Ако сте специјалист за софтверско инженерство, истражувач на науката за податоци или ентузијаст за технологија воопшто, тогаш мора да бидете свесни за водечкото под-поле на Вештачката интелигенција (ВИ) познато како Машинско учење.
Мора да сте свесни и за многуте фасцинантни апликации на вештачката интелигенција, кои се движат од едноставно откривање шаблони и препознавање говор до паметни интегрирани виртуелни асистенти. Овие апликации и многу повеќе се овозможени со напорите на инженерите за машинско учење.
Оваа статија објаснува кои се овие инженери, што прават и кои вештини се неопходни за да станете умешен инженер за МЛ.
Што прават инженерите за машинско учење?
Машинско учење (ML) Инженерите комбинираат аналитички и математички вештини за решавање проблеми со софтверска технологија за програмирање со цел да создадат системи за вештачка интелигенција за решавање на проблеми од реалниот свет. Потребно е ML инженер да функционира како аналитичар на податоци за да работи и да ги трансформира податоците според даденото барање и да гради, обучи, потврдува и тестира ML алгоритми во форма на модел на дадената база на податоци.
Таквите инженери може да работат со компанија во технолошкиот оддел, независно како програмер или како истражувач на најсовремените проблеми со ML. Во секој случај, постојат голем број барања за вештина што треба да се исполнат за да се квалификувате како МЛ инженер. Овие вештини се детално разгледани подолу.
5 ML вештини кои мора да се поседуваат
1. Веројатност и статистичка анализа
Еден од предусловите на МЛ вклучува средно разбирање на теми, вклучувајќи веројатност и статистика. Ова е неопходно бидејќи ML алгоритмите и моделите се засноваат на овие математички принципи и не можат да се конструираат без нив.
Веројатноста е особено важна кога станува збор за справување со влезови, излези и несигурност во реалниот свет. Некои принципи на веројатност што се користат во ML вклучуваат условна веројатност, правило на Бајс, веројатност и независност. Статистиката ни обезбедува мерки неопходни за конструирање на ML модели вклучувајќи средна вредност, медијана, варијанса, дистрибуции (униформа, нормална, биномна, Поасон) и методи на анализа, вклучително и тестирање на хипотези.
2. Основи на програмирање
Друг предуслов за ML е да имате основно разбирање за програмирање. Ова вклучува правично разбирање на структурите на податоци, вклучувајќи купови, редици, повеќедимензионални низи, дрвја, графикони, итн., и алгоритми, вклучувајќи пребарување, сортирање, оптимизација, динамично програмирање итн.
Изберете го вашиот јазик
Во однос на програмски јазици, најдоброто за учење за ML е Python проследено со Java. Ова е затоа што Python има најголема поддршка на интернет во однос на достапниот код, рамки и помош од заедницата.
Запознајте го вашиот IDE
Следниот чекор е запознавање со интегрирана развојна средина (IDE). Бидејќи ракуваме со прилично поголеми количини на податоци, вашиот IDE не може да биде едноставен интерфејс на командната линија (CLI), туку алатка како Visual Studio Code или Upупитер тетратка. Како и Python, Jupyter има најголема поддршка преку Интернет и се користи од многу инструктори за ML и за едукативни цели.
Разберете ги библиотеките
Библиотеките се збирка на ресурси кои треба да се увезат во програма пред да се користат. Постојат голем број на ML библиотеки како TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy итн. Важно е инженерот за ML да има добро разбирање за ML и библиотеките за ракување со податоци за да го направи програмирањето полесно и поинтерактивно.
3. Моделирање и евалуација на податоци
Еден од суштинските делови на ML е процесот на проценка на основната структура на дадена база на податоци со цел да се најдат корисни обрасци, т.е. корелации, кластери, сопствени вектори. Исто така, ќе треба да ги предвидиме својствата на примероците на податоци, вклучувајќи регресија, класификација и откривање аномалија. Инженерот за ML треба да биде способен да процени даден модел користејќи метрика и стратегија за точност.
4. Примена на алгоритми за машинско учење
Друг суштински дел од ML е можноста за примена на ML алгоритми. Вреди да се напомене дека градењето сопствен модел е невообичаено бидејќи голем број ML модели и имплементации се веќе достапни во библиотеките како Keras и scikit-learn. Сепак, примената на овие модели на најефективен начин и во согласност со базата на податоци бара и вештина и добро ниво на разбирање на ML моделите воопшто.
Инженерот за ML, исто така, треба да биде свесен за релативните предности и недостатоци на различните пристапи и можните проблеми како што се проблеми со преоптоварување, недоволно приспособување, пристрасност и варијанса.
5. Изградба на невронски мрежи
Невралните мрежи (NN) се дел од подполето на ML познато како Длабоко учење и се попроширен услов кога станува збор за основните ML вештини. Меѓутоа, во попрактичните апликации на ML, треба да имаме одредено разбирање за NN за да создадеме помоќни модели за нашите системи за вештачка интелигенција.
NN користи слоеви и неврони за да создаде моќни ML модели. Инженерот за ML треба да биде способен да гради, тренира, потврдува и тестира НН.
Заклучок
Сега треба добро да разберете кој Машинско учење Инженерите се, што прават и кои вештини се неопходни за да го започнете вашето патување. Треба да бидете добро упатени во веројатноста, статистичка анализа, програмирање, моделирање податоци, апликации за алгоритми и градење невронски мрежи да изгради моќни решенија за вештачка интелигенција и ML.
Кажете ни во коментарите дали статијата е корисна и која мислите дека е најважната вештина за да станете умешен ML инженер.
Оставете Одговор