Edukien aurkibidea[Ezkutatu][Erakutsi]
Software-ingeniaritza nagusia, datu zientzien ikertzailea edo, oro har, teknologia zalea bazara, jakin behar duzu Machine Learning izenez ezagutzen den Adimen Artifizialaren (AI) azpi-esparru nagusiaren berri.
Era berean, AIren aplikazio liluragarri askoren berri izan behar duzu, eredu sinpleak hautemateko eta hizketa-ezagutzetik hasi eta laguntzaile birtual integratu adimentsuetaraino. Aplikazio hauek eta askoz gehiago Machine Learning Engineersen ahaleginak posible dira.
Artikulu honek ingeniari hauek nor diren, zer egiten duten eta zein trebetasun behar diren azaltzen du ML ingeniari trebea izateko.
Zer egiten dute Machine Learning ingeniariek?
Makina ikastea (ML) Ingeniariek trebetasun analitikoak eta arazoak ebazteko matematika-gaitasunak konbinatzen dituzte software-programazio-teknologiarekin, mundu errealeko arazoak konpontzeko AI sistemak sortzeko. ML ingeniari batek datu-analista gisa funtzionatu behar du datuekin lan egiteko eta datu-eskakizunaren arabera eraldatzeko eta ML algoritmoak eraiki, entrenatu, balioztatu eta probatzeko, emandako datu-multzoan eredu moduan.
Ingeniari horiek teknologia saileko enpresa batekin lan egin dezakete, modu independentean programatzaile gisa edo puntako ML arazoen ikertzaile gisa. Nolanahi ere, ML Ingeniari gisa kalifikatzeko hainbat gaitasun-baldintza bete behar dira. Trebetasun hauek xehetasunez eztabaidatu dira jarraian.
Beharrezkoak diren 5 ML trebetasunak
1. Probabilitatea eta Analisi Estatistikoa
MLaren aurrebaldintzetako batek probabilitatea eta estatistikak barne dituzten gaien tarteko ulermena barne hartzen du. Hau beharrezkoa da ML algoritmoak eta ereduak printzipio matematiko hauetan oinarritzen baitira eta horiek gabe ezin baitira eraiki.
Probabilitatea bereziki garrantzitsua da sarrerak, irteerak eta mundu errealeko ziurgabetasunari aurre egiteko orduan. ML-n erabiltzen diren probabilitate-printzipio batzuk probabilitate baldintzatua, Bayes-en araua, probabilitatea eta independentzia dira. Estatistikek ML ereduak eraikitzeko beharrezkoak diren neurriak eskaintzen dizkigu, besteak beste, batez bestekoa, mediana, bariantza, banaketak (uniformea, normala, binomiala, Poisson) eta analisi metodoak barne, hipotesien probak barne.
2. Programazioaren oinarriak
MLren beste baldintza bat programazioaren oinarrizko ulermena izatea da. Horrek datuen egiturak, pilak, ilarak, dimentsio anitzeko matrizeak, zuhaitzak, grafikoak, etab., eta algoritmoak barne hartzen ditu, bilaketa, ordenaketa, optimizazioa, programazio dinamikoa, etab.
Aukeratu zure hizkuntza
Terminoetan programazio hizkuntzak, MLrako ikasteko onena Python da eta ondoren Java. Hau da, Python-ek lineako laguntzarik handiena duelako eskuragarri dagoen kodeari, esparruei eta komunitatearen laguntzari dagokionez.
Ezagutu zure IDEa
Hurrengo urratsa Garapen Integratuko Ingurumena (IDE) ezagutzea da. Datu kopuru handiagoak maneiatzen ari garenez, zure IDEa ezin da Komando Lerroko Interfazea (CLI) soil bat izan, Visual Studio Code edo Visual Studio Code bezalako tresna bat baizik. Jupyter Notebook. Python-ek bezala, Jupyter-ek lineako laguntzarik handiena du eta ML irakasle askok erabiltzen dute hezkuntza-helburuetarako ere.
Liburutegiak ulertu
Liburutegiak erabili aurretik programa batera inportatu beharreko baliabideen bilduma dira. TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, etab bezalako ML liburutegi ugari daude. Garrantzitsua da ML ingeniari batek ML eta datuak maneiatzeko liburutegiak ondo ulertzea programazioa errazagoa eta interaktiboagoa izan dadin.
3. Datuen Modelizazioa eta Ebaluazioa
MLaren funtsezko ataletako bat datu-multzo jakin baten azpian dagoen egitura estimatzeko prozesua da, eredu erabilgarriak aurkitzeko, hau da, korrelazioak, multzoak, bektore propioak. Datu-instantziaren propietateak ere aurreikusi beharko genituzke erregresioa, sailkapena eta anomalien detekzioa barne. ML ingeniari batek eredu jakin bat ebaluatzeko gai izan behar du zehaztasun metrika eta estrategia bat erabiliz.
4. Machine Learning Algoritmoak aplikatzea
MLaren funtsezko beste zati bat ML algoritmoak aplikatzeko gai izatea da. Aipatzekoa da zure eredua eraikitzea ez dela ohikoa, ML eredu eta inplementazio ugari eskuragarri baitaude Keras eta scikit-learn bezalako liburutegietan. Hala ere, eredu hauek modu eraginkorrenean eta datu-multzoarekin bat etorriz aplikatzeak trebetasuna eta orokorrean ML ereduen ulermen-maila ona eskatzen du.
ML ingeniari batek planteamendu ezberdinen abantaila eta desabantaila erlatiboak eta gai posibleen berri izan behar du, hala nola gehiegizko egokitzea, azpiegokitzea, alborapena eta bariantza arazoak.
5. Sare neuronalak eraiki
Sare neuronalak (NN) izenez ezagutzen den ML azpi-eremu baten parte dira Deep Learning eta baldintza hedatuagoak dira funtsezko ML trebetasunei dagokienez. Hala ere, MLren aplikazio praktikoagoetan, NN-ak nolabaiteko ulermena izan behar dugu gure AI sistemetarako eredu indartsuagoak sortzeko.
NN batek geruzak eta neuronak erabiltzen ditu ML eredu indartsuak sortzeko. ML ingeniari batek NNak eraiki, trebatu, balioztatu eta probatzeko gai izan behar du.
Ondorioa
Orain ondo ulertu beharko zenuke nor Makina ikastea Ingeniariak dira, zer egiten duten eta zer gaitasun behar dituzun zure bidaia hasteko. Probabilitatea, analisi estatistikoa, programazioa, datuen modelizazioa, algoritmoen aplikazioak eta ondo ezagutu behar dituzu. sare neuronalak eraikitzea AI eta ML irtenbide indartsuak eraikitzeko.
Esan iezaguzu iruzkinetan artikulua lagungarria izan den eta zein den zure ustez ML ingeniari trebea izateko trebetasun garrantzitsuena.
Utzi erantzun bat