Kui olete tarkvarainseneri eriala, andmeteaduse uurija või tehnikahuviline üldiselt, peate olema teadlik tehisintellekti (AI) juhtivast alamvaldkonnast, mida nimetatakse masinõppeks.
Peate olema teadlik ka paljudest AI põnevatest rakendustest alates lihtsast mustrituvastusest ja kõnetuvastusest kuni nutikate integreeritud virtuaalsete assistentideni. Need rakendused ja palju muud on tehtud tänu masinõppeinseneride jõupingutustele.
Selles artiklis käsitletakse, kes need insenerid on, mida nad teevad ja millised oskused on vajalikud selleks, et saada vilunud ML-insener.
Mida masinõppeinsenerid teevad?
Masinõpe (ML) Insenerid ühendavad analüütilised ja probleemide lahendamise matemaatilised oskused tarkvara programmeerimistehnoloogiaga, et luua tehisintellektisüsteeme reaalsete probleemide lahendamiseks. ML-insener on kohustatud toimima andmeanalüütikuna, et töötada ja teisendada andmeid vastavalt etteantud nõuetele ning koostada, koolitada, valideerida ja testida ML-algoritme antud andmekogumil mudeli kujul.
Sellised insenerid võivad töötada mõne ettevõttega tehnikaosakonnas iseseisvalt programmeerijana või tipptasemel ML-probleemide uurijana. Mõlemal juhul on ML-inseneriks kvalifitseerumiseks vaja täita mitmeid oskuste nõudeid. Neid oskusi on allpool üksikasjalikult käsitletud.
5 kohustuslikku ML-oskust
1. Tõenäosus- ja statistiline analüüs
ML-i üheks eelduseks on ka keskmine arusaamine teemadest, sh tõenäosusest ja statistikast. See on vajalik, kuna ML-algoritmid ja mudelid põhinevad neil matemaatilistel põhimõtetel ja neid ei saa ilma nendeta koostada.
Tõenäosus on eriti oluline sisendite, väljundite ja reaalse maailma ebakindluse käsitlemisel. Mõned ML-is kasutatavad tõenäosuse põhimõtted hõlmavad tingimuslikku tõenäosust, Bayesi reeglit, tõenäosust ja sõltumatust. Statistika annab meile meetmed, mis on vajalikud ML-mudelite koostamiseks, sealhulgas keskmine, mediaan, dispersioon, jaotused (ühtlane, normaalne, binoomne, Poisson) ja analüüsimeetodid, sealhulgas hüpoteeside testimine.
2. Programmeerimise alused
Teine ML-i eeltingimus on programmeerimise algteadmised. See hõlmab andmestruktuuride (sh virnad, järjekorrad, mitmemõõtmelised massiivid, puud, graafikud jne) õiglast mõistmist ja algoritme, sealhulgas otsimist, sorteerimist, optimeerimist, dünaamilist programmeerimist jne.
Valige keel
Seisukohalt programmeerimiskeeled, on ML-i jaoks parim õppimiseks Python, millele järgneb Java. Seda seetõttu, et Pythonil on saadaoleva koodi, raamistike ja kogukonna abi osas suurim võrgutugi.
Õppige tundma oma IDE-d
Järgmine samm on integreeritud arenduskeskkonnaga (IDE) tutvumine. Kuna me käsitleme suhteliselt suuremaid andmemahtusid, ei saa teie IDE olla lihtne käsurea liides (CLI), vaid tööriist nagu Visual Studio Code või Jupyteri sülearvuti. Nagu Pythonil, on ka Jupyteril suurim veebitugi ja paljud ML-i juhendajad kasutavad seda ka hariduslikel eesmärkidel.
Saage aru raamatukogudest
Teegid on ressursside kogum, mis tuleb enne kasutamist programmi importida. On mitmeid ML-teeke, nagu TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy jne. Programmeerimise lihtsamaks ja interaktiivsemaks muutmiseks on ML-inseneril oluline mõista ML-i ja andmetöötluse teeke.
3. Andmete modelleerimine ja hindamine
Üks ML-i olulisi osi on antud andmestiku alusstruktuuri hindamise protsess, et leida kasulikke mustreid, st korrelatsioone, klastreid, omavektoreid. Samuti peaksime ennustama andmejuhtumite omadusi, sealhulgas regressiooni, klassifikatsiooni ja anomaaliate tuvastamist. ML-insener peab suutma hinnata antud mudelit täpsusmõõdiku ja strateegia abil.
4. Masinõppe algoritmide rakendamine
ML-i teine oluline osa on ML-algoritmide rakendamine. Väärib märkimist, et oma mudeli loomine on haruldane, kuna mitmed ML-mudelid ja -rakendused on juba saadaval sellistes teekides nagu Keras ja scikit-learn. Nende mudelite rakendamine kõige tõhusamal viisil ja kooskõlas andmekogumiga nõuab aga nii oskusi kui ka heal tasemel arusaamist ML-mudelitest üldiselt.
ML-insener peab olema teadlik ka erinevate lähenemisviiside suhtelistest eelistest ja puudustest ning võimalikest probleemidest, nagu üle-, alasobitus-, eelarvamus- ja dispersiooniprobleemid.
5. Looge närvivõrke
Närvivõrgud (NN-id) on osa ML-i alamväljast, mida tuntakse kui Sügav õppimine ja on ulatuslikum nõue oluliste ML-oskuste osas. ML-i praktilisemates rakendustes peame aga NN-idest pisut aru saama, et luua oma AI-süsteemide jaoks võimsamaid mudeleid.
NN kasutab võimsate ML-mudelite loomiseks kihte ja neuroneid. ML-insener peaks suutma NN-sid koostada, koolitada, valideerida ja testida.
Järeldus
Nüüd peaks teil olema hea arusaam sellest, kes Masinõpe Insenerid on, mida nad teevad ja milliseid oskusi on teil reisi alustamiseks vaja. Peate olema hästi kursis tõenäosuse, statistilise analüüsi, programmeerimise, andmemodelleerimise, algoritmirakenduste ja närvivõrkude ehitamine võimsate AI- ja ML-lahenduste loomiseks.
Andke meile kommentaarides teada, kas artiklist oli abi ja mis on teie arvates kõige olulisem oskus vilunud ML-inseneriks saamiseks.
Jäta vastus