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Wenn Sie ein Software-Engineering-Major, ein Data-Science-Forscher oder ein Technik-Enthusiast im Allgemeinen sind, dann müssen Sie sich des führenden Teilgebiets der künstlichen Intelligenz (KI) bewusst sein, das als maschinelles Lernen bekannt ist.
Sie müssen sich auch der vielen faszinierenden Anwendungen der KI bewusst sein, die von der einfachen Mustererkennung und Spracherkennung bis hin zu intelligenten integrierten virtuellen Assistenten reichen. Diese Anwendungen und vieles mehr werden durch die Bemühungen von Machine Learning Engineers ermöglicht.
In diesem Artikel erfahren Sie, wer diese Ingenieure sind, was sie tun und welche Fähigkeiten erforderlich sind, damit Sie ein kompetenter ML-Ingenieur werden können.
Was machen Machine Learning Engineers?
Maschinelles lernen (ML)-Ingenieure kombinieren analytische und problemlösende mathematische Fähigkeiten mit Softwareprogrammierungstechnologie, um KI-Systeme zur Lösung realer Probleme zu entwickeln. Ein ML-Ingenieur muss als Datenanalyst fungieren, um mit Daten gemäß den angegebenen Anforderungen zu arbeiten und sie zu transformieren und ML-Algorithmen in Form eines Modells für den angegebenen Datensatz zu erstellen, zu trainieren, zu validieren und zu testen.
Solche Ingenieure können bei einem Unternehmen in der technischen Abteilung, unabhängig als Programmierer oder als Forscher an hochmodernen ML-Problemen arbeiten. In jedem Fall gibt es eine Reihe von Qualifikationsanforderungen, die erfüllt werden müssen, um sich als ML-Ingenieur zu qualifizieren. Diese Fähigkeiten wurden im Folgenden ausführlich besprochen.
5 unverzichtbare ML-Fähigkeiten
1. Wahrscheinlichkeits- und statistische Analyse
Eine der Voraussetzungen für ML umfasst ein mittleres Verständnis von Themen wie Wahrscheinlichkeit und Statistik. Dies ist notwendig, da ML-Algorithmen und -Modelle auf diesen mathematischen Prinzipien basieren und ohne sie nicht konstruiert werden können.
Wahrscheinlichkeit ist besonders wichtig, wenn es um den Umgang mit Inputs, Outputs und Unsicherheiten in der realen Welt geht. Einige Prinzipien der Wahrscheinlichkeit, die in ML verwendet werden, umfassen bedingte Wahrscheinlichkeit, Bayes-Regel, Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit. Statistiken liefern uns die für die Erstellung von ML-Modellen erforderlichen Maße, einschließlich Mittelwert, Median, Varianz, Verteilungen (einheitlich, normal, binomial, Poisson) und Analysemethoden, einschließlich Hypothesentests.
2. Grundlagen der Programmierung
Eine weitere Voraussetzung für ML ist ein grundlegendes Programmierverständnis. Dazu gehört ein angemessenes Verständnis von Datenstrukturen, einschließlich Stapeln, Warteschlangen, mehrdimensionalen Arrays, Bäumen, Diagrammen usw., und Algorithmen, einschließlich Suchen, Sortieren, Optimieren, dynamischer Programmierung usw.
Wählen Sie Ihre Sprache
In Hinsicht auf Programmiersprachen, das Beste, was man für ML lernen kann, ist Python, gefolgt von Java. Dies liegt daran, dass Python die größte Online-Unterstützung in Bezug auf verfügbaren Code, Frameworks und Community-Hilfe bietet.
Lernen Sie Ihre IDE kennen
Der nächste Schritt besteht darin, sich mit einer integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) vertraut zu machen. Da wir ziemlich große Datenmengen verarbeiten, kann Ihre IDE kein einfaches Command Line Interface (CLI) sein, sondern ein Tool wie Visual Studio Code oder Jupyter Notizbuch. Wie Python hat auch Jupyter den größten Online-Support und wird von vielen ML-Lehrern auch für Bildungszwecke verwendet.
Bibliotheken verstehen
Bibliotheken sind eine Sammlung von Ressourcen, die vor der Verwendung in ein Programm importiert werden müssen. Es gibt eine Reihe von ML-Bibliotheken wie TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy usw. Es ist wichtig, dass ein ML-Ingenieur ein gutes Verständnis von ML- und Datenverarbeitungsbibliotheken hat, um die Programmierung einfacher und interaktiver zu gestalten.
3. Datenmodellierung und -auswertung
Einer der wesentlichen Teile von ML ist der Prozess der Schätzung der zugrunde liegenden Struktur eines bestimmten Datensatzes, um nützliche Muster zu finden, dh Korrelationen, Cluster, Eigenvektoren. Wir müssten auch die Eigenschaften von Dateninstanzen vorhersagen, einschließlich Regression, Klassifizierung und Anomalieerkennung. Ein ML-Ingenieur muss in der Lage sein, ein bestimmtes Modell anhand einer Genauigkeitsmetrik und -strategie zu bewerten.
4. Anwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen
Ein weiterer wesentlicher Bestandteil von ML ist die Fähigkeit, ML-Algorithmen anzuwenden. Es ist erwähnenswert, dass das Erstellen eines eigenen Modells ungewöhnlich ist, da eine Reihe von ML-Modellen und -Implementierungen bereits in Bibliotheken wie Keras und scikit-learn verfügbar sind. Die Anwendung dieser Modelle auf die effektivste Weise und in Übereinstimmung mit dem Datensatz erfordert jedoch sowohl Geschick als auch ein gutes Verständnis von ML-Modellen im Allgemeinen.
Ein ML-Ingenieur muss sich auch der relativen Vor- und Nachteile verschiedener Ansätze und möglicher Probleme wie Overfitting, Underfitting, Bias und Varianzprobleme bewusst sein.
5. Erstellen Sie neuronale Netze
Neuronale Netze (NNs) sind Teil eines Teilgebiets von ML, das als bekannt ist Tiefes Lernen und sind eine erweiterte Anforderung, wenn es um grundlegende ML-Fähigkeiten geht. In den praktischeren Anwendungen von ML müssen wir jedoch ein gewisses Verständnis von NNs haben, um leistungsfähigere Modelle für unsere KI-Systeme zu erstellen.
Ein NN nutzt Schichten und Neuronen, um leistungsstarke ML-Modelle zu erstellen. Ein ML-Ingenieur sollte in der Lage sein, NNs zu erstellen, zu trainieren, zu validieren und zu testen.
Zusammenfassung
Sie sollten jetzt ein gutes Verständnis dafür haben, wer Maschinelles lernen Ingenieure sind, was sie tun und welche Fähigkeiten Sie benötigen, um Ihre Reise zu beginnen. Sie müssen sich mit Wahrscheinlichkeit, statistischer Analyse, Programmierung, Datenmodellierung, Algorithmenanwendungen usw. auskennen Aufbau neuronaler Netze um leistungsstarke KI- und ML-Lösungen zu entwickeln.
Lassen Sie uns in den Kommentaren wissen, ob der Artikel hilfreich war und was Ihrer Meinung nach die wichtigste Fähigkeit ist, um ein kompetenter ML-Ingenieur zu werden.
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