Ja esat programmatūras inženierijas speciālists, datu zinātnes pētnieks vai tehnoloģiju entuziasts kopumā, jums ir jāapzinās vadošā mākslīgā intelekta (AI) apakšnozare, kas pazīstama kā mašīnmācīšanās.
Jums arī jāapzinās daudzās aizraujošās AI lietojumprogrammas, sākot no vienkāršas modeļu noteikšanas un runas atpazīšanas līdz viediem integrētiem virtuālajiem palīgiem. Šīs lietojumprogrammas un daudz kas cits ir iespējams, pateicoties mašīnmācīšanās inženieru pūlēm.
Šajā rakstā ir apskatīts, kas ir šie inženieri, ko viņi dara un kādas prasmes ir nepieciešamas, lai jūs kļūtu par lietpratīgu ML inženieri.
Ko dara mašīnmācības inženieri?
Mašīnu mācīšana (ML) Inženieri apvieno analītiskās un problēmu risināšanas matemātiskās prasmes ar programmatūras programmēšanas tehnoloģiju, lai izveidotu mākslīgā intelekta sistēmas reālās pasaules problēmu risināšanai. ML inženierim ir jādarbojas kā datu analītiķim, lai strādātu ar datiem un pārveidotu datus atbilstoši dotajai prasībai un izveidotu, apmācītu, apstiprinātu un pārbaudītu ML algoritmus modeļa veidā uz dotās datu kopas.
Šādi inženieri var strādāt ar uzņēmumu tehnoloģiju nodaļā neatkarīgi kā programmētājs vai kā pētnieks jaunāko ML problēmu risināšanā. Jebkurā gadījumā, lai kvalificētos kā ML inženieris, ir jāizpilda vairākas prasmju prasības. Šīs prasmes ir sīkāk apspriestas tālāk.
5 obligātas ML prasmes
1. Varbūtību un statistiskā analīze
Viens no ML priekšnosacījumiem ietver starpposma izpratni par tēmām, tostarp varbūtību un statistiku. Tas ir nepieciešams, jo ML algoritmi un modeļi ir balstīti uz šiem matemātiskajiem principiem, un tos nevar izveidot bez tiem.
Varbūtība ir īpaši svarīga, ja runa ir par ievadi, izvadi un reālās pasaules nenoteiktību. Daži varbūtības principi, ko izmanto ML, ietver nosacīto varbūtību, Bayes likumu, iespējamību un neatkarību. Statistika sniedz mums nepieciešamos pasākumus, lai izveidotu ML modeļus, tostarp vidējo, vidējo, dispersiju, sadalījumu (viendabīgo, normālo, binomiālo, Puasona) un analīzes metodes, tostarp hipotēžu pārbaudi.
2. Programmēšanas pamati
Vēl viens ML priekšnoteikums ir pamatzināšanas par programmēšanu. Tas ietver godīgu izpratni par datu struktūrām, tostarp stekiem, rindām, daudzdimensiju masīviem, kokiem, diagrammām utt., un algoritmiem, tostarp meklēšanu, kārtošanu, optimizāciju, dinamisku programmēšanu utt.
Izvēlieties valodu
Runājot par programmēšanas valodas, vislabāk apgūt ML ir Python, kam seko Java. Tas ir tāpēc, ka Python ir vislielākais tiešsaistes atbalsts pieejamā koda, ietvaru un kopienas palīdzības ziņā.
Iepazīstiet savu IDE
Nākamais solis ir iepazīšanās ar integrēto izstrādes vidi (IDE). Tā kā mēs apstrādājam diezgan lielākus datu apjomus, jūsu IDE nevar būt vienkārša komandrindas saskarne (CLI), bet gan rīks, piemēram, Visual Studio Code vai Jupyter piezīmju grāmatiņa. Tāpat kā Python, arī Jupyter ir vislielākais tiešsaistes atbalsts, un daudzi ML instruktori to izmanto arī izglītības nolūkos.
Izprotiet bibliotēkas
Bibliotēkas ir resursu kolekcija, kas pirms lietošanas ir jāimportē programmā. Ir vairākas ML bibliotēkas, piemēram, TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy utt. ML inženierim ir svarīgi labi izprast ML un datu apstrādes bibliotēkas, lai programmēšana būtu vienkāršāka un interaktīvāka.
3. Datu modelēšana un novērtēšana
Viena no būtiskām ML daļām ir noteiktas datu kopas pamatā esošās struktūras novērtēšanas process, lai atrastu noderīgus modeļus, ti, korelācijas, klasterus, īpašvektorus. Mums būtu arī jāparedz datu gadījumu īpašības, tostarp regresija, klasifikācija un anomāliju noteikšana. ML inženierim ir jāspēj novērtēt konkrēts modelis, izmantojot precizitātes metriku un stratēģiju.
4. Mašīnmācīšanās algoritmu pielietošana
Vēl viena būtiska ML sastāvdaļa ir spēja pielietot ML algoritmus. Ir vērts atzīmēt, ka sava modeļa izveide nav izplatīta, jo vairāki ML modeļi un ieviešanas jau ir pieejami tādās bibliotēkās kā Keras un scikit-learn. Tomēr, lai šos modeļus piemērotu visefektīvākajā veidā un saskaņā ar datu kopu, ir vajadzīgas gan prasmes, gan labs izpratnes līmenis par ML modeļiem kopumā.
ML inženierim ir arī jāapzinās dažādu pieeju relatīvās priekšrocības un trūkumi, kā arī iespējamās problēmas, piemēram, pārmērīga uzstādīšana, nepietiekama atbilstība, novirzes un dispersijas problēmas.
5. Neironu tīklu veidošana
Neironu tīkli (NN) ir daļa no ML apakšlauka, kas pazīstams kā Dziļa mācīšanās un ir plašāka prasība, ja runa ir par būtiskām ML prasmēm. Tomēr praktiskākajos ML lietojumos mums ir nepieciešama zināma izpratne par NN, lai izveidotu jaudīgākus modeļus mūsu AI sistēmām.
NN izmanto slāņus un neironus, lai izveidotu spēcīgus ML modeļus. ML inženierim jāspēj izveidot, apmācīt, apstiprināt un pārbaudīt NN.
Secinājumi
Tagad jums vajadzētu labi saprast, kurš Mašīnu mācīšana Inženieri ir, ko viņi dara un kādas prasmes jums ir nepieciešamas, lai sāktu savu ceļojumu. Jums ir labi jāpārzina varbūtības, statistiskā analīze, programmēšana, datu modelēšana, algoritmu lietojumprogrammas un neironu tīklu veidošana lai izveidotu jaudīgus AI un ML risinājumus.
Pastāstiet mums komentāros, vai raksts bija noderīgs un kāda, jūsuprāt, ir vissvarīgākā prasme, lai kļūtu par prasmīgu ML inženieri.
Atstāj atbildi