Егер сіз бағдарламалық жасақтама инженері, деректер ғылымының зерттеушісі немесе жалпы технология энтузиаст болсаңыз, онда сіз Machine Learning деп аталатын жасанды интеллекттің (AI) жетекші қосалқы саласын білуіңіз керек.
Сіз сондай-ақ қарапайым үлгіні анықтау мен сөйлеуді танудан бастап смарт біріктірілген виртуалды көмекшілерге дейінгі AI-ның көптеген қызықты қолданбаларын білуіңіз керек. Бұл қолданбалар және тағы басқалар машиналық оқыту инженерлерінің күш-жігерімен мүмкін болды.
Бұл мақалада бұл инженерлер кімдер, олар не істейді және сізге білікті ML инженері болу үшін қандай дағдылар қажет.
Машиналық оқыту инженерлері не істейді?
Машина жасау (ML) Инженерлер нақты әлемдегі мәселелерді шешу үшін AI жүйелерін жасау үшін аналитикалық және есептерді шешудің математикалық дағдыларын бағдарламалық жасақтама технологиясымен біріктіреді. ML инженері берілген талапқа сәйкес деректермен жұмыс істеу және түрлендіру және берілген деректер жиынындағы үлгі түрінде ML алгоритмдерін құрастыру, үйрету, тексеру және сынау үшін деректер талдаушысы ретінде жұмыс істеуі қажет.
Мұндай инженерлер технология бөліміндегі компаниямен тәуелсіз бағдарламашы немесе соңғы ML мәселелері бойынша зерттеуші ретінде жұмыс істей алады. Қалай болғанда да, ML инженері ретінде біліктілікке ие болу үшін қанағаттандырылуы керек бірқатар дағдылар талаптары бар. Бұл дағдылар төменде егжей-тегжейлі талқыланды.
Міндетті 5 дағды
1. Ықтималдық және статистикалық талдау
ML алғышарттарының бірі ықтималдық пен статистиканы қоса алғанда, тақырыптарды аралық түсінуді қамтиды. Бұл қажет, өйткені ML алгоритмдері мен модельдері осы математикалық принциптерге негізделген және оларсыз құрастырылмайды.
Ықтималдық әсіресе кірістермен, шығыстармен және нақты әлемдегі белгісіздікпен күресуге қатысты маңызды. ML-де қолданылатын кейбір ықтималдық принциптеріне шартты ықтималдық, Байес ережесі, ықтималдық және тәуелсіздік жатады. Статистика бізге орташа, медиана, дисперсия, үлестіру (біркелкі, қалыпты, биномдық, Пуассон) және талдау әдістерін қоса алғанда, ML үлгілерін құруға қажетті шараларды ұсынады, соның ішінде гипотезаны тексеру.
2. Бағдарламалау негіздері
ML-дің тағы бір алғы шарты - бағдарламалау туралы негізгі түсініктің болуы. Бұл деректер құрылымдарын, соның ішінде стектерді, кезектерді, көп өлшемді массивтерді, ағаштарды, графиктерді және т.б. және іздеуді, сұрыптауды, оңтайландыруды, динамикалық бағдарламалауды және т.б. қоса алғанда алгоритмдерді әділ түсінуді қамтиды.
Тілді таңдаңыз
Жөнінде бағдарламалау тілдері, ML үшін үйренуге ең жақсысы Python, одан кейін Java. Бұл Python қол жетімді код, фреймворктар және қауымдастық көмегі тұрғысынан ең үлкен онлайн қолдауға ие болғандықтан.
IDE-мен танысыңыз
Келесі қадам - интеграцияланған даму ортасымен (IDE) танысу. Біз деректердің едәуір үлкен көлемін өңдейтіндіктен, IDE қарапайым командалық жол интерфейсі (CLI) бола алмайды, оның орнына Visual Studio Code немесе Jupyter Notebook. Python сияқты, Jupyter де ең үлкен онлайн қолдауға ие және оны көптеген ML нұсқаушылары білім беру мақсатында да пайдаланады.
Кітапханаларды түсіну
Кітапханалар – қолданбас бұрын бағдарламаға импортталатын ресурстар жинағы. TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, т.б. сияқты бірқатар ML кітапханалары бар. Бағдарламалауды жеңілдету және интерактивті ету үшін ML инженері ML және деректерді өңдеу кітапханаларын жақсы түсінуі маңызды.
3. Деректерді модельдеу және бағалау
ML маңызды бөліктерінің бірі пайдалы үлгілерді, яғни корреляцияларды, кластерлерді, меншікті векторларды табу үшін берілген деректер жиынының негізгі құрылымын бағалау процесі болып табылады. Сондай-ақ регрессия, классификация және аномалияны анықтау сияқты деректер даналарының қасиеттерін болжауымыз керек. ML инженері дәлдік метрикасы мен стратегиясы арқылы берілген үлгіні бағалай алуы керек.
4. Машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану
ML тағы бір маңызды бөлігі ML алгоритмдерін қолдана білу. Жеке үлгіні құру сирек кездесетінін атап өткен жөн, өйткені бірқатар ML үлгілері мен іске асырулар Keras және scikit-learn сияқты кітапханаларда қолжетімді. Дегенмен, бұл модельдерді ең тиімді түрде және деректер жиынтығына сәйкес қолдану шеберлікті және жалпы ML үлгілерін түсінудің жақсы деңгейін талап етеді.
ML инженері сонымен қатар әртүрлі тәсілдердің салыстырмалы артықшылықтары мен кемшіліктерін және шамадан тыс орнату, сәйкессіздік, қиғаштық және ауытқу мәселелері сияқты мүмкін мәселелерді білуі керек.
5. Нейрондық желілерді құру
Нейрондық желілер (НН) ML қосымша өрісінің бөлігі болып табылады Deep Learning және негізгі ML дағдыларына қатысты кеңейтілген талап болып табылады. Дегенмен, ML-дің практикалық қосымшаларында біздің AI жүйелері үшін неғұрлым қуатты модельдер жасау үшін NN туралы біраз түсінікке ие болуымыз керек.
NN қуатты ML үлгілерін жасау үшін қабаттар мен нейрондарды пайдаланады. ML инженері NN құру, үйрету, тексеру және сынақтан өткізу мүмкіндігі болуы керек.
қорытынды
Енді сіз кім екенін жақсы түсінуіңіз керек Машина жасау Инженерлер, олар не істейді және саяхатыңызды бастау үшін сізге қандай дағдылар қажет. Сіз ықтималдықты, статистикалық талдауды, бағдарламалауды, деректерді модельдеуді, алгоритмдерді қолдануды және нейрондық желілерді құру қуатты AI және ML шешімдерін құру.
Мақаланың пайдалы болғанын және білікті ML инженері болу үшін ең маңызды дағды не деп ойлайсыз, түсініктемелерде бізге хабарлаңыз.
пікір қалдыру