ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
നിങ്ങൾ ഒരു സോഫ്റ്റ്വെയർ എഞ്ചിനീയറിങ്ങ് മേജറോ, ഡാറ്റാ സയൻസ് ഗവേഷകനോ, അല്ലെങ്കിൽ പൊതുവെ സാങ്കേതികതയിൽ താൽപ്പര്യമുള്ള ആളോ ആണെങ്കിൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ (AI) മുൻനിര ഉപമേഖലയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾ അറിഞ്ഞിരിക്കണം.
ലളിതമായ പാറ്റേൺ കണ്ടെത്തലും സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയലും മുതൽ സ്മാർട്ട് ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ വരെയുള്ള AI-യുടെ ആകർഷകമായ നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകളെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾ അറിഞ്ഞിരിക്കണം. മെഷീൻ ലേണിംഗ് എഞ്ചിനീയർമാരുടെ പരിശ്രമം കൊണ്ടാണ് ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകളും മറ്റും സാധ്യമായത്.
ഈ എഞ്ചിനീയർമാർ ആരാണ്, അവർ എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്, നിങ്ങൾ ഒരു പ്രഗത്ഭനായ ML എഞ്ചിനീയർ ആകുന്നതിന് ആവശ്യമായ വൈദഗ്ദ്ധ്യം എന്നിവയെക്കുറിച്ചാണ് ഈ ലേഖനം.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് എഞ്ചിനീയർമാർ എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്?
യന്ത്ര പഠനം (ML) എഞ്ചിനീയർമാർ യഥാർത്ഥ ലോക പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് AI സംവിധാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനായി വിശകലനവും പ്രശ്നപരിഹാരവും ഗണിതശാസ്ത്ര വൈദഗ്ധ്യവും സോഫ്റ്റ്വെയർ പ്രോഗ്രാമിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യയുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. നൽകിയിരിക്കുന്ന ആവശ്യകതയ്ക്കനുസരിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാനും ഡാറ്റ പരിവർത്തനം ചെയ്യാനും തന്നിരിക്കുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റിലെ ഒരു മോഡലിന്റെ രൂപത്തിൽ ML അൽഗോരിതം നിർമ്മിക്കാനും പരിശീലിപ്പിക്കാനും സാധൂകരിക്കാനും പരിശോധിക്കാനും ഒരു ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റായി പ്രവർത്തിക്കാൻ ഒരു ML എഞ്ചിനീയർ ആവശ്യമാണ്.
അത്തരം എഞ്ചിനീയർമാർ ടെക് ഡിപ്പാർട്ട്മെന്റിലെ ഒരു കമ്പനിയുമായി സ്വതന്ത്രമായി ഒരു പ്രോഗ്രാമർ എന്ന നിലയിലോ അല്ലെങ്കിൽ അത്യാധുനിക ML പ്രശ്നങ്ങളിൽ ഗവേഷകനായോ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഏതുവിധേനയും, ഒരു ML എഞ്ചിനീയർ ആയി യോഗ്യത നേടുന്നതിന് നിരവധി വൈദഗ്ധ്യ ആവശ്യകതകൾ പാലിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഈ കഴിവുകൾ താഴെ വിശദമായി ചർച്ച ചെയ്തിരിക്കുന്നു.
5 ML കഴിവുകൾ ഉണ്ടായിരിക്കണം
1. പ്രോബബിലിറ്റിയും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അനാലിസിസും
പ്രോബബിലിറ്റിയും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും ഉൾപ്പെടെയുള്ള വിഷയങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഇന്റർമീഡിയറ്റ് ധാരണയാണ് ML-ന്റെ മുൻവ്യവസ്ഥകളിലൊന്ന്. ML അൽഗോരിതങ്ങളും മോഡലുകളും ഈ ഗണിതശാസ്ത്ര തത്വങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതിനാൽ അവയില്ലാതെ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയില്ല എന്നതിനാൽ ഇത് ആവശ്യമാണ്.
