Jei esate programinės įrangos inžinierius, duomenų mokslo tyrinėtojas ar apskritai technologijų entuziastas, turite žinoti apie pirmaujančią dirbtinio intelekto (AI) posritį, žinomą kaip mašinų mokymasis.
Taip pat turite žinoti apie daugybę patrauklių AI taikomųjų programų, pradedant nuo paprasto modelio aptikimo ir kalbos atpažinimo iki išmaniųjų integruotų virtualių asistentų. Šios programos ir daug daugiau tapo įmanomos mašinų mokymosi inžinierių pastangomis.
Šiame straipsnyje aprašoma, kas yra šie inžinieriai, ką jie veikia ir kokių įgūdžių reikia, kad galėtumėte tapti patyrusiu ML inžinieriumi.
Ką daro mašininio mokymosi inžinieriai?
Mašininis mokymasis (ML) Inžinieriai sujungia analitinius ir problemų sprendimo matematinius įgūdžius su programinės įrangos programavimo technologija, kad sukurtų dirbtinio intelekto sistemas, skirtas realaus pasaulio problemoms spręsti. ML inžinierius turi veikti kaip duomenų analitikas, kad galėtų dirbti su duomenimis ir juos transformuoti pagal pateiktą reikalavimą ir sukurti, mokyti, patvirtinti ir išbandyti ML algoritmus modelio pavidalu duotame duomenų rinkinyje.
Tokie inžinieriai gali dirbti su įmone technologijų skyriuje, savarankiškai kaip programuotojai arba kaip pažangiausių ML problemų tyrinėtojas. Bet kuriuo atveju, norint gauti ML inžinieriaus kvalifikaciją, reikia atitikti keletą įgūdžių reikalavimų. Šie įgūdžiai buvo išsamiai aptarti toliau.
5 būtini ML įgūdžiai
1. Tikimybių ir statistinė analizė
Viena iš būtinų ML sąlygų apima vidutinį temų, įskaitant tikimybę ir statistiką, supratimą. Tai būtina, nes ML algoritmai ir modeliai yra pagrįsti šiais matematiniais principais ir negali būti sukurti be jų.
Tikimybė yra ypač svarbi, kai kalbama apie įvesties, išvesties ir realaus pasaulio neapibrėžtumą. Kai kurie tikimybės principai, naudojami ML, apima sąlyginę tikimybę, Bayes taisyklę, tikimybę ir nepriklausomumą. Statistika suteikia mums priemones, reikalingas ML modeliams sudaryti, įskaitant vidurkį, medianą, dispersiją, pasiskirstymą (vienodą, normalų, dvinarį, Puasono) ir analizės metodus, įskaitant hipotezių tikrinimą.
2. Programavimo pagrindai
Kita būtina ML sąlyga – turėti pagrindinį programavimo supratimą. Tai apima teisingą duomenų struktūrų, įskaitant krūvas, eiles, daugiamačius masyvus, medžius, grafikus ir kt., ir algoritmų, įskaitant paiešką, rūšiavimą, optimizavimą, dinaminį programavimą, supratimą.
Pasirinkite kalbą
Kalbant apie programavimo kalbos, geriausia mokytis ML yra Python, po kurio seka Java. Taip yra todėl, kad „Python“ turi didžiausią palaikymą internete, kalbant apie galimą kodą, sistemas ir bendruomenės pagalbą.
Susipažinkite su savo IDE
Kitas žingsnis yra susipažinimas su integruota kūrimo aplinka (IDE). Kadangi tvarkome gana didelius duomenų kiekius, jūsų IDE negali būti paprasta komandų eilutės sąsaja (CLI), o tokia priemonė kaip „Visual Studio Code“ arba „Jupyter“ užrašų knygelė. Kaip ir „Python“, „Jupyter“ turi didžiausią internetinį palaikymą ir jį naudoja daugelis ML instruktorių švietimo tikslais.
Suprasti bibliotekas
Bibliotekos yra išteklių rinkinys, kurį prieš naudojant reikia importuoti į programą. Yra daugybė ML bibliotekų, tokių kaip TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy ir kt. Svarbu, kad ML inžinierius gerai išmanytų ML ir duomenų tvarkymo bibliotekas, kad programavimas būtų lengvesnis ir interaktyvesnis.
3. Duomenų modeliavimas ir įvertinimas
Viena iš esminių ML dalių yra tam tikro duomenų rinkinio pagrindinės struktūros įvertinimo procesas, siekiant rasti naudingų modelių, ty koreliacijų, klasterių, savųjų vektorių. Taip pat turėtume numatyti duomenų egzempliorių savybes, įskaitant regresiją, klasifikavimą ir anomalijų aptikimą. ML inžinierius turi sugebėti įvertinti tam tikrą modelį naudodamas tikslumo metriką ir strategiją.
4. Mašininio mokymosi algoritmų taikymas
Kita svarbi ML dalis yra galimybė taikyti ML algoritmus. Verta paminėti, kad savo modelio kūrimas yra neįprastas dalykas, nes nemažai ML modelių ir diegimų jau yra tokiose bibliotekose kaip Keras ir scikit-learn. Tačiau norint taikyti šiuos modelius efektyviausiu būdu ir laikantis duomenų rinkinio, reikia ir įgūdžių, ir gero ML modelių supratimo apskritai.
ML inžinierius taip pat turi žinoti santykinius skirtingų metodų pranašumus ir trūkumus bei galimas problemas, tokias kaip per didelis pritaikymas, netinkamas pritaikymas, šališkumo ir dispersijos problemos.
5. Sukurkite neuroninius tinklus
Neuroniniai tinklai (NN) yra ML polaukio, žinomo kaip, dalis Gilus mokymasis ir yra didesnis reikalavimas, kai kalbama apie esminius ML įgūdžius. Tačiau praktiškesniuose ML pritaikymuose turime šiek tiek suprasti NN, kad galėtume sukurti galingesnius mūsų AI sistemų modelius.
NN naudoja sluoksnius ir neuronus, kad sukurtų galingus ML modelius. ML inžinierius turėtų sugebėti kurti, mokyti, patvirtinti ir išbandyti NN.
Išvada
Dabar turėtumėte gerai suprasti, kas Mašininis mokymasis Inžinieriai yra, ką jie daro ir kokių įgūdžių reikia norint pradėti kelionę. Turite gerai išmanyti tikimybes, statistinę analizę, programavimą, duomenų modeliavimą, algoritmų programas ir kuriant neuroninius tinklus sukurti galingus AI ir ML sprendimus.
Komentaruose praneškite mums, ar straipsnis buvo naudingas ir koks, jūsų nuomone, yra svarbiausias įgūdis norint tapti įgudusiu ML inžinieriumi.
Palikti atsakymą