståelse af emner, herunder sandsynlighed og statistik. Dette er nødvendigt, da ML-algoritmer og -modeller er baseret på disse matematiske principper og ikke kan konstrueres uden dem.
Sandsynlighed er især vigtig, når det kommer til at håndtere input, output og usikkerhed i den virkelige verden. Nogle principper for sandsynlighed brugt i ML inkluderer betinget sandsynlighed, Bayes regel, sandsynlighed og uafhængighed. Statistik giver os nødvendige foranstaltninger til at konstruere ML-modeller, herunder middelværdi, median, varians, fordelinger (ensartet, normal, binomial, Poisson) og analysemetoder inklusive hypotesetestning.
2. Grundlæggende programmering
En anden forudsætning for ML er at have en grundlæggende forståelse for programmering. Dette inkluderer en rimelig forståelse af datastrukturer, herunder stakke, køer, multidimensionelle arrays, træer, grafer osv., og algoritmer, herunder søgning, sortering, optimering, dynamisk programmering osv.
Vælg dit sprog
Med hensyn til programmeringssprog, det bedste at lære for ML er Python efterfulgt af Java. Dette skyldes, at Python har den største online support med hensyn til tilgængelig kode, rammer og fællesskabshjælp.
Lær din IDE at kende
Det næste trin er at gøre dig bekendt med et integreret udviklingsmiljø (IDE). Da vi håndterer temmelig større mængder data, kan din IDE ikke være en simpel Command Line Interface (CLI) snarere et værktøj som Visual Studio Code eller Jupyter Notebook. Ligesom Python har Jupyter den største online support og bruges også af mange ML-instruktører til uddannelsesformål.
Forstå biblioteker
Biblioteker er en samling af ressourcer, der skal importeres til et program før brug. Der er en række ML-biblioteker som TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy osv. Det er vigtigt for en ML-ingeniør at have en god forståelse af ML- og datahåndteringsbiblioteker for at gøre programmering nemmere og mere interaktivt.
3. Datamodellering og evaluering
En af de væsentlige dele af ML er processen med at estimere den underliggende struktur af et givet datasæt for at finde nyttige mønstre, dvs. korrelationer, klynger, egenvektorer. Vi bliver også nødt til at forudsige egenskaberne af dataforekomster, herunder regression, klassificering og afvigelsesdetektion. En ML-ingeniør skal være i stand til at evaluere en given model ved hjælp af en nøjagtighedsmetrik og strategi.
4. Anvendelse af maskinlæringsalgoritmer
En anden væsentlig del af ML er at kunne anvende ML-algoritmer. Det er værd at bemærke, at det er ualmindeligt at bygge din egen model, da en række ML-modeller og implementeringer allerede er tilgængelige i biblioteker som Keras og scikit-learn. Men at anvende disse modeller på den mest effektive måde og i overensstemmelse med datasættet kræver både dygtighed og en god forståelse af ML-modeller generelt.
En ML-ingeniør skal også være opmærksom på de relative fordele og ulemper ved forskellige tilgange og mulige problemer som overfitting, underfitting, bias og variansproblemer.
5. Byg neurale netværk
Neurale netværk (NN'er) er en del af et underområde af ML kendt som Deep Learning og er et mere udvidet krav, når det kommer til væsentlige ML-færdigheder. I de mere praktiske anvendelser af ML skal vi dog have en vis forståelse af NN'er for at skabe mere kraftfulde modeller til vores AI-systemer.
En NN gør brug af lag og neuroner til at skabe kraftfulde ML-modeller. En ML-ingeniør skal være i stand til at bygge, træne, validere og teste NN'er.
Konklusion
Du burde nu have en god forståelse af hvem Maskinelæring Ingeniører er, hvad de laver, og hvilke færdigheder er nødvendige for, at du kan starte din rejse. Du skal være velbevandret med sandsynlighed, statistisk analyse, programmering, datamodellering, algoritmeapplikationer og opbygning af neurale netværk at bygge kraftfulde AI- og ML-løsninger.
Fortæl os i kommentarerne, om artiklen var nyttig, og hvad du synes er den vigtigste færdighed for at blive en dygtig ML-ingeniør.
Giv en kommentar