यदि आप एक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग प्रमुख, डेटा विज्ञान शोधकर्ता, या सामान्य रूप से तकनीकी उत्साही हैं तो आपको मशीन लर्निंग के रूप में ज्ञात आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के अग्रणी उप-क्षेत्र के बारे में पता होना चाहिए।
आप सरल पैटर्न का पता लगाने और वाक् पहचान से लेकर स्मार्ट एकीकृत आभासी सहायकों तक एआई के कई आकर्षक अनुप्रयोगों के बारे में भी जानते होंगे। ये एप्लिकेशन और बहुत कुछ मशीन लर्निंग इंजीनियरों के प्रयासों से संभव हुआ है।
यह लेख बताता है कि ये इंजीनियर कौन हैं, वे क्या करते हैं और एक कुशल एमएल इंजीनियर बनने के लिए आपके लिए कौन से कौशल आवश्यक हैं।
मशीन लर्निंग इंजीनियर क्या करते हैं?
मशीन लर्निंग (एमएल) इंजीनियर वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए एआई सिस्टम बनाने के लिए सॉफ्टवेयर प्रोग्रामिंग तकनीक के साथ विश्लेषणात्मक और समस्या-समाधान गणितीय कौशल को जोड़ते हैं। एक एमएल इंजीनियर को डेटा विश्लेषक के रूप में कार्य करने और दी गई आवश्यकता के अनुसार डेटा को बदलने और दिए गए डेटासेट पर एक मॉडल के रूप में एमएल एल्गोरिदम का निर्माण, प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण करने की आवश्यकता होती है।
ऐसे इंजीनियर तकनीकी विभाग में एक कंपनी के साथ स्वतंत्र रूप से एक प्रोग्रामर के रूप में या अत्याधुनिक एमएल समस्याओं पर एक शोधकर्ता के रूप में काम कर सकते हैं। किसी भी तरह से, एमएल इंजीनियर के रूप में अर्हता प्राप्त करने के लिए कई कौशल आवश्यकताओं को पूरा करना आवश्यक है। इन कौशलों पर नीचे विस्तार से चर्चा की गई है।
5 एमएल कौशल अवश्य होना चाहिए
1. संभाव्यता और सांख्यिकीय विश्लेषण
एमएल की पूर्वापेक्षाओं में से एक में संभाव्यता और सांख्यिकी सहित विषयों की मध्यवर्ती समझ शामिल है। यह आवश्यक है क्योंकि एमएल एल्गोरिदम और मॉडल इन गणितीय सिद्धांतों पर आधारित हैं और उनके बिना इसका निर्माण नहीं किया जा सकता है।
जब इनपुट, आउटपुट और वास्तविक दुनिया की अनिश्चितता से निपटने की बात आती है तो संभाव्यता विशेष रूप से महत्वपूर्ण होती है। एमएल में प्रयुक्त संभाव्यता के कुछ सिद्धांतों में सशर्त संभाव्यता, बेयस नियम, संभावना और स्वतंत्रता शामिल हैं। आँकड़े हमें माध्य, माध्यिका, विचरण, वितरण (समान, सामान्य, द्विपद, पॉइसन) और परिकल्पना परीक्षण सहित विश्लेषण विधियों सहित एमएल मॉडल के निर्माण के लिए आवश्यक उपाय प्रदान करते हैं।
2. प्रोग्रामिंग के मूल सिद्धांत
एमएल की एक अन्य शर्त प्रोग्रामिंग की बुनियादी समझ होना है। इसमें डेटा संरचनाओं की उचित समझ शामिल है, जिसमें स्टैक, कतार, बहु-आयामी सरणी, पेड़, ग्राफ़ इत्यादि शामिल हैं, और एल्गोरिदम, जिसमें खोज, सॉर्टिंग, अनुकूलन, गतिशील प्रोग्रामिंग इत्यादि शामिल हैं।
अपनी भाषा चुनें
के अनुसार प्रोग्रामिंग की भाषाएँएमएल के लिए सीखने के लिए सबसे अच्छा तरीका पायथन है और उसके बाद जावा है। ऐसा इसलिए है क्योंकि उपलब्ध कोड, फ्रेमवर्क और सामुदायिक सहायता के मामले में पायथन के पास सबसे बड़ा ऑनलाइन समर्थन है।
अपनी आईडीई जानें
