Ako ste smjer softverskog inženjerstva, istraživač u znanosti o podacima ili općenito entuzijast u tehnologiji, onda morate biti svjesni vodećeg podpolja umjetne inteligencije (AI) poznatog kao strojno učenje.
Također morate biti svjesni mnogih fascinantnih aplikacija umjetne inteligencije, od jednostavnog otkrivanja uzoraka i prepoznavanja govora do pametnih integriranih virtualnih pomoćnika. Ove aplikacije i još mnogo toga omogućili su napori inženjera strojnog učenja.
Ovaj članak govori o tome tko su ti inženjeri, čime se bave i koje su vještine potrebne da biste postali stručni ML inženjer.
Što rade inženjeri strojnog učenja?
Strojno učenje (ML) Inženjeri kombiniraju analitičke vještine i matematičke vještine rješavanja problema s tehnologijom softverskog programiranja kako bi stvorili AI sustave za rješavanje problema u stvarnom svijetu. Inženjer ML-a mora funkcionirati kao analitičar podataka koji će raditi s podacima i transformirati ih u skladu s zadanim zahtjevom te izgraditi, obučiti, potvrditi i testirati ML algoritme u obliku modela na danom skupu podataka.
Takvi inženjeri mogu raditi s tvrtkom u tehničkom odjelu, neovisno kao programer ili kao istraživač na najnovijim problemima ML-a. U svakom slučaju, postoji niz zahtjeva za vještinama koje je potrebno ispuniti da biste se kvalificirali kao inženjer ML-a. Ove vještine su detaljno razmotrene u nastavku.
5 vještina ML-a koje morate imati
1. Vjerojatnost i statistička analiza
Jedan od preduvjeta ML-a uključuje srednje razumijevanje tema uključujući vjerojatnost i statistiku. To je neophodno jer se ML algoritmi i modeli temelje na tim matematičkim principima i ne mogu se konstruirati bez njih.
Vjerojatnost je posebno važna kada se radi o ulazima, izlazima i nesigurnosti u stvarnom svijetu. Neki principi vjerojatnosti koji se koriste u ML-u uključuju uvjetnu vjerojatnost, Bayesovo pravilo, vjerojatnost i neovisnost. Statistika nam pruža mjere potrebne za konstruiranje ML modela uključujući srednju vrijednost, medijan, varijancu, distribucije (uniformne, normalne, binomne, Poissonove) i metode analize uključujući testiranje hipoteza.
2. Osnove programiranja
Drugi preduvjet ML-a je osnovno razumijevanje programiranja. To uključuje pošteno razumijevanje struktura podataka, uključujući stogove, redove čekanja, višedimenzionalne nizove, stabla, grafikone itd., i algoritme, uključujući pretraživanje, sortiranje, optimizaciju, dinamičko programiranje itd.
Odaberite jezik
U pogledu programski jezici, najbolje naučiti za ML je Python, a zatim Java. To je zato što Python ima najveću online podršku u smislu dostupnog koda, okvira i pomoći zajednice.
Upoznajte svoj IDE
Sljedeći korak je upoznavanje s integriranim razvojnim okruženjem (IDE). Budući da obrađujemo prilično veće količine podataka, vaš IDE ne može biti jednostavno sučelje naredbenog retka (CLI) nego alat kao što je Visual Studio Code ili Jupyterova bilježnica. Poput Pythona, Jupyter ima najveću online podršku i koriste ga mnogi instruktori ML-a iu obrazovne svrhe.
Razumjeti knjižnice
Knjižnice su zbirka resursa koje je potrebno uvesti u program prije upotrebe. Postoji niz ML knjižnica kao što su TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, itd. Za ML inženjera je važno dobro razumjeti ML i knjižnice za rukovanje podacima kako bi programiranje bilo lakše i interaktivnije.
3. Modeliranje i evaluacija podataka
Jedan od bitnih dijelova ML-a je proces procjene temeljne strukture danog skupa podataka kako bi se pronašli korisni obrasci, tj. korelacije, klasteri, vlastiti vektori. Također bismo trebali predvidjeti svojstva instanci podataka uključujući regresiju, klasifikaciju i otkrivanje anomalija. Inženjer ML-a mora biti sposoban procijeniti dati model pomoću metrike točnosti i strategije.
4. Primjena algoritama strojnog učenja
Drugi bitan dio ML-a je sposobnost primjene ML algoritama. Vrijedi napomenuti da je izrada vlastitog modela neuobičajena jer su brojni modeli i implementacije ML-a već dostupni u knjižnicama kao što su Keras i scikit-learn. Međutim, primjena ovih modela na najučinkovitiji način iu skladu sa skupom podataka zahtijeva i vještinu i dobru razinu razumijevanja ML modela općenito.
Inženjer ML-a također mora biti svjestan relativnih prednosti i nedostataka različitih pristupa i mogućih problema kao što su prevelika oprema, nedovoljno opremanje, problemi pristranosti i odstupanja.
5. Izgradite neuronske mreže
Neuralne mreže (NN) dio su potpolja ML-a poznatog kao Duboko učenje i prošireni su zahtjev kada su u pitanju osnovne vještine ML-a. Međutim, u praktičnijim primjenama ML-a, moramo imati određeno razumijevanje NN-a kako bismo stvorili moćnije modele za naše AI sustave.
NN koristi slojeve i neurone za stvaranje moćnih ML modela. Inženjer ML-a trebao bi biti sposoban izgraditi, obučiti, potvrditi i testirati NN-ove.
Zaključak
Sada biste trebali dobro razumjeti tko Strojno učenje Inženjeri su, što rade i koje su vam vještine potrebne da započnete svoje putovanje. Morate biti dobro upućeni u vjerojatnost, statističku analizu, programiranje, modeliranje podataka, primjene algoritama i izgradnju neuronskih mreža za izgradnju moćnih AI i ML rješenja.
Javite nam u komentarima je li članak bio od pomoći i koja je po vašem mišljenju najvažnija vještina da postanete stručni ML inženjer.
Ostavi odgovor