जर तुम्ही सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी प्रमुख, डेटा सायन्स संशोधक किंवा सर्वसाधारणपणे टेक उत्साही असाल तर तुम्हाला मशीन लर्निंग म्हणून ओळखल्या जाणार्या आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) च्या अग्रगण्य उप-क्षेत्राबद्दल माहिती असणे आवश्यक आहे.
तुम्हाला एआयच्या साध्या पॅटर्न डिटेक्शन आणि स्पीच रेकग्निशनपासून ते स्मार्ट इंटिग्रेटेड व्हर्च्युअल असिस्टंट्सपर्यंतच्या अनेक आकर्षक अॅप्लिकेशन्सची देखील माहिती असणे आवश्यक आहे. हे अॅप्लिकेशन्स आणि बरेच काही मशीन लर्निंग इंजिनियर्सच्या प्रयत्नांमुळे शक्य झाले आहे.
हा लेख हे अभियंते कोण आहेत, ते काय करतात आणि तुम्हाला प्रवीण एमएल अभियंता बनण्यासाठी कोणती कौशल्ये आवश्यक आहेत याबद्दल माहिती दिली आहे.
मशीन लर्निंग इंजिनीअर काय करतात?
मशीन लर्निंग (ML) अभियंते वास्तविक-जगातील समस्या सोडवण्यासाठी AI प्रणाली तयार करण्यासाठी सॉफ्टवेअर प्रोग्रामिंग तंत्रज्ञानासह विश्लेषणात्मक आणि समस्या सोडवणारी गणिती कौशल्ये एकत्र करतात. दिलेल्या आवश्यकतेनुसार डेटाचे रूपांतर करण्यासाठी आणि दिलेल्या डेटासेटवर मॉडेलच्या रूपात एमएल अल्गोरिदम तयार करणे, प्रशिक्षण देणे, प्रमाणित करणे आणि चाचणी करणे यासाठी डेटा विश्लेषक म्हणून काम करण्यासाठी ML अभियंता आवश्यक आहे.
असे अभियंता तंत्रज्ञान विभागातील एखाद्या कंपनीमध्ये स्वतंत्रपणे प्रोग्रामर म्हणून किंवा अत्याधुनिक एमएल समस्यांवर संशोधक म्हणून काम करत असतील. कोणत्याही प्रकारे, एमएल अभियंता म्हणून पात्र होण्यासाठी अनेक कौशल्य आवश्यकता आहेत ज्या पूर्ण करणे आवश्यक आहे. या कौशल्यांची खाली तपशीलवार चर्चा केली आहे.
5 ML कौशल्ये असणे आवश्यक आहे
1. संभाव्यता आणि सांख्यिकीय विश्लेषण
ML च्या पूर्व शर्तींपैकी एकामध्ये संभाव्यता आणि आकडेवारीसह विषयांची मध्यवर्ती समज समाविष्ट आहे. हे आवश्यक आहे कारण ML अल्गोरिदम आणि मॉडेल या गणिताच्या तत्त्वांवर आधारित आहेत आणि त्यांच्याशिवाय तयार केले जाऊ शकत नाहीत.
इनपुट, आउटपुट आणि वास्तविक-जगातील अनिश्चितता हाताळताना संभाव्यता विशेषतः महत्वाची असते. ML मध्ये वापरल्या जाणार्या संभाव्यतेच्या काही तत्त्वांमध्ये सशर्त संभाव्यता, Bayes नियम, संभाव्यता आणि स्वातंत्र्य यांचा समावेश होतो. सरासरी, मध्य, भिन्नता, वितरण (एकसमान, सामान्य, द्विपदी, पॉसॉन) आणि गृहीतक चाचणीसह विश्लेषण पद्धती यासह ML मॉडेल्स तयार करण्यासाठी आवश्यक उपाययोजना आकडेवारी आम्हाला प्रदान करतात.
2. प्रोग्रामिंगची मूलभूत तत्त्वे
एमएलची आणखी एक अट म्हणजे प्रोग्रामिंगची मूलभूत समज असणे. यामध्ये स्टॅक, रांगा, बहु-आयामी अॅरे, झाडे, आलेख इ. आणि शोध, क्रमवारी, ऑप्टिमायझेशन, डायनॅमिक प्रोग्रामिंग इत्यादींसह अल्गोरिदमसह डेटा संरचनांची योग्य समज समाविष्ट आहे.
आपली भाषा निवडा
च्या दृष्टीने प्रोग्रामिंग भाषा, ML साठी शिकण्यासाठी सर्वोत्तम म्हणजे पायथन त्यानंतर Java. याचे कारण असे की पायथनला उपलब्ध कोड, फ्रेमवर्क आणि सामुदायिक मदतीच्या बाबतीत सर्वात मोठा ऑनलाइन सपोर्ट आहे.
तुमचा IDE जाणून घ्या
पुढील पायरी म्हणजे एकात्मिक विकास पर्यावरण (IDE) सह स्वतःला परिचित करणे. आम्ही बर्यापैकी मोठ्या प्रमाणात डेटा हाताळत असल्यामुळे तुमचा IDE हा साधा कमांड लाइन इंटरफेस (CLI) नसून व्हिज्युअल स्टुडिओ कोड किंवा सारखे साधन असू शकत नाही. ज्युपिटर नोटबुक. Python प्रमाणे, Jupyter ला सर्वात मोठा ऑनलाइन सपोर्ट आहे आणि अनेक ML प्रशिक्षकांद्वारे शैक्षणिक हेतूंसाठी देखील वापरले जाते.
लायब्ररी समजून घ्या
लायब्ररी हा संसाधनांचा संग्रह आहे जो वापरण्यापूर्वी प्रोग्राममध्ये आयात करणे आवश्यक आहे. TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, इत्यादी सारख्या अनेक ML लायब्ररी आहेत. प्रोग्रामिंग सुलभ आणि अधिक परस्परसंवादी बनवण्यासाठी ML आणि डेटा हाताळणी लायब्ररींची चांगली माहिती ML अभियंतासाठी असणे महत्त्वाचे आहे.
3. डेटा मॉडेलिंग आणि मूल्यमापन
ML च्या आवश्यक भागांपैकी एक म्हणजे उपयुक्त नमुने, म्हणजे सहसंबंध, क्लस्टर्स, eigenvectors शोधण्यासाठी दिलेल्या डेटासेटच्या अंतर्निहित संरचनेचा अंदाज लावण्याची प्रक्रिया. आम्हाला रीग्रेशन, वर्गीकरण आणि विसंगती शोध यांसह डेटा उदाहरणांच्या गुणधर्मांचा अंदाज लावावा लागेल. ML अभियंता अचूकता मेट्रिक आणि धोरण वापरून दिलेल्या मॉडेलचे मूल्यांकन करण्यास सक्षम असणे आवश्यक आहे.
4. मशीन लर्निंग अल्गोरिदम लागू करणे
एमएलचा आणखी एक आवश्यक भाग म्हणजे एमएल अल्गोरिदम लागू करणे. हे लक्षात घेण्यासारखे आहे की आपले स्वतःचे मॉडेल तयार करणे असामान्य आहे कारण अनेक ML मॉडेल्स आणि अंमलबजावणी केