Más mór-innealtóireacht bogearraí thú, taighdeoir eolaíocht sonraí, nó díograiseoir teicneolaíochta go ginearálta, caithfidh tú a bheith feasach ar fho-réimse na hIntleachta Saorga (AI) ar a dtugtar Machine Learning.
Ní mór duit a bheith eolach freisin ar an iliomad feidhmchlár iontach suimiúil a bhaineann le AI, ó bhrath patrún simplí agus aithint cainte go cúntóirí fíorúil comhtháite cliste. Is féidir na hiarratais seo agus go leor eile a dhéanamh de bharr iarrachtaí Innealtóirí Meaisín Foghlama.
Téann an t-alt seo thar cé hiad na hInnealtóirí seo, cad a dhéanann siad, agus cad iad na scileanna atá riachtanach chun tú a bheith i d'Innealtóir ML inniúil.
Cad a dhéanann Innealtóirí Foghlama Meaisín?
Foghlaim Meaisín (ML) Nascann innealtóirí scileanna matamaitice anailíse agus fadhbréitigh le teicneolaíocht ríomhchláraithe bogearraí chun córais AI a chruthú chun fadhbanna sa saol fíor a réiteach. Éilítear ar Innealtóir ML feidhmiú mar anailísí sonraí chun oibriú le sonraí agus iad a chlaochlú de réir an cheanglais a thugtar agus algartaim ML a thógáil, a oiliúint, a bhailíochtú agus a thástáil i bhfoirm múnla ar an tacar sonraí a thugtar.
Féadfaidh Innealtóirí den sórt sin a bheith ag obair le cuideachta sa roinn teicneolaíochta, go neamhspleách mar ríomhchláraitheoir nó mar thaighdeoir ar fhadhbanna ML ceannródaíocha. Pé scéal é, tá roinnt riachtanas scileanna ann nach mór a chomhlíonadh chun cáiliú mar Innealtóir ML. Tá na scileanna seo pléite go mion thíos.
5 Scileanna ML Riachtanacha
1. Dóchúlacht agus Anailís Staitistiúil
Ar cheann de réamhriachtanais ML tá tuiscint idirmheánach ar thopaicí lena n-áirítear dóchúlacht agus staitisticí. Tá sé seo riachtanach mar go bhfuil algartaim agus samhlacha ML bunaithe ar na prionsabail matamaitice seo agus ní féidir iad a thógáil gan iad.
Tá tábhacht ar leith ag baint le dóchúlacht nuair a dhéantar déileáil le hionchuir, aschuir agus neamhchinnteacht sa saol fíor. I measc roinnt prionsabal na dóchúlachta a úsáidtear in ML tá dóchúlacht choinníollach, riail Bayes, dóchúlacht agus neamhspleáchas. Cuireann staitisticí na bearta ar fáil dúinn atá riachtanach chun samhlacha ML a thógáil lena n-áirítear meán, airmheánach, éagsúlacht, dáiltí (éide, gnáth, déthéarmach, Poisson), agus modhanna anailíse lena n-áirítear tástáil hipitéise.
2. Bunús an Chláir
Réamhriachtanas eile a bhaineann le ML is ea tuiscint bhunúsach a bheith agat ar ríomhchlárú. Áirítear leis seo tuiscint chothrom ar struchtúir sonraí, lena n-áirítear stoic, scuainí, eagair iltoiseacha, crainn, graif, etc., agus halgartaim, lena n-áirítear cuardach, sórtáil, barrfheabhsú, ríomhchlárú dinimiciúil, etc.
Roghnaigh do theanga
I dtéarmaí teangacha cláir, is fearr le foghlaim le haghaidh ML Python agus Java ina dhiaidh sin. Tá sé seo toisc go bhfuil an tacaíocht is mó ar líne ag Python maidir le cód, creataí agus cúnamh pobail atá ar fáil.
