Ef þú ert hugbúnaðarverkfræðingur, gagnavísindamaður eða tækniáhugamaður almennt, þá verður þú að vera meðvitaður um leiðandi undirsvið gervigreindar (AI) þekkt sem vélanám.
Þú verður líka að vera meðvitaður um mörg heillandi forrit gervigreindar, allt frá einfaldri mynsturgreiningu og talgreiningu til snjallra samþættra sýndaraðstoðarmanna. Þessi forrit og margt fleira eru möguleg með viðleitni vélanámsverkfræðinga.
Þessi grein fer yfir hverjir þessir verkfræðingar eru, hvað þeir gera og hvaða kunnáttu er nauðsynleg til að þú getir orðið vandvirkur ML verkfræðingur.
Hvað gera vélanámsverkfræðingar?
vél Learning (ML) Verkfræðingar sameina greiningar- og vandamálafræðilega stærðfræðikunnáttu og hugbúnaðarforritunartækni til að búa til gervigreindarkerfi til að leysa raunveruleg vandamál. ML verkfræðingur þarf að virka sem gagnagreinandi til að vinna með og umbreyta gögnum í samræmi við tiltekna kröfu og byggja, þjálfa, sannreyna og prófa ML reiknirit í formi líkans á tilteknu gagnasafni.
Slíkir verkfræðingar geta verið að vinna með fyrirtæki í tæknideild, sjálfstætt sem forritari eða sem rannsakandi á fremstu ML vandamálum. Hvort heldur sem er, það eru nokkrar færnikröfur sem þarf að uppfylla til að geta öðlast réttindi sem ML verkfræðingur. Fjallað hefur verið ítarlega um þessa færni hér að neðan.
5 Nauðsynleg ML færni
1. Líkinda- og tölfræðigreining
Ein af forsendum ML felur í sér miðlungs skilning á efni, þar á meðal líkum og tölfræði. Þetta er nauðsynlegt þar sem ML reiknirit og líkön eru byggð á þessum stærðfræðireglum og ekki hægt að smíða án þeirra.
Líkur eru sérstaklega mikilvægar þegar kemur að því að takast á við inntak, úttak og óvissu í raunheimum. Sumar meginreglur um líkindi sem notaðar eru í ML eru skilyrtar líkur, Bayes regla, líkur og sjálfstæði. Tölfræði gefur okkur ráðstafanir sem nauðsynlegar eru til að búa til ML líkön, þar á meðal meðaltal, miðgildi, dreifni, dreifingu (jafnt, eðlilegt, tvíliða, Poisson) og greiningaraðferðir þar á meðal tilgátuprófun.
2. Undirstöðuatriði forritunar
Önnur forsenda ML er að hafa grunnskilning á forritun. Þetta felur í sér sanngjarnan skilning á uppbyggingu gagna, þar á meðal stöflum, biðröðum, fjölvíddar fylkjum, trjám, línuritum o.s.frv., og reikniritum, þar með talið leit, flokkun, hagræðingu, kraftmikla forritun o.s.frv.
Veldu tungumál
Með tilliti til forritunarmál, það besta til að læra fyrir ML er Python og síðan Java. Þetta er vegna þess að Python hefur mestan stuðning á netinu hvað varðar tiltækan kóða, ramma og samfélagshjálp.
Kynntu þér IDE þinn
Næsta skref er að kynna þér samþætt þróunarumhverfi (IDE). Þar sem við erum að meðhöndla frekar meira magn af gögnum getur IDE ekki verið einfalt stjórnlínuviðmót (CLI) frekar tól eins og Visual Studio Code eða Jupyter minnisbók. Eins og Python hefur Jupyter mesta stuðninginn á netinu og er einnig notaður af mörgum ML leiðbeinendum í fræðslutilgangi.
Skilja bókasöfn
Bókasöfn eru safn auðlinda sem þarf að flytja inn í forrit áður en það er notað. Það eru nokkur ML bókasöfn eins og TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, o.s.frv. Það er mikilvægt fyrir ML verkfræðing að hafa góðan skilning á ML og meðhöndlun gagnasöfnum til að gera forritun auðveldari og gagnvirkari.
3. Gagnalíkan og mat
Einn af nauðsynlegum hlutum ML er ferlið við að meta undirliggjandi uppbyggingu tiltekins gagnasafns til að finna gagnleg mynstur, þ.e. fylgni, klasa, eiginvektora. Við þyrftum líka að spá fyrir um eiginleika gagnatilvika, þar með talið aðhvarf, flokkun og greiningu frávika. ML verkfræðingur þarf að geta metið tiltekið líkan með því að nota nákvæmni mælikvarða og stefnu.
4. Að beita vélrænum reikniritum
Annar mikilvægur hluti af ML er að geta beitt ML reikniritum. Það er athyglisvert að það er sjaldgæft að smíða þitt eigið líkan þar sem fjöldi ML líkana og útfærslur eru nú þegar fáanlegar á bókasöfnum eins og Keras og scikit-learn. Hins vegar, að beita þessum líkönum á sem áhrifaríkastan hátt og í samræmi við gagnasafnið krefst bæði kunnáttu og góðan skilning á ML líkönum almennt.
ML verkfræðingur þarf einnig að vera meðvitaður um hlutfallslega kosti og galla mismunandi nálgana og hugsanlegra mála eins og offitting, vanfitting, hlutdrægni og dreifnivandamál.
5. Byggja upp taugakerfi
Tauganet (NNs) eru hluti af undirsviði ML þekktur sem Deep Learning og eru rýmri krafa þegar kemur að nauðsynlegum ML færni. Hins vegar, í hagnýtari notkun ML, þurfum við að hafa einhvern skilning á NN til að búa til öflugri líkön fyrir gervigreind kerfin okkar.
NN notar lög og taugafrumur til að búa til öflug ML módel. ML verkfræðingur ætti að geta smíðað, þjálfað, staðfest og prófað NN.
Niðurstaða
Þú ættir nú að hafa góðan skilning á því hver vél Learning Verkfræðingar eru, hvað þeir gera og hvaða færni er nauðsynleg til að hefja ferð þína. Þú þarft að vera vel kunnugur líkindum, tölfræðilegri greiningu, forritun, gagnalíkönum, reikniritforritum og byggja upp taugakerfi að byggja upp öflugar gervigreind og ML lausnir.
Láttu okkur vita í athugasemdunum hvort greinin hafi verið gagnleg og hvað þér finnst mikilvægasta hæfileikinn til að verða fær ML verkfræðingur.
Skildu eftir skilaboð