თუ თქვენ ხართ პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერიის სპეციალობით, მონაცემთა მეცნიერების მკვლევარი ან ზოგადად ტექნიკური ენთუზიასტი, მაშინ უნდა იცოდეთ ხელოვნური ინტელექტის (AI) წამყვანი ქვე-დარგის შესახებ, რომელიც ცნობილია როგორც მანქანათმცოდნეობა.
თქვენ ასევე უნდა იცოდეთ ხელოვნური ინტელექტის მრავალი მომხიბლავი აპლიკაციის შესახებ, დაწყებული მარტივი ნიმუშის ამოცნობით და მეტყველების ამოცნობით დამთავრებული ჭკვიანი ინტეგრირებული ვირტუალური ასისტენტებით დამთავრებული. ეს აპლიკაციები და მრავალი სხვა შესაძლებელი გახდა მანქანათმცოდნე ინჟინრების ძალისხმევით.
ეს სტატია აღწერს, თუ ვინ არიან ეს ინჟინრები, რას აკეთებენ ისინი და რა უნარებია საჭირო იმისათვის, რომ გახდეთ გამოცდილი ML ინჟინერი.
რას აკეთებენ მანქანათმცოდნეობის ინჟინრები?
მანქანა სწავლა (ML) ინჟინრები აერთიანებენ ანალიტიკურ და პრობლემის გადაჭრის მათემატიკურ უნარებს პროგრამული უზრუნველყოფის ტექნოლოგიასთან, რათა შექმნან AI სისტემები რეალურ სამყაროში არსებული პრობლემების გადასაჭრელად. ML ინჟინერს მოეთხოვება ფუნქციონირება, როგორც მონაცემთა ანალიტიკოსი, რათა იმუშაოს და გარდაქმნას მონაცემები მოცემული მოთხოვნის შესაბამისად და შექმნას, მოამზადოს, დაამტკიცოს და გამოსცადოს ML ალგორითმები მოცემულ მონაცემთა ბაზაზე მოდელის სახით.
ასეთი ინჟინრები შეიძლება მუშაობდნენ კომპანიასთან ტექნიკურ განყოფილებაში, დამოუკიდებლად, როგორც პროგრამისტი ან როგორც მკვლევარი უახლესი ML პრობლემების შესახებ. ნებისმიერ შემთხვევაში, არსებობს მთელი რიგი უნარების მოთხოვნები, რომლებიც უნდა აკმაყოფილებდეს ML ინჟინრის კვალიფიკაციას. ეს უნარები დეტალურად განიხილება ქვემოთ.
5 ML უნარი
1. ალბათობა და სტატისტიკური ანალიზი
ML-ის ერთ-ერთი წინაპირობა მოიცავს თემების შუალედურ გაგებას, მათ შორის ალბათობასა და სტატისტიკას. ეს აუცილებელია, რადგან ML ალგორითმები და მოდელები ეფუძნება ამ მათემატიკურ პრინციპებს და მათ გარეშე ვერ აშენდება.
ალბათობა განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია, როდესაც საქმე ეხება შეყვანის, გამოსავლების და რეალურ სამყაროში გაურკვევლობას. ML-ში გამოყენებული ალბათობის ზოგიერთი პრინციპი მოიცავს პირობით ალბათობას, ბეიეს წესს, ალბათობას და დამოუკიდებლობას. სტატისტიკა გვაწვდის ML მოდელების ასაგებად აუცილებელ ზომებს, მათ შორის საშუალო, მედიანა, ვარიაცია, განაწილება (ერთგვაროვანი, ნორმალური, ბინომალური, პუასონი) და ანალიზის მეთოდებს, ჰიპოთეზის ტესტირების ჩათვლით.
2. პროგრამირების საფუძვლები
ML-ის კიდევ ერთი წინაპირობაა პროგრამირების საბაზისო ცოდნა. ეს მოიცავს მონაცემთა სტრუქტურების სამართლიან გაგებას, მათ შორის სტეკებს, რიგებს, მრავალგანზომილებიან მასივებს, ხეებს, გრაფიკებს და ა.შ. და ალგორითმებს, მათ შორის ძიებას, დახარისხებას, ოპტიმიზაციას, დინამიურ პროგრამირებას და ა.შ.
აირჩიეთ თქვენი ენა
თვალსაზრისით პროგრამირების ენებიML-ისთვის საუკეთესო სწავლა არის პითონი, რასაც მოჰყვება ჯავა. ეს იმიტომ ხდება, რომ პითონს აქვს ყველაზე დიდი ონლაინ მხარდაჭერა ხელმისაწვდომი კოდის, ჩარჩოების და საზოგადოების დახმარების თვალსაზრისით.
