ನೀವು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪ್ರಮುಖರಾಗಿದ್ದರೆ, ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಸಂಶೋಧಕರಾಗಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಉತ್ಸಾಹಿಗಳಾಗಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ (AI) ಪ್ರಮುಖ ಉಪ-ಕ್ಷೇತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಬೇಕು.
ಸರಳ ಮಾದರಿ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ಗಳವರೆಗೆ AI ಯ ಅನೇಕ ಆಕರ್ಷಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆಯೂ ನೀವು ತಿಳಿದಿರಬೇಕು. ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳ ಪ್ರಯತ್ನದಿಂದ ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಈ ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಯಾರು, ಅವರು ಏನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಪ್ರವೀಣ ML ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗಲು ಯಾವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಅಗತ್ಯ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಈ ಲೇಖನವು ಹೋಗುತ್ತದೆ.
ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಏನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ?
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹರಿಸುವ ಗಣಿತದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ. ML ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಒಬ್ಬ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಕನಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ನೀಡಲಾದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಮತ್ತು ನೀಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು, ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಅಂತಹ ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಟೆಕ್ ವಿಭಾಗದ ಕಂಪನಿಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ ಆಗಿ ಅಥವಾ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ML ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಕುರಿತು ಸಂಶೋಧಕರಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು. ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ML ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗಿ ಅರ್ಹತೆ ಪಡೆಯಲು ಹಲವಾರು ಕೌಶಲ್ಯ ಅಗತ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಬೇಕು. ಈ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕೆಳಗೆ ವಿವರವಾಗಿ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
5 ML ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು
1. ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ML ನ ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿಷಯಗಳ ಮಧ್ಯಂತರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು ಈ ಗಣಿತದ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿರುವುದರಿಂದ ಇದು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಿಲ್ಲದೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು, ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ML ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಕೆಲವು ತತ್ವಗಳು ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಬೇಯೆಸ್ ನಿಯಮ, ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ನಮಗೆ ಸರಾಸರಿ, ಮಧ್ಯಮ, ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ವಿತರಣೆಗಳು (ಏಕರೂಪ, ಸಾಮಾನ್ಯ, ದ್ವಿಪದ, ಪಾಯ್ಸನ್) ಮತ್ತು ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ML ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
2. ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಫಂಡಮೆಂಟಲ್ಸ್
ML ನ ಇನ್ನೊಂದು ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತವೆಂದರೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ನ ಮೂಲಭೂತ ತಿಳುವಳಿಕೆ. ಇದು ಸ್ಟಾಕ್ಗಳು, ಕ್ಯೂಗಳು, ಬಹು ಆಯಾಮದ ಅರೇಗಳು, ಮರಗಳು, ಗ್ರಾಫ್ಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳ ನ್ಯಾಯೋಚಿತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟ, ವಿಂಗಡಣೆ, ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್, ಇತ್ಯಾದಿ ಸೇರಿದಂತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಆರಿಸಿ
ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು, ML ಗಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಉತ್ತಮವಾದದ್ದು ಪೈಥಾನ್ ನಂತರ ಜಾವಾ. ಏಕೆಂದರೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಕೋಡ್, ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯ ಸಹಾಯದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆನ್ಲೈನ್ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ನಿಮ್ಮ IDE ಅನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಿ
ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಡೆವಲಪ್ಮೆಂಟ್ ಎನ್ವಿರಾನ್ಮೆಂಟ್ (IDE) ನೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ನಾವು ಸಾಕಷ್ಟು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ IDE ಒಂದು ಸರಳವಾದ ಕಮಾಂಡ್ ಲೈನ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ (CLI) ಬದಲಿಗೆ ವಿಷುಯಲ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋ ಕೋಡ್ನಂತಹ ಸಾಧನವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಜುಪಿಟರ್ ನೋಟ್ಬುಕ್. ಪೈಥಾನ್ನಂತೆ, ಜುಪಿಟರ್ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆನ್ಲೈನ್ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಅನೇಕ ML ಬೋಧಕರು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ
ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದ್ದು ಅದನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗೆ ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, ಮುಂತಾದ ಹಲವಾರು ML ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿವೆ. ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕವಾಗಿಸಲು ML ಇಂಜಿನಿಯರ್ ML ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
3. ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
ML ನ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು, ಅಂದರೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳು, ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳು, ಐಜೆನ್ವೆಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ನೀಡಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ರಚನೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ರಿಗ್ರೆಷನ್, ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಡೇಟಾ ನಿದರ್ಶನಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಾವು ಊಹಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ML ಇಂಜಿನಿಯರ್ ನಿಖರತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮತ್ತು ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೀಡಿದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
4. ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು
ML ನ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವೆಂದರೆ ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆರಾಸ್ ಮತ್ತು ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ML ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಳವಡಿಕೆಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಲಭ್ಯವಿರುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಅಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಸಂಗತಿ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲು ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ML ಮಾದರಿಗಳ ಉತ್ತಮ ಮಟ್ಟದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ML ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅನನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಓವರ್ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್, ಅಂಡರ್ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್, ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಂತಹ ಸಂಭವನೀಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಬೇಕು.
5. ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಎನ್ಎನ್ಗಳು) ಎಂಎಲ್ನ ಉಪ-ಕ್ಷೇತ್ರದ ಭಾಗವಾಗಿದೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಇದು ಅಗತ್ಯ ML ಕೌಶಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಬಂದಾಗ ಹೆಚ್ಚು ವಿಸ್ತೃತ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ML ನ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ, ನಮ್ಮ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಾವು NN ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.
ಶಕ್ತಿಯುತ ML ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಒಂದು NN ಪದರಗಳು ಮತ್ತು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ML ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗೆ NN ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು, ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ನೀವು ಈಗ ಯಾರನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು, ಅವರು ಏನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಯಾವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಅವಶ್ಯಕ. ನೀವು ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್, ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಶಕ್ತಿಯುತ AI ಮತ್ತು ML ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು.
ಲೇಖನವು ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆಯೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೀಣ ಎಂಎಲ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗಲು ಪ್ರಮುಖ ಕೌಶಲ್ಯ ಏನೆಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸಿದರೆ ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಮಗೆ ತಿಳಿಸಿ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