Եթե դուք ծրագրային ապահովման ճարտարագիտության մասնագիտություն եք, տվյալների գիտության հետազոտող կամ ընդհանրապես տեխնոլոգիայի էնտուզիաստ, ապա պետք է տեղյակ լինեք Արհեստական ինտելեկտի (AI) առաջատար ենթաոլորտին, որը հայտնի է որպես Մեքենայի ուսուցում:
Դուք նաև պետք է տեղյակ լինեք AI-ի բազմաթիվ հետաքրքրաշարժ հավելվածների մասին՝ սկսած պարզ օրինաչափությունների հայտնաբերումից և խոսքի ճանաչումից մինչև խելացի ինտեգրված վիրտուալ օգնականներ: Այս հավելվածները և շատ ավելին հնարավոր են դարձել Machine Learning Engineers-ի ջանքերի շնորհիվ:
Այս հոդվածը մանրամասնում է, թե ովքեր են այս Ինժեներները, ինչով են նրանք զբաղվում և ինչ հմտություններ են անհրաժեշտ, որպեսզի դուք դառնաք հմուտ ML ինժեներ:
Ի՞նչ են անում մեքենայական ուսուցման ինժեներները:
Machine Learning (ML) Ինժեներները համատեղում են վերլուծական և խնդիրներ լուծելու մաթեմատիկական հմտությունները ծրագրային ապահովման ծրագրավորման տեխնոլոգիայի հետ, որպեսզի ստեղծեն AI համակարգեր իրական աշխարհի խնդիրները լուծելու համար: ML Engineer-ից պահանջվում է աշխատել որպես տվյալների վերլուծաբան, որպեսզի աշխատի և փոխակերպի տվյալները՝ համաձայն տվյալ պահանջի, և կառուցի, պատրաստի, վավերացնի և փորձարկի ML ալգորիթմներ՝ տվյալ տվյալների բազայի վրա մոդելի տեսքով:
Նման ինժեներները կարող են աշխատել տեխնոլոգիական բաժնի որևէ ընկերության հետ՝ անկախ որպես ծրագրավորող կամ որպես ժամանակակից ML խնդիրների հետազոտող: Ամեն դեպքում, կան մի շարք հմտությունների պահանջներ, որոնք պետք է բավարարվեն որպես ML ինժեներ որակավորվելու համար: Այս հմտությունները մանրամասն քննարկվել են ստորև:
5 Պարտադիր ML հմտություններ
1. Հավանականություն և վիճակագրական վերլուծություն
ML-ի նախապայմաններից մեկը ներառում է թեմաների միջանկյալ ըմբռնումը, ներառյալ հավանականությունը և վիճակագրությունը: Սա անհրաժեշտ է, քանի որ ML ալգորիթմներն ու մոդելները հիմնված են այս մաթեմատիկական սկզբունքների վրա և չեն կարող կառուցվել առանց դրանց:
Հավանականությունը հատկապես կարևոր է, երբ խոսքը վերաբերում է մուտքերի, ելքերի և իրական աշխարհի անորոշության հետ գործ ունենալուն: ML-ում օգտագործվող հավանականության որոշ սկզբունքներ ներառում են պայմանական հավանականությունը, Բեյսի կանոնը, հավանականությունը և անկախությունը: Վիճակագրությունը մեզ տրամադրում է միջոցներ, որոնք անհրաժեշտ են ML մոդելների կառուցման համար, ներառյալ միջինը, միջինը, շեղումը, բաշխումները (միատեսակ, նորմալ, երկանդամ, Poisson) և վերլուծության մեթոդներ, ներառյալ հիպոթեզների փորձարկումը:
2. Ծրագրավորման հիմունքներ
ML-ի մեկ այլ նախապայման է ծրագրավորման հիմնական իմացությունը: Սա ներառում է տվյալների կառուցվածքների արդարացի ըմբռնում, ներառյալ կույտերը, հերթերը, բազմաչափ զանգվածները, ծառերը, գրաֆիկները և այլն, և ալգորիթմները, ներառյալ որոնումը, տեսակավորումը, օպտիմալացումը, դինամիկ ծրագրավորումը և այլն:
Ընտրեք ձեր լեզուն
Առումով ծրագրավորման լեզուներըML-ի համար սովորելու լավագույնը Python-ն է, որին հաջորդում է Java-ն: Դա պայմանավորված է նրանով, որ Python-ն ունի ամենամեծ առցանց աջակցությունը հասանելի կոդի, շրջանակների և համայնքի օգնության առումով:
Ծանոթացեք ձեր IDE-ին
Հաջորդ քայլը Ինտեգրված զարգացման միջավայրի (IDE) հետ ծանոթանալն է: Քանի որ մենք վարում ենք բավականին մեծ քանակությամբ տվյալներ, ձեր IDE-ն չի կարող լինել պարզ հրամանի տող ինտերֆեյս (CLI), այլ գործիք, ինչպիսին է Visual Studio Code-ը կամ Jupyter Notebook. Ինչպես Python-ը, Jupyter-ն ունի ամենամեծ առցանց աջակցությունը և օգտագործվում է բազմաթիվ ML հրահանգիչների կողմից նաև կրթական նպատակներով:
Հասկացեք գրադարանները
Գրադարանները ռեսուրսների հավաքածու են, որոնք օգտագործելուց առաջ անհրաժեշտ է ներմուծել ծրագիր: Կան մի շարք ML գրադարաններ, ինչպիսիք են TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy և այլն: ML Engineer-ի համար կարևոր է լավ հասկանալ ML-ի և տվյալների մշակման գրադարանները՝ ծրագրավորումն ավելի հեշտ և ինտերակտիվ դարձնելու համար:
3. Տվյալների մոդելավորում և գնահատում
ML-ի էական մասերից մեկը տվյալ տվյալների բազայի հիմքում ընկած կառուցվածքի գնահատման գործընթացն է՝ օգտակար օրինաչափություններ, այսինքն՝ հարաբերակցություններ, կլաստերներ, սեփական վեկտորներ գտնելու համար: Մենք նաև պետք է կանխատեսենք տվյալների օրինակների հատկությունները, ներառյալ ռեգրեսիան, դասակարգումը և անոմալիաների հայտնաբերումը: ML Engineer-ը պետք է կարողանա գնահատել տվյալ մոդելը՝ օգտագործելով ճշգրտության չափիչ և ռազմավարություն:
4. Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմների կիրառում
ML-ի մեկ այլ կարևոր մասն է ML ալգորիթմների կիրառումը: Հարկ է նշել, որ ձեր սեփական մոդելի կառուցումը հազվադեպ է, քանի որ մի շարք ML մոդելներ և իրականացումներ արդեն հասանելի են գրադարաններում, ինչպիսիք են Keras-ը և scikit-learn-ը: Այնուամենայնիվ, այս մոդելների կիրառումը ամենաարդյունավետ ձևով և տվյալների շտեմարանին համապատասխան պահանջում է ինչպես հմտություն, այնպես էլ ընդհանուր առմամբ ML մոդելների ըմբռնման լավ մակարդակ:
ML ինժեները նաև պետք է տեղյակ լինի տարբեր մոտեցումների հարաբերական առավելությունների և թերությունների և հնարավոր խնդիրների մասին, ինչպիսիք են գերհարմարեցումը, անբավարարությունը, կողմնակալությունը և շեղումների խնդիրները:
5. Կառուցեք նեյրոնային ցանցեր
Նյարդային ցանցերը (NN) ML-ի ենթադաշտի մի մասն են, որը հայտնի է որպես Խորը ուսուցում և ավելի ընդլայնված պահանջ են, երբ խոսքը վերաբերում է հիմնական ՓԼ հմտություններին: Այնուամենայնիվ, ML-ի ավելի գործնական կիրառություններում մենք պետք է որոշակի պատկերացում ունենանք NN-ների մասին՝ մեր AI համակարգերի համար ավելի հզոր մոդելներ ստեղծելու համար:
NN-ն օգտագործում է շերտեր և նեյրոններ՝ հզոր ML մոդելներ ստեղծելու համար: ML Engineer-ը պետք է կարողանա կառուցել, վարժեցնել, վավերացնել և փորձարկել NN-ներ:
Եզրափակում
Այժմ դուք պետք է լավ հասկանաք, թե ով Machine Learning Ինժեներներն են, ինչ են նրանք անում և ինչ հմտություններ են անհրաժեշտ, որպեսզի սկսեք ձեր ճանապարհորդությունը: Դուք պետք է լավ տիրապետեք հավանականությանը, վիճակագրական վերլուծությանը, ծրագրավորմանը, տվյալների մոդելավորմանը, ալգորիթմների կիրառմանը և նեյրոնային ցանցերի կառուցում AI և ML հզոր լուծումներ ստեղծելու համար:
Տեղեկացրեք մեզ մեկնաբանություններում, թե արդյոք հոդվածն օգտակար էր, և որն է ձեր կարծիքով ամենակարևոր հմտությունը հմուտ ML ինժեներ դառնալու համար:
Թողնել գրառում