გაეცანით თქვენს IDE-ს
შემდეგი ნაბიჯი არის ინტეგრირებული განვითარების გარემოს (IDE) გაცნობა. ვინაიდან ჩვენ ვატარებთ საკმაოდ დიდ რაოდენობას მონაცემებს, თქვენი IDE არ შეიძლება იყოს მარტივი Command Line Interface (CLI) და არა ინსტრუმენტი, როგორიცაა Visual Studio Code ან იუპიტერის რვეული. პითონის მსგავსად, Jupyter-ს აქვს უდიდესი ონლაინ მხარდაჭერა და მას მრავალი ML ინსტრუქტორი იყენებს საგანმანათლებლო მიზნებისთვისაც.
ბიბლიოთეკების გაგება
ბიბლიოთეკები არის რესურსების კრებული, რომელიც უნდა იყოს იმპორტირებული პროგრამაში გამოყენებამდე. არსებობს მრავალი ML ბიბლიოთეკა, როგორიცაა TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy და ა.შ. მნიშვნელოვანია, რომ ML ინჟინერმა კარგად გაიგოს ML და მონაცემთა დამუშავების ბიბლიოთეკები, რათა პროგრამირება უფრო მარტივი და ინტერაქტიული გახდეს.
3. მონაცემთა მოდელირება და შეფასება
ML-ის ერთ-ერთი არსებითი ნაწილია მოცემული მონაცემთა ნაკრების ძირითადი სტრუქტურის შეფასების პროცესი, რათა იპოვოთ სასარგებლო შაბლონები, ანუ კორელაციები, კლასტერები, საკუთრივვექტორები. ჩვენ ასევე დაგვჭირდება მონაცემთა ინსტანციების თვისებების პროგნოზირება, მათ შორის რეგრესია, კლასიფიკაცია და ანომალიის გამოვლენა. ML ინჟინერს უნდა შეეძლოს მოცემული მოდელის შეფასება სიზუსტის მეტრიკისა და სტრატეგიის გამოყენებით.
4. მანქანათმცოდნეობის ალგორითმების გამოყენება
ML-ის კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი ნაწილია ML ალგორითმების გამოყენების შესაძლებლობა. აღსანიშნავია, რომ საკუთარი მოდელის შექმნა იშვიათია, რადგან ML მოდელის და დანერგვის მთელი რიგი უკვე ხელმისაწვდომია ბიბლიოთეკებში, როგორიცაა Keras და scikit-learn. თუმცა, ამ მოდელების გამოყენება ყველაზე ეფექტური გზით და მონაცემთა ნაკრების შესაბამისად მოითხოვს როგორც უნარს, ასევე ზოგადად ML მოდელების გაგებას.
ML ინჟინერმა ასევე უნდა იცოდეს სხვადასხვა მიდგომების შედარებითი უპირატესობები და უარყოფითი მხარეები და შესაძლო საკითხები, როგორიცაა გადაჭარბებული მორგება, არასრულფასოვნება, მიკერძოება და დისპერსიის პრობლემები.
5. შექმენით ნერვული ქსელები
ნერვული ქსელები (NN) არის ML-ის ქვეველის ნაწილი, რომელიც ცნობილია როგორც ღრმა სწავლება და უფრო გაფართოებული მოთხოვნაა, როდესაც საქმე ეხება ML არსებით უნარებს. თუმცა, ML-ის უფრო პრაქტიკულ აპლიკაციებში, ჩვენ გვჭირდება გარკვეული გაგება NN-ების შესახებ, რათა შევქმნათ უფრო ძლიერი მოდელები ჩვენი AI სისტემებისთვის.
NN იყენებს ფენებს და ნეირონებს ძლიერი ML მოდელების შესაქმნელად. ML ინჟინერს უნდა შეეძლოს NN-ების შექმნა, მომზადება, დამოწმება და ტესტირება.
დასკვნა
ახლა კარგად უნდა გესმოდეთ ვინ მანქანა სწავლა ინჟინრები არიან, რას აკეთებენ ისინი და რა უნარებია საჭირო იმისათვის, რომ დაიწყოთ თქვენი მოგზაურობა. თქვენ კარგად უნდა იცოდეთ ალბათობა, სტატისტიკური ანალიზი, პროგრამირება, მონაცემთა მოდელირება, ალგორითმის აპლიკაციები და ნერვული ქსელების აგება ძლიერი AI და ML გადაწყვეტილებების შესაქმნელად.
შეგვატყობინეთ კომენტარებში, იყო თუ არა სტატია გამოსადეგი და თქვენი აზრით, რა არის ყველაზე მნიშვნელოვანი უნარი გახდეთ კომპეტენტური ML ინჟინერი.
დატოვე პასუხი