Ha Ön szoftvermérnök, adattudományi kutató vagy általában a technológiai rajongó, akkor tisztában kell lennie a mesterséges intelligencia (AI) vezető alterületével, amely a Machine Learning néven ismert.
Tisztában kell lennie az AI számos lenyűgöző alkalmazásával is, az egyszerű mintaérzékeléstől és beszédfelismeréstől az intelligens integrált virtuális asszisztensekig. Ezeket az alkalmazásokat és még sok minden mást a Machine Learning Engineers erőfeszítései tettek lehetővé.
Ez a cikk bemutatja, kik ezek a mérnökök, mit csinálnak, és milyen készségekre van szükség ahhoz, hogy gyakorlott ML mérnökké váljon.
Mit csinálnak a gépi tanulási mérnökök?
Gépi tanulás (ML) A mérnökök az analitikai és problémamegoldó matematikai készségeket szoftverprogramozási technológiával kombinálják annak érdekében, hogy mesterséges intelligencia rendszereket hozzanak létre a valós problémák megoldására. Az ML mérnöknek adatelemzőként kell működnie, hogy az adatokkal az adott követelménynek megfelelően dolgozzon és átalakítsa, és az adott adatkészleten modell formájában ML algoritmusokat építsen, képezzen, validáljon és teszteljen.
Az ilyen mérnökök egy vállalatnál dolgozhatnak a műszaki osztályon, függetlenül programozóként vagy kutatóként a legmodernebb ML-problémákon. Akárhogy is, számos készségkövetelménynek meg kell felelnie ahhoz, hogy ML mérnöknek minősüljön. Ezeket a készségeket az alábbiakban részletesen tárgyaljuk.
5 kötelező ML készség
1. Valószínűség- és statisztikai elemzés
Az ML egyik előfeltétele a témakörök, köztük a valószínűségszámítás és a statisztika köztes megértése. Erre azért van szükség, mert az ML algoritmusok és modellek ezeken a matematikai elveken alapulnak, és ezek nélkül nem hozhatók létre.
A valószínűség különösen fontos a bemenetek, kimenetek és a valós bizonytalanság kezelésénél. Az ML-ben használt valószínűségi elvek közé tartozik a feltételes valószínűség, a Bayes-szabály, a valószínűség és a függetlenség. A statisztikák biztosítják számunkra az ML modellek felépítéséhez szükséges méréseket, beleértve az átlagot, a mediánt, a variancia, az eloszlásokat (uniform, a normál, a binomiális, a Poisson), valamint az elemzési módszereket, beleértve a hipotézisek tesztelését.
2. A programozás alapjai
Az ML másik előfeltétele a programozás alapvető ismerete. Ez magában foglalja az adatstruktúrák – beleértve a veremeket, a sorokat, a többdimenziós tömböket, a fákat, a grafikonokat stb. – és az algoritmusok tisztességes megértését, beleértve a keresést, rendezést, optimalizálást, dinamikus programozást stb.
Válasszon nyelvet!
Ami a programozási nyelvek, az ML-hez a Python, majd a Java a legjobb tanulnivaló. Ennek az az oka, hogy a Python rendelkezik a legnagyobb online támogatással az elérhető kód, keretrendszer és közösségi segítség tekintetében.
Ismerje meg IDE-jét
A következő lépés az integrált fejlesztési környezet (IDE) megismerése. Mivel meglehetősen nagyobb mennyiségű adatot kezelünk, az IDE nem lehet egyszerű parancssori felület (CLI), hanem olyan eszköz, mint a Visual Studio Code vagy Jupyter Jegyzetfüzet. A Pythonhoz hasonlóan a Jupyter is rendelkezik a legnagyobb online támogatással, és sok ML oktató használja oktatási célokra is.
Értsd meg a könyvtárakat
A könyvtárak olyan erőforrások gyűjteményét jelentik, amelyeket használat előtt importálni kell egy programba. Számos ML-könyvtár létezik, mint például a TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy stb. A programozás egyszerűbbé és interaktívabbá tétele érdekében fontos, hogy egy ML-mérnök jól ismerje az ML-t és az adatkezelő könyvtárakat.
3. Adatmodellezés és -értékelés
Az ML egyik lényeges része egy adott adathalmaz mögöttes szerkezetének becslése annak érdekében, hogy hasznos mintákat, azaz korrelációkat, klasztereket, sajátvektorokat találjunk. Meg kell jósolnunk az adatpéldányok tulajdonságait is, beleértve a regressziót, az osztályozást és az anomáliák észlelését. Az ML mérnöknek képesnek kell lennie egy adott modell értékelésére egy pontossági mérőszám és stratégia segítségével.
4. Gépi tanulási algoritmusok alkalmazása
Az ML másik lényeges része az ML algoritmusok alkalmazása. Érdemes megjegyezni, hogy a saját modell készítése ritka, mivel számos ML modell és megvalósítás már elérhető olyan könyvtárakban, mint a Keras és a scikit-learn. Azonban ezeknek a modelleknek a leghatékonyabb módon és az adatkészlettel összhangban történő alkalmazása készségeket és általában az ML modellek jó szintű megértését igényli.
Az ML mérnöknek tisztában kell lennie a különböző megközelítések relatív előnyeivel és hátrányaival, valamint olyan lehetséges problémákkal, mint a túlillesztés, az alulillesztés, az elfogultság és az eltérési problémák.
5. Neurális hálózatok létrehozása
A neurális hálózatok (NN-ek) az ML egy részterületének részét képezik Deep Learning és kiterjesztettebb követelménynek számítanak, ha az alapvető ML-készségekről van szó. Az ML gyakorlatiasabb alkalmazásaiban azonban meg kell értenünk az NN-eket, hogy hatékonyabb modelleket hozhassunk létre AI-rendszereink számára.
Az NN rétegeket és neuronokat használ az erőteljes ML modellek létrehozásához. Az ML mérnöknek képesnek kell lennie NN-ek felépítésére, betanítására, érvényesítésére és tesztelésére.
Következtetés
Most már jól meg kell értenie, hogy ki Gépi tanulás A mérnökök, mit csinálnak, és milyen készségek szükségesek az utazás megkezdéséhez. Jól ismernie kell a valószínűségszámítást, a statisztikai elemzést, a programozást, az adatmodellezést, az algoritmus alkalmazásokat és neurális hálózatok kiépítése hatékony mesterséges intelligencia és ML megoldások létrehozásához.
Ossza meg velünk a megjegyzésekben, hogy hasznos volt-e a cikk, és szerinted mi a legfontosabb készség ahhoz, hogy gyakorlott ML mérnökké válj.
Hagy egy Válaszol