ഇൻപുട്ടുകൾ, ഔട്ട്പുട്ടുകൾ, യഥാർത്ഥ ലോക അനിശ്ചിതത്വം എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ പ്രോബബിലിറ്റി വളരെ പ്രധാനമാണ്. ML-ൽ ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്ന പ്രോബബിലിറ്റിയുടെ ചില തത്വങ്ങളിൽ സോപാധിക പ്രോബബിലിറ്റി, ബയേസ് റൂൾ, സാധ്യത, സ്വാതന്ത്ര്യം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ശരാശരി, മീഡിയൻ, വേരിയൻസ്, ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷനുകൾ (യൂണിഫോം, നോർമൽ, ബൈനോമിയൽ, പോയിസൺ), ഹൈപ്പോതെസിസ് ടെസ്റ്റിംഗ് ഉൾപ്പെടെയുള്ള വിശകലന രീതികൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ ML മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ നടപടികൾ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകുന്നു.
2. പ്രോഗ്രാമിംഗിന്റെ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ
ML-ന്റെ മറ്റൊരു മുൻവ്യവസ്ഥ പ്രോഗ്രാമിംഗിനെക്കുറിച്ചുള്ള അടിസ്ഥാന ധാരണയാണ്. സ്റ്റാക്കുകൾ, ക്യൂകൾ, മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ അറേകൾ, മരങ്ങൾ, ഗ്രാഫുകൾ മുതലായവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഡാറ്റാ ഘടനകളെക്കുറിച്ചുള്ള ന്യായമായ ധാരണയും തിരയൽ, സോർട്ടിംഗ്, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, ഡൈനാമിക് പ്രോഗ്രാമിംഗ് മുതലായവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള അൽഗോരിതങ്ങളും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
നിങ്ങളുടെ ഭാഷ തിരഞ്ഞെടുക്കുക
ഇതിനുവിധേയമായി പ്രോഗ്രാമിങ് ഭാഷകൾ, ML-ന് പഠിക്കാൻ ഏറ്റവും നല്ലത് പൈത്തണും ജാവയുമാണ്. കാരണം, ലഭ്യമായ കോഡ്, ചട്ടക്കൂടുകൾ, കമ്മ്യൂണിറ്റി സഹായം എന്നിവയുടെ കാര്യത്തിൽ പൈത്തണിന് ഏറ്റവും വലിയ ഓൺലൈൻ പിന്തുണയുണ്ട്.
നിങ്ങളുടെ IDE അറിയുക
അടുത്ത ഘട്ടം ഒരു ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് ഡെവലപ്മെന്റ് എൻവയോൺമെന്റുമായി (IDE) സ്വയം പരിചയപ്പെടുകയാണ്. ഞങ്ങൾ വളരെ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനാൽ നിങ്ങളുടെ IDE ഒരു ലളിതമായ കമാൻഡ് ലൈൻ ഇന്റർഫേസ് (CLI) ആകാൻ കഴിയില്ല, പകരം വിഷ്വൽ സ്റ്റുഡിയോ കോഡ് അല്ലെങ്കിൽ ജൂപ്പിറ്റർ നോട്ട്ബുക്ക്. പൈത്തണിനെപ്പോലെ, ജൂപ്പിറ്ററിന് ഏറ്റവും മികച്ച ഓൺലൈൻ പിന്തുണയുണ്ട്, കൂടാതെ നിരവധി എംഎൽ ഇൻസ്ട്രക്ടർമാർ വിദ്യാഭ്യാസ ആവശ്യങ്ങൾക്കും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ലൈബ്രറികൾ മനസ്സിലാക്കുക
ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു പ്രോഗ്രാമിലേക്ക് ഇറക്കുമതി ചെയ്യേണ്ട വിഭവങ്ങളുടെ ഒരു ശേഖരമാണ് ലൈബ്രറികൾ. TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, തുടങ്ങി നിരവധി ML ലൈബ്രറികൾ ഉണ്ട്. പ്രോഗ്രാമിംഗ് എളുപ്പവും കൂടുതൽ സംവേദനാത്മകവുമാക്കുന്നതിന് ML-നെ കുറിച്ചും ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ലൈബ്രറികളെ കുറിച്ചും ഒരു ML എഞ്ചിനീയർക്ക് നല്ല ധാരണ ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.
