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Se sei un esperto di ingegneria del software, un ricercatore di scienze dei dati o un appassionato di tecnologia in generale, devi essere a conoscenza del principale sottocampo dell'intelligenza artificiale (AI) noto come Machine Learning.
Devi anche essere consapevole delle molte affascinanti applicazioni dell'IA che vanno dal semplice rilevamento di schemi e riconoscimento vocale agli assistenti virtuali integrati intelligenti. Queste applicazioni e molto altro sono rese possibili dagli sforzi dei Machine Learning Engineers.
Questo articolo spiega chi sono questi ingegneri, cosa fanno e quali competenze sono necessarie per diventare un ingegnere esperto di ML.
Cosa fanno gli ingegneri dell'apprendimento automatico?
machine Learning (ML) Gli ingegneri combinano abilità matematiche analitiche e di risoluzione dei problemi con la tecnologia di programmazione software per creare sistemi di intelligenza artificiale per risolvere problemi del mondo reale. Un ingegnere ML è tenuto a fungere da analista di dati per lavorare e trasformare i dati in base ai requisiti specificati e creare, addestrare, convalidare e testare algoritmi ML sotto forma di un modello sul set di dati specificato.
Tali ingegneri possono lavorare con un'azienda nel dipartimento tecnico, indipendentemente come programmatori o come ricercatori su problemi di ML all'avanguardia. In ogni caso, ci sono una serie di requisiti di abilità che devono soddisfare per qualificarsi come ML Engineer. Queste abilità sono state discusse in dettaglio di seguito.
5 competenze ML indispensabili
1. Probabilità e analisi statistica
Uno dei prerequisiti del ML include una comprensione intermedia di argomenti tra cui probabilità e statistica. Ciò è necessario poiché gli algoritmi ei modelli ML si basano su questi principi matematici e non possono essere costruiti senza di essi.
La probabilità è particolarmente importante quando si tratta di gestire input, output e incertezza del mondo reale. Alcuni principi di probabilità utilizzati in ML includono la probabilità condizionale, la regola di Bayes, la probabilità e l'indipendenza. Le statistiche ci forniscono le misure necessarie per costruire modelli ML tra cui media, mediana, varianza, distribuzioni (uniforme, normale, binomiale, Poisson) e metodi di analisi inclusi test di ipotesi.
2. Fondamenti di programmazione
Un altro prerequisito del ML è avere una conoscenza di base della programmazione. Ciò include una corretta comprensione delle strutture dei dati, inclusi stack, code, array multidimensionali, alberi, grafici, ecc. e algoritmi, inclusi ricerca, ordinamento, ottimizzazione, programmazione dinamica, ecc.
Seleziona la tua lingua
In termini di linguaggi di programmazione, il meglio da imparare per ML è Python seguito da Java. Questo perché Python ha il massimo supporto online in termini di codice disponibile, framework e aiuto della comunità.
Conosci il tuo IDE
Il passo successivo è familiarizzare con un ambiente di sviluppo integrato (IDE). Dal momento che stiamo gestendo quantità di dati piuttosto grandi, il tuo IDE non può essere una semplice CLI (Command Line Interface) piuttosto che uno strumento come Visual Studio Code o Notebook Jupyter. Come Python, Jupyter ha il massimo supporto online ed è utilizzato da molti istruttori di ML anche per scopi didattici.
Capire le biblioteche
Le librerie sono una raccolta di risorse che devono essere importate in un programma prima dell'uso. Esistono numerose librerie di ML come TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, ecc. È importante che un ingegnere di ML abbia una buona conoscenza del ML e delle librerie di gestione dei dati per rendere la programmazione più semplice e interattiva.
3. Modellazione e valutazione dei dati
Una delle parti essenziali del ML è il processo di stima della struttura sottostante di un dato set di dati al fine di trovare modelli utili, ad esempio correlazioni, cluster, autovettori. Avremmo anche bisogno di prevedere le proprietà delle istanze di dati, inclusa la regressione, la classificazione e il rilevamento di anomalie. Un ingegnere ML deve essere in grado di valutare un determinato modello utilizzando una metrica e una strategia di precisione.
4. Applicazione di algoritmi di apprendimento automatico
Un'altra parte essenziale del ML è la capacità di applicare algoritmi ML. Vale la pena notare che la creazione del proprio modello non è comune poiché numerosi modelli e implementazioni ML sono già disponibili in librerie come Keras e scikit-learn. Tuttavia, l'applicazione di questi modelli nel modo più efficace e in conformità con il set di dati richiede sia abilità che un buon livello di comprensione dei modelli ML in generale.
Un ingegnere ML deve anche essere consapevole dei vantaggi e degli svantaggi relativi dei diversi approcci e dei possibili problemi come problemi di overfitting, underfitting, bias e varianza.
5. Costruisci reti neurali
Le reti neurali (NN) fanno parte di un sottocampo di ML noto come Deep Learning e sono un requisito più esteso quando si tratta di competenze ML essenziali. Tuttavia, nelle applicazioni più pratiche del ML, dobbiamo avere una certa comprensione delle NN per creare modelli più potenti per i nostri sistemi di intelligenza artificiale.
Un NN utilizza livelli e neuroni per creare potenti modelli ML. Un ingegnere ML dovrebbe essere in grado di costruire, addestrare, convalidare e testare NN.
Conclusione
Ora dovresti avere una buona comprensione di chi machine Learning Gli ingegneri sono, cosa fanno e quali competenze sono necessarie per iniziare il tuo viaggio. Devi essere esperto di probabilità, analisi statistica, programmazione, modellazione dei dati, applicazioni di algoritmi e costruzione di reti neurali per creare potenti soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning.
Facci sapere nei commenti se l'articolo è stato utile e quale pensi sia l'abilità più importante per diventare un abile ingegnere ML.
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