अगला कदम खुद को एकीकृत विकास पर्यावरण (आईडीई) से परिचित कराना है। चूंकि हम काफी बड़ी मात्रा में डेटा संभाल रहे हैं, इसलिए आपका आईडीई एक साधारण कमांड लाइन इंटरफ़ेस (सीएलआई) नहीं हो सकता है, बल्कि विजुअल स्टूडियो कोड या जैसे टूल हो सकता है। जुपीटर नोटबुक. पायथन की तरह, ज्यूपिटर के पास सबसे बड़ा ऑनलाइन समर्थन है और इसका उपयोग कई एमएल प्रशिक्षकों द्वारा शैक्षिक उद्देश्यों के लिए भी किया जाता है।
पुस्तकालयों को समझें
पुस्तकालय संसाधनों का एक संग्रह है जिसे उपयोग करने से पहले किसी प्रोग्राम में आयात करने की आवश्यकता होती है। TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy इत्यादि जैसे कई ML लाइब्रेरी हैं। प्रोग्रामिंग को आसान और अधिक इंटरैक्टिव बनाने के लिए ML इंजीनियर के लिए ML और डेटा हैंडलिंग लाइब्रेरी की अच्छी समझ होना महत्वपूर्ण है।
3. डेटा मॉडलिंग और मूल्यांकन
एमएल के आवश्यक भागों में से एक उपयोगी पैटर्न, यानी सहसंबंध, क्लस्टर, ईजेनवेक्टर खोजने के लिए किसी दिए गए डेटासेट की अंतर्निहित संरचना का अनुमान लगाने की प्रक्रिया है। हमें प्रतिगमन, वर्गीकरण और विसंगति का पता लगाने सहित डेटा उदाहरणों के गुणों की भविष्यवाणी करने की भी आवश्यकता होगी। एक एमएल इंजीनियर को सटीकता मीट्रिक और रणनीति का उपयोग करके किसी दिए गए मॉडल का मूल्यांकन करने में सक्षम होना चाहिए।
4. मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू करना
एमएल का एक अन्य आवश्यक हिस्सा एमएल एल्गोरिदम को लागू करने में सक्षम होना है। यह ध्यान देने योग्य है कि अपना स्वयं का मॉडल बनाना असामान्य है क्योंकि कई एमएल मॉडल और कार्यान्वयन केरास और स्किकिट-लर्न जैसे पुस्तकालयों में पहले से ही उपलब्ध हैं। हालाँकि, इन मॉडलों को सबसे प्रभावी तरीके से और डेटासेट के अनुसार लागू करने के लिए कौशल और सामान्य रूप से एमएल मॉडल की समझ के अच्छे स्तर दोनों की आवश्यकता होती है।
एक एमएल इंजीनियर को विभिन्न दृष्टिकोणों के सापेक्ष फायदे और नुकसान और ओवरफिटिंग, अंडरफिटिंग, पूर्वाग्रह और भिन्नता समस्याओं जैसे संभावित मुद्दों के बारे में भी पता होना चाहिए।
5. तंत्रिका नेटवर्क बनाएँ
न्यूरल नेटवर्क (एनएन) एमएल के एक उप-क्षेत्र का हिस्सा हैं जिसे कहा जाता है गहरी सीख और जब आवश्यक एमएल कौशल की बात आती है तो यह अधिक विस्तारित आवश्यकता है। हालाँकि, एमएल के अधिक व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, हमें अपने एआई सिस्टम के लिए अधिक शक्तिशाली मॉडल बनाने के लिए एनएन की कुछ समझ होनी चाहिए।
एक एनएन शक्तिशाली एमएल मॉडल बनाने के लिए परतों और न्यूरॉन्स का उपयोग करता है। एक एमएल इंजीनियर को एनएन का निर्माण, प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण करने में सक्षम होना चाहिए।
निष्कर्ष
अब आपको यह अच्छी तरह से समझ आ गया होगा कि कौन है मशीन लर्निंग इंजीनियर क्या हैं, वे क्या करते हैं, और अपनी यात्रा शुरू करने के लिए आपके लिए कौन से कौशल आवश्यक हैं। आपको संभाव्यता, सांख्यिकीय विश्लेषण, प्रोग्रामिंग, डेटा मॉडलिंग, एल्गोरिदम अनुप्रयोगों आदि से अच्छी तरह वाकिफ होना चाहिए तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण शक्तिशाली एआई और एमएल समाधान बनाने के लिए।
यदि लेख उपयोगी था तो हमें टिप्पणियों में बताएं और एक कुशल एमएल इंजीनियर बनने के लिए आपके अनुसार सबसे महत्वपूर्ण कौशल क्या है।
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