Wann Dir e Software Engineering Major, Data Science Fuerscher oder Tech Enthusiast am Allgemengen sidd, da musst Dir bewosst sinn iwwer dat féierend Ënnerfeld vun der Kënschtlech Intelligenz (AI) bekannt als Machine Learning.
Dir musst och bewosst sinn iwwer déi vill faszinéierend Uwendungen vun AI, rangéiert vun einfacher Mustererkennung a Riederkennung bis intelligent integréiert virtuell Assistenten. Dës Uwendungen a vill méi ginn duerch d'Efforte vun Machine Learning Engineers méiglech gemaach.
Dësen Artikel geet iwwer wien dës Ingenieuren sinn, wat se maachen, a wéi eng Fäegkeeten néideg sinn fir datt Dir e kompetente ML Ingenieur gëtt.
Wat maachen Machine Learning Engineers?
Machine Learning (ML) Ingenieuren kombinéieren analytesch a problemléisend mathematesch Fäegkeeten mat Software Programméierungstechnologie fir AI Systemer ze kreéieren fir real Weltproblemer ze léisen. En ML Ingenieur ass erfuerderlech fir als Datenanalytiker ze funktionéieren fir mat der gegebene Fuerderung Daten ze schaffen an ze transforméieren an ML Algorithmen a Form vun engem Modell op der bestëmmter Datesaz ze bauen, trainéieren, validéieren an ze testen.
Esou Ingenieuren kënne mat enger Firma am Tech Departement schaffen, onofhängeg als Programméierer oder als Fuerscher iwwer modernste ML Probleemer. Egal wéi, et ginn eng Zuel vu Fäegkeet Ufuerderunge déi musse erfëllen fir als ML Ingenieur ze qualifizéieren. Dës Fäegkeeten sinn am Detail hei ënnen diskutéiert ginn.
5 Must-Have ML Fäegkeeten
1. Wahrscheinlechkeet a statistesch Analyse
Ee vun de Viraussetzunge vum ML enthält en Zwëschenverständnis vun Themen abegraff Wahrscheinlechkeet a Statistiken. Dëst ass noutwendeg well ML Algorithmen a Modeller op dëse mathematesche Prinzipien baséieren an ouni si net konstruéiert kënne ginn.
Wahrscheinlechkeet ass besonnesch wichteg wann et ëm d'Inputen, d'Ausgaben an d'real Welt Onsécherheet geet. E puer Prinzipien vun der Wahrscheinlechkeet, déi am ML benotzt ginn, enthalen bedingt Wahrscheinlechkeet, Bayes Regel, Wahrscheinlechkeet, an Onofhängegkeet. Statistike bidden eis Moossnamen déi néideg sinn fir ML Modeller ze konstruéieren, dorënner mëttler, Median, Varianz, Verdeelungen (uniform, normal, binomial, Poisson), an Analysemethoden abegraff Hypothesentest.
2. Fundamentals vun programméiere
Eng aner Viraussetzung vum ML ass e Basisverständnis vun der Programméierung ze hunn. Dëst beinhalt e fairt Verständnis vun Datestrukturen, dorënner Stacks, Schlaangen, multidimensional Arrays, Beem, Grafiken, etc., an Algorithmen, inklusiv Sich, Sortéierung, Optimiséierung, dynamesch Programméierung, asw.
Wielt Är Sprooch
Am Sënn vun programméiere Sproochen, dat Bescht fir ML ze léieren ass Python gefollegt vu Java. Dëst ass well Python déi gréissten Online Ënnerstëtzung huet a punkto verfügbare Code, Kaderen a Gemeinschaftshëllef.
Léiert Är IDE kennen
De nächste Schrëtt ass Iech mat engem Integrated Development Environment (IDE) vertraut ze maachen. Well mir zimlech méi grouss Quantitéiten un Daten handhaben, kann Är IDE net en einfachen Command Line Interface (CLI) sinn anstatt e Tool wéi Visual Studio Code oder Jupyter Notizbuch. Wéi Python, huet de Jupyter déi gréissten Online Ënnerstëtzung a gëtt vu ville ML Instruktoren och fir pädagogesch Zwecker benotzt.
Bibliothéiken verstoen
Bibliothéike sinn eng Sammlung vu Ressourcen déi an e Programm importéiert musse ginn ier Dir benotzt. Et ginn eng Rei vun ML Bibliothéiken wéi TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, etc.. Et ass wichteg fir en ML Ingenieur e gutt Verständnis vun ML an Daten Ëmgank Bibliothéiken ze maachen programméiere méi einfach a méi interaktiv.
3. Datemodellering an Evaluatioun
Ee vun de wesentleche Bestanddeeler vun ML ass de Prozess vun der Schätzung vun der Basisdaten Struktur vun engem bestëmmten Dataset fir nëtzlech Musteren ze fannen, dh Korrelatiounen, Cluster, Eigenvektoren. Mir mussen och d'Eegeschafte vun Dateninstanzen viraussoen, dorënner Regressioun, Klassifikatioun an Anomalie Detektioun. En ML Ingenieur muss fäeg sinn e bestëmmte Modell mat enger Genauegkeetsmetrik a Strategie ze evaluéieren.
4. Machine Learning Algorithmen uwenden
En anere wesentleche Bestanddeel vum ML ass fäeg ML Algorithmen z'applizéieren. Et ass derwäert ze notéieren datt Ären eegene Modell ze bauen ass ongewéinlech well eng Zuel vu ML Modeller an Implementatiounen scho verfügbar sinn a Bibliothéike wéi Keras a scikit-learn. Wéi och ëmmer, dës Modeller op déi effektivste Manéier an am Aklang mat der Datasetze applizéieren erfuerdert Fäegkeeten an e gudde Verständnisniveau vun ML Modeller am Allgemengen.
En ML Ingenieur muss och bewosst sinn iwwer déi relativ Virdeeler an Nodeeler vu verschiddenen Approchen a méiglech Themen wéi Iwwerfitting, Underfitting, Bias, a Varianzproblemer.
5. Bauen Neural Netzwierker
Neural Netzwierker (NNs) sinn Deel vun engem Ënnerfeld vun ML bekannt als Deep Learning a sinn eng méi erweidert Fuerderung wann et ëm wesentlech ML Fäegkeeten kënnt. Wéi och ëmmer, an de méi prakteschen Uwendunge vu ML, musse mir e bësse Verständnis vun NNs hunn fir méi mächteg Modeller fir eis AI Systemer ze kreéieren.
En NN benotzt Schichten an Neuronen fir mächteg ML Modeller ze kreéieren. En ML Ingenieur soll NNs bauen, trainéieren, validéieren an testen.
Konklusioun
Dir sollt elo e gutt Verständnis hunn, wien Machine Learning Ingenieuren sinn, wat se maachen, a wéi eng Fäegkeeten sinn néideg fir Iech fir Är Rees unzefänken. Dir musst gutt beherrscht sinn mat Wahrscheinlechkeet, statistesch Analyse, Programméierung, Datemodelléierung, Algorithmen Uwendungen, an neural Netzwierker bauen fir mächteg AI an ML Léisungen ze bauen.
Loosst eis an de Kommentaren wëssen ob den Artikel hëllefräich war a wat Dir mengt déi wichtegst Fäegkeet fir e kompetente ML Ingenieur ze ginn.
Hannerlooss eng Äntwert