3. ഡാറ്റ മോഡലിംഗും മൂല്യനിർണ്ണയവും
ഉപയോഗപ്രദമായ പാറ്റേണുകൾ, അതായത് പരസ്പര ബന്ധങ്ങൾ, ക്ലസ്റ്ററുകൾ, ഈജൻ വെക്ടറുകൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തുന്നതിനായി തന്നിരിക്കുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ അടിസ്ഥാന ഘടനയെ കണക്കാക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ML-ന്റെ പ്രധാന ഭാഗങ്ങളിലൊന്ന്. റിഗ്രഷൻ, ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, അനോമലി ഡിറ്റക്ഷൻ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള ഡാറ്റാ സംഭവങ്ങളുടെ പ്രോപ്പർട്ടികൾ ഞങ്ങൾ പ്രവചിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഒരു ML എഞ്ചിനീയർക്ക് കൃത്യമായ മെട്രിക്കും തന്ത്രവും ഉപയോഗിച്ച് തന്നിരിക്കുന്ന മോഡൽ വിലയിരുത്താൻ കഴിയണം.
4. മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം പ്രയോഗിക്കുന്നു
ML-ന്റെ മറ്റൊരു പ്രധാന ഭാഗം ML അൽഗോരിതം പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്നതാണ്. കേരസ്, സ്കിറ്റ്-ലേൺ തുടങ്ങിയ ലൈബ്രറികളിൽ നിരവധി എംഎൽ മോഡലുകളും നടപ്പാക്കലുകളും ഇതിനകം തന്നെ ലഭ്യമായതിനാൽ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നത് അസാധാരണമാണ് എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ മോഡലുകൾ ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ രീതിയിലും ഡാറ്റാസെറ്റിന് അനുസൃതമായും പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് പൊതുവെ ML മോഡലുകളെക്കുറിച്ചുള്ള നൈപുണ്യവും നല്ല തലത്തിലുള്ള ധാരണയും ആവശ്യമാണ്.
വ്യത്യസ്ത സമീപനങ്ങളുടെ ആപേക്ഷിക നേട്ടങ്ങളെയും ദോഷങ്ങളെയും കുറിച്ചും ഓവർഫിറ്റിംഗ്, അണ്ടർഫിറ്റിംഗ്, ബയസ്, വേരിയൻസ് പ്രശ്നങ്ങൾ തുടങ്ങിയ സാധ്യമായ പ്രശ്നങ്ങളെക്കുറിച്ചും ഒരു എംഎൽ എഞ്ചിനീയർ അറിഞ്ഞിരിക്കണം.
5. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ നിർമ്മിക്കുക
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (NNs) എന്നറിയപ്പെടുന്ന ML-ന്റെ ഒരു ഉപ-ഫീൽഡിന്റെ ഭാഗമാണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം അവശ്യ ML കഴിവുകളുടെ കാര്യത്തിൽ കൂടുതൽ വിപുലമായ ആവശ്യകതയാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ML-ന്റെ കൂടുതൽ പ്രായോഗിക പ്രയോഗങ്ങളിൽ, ഞങ്ങളുടെ AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്കായി കൂടുതൽ ശക്തമായ മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് NN-കളെ കുറിച്ച് നമുക്ക് കുറച്ച് ധാരണകൾ ആവശ്യമാണ്.
ശക്തമായ ML മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഒരു NN ലെയറുകളും ന്യൂറോണുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു ML എഞ്ചിനീയർക്ക് NN-കൾ നിർമ്മിക്കാനും പരിശീലിപ്പിക്കാനും സാധൂകരിക്കാനും പരിശോധിക്കാനും കഴിയണം.
തീരുമാനം
ആരാണെന്ന് ഇപ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് നല്ല ധാരണ ഉണ്ടായിരിക്കണം യന്ത്ര പഠനം എഞ്ചിനീയർമാർ, അവർ എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്, നിങ്ങളുടെ യാത്ര ആരംഭിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ കഴിവുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്. നിങ്ങൾ പ്രോബബിലിറ്റി, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനം, പ്രോഗ്രാമിംഗ്, ഡാറ്റ മോഡലിംഗ്, അൽഗോരിതം ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയിൽ നന്നായി അറിഞ്ഞിരിക്കണം. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു ശക്തമായ AI, ML പരിഹാരങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ.
ലേഖനം സഹായകരമാണെങ്കിൽ, ഒരു എംഎൽ എഞ്ചിനീയർ ആകുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട വൈദഗ്ദ്ധ്യം എന്താണെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നുവെന്നും അഭിപ്രായങ്ങളിൽ ഞങ്ങളെ അറിയിക്കുക.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക