Se vi estas programara inĝenierarto, esploristo pri datuma scienca aŭ ĝenerala entuziasmulo pri teknologio, tiam vi devas konscii pri la ĉefa subfako de Artefarita Inteligenteco (AI) konata kiel Maŝina Lernado.
Vi ankaŭ devas konscii pri la multaj fascinaj aplikoj de AI, kiuj iras de simpla detekto de ŝablonoj kaj parolrekono ĝis inteligentaj integraj virtualaj asistantoj. Ĉi tiuj aplikoj kaj multe pli estas ebligitaj per la klopodoj de Maŝinlernado-Inĝenieroj.
Ĉi tiu artikolo pritraktas, kiuj estas ĉi tiuj Inĝenieroj, kion ili faras, kaj kiaj kapabloj estas necesaj por ke vi fariĝu lerta ML-Inĝeniero.
Kion faras Maŝinlernado-Inĝenieroj?
maŝino Lernado (ML) Inĝenieroj kombinas analizajn kaj problem-solvantajn matematikajn kapablojn kun programarteknologio por krei AI-sistemojn por solvi realmondajn problemojn. ML-Inĝeniero estas postulata por funkcii kiel datuma analizisto por labori kun kaj transformi datumojn laŭ la donita postulo kaj konstrui, trejni, validigi kaj testi ML-algoritmojn en la formo de modelo sur la donita datumaro.
Tiaj Inĝenieroj povas labori kun firmao en la teknika fako, sendepende kiel programisto aŭ kiel esploristo pri avangardaj ML-problemoj. Ĉiuokaze, ekzistas kelkaj lertaj postuloj, kiuj devas plenumi por kvalifiki kiel ML-Inĝeniero. Ĉi tiuj kapabloj estis diskutitaj detale sube.
5 Nepraj ML-Kapabloj
1. Probableco kaj Statistika Analizo
Unu el la antaŭkondiĉoj de ML inkluzivas mezan komprenon de temoj inkluzive de probablo kaj statistiko. Ĉi tio estas necesa ĉar ML-algoritmoj kaj modeloj estas bazitaj sur ĉi tiuj matematikaj principoj kaj ne povas esti konstruitaj sen ili.
Probableco estas precipe grava kiam temas pri traktado de enigaĵoj, produktaĵoj kaj realmonda necerteco. Kelkaj principoj de verŝajneco uzitaj en ML inkludas kondiĉan probablecon, Bayes-regulon, verŝajnecon kaj sendependecon. Statoj provizas al ni mezurojn necesajn por konstrui ML-modelojn inkluzive de meznombro, mediano, varianco, distribuoj (unuforma, normala, dunoma, Poisson), kaj analizaj metodoj inkluzive de hipoteza testado.
2. Fundamentoj de Programado
Alia antaŭkondiĉo de ML estas havi bazan komprenon de programado. Ĉi tio inkluzivas justan komprenon de datumstrukturoj, inkluzive de stakoj, atendovicoj, plurdimensiaj tabeloj, arboj, grafeoj, ktp., kaj algoritmoj, inkluzive de serĉado, ordigo, optimumigo, dinamika programado ktp.
Elektu vian lingvon
Laŭ programlingvoj, la plej bona por lerni por ML estas Python sekvita de Java. Ĉi tio estas ĉar Python havas la plej grandan interretan subtenon laŭ disponebla kodo, kadroj kaj komunuma helpo.
Ekkonu vian IDE
La sekva paŝo estas familiarigi vin kun Integra Disvolva Medio (IDE). Ĉar ni pritraktas sufiĉe pli grandajn kvantojn da datumoj, via IDE ne povas esti simpla Komandlinia Interfaco (CLI) prefere ilo kiel Visual Studio Code aŭ Kajero Jupyter. Kiel Python, Jupyter havas la plej grandan interretan subtenon kaj estas uzata de multaj ML-instruistoj ankaŭ por edukaj celoj.
Kompreni Bibliotekojn
Bibliotekoj estas kolekto de rimedoj, kiuj devas esti importitaj en programon antaŭ ol uzi. Estas kelkaj ML-bibliotekoj kiel TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, ktp. Gravas por ML-Inĝeniero havi bonan komprenon pri ML kaj datumtraktadbibliotekoj por fari programadon pli facila kaj pli interaga.
3. Modeligado kaj Taksado de Datumoj
Unu el la esencaj partoj de ML estas la procezo de taksado de la suba strukturo de donita datumaro por trovi utilajn ŝablonojn, t.e. korelacioj, aretoj, memvektoroj. Ni ankaŭ bezonus antaŭdiri la ecojn de datumaj okazoj inkluzive de regreso, klasifiko kaj detekto de anomalioj. ML-Inĝeniero devas povi taksi antaŭfiksitan modelon uzante precizecan metrikon kaj strategion.
4. Aplikante Maŝinlernajn Algoritmojn
Alia esenca parto de ML estas povi apliki ML-algoritmojn. Indas noti, ke konstrui vian propran modelon estas nekutima ĉar kelkaj ML-modeloj kaj efektivigoj jam haveblas en bibliotekoj kiel Keras kaj scikit-learn. Tamen, apliki ĉi tiujn modelojn en la plej efika maniero kaj konforme al la datumaro postulas kaj kapablon kaj bonan nivelon de kompreno de ML-modeloj ĝenerale.
ML-Inĝeniero ankaŭ devas esti konscia pri la relativaj avantaĝoj kaj malavantaĝoj de malsamaj aliroj kaj eblaj aferoj kiel troagordado, subĝustigo, antaŭjuĝo kaj variancaj problemoj.
5. Konstruu Neŭralaj Retoj
Neŭralaj retoj (NNoj) estas parto de subfako de ML konata kiel Profunda Lernado kaj estas pli etendita postulo kiam temas pri esencaj ML-kapabloj. Tamen, en la pli praktikaj aplikoj de ML, ni devas havi iom da kompreno pri NN-oj por krei pli potencajn modelojn por niaj AI-sistemoj.
NN uzas tavolojn kaj neŭronojn por krei potencajn ML-modelojn. ML-Inĝeniero devus povi konstrui, trejni, validigi kaj testi NN-ojn.
konkludo
Vi nun devus havi bonan komprenon pri kiu maŝino Lernado Inĝenieroj estas, kion ili faras, kaj kiaj kapabloj estas necesaj por ke vi komencu vian vojaĝon. Vi devas esti bone sperta pri probablo, statistika analizo, programado, datuma modelado, algoritmoj kaj aplikaĵoj. konstruado de neŭralaj retoj konstrui potencajn AI kaj ML-solvojn.
Sciigu nin en la komentoj ĉu la artikolo estis helpema kaj kia laŭ vi estas la plej grava kapablo por fariĝi scipova ML-Inĝeniero.
Lasi Respondon