Jos olet ohjelmistotekniikan pääaine, datatieteen tutkija tai tekniikan harrastaja yleensä, sinun on oltava tietoinen tekoälyn (AI) johtavasta ala-alasta, joka tunnetaan nimellä koneoppiminen.
Sinun on myös oltava tietoinen tekoälyn monista kiehtovista sovelluksista yksinkertaisesta kuviontunnistuksesta ja puheentunnistuksesta älykkäisiin integroituihin virtuaaliassistentteihin. Nämä sovellukset ja paljon muuta ovat mahdollisia koneoppimisinsinöörien ponnistelujen ansiosta.
Tässä artikkelissa kerrotaan, keitä nämä insinöörit ovat, mitä he tekevät ja mitä taitoja tarvitaan, jotta sinusta tulee taitava ML-insinööri.
Mitä koneoppimisinsinöörit tekevät?
Koneen oppiminen (ML) Insinöörit yhdistävät analyyttiset ja ongelmanratkaisun matemaattiset taidot ohjelmistojen ohjelmointiteknologiaan luodakseen tekoälyjärjestelmiä todellisten ongelmien ratkaisemiseksi. ML-insinöörin on toimittava data-analyytikona, jotta hän voi työskennellä ja muuntaa tietoja tietyn vaatimuksen mukaisesti sekä rakentaa, kouluttaa, validoida ja testata ML-algoritmeja mallin muodossa annetussa tietojoukossa.
Tällaiset insinöörit voivat työskennellä tekniikan osastolla olevan yrityksen kanssa itsenäisesti ohjelmoijana tai huippuluokan ML-ongelmien tutkijana. Joka tapauksessa on olemassa useita taitovaatimuksia, jotka on täytettävä voidakseen hyväksyä ML-insinöörin. Näitä taitoja on käsitelty yksityiskohtaisesti alla.
5 pakollista ML-taitoa
1. Todennäköisyys ja tilastollinen analyysi
Yksi ML:n edellytyksistä on keskitasoinen ymmärrys aiheista, mukaan lukien todennäköisyyslaskenta ja tilastot. Tämä on välttämätöntä, koska ML-algoritmit ja -mallit perustuvat näihin matemaattisiin periaatteisiin, eikä niitä voida rakentaa ilman niitä.
Todennäköisyys on erityisen tärkeä, kun on kyse syötteiden, tulosten ja todellisen epävarmuuden käsittelystä. Joitakin ML:ssä käytettyjä todennäköisyysperiaatteita ovat ehdollinen todennäköisyys, Bayes-sääntö, todennäköisyys ja riippumattomuus. Tilastot tarjoavat meille mittareita, joita tarvitaan ML-mallien rakentamiseen, mukaan lukien keskiarvo, mediaani, varianssi, jakaumat (uniformi, normaali, binomiaali, Poisson) ja analyysimenetelmät, mukaan lukien hypoteesien testaus.
2. Ohjelmoinnin perusteet
Toinen ML:n edellytys on ohjelmoinnin perusymmärrys. Tämä sisältää oikeudenmukaisen ymmärryksen tietorakenteista, mukaan lukien pinot, jonot, moniulotteiset taulukot, puut, kaaviot jne., ja algoritmeja, mukaan lukien etsiminen, lajittelu, optimointi, dynaaminen ohjelmointi jne.
Valitse kieli
Suhteen ohjelmointikielet, paras oppia ML:ssä on Python ja Java. Tämä johtuu siitä, että Pythonilla on suurin online-tuki saatavilla olevan koodin, puitteiden ja yhteisön avun suhteen.
Tutustu IDE:hen
Seuraava askel on tutustua integroituun kehitysympäristöön (IDE). Koska käsittelemme melko suuria tietomääriä, IDE ei voi olla yksinkertainen komentoriviliittymä (CLI), vaan työkalu, kuten Visual Studio Code tai Jupyter Notebook. Pythonin tavoin Jupyterilla on suurin verkkotuki, ja monet ML-ohjaajat käyttävät sitä myös opetustarkoituksiin.
Ymmärrä kirjastot
Kirjastot ovat kokoelma resursseja, jotka on tuotava ohjelmaan ennen käyttöä. On olemassa useita ML-kirjastoja, kuten TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy jne. On tärkeää, että ML-insinööri tuntee hyvin ML- ja tiedonkäsittelykirjastot, jotta ohjelmointi olisi helpompaa ja interaktiivisempaa.
3. Tietojen mallintaminen ja arviointi
Yksi ML:n olennaisista osista on prosessi, jossa arvioidaan tietyn tietojoukon taustalla oleva rakenne hyödyllisten kuvioiden, eli korrelaatioiden, klustereiden, ominaisvektoreiden, löytämiseksi. Meidän pitäisi myös ennustaa datainstanssien ominaisuudet, mukaan lukien regressio, luokittelu ja poikkeamien havaitseminen. ML-insinöörin on kyettävä arvioimaan tietty malli käyttämällä tarkkuusmetriikkaa ja strategiaa.
4. Koneoppimisalgoritmien soveltaminen
Toinen tärkeä osa ML:ää on ML-algoritmien soveltaminen. On syytä huomata, että oman mallin rakentaminen on harvinaista, koska useita ML-malleja ja -toteutuksia on jo saatavilla kirjastoissa, kuten Keras ja scikit-learn. Näiden mallien soveltaminen tehokkaimmalla tavalla ja aineiston mukaisesti vaatii kuitenkin sekä taitoa että hyvää ymmärrystä ML-malleista yleensä.
ML-insinöörin on myös oltava tietoinen eri lähestymistapojen suhteellisista eduista ja haitoista ja mahdollisista ongelmista, kuten ylisovitus-, alisovitus-, harha- ja varianssi-ongelmista.
5. Rakenna hermoverkkoja
Neuraaliverkot (NN:t) ovat osa ML:n alakenttää, joka tunnetaan nimellä Deep Learning ja ne ovat laajempi vaatimus olennaisten ML-taitojen suhteen. ML:n käytännön sovelluksissa meidän on kuitenkin ymmärrettävä NN:t voidaksemme luoda tehokkaampia malleja tekoälyjärjestelmiimme.
NN käyttää kerroksia ja neuroneja luodakseen tehokkaita ML-malleja. ML-insinöörin tulee pystyä rakentamaan, kouluttamaan, validoimaan ja testaamaan NN:itä.
Yhteenveto
Sinulla pitäisi nyt olla hyvä käsitys siitä, kuka Koneen oppiminen Insinöörit ovat, mitä he tekevät ja mitä taitoja tarvitaan, jotta voit aloittaa matkasi. Sinun tulee olla perehtynyt todennäköisyyslaskentaan, tilastolliseen analyysiin, ohjelmointiin, tietojen mallintamiseen, algoritmisovelluksiin ja hermoverkkojen rakentaminen rakentaa tehokkaita tekoäly- ja ML-ratkaisuja.
Kerro meille kommenteissa, oliko artikkelista hyötyä ja mikä on mielestäsi tärkein taito kehittyäksesi päteväksi ML-insinööriksi.
Jätä vastaus