Cuir aithne ar do IDE
Is é an chéad chéim eile ná tú féin a chur ar an eolas maidir le Timpeallacht Chomhtháite Forbartha (IDE). Ós rud é go bhfuil méideanna measartha níos mó sonraí á láimhseáil againn ní féidir le do IDE a bheith ina Chomhéadain Líne Ordaithe simplí (CLI) seachas ina uirlis cosúil le Visual Studio Code nó Leabhar Nótaí Iúpatar. Cosúil le Python, tá an tacaíocht ar líne is mó ag Jupyter agus baineann go leor teagascóirí ML úsáid as chun críocha oideachais freisin.
Leabharlanna a thuiscint
Is éard is leabharlanna ann ná bailiúchán acmhainní ar gá iad a allmhairiú isteach i gclár sula n-úsáidfear iad. Tá roinnt leabharlanna ML cosúil le TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, etc. Tá sé tábhachtach go mbeadh tuiscint mhaith ag Innealtóir ML ar leabharlanna ML agus láimhseála sonraí chun cláir a dhéanamh níos éasca agus níos idirghníomhaí.
3. Samhaltú agus Measúnú Sonraí
Ceann de na codanna riachtanacha de ML is ea an próiseas chun meastachán a dhéanamh ar bhunstruchtúr tacar sonraí áirithe chun patrúin úsáideacha a aimsiú, ie comhghaolta, braislí, eigenvectors. Ní mór dúinn freisin airíonna cásanna sonraí a thuar lena n-áirítear aischéimniú, aicmiú agus brath aimhrialtacht. Ní mór go mbeadh Innealtóir ML in ann samhail ar leith a mheas ag baint úsáide as méadracht cruinnis agus straitéis.
4. Algartam Foghlama Meaisín a Chur i bhFeidhm
Cuid riachtanach eile de ML is ea a bheith in ann halgartaim ML a chur i bhfeidhm. Is fiú a thabhairt faoi deara go bhfuil sé neamhchoitianta do mhúnla féin a thógáil toisc go bhfuil roinnt samhlacha agus feidhmiúcháin ML ar fáil cheana féin i leabharlanna cosúil le Keras agus scikit-learn. Mar sin féin, chun na samhlacha seo a chur i bhfeidhm ar an mbealach is éifeachtaí agus de réir an tacar sonraí, teastaíonn scil agus leibhéal maith tuisceana ar shamhlacha ML i gcoitinne.
Ní mór d’Innealtóir ML a bheith feasach freisin ar na buntáistí agus na míbhuntáistí coibhneasta a bhaineann le cineálacha cur chuige éagsúla agus ar na saincheisteanna a d’fhéadfadh a bheith ann mar rófheisteas, gannfheistiú, laofacht agus fadhbanna athraitheas.
5. Líonraí Néaracha a thógáil
Tá Líonraí Néaracha (NNanna) mar chuid d’fho-réimse ML ar a dtugtar Deep Learning agus is riachtanas níos forleithne iad maidir le scileanna riachtanacha ML. Mar sin féin, in iarratais níos praiticiúla ML, ní mór dúinn tuiscint éigin a bheith againn ar NNs chun samhlacha níos cumhachtaí a chruthú dár gcórais AI.
Úsáideann NN sraitheanna agus néaróin chun samhlacha cumhachtacha ML a chruthú. Ba cheart go mbeadh Innealtóir ML in ann NNanna a thógáil, a oiliúint, a bhailíochtú agus a thástáil.
Conclúid
Ba cheart go mbeadh tuiscint mhaith agat anois ar cé Foghlaim Meaisín Is iad innealtóirí, cad a dhéanann siad, agus cad iad na scileanna atá riachtanach chun tú a thosú do thuras. Ní mór duit a bheith eolach ar dhóchúlacht, anailís staitistiúil, ríomhchlárú, samhaltú sonraí, feidhmchláir algartam, agus líonraí neural a thógáil chun réitigh chumhachtacha AI agus ML a thógáil.
Cuir in iúl dúinn sna tuairimí má bhí an t-alt cabhrach agus cad é an scil is tábhachtaí, dar leat, chun bheith ina Innealtóir ML líofa.
Leave a Reply