Si programmatis maioris machinator es, notitia scientiae indagator, vel tech fidus in genere tunc debes scire princeps sub-campus Intelligentiae Artificialis (AI) quae Machina Discendi nota est.
Etiam conscius es necesse est multas applicationes attrahenti AI e vndique a simplici exemplari detectionis et sermonis recognitione ad callidos virtuales adiutores integratos. Hae applicationes et multo plura possibilia sunt per machinam conatus machinarum machinarum discendi.
Articulus hic accedit quinam isti machinatores sint, quid faciant, et quae artes necessariae sint ut tibi ML Engineer proficiat.
Quid Machina Learning Engineers facere?
Learning apparatus (ML) Machinatores analyticas et problemata mathematicas artes solvendas cum technologia programmandi programmantes componunt ad systema AI creandum ad problemata realia mundi solvenda. ML Engineer requiritur ad functionem pro notitia analytica ad operandum et transfundendum data secundum postulationem datam et aedificandi, instituendi, firmandi et probandi ML algorithms in forma exemplaris in data schedula data.
Tales machinatores cum societas in technica parte operari possunt, independenter ut programmator vel ut indagator in quaestionibus ML incisis. Utroque modo, multae arte requisita sunt quae conveniant ad temperandum sicut ipsum ML Engineer. Hae artes infra singillatim tractatae sunt.
V oportet habere ML Skills
1. Probabilitas et Statistical Analysis
Una praevia ML comprehendit medium intellectum locorum probabilitatum et mutant. Hoc necessarium est ut ML algorithm et exempla his principiis mathematicis nitantur nec sine illis construi possint.
Probabilitas imprimis magni momenti est cum agitur de initibus, outputs, et incertitudine reali mundi. Principia probabilitatis quaedam in ML adhibita probabilitatem conditionalem includunt, regulae Bayes, verisimilitudinis et independentiae. Status nobis providet mensuras necessarias ad exempla construendi ML inter medium, medianum, contentionem, distributiones (uniformes, normales, binomiales, Poisson), ac methodos analysis comprehendentibus hypothesin tentantis.
2. Fundamenta programmandi
Aliud necessarium ML est intellectum fundamentalem programmandi habere. Hoc includit pulchra intellectus notitiarum structurarum, inter acervos, queues, multi-dimensionales vestitus, arbores, graphs, etc., et algorithms, comprehendo inquisitione, voluptua, optimisation, dynamica programmatio, etc.
Elige translitterandi linguam tuam
Secundum programming linguis:optimum discendi causa ML Python sequitur Java. Haec causa est, quod Python maximum subsidium online in promptu codici, compagibus et subsidiis communitatis habet.
Nosse te IDE
Proximus gradus est familiariter te ipsum cum progressione integrali Environment (IDE). Cum tractamus satis ampliores pondera notitiarum vestrarum IDE non potest esse simplex mandatum Linea interface (CLI) potius instrumentum sicut Visual Studio Codicis vel Pentium Jupyter. Sicut Python, Iupyter maximum momentum habet online et a multis ML instructoribus ad usum educationis etiam adhibetur.
Intellige Libraries
Bibliothecae sunt collectiones facultatum quae in programmate importari debent antequam utantur. Sunt plures ML bibliothecarum sicut TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, etc. Magni interest pro ML Engineer habere bonam intelligentiam ML ac notitias tractandorum bibliothecarum ad programmandum faciliorem ac magis interactive.
3. Data Libri ac volutpat
Una partium essentialium ML est processus aestimandi structuram datastae subiectae ut exemplaria utilia inveniantur, id est correlationes, corymbis, eigenvectoribus. Quin etiam proprietates instantiarum notitiarum inter regressionem, classificationem et anomaliam detectionem proprietatibus praedicere debemus. An ML Engineer indiget ut exemplum accurationis metricae et militaris utendi aliquo pretio aestimare possit.
4. applicatione Machina Doctrina Algorithms
Alia pars ML essentialis algorithms ML adhibere potest. Notatu dignum est exemplar aedificationis tuae inusitatae esse sicut numerus ML exemplorum et implementationum in bibliothecis sicut Keras et scikit-discentibus iam praesto sunt. Nihilominus haec exempla applicando quam efficacissime et ad normam dataset requirit tam arte quam bono gradu intelligendi exemplorum ML generatim.
ML Engineer etiam necesse est ut conscius sit inter commoda et incommoda diversarum accessuum ac possibilium quaestiones, sicut difficultates, incommodas, instantias, et varias difficultates.
5 aedificate Neural Networks
Neural Networks (NNs) sunt pars campi sub-ML quae nota est doctrina abyssi et latius patet exigentia cum fit ad artes essentiales ML. Nihilominus in applicationibus ML magis adhibitis opus habere NNs aliquos intellectus ad creandos potiora exempla pro nostris AI systematibus.
An NN laminis et neuronibus utitur ad exempla ML potentum creandorum. An ML Engineerarius aedificare, instituere, firmare et probare NNs posset.
Conclusio
Nunc debes habere bonum intellectum de quis Learning apparatus Machinarii sunt, quid agunt, et quae artes tibi necessariae sunt ad iter tuum committitur. Opus est ut probabiliter probe calleas, analysin statisticam, programmationem, notas formandi, applicationes algorithmarum, ac neural retiacula aedificationem ad aedificandas solutiones potentes AI et ML.
Nos sciamus in commentationibus si articulus utile fuit et quid putas praecipua scientia proficiendi ML Engineer factus sit.
Leave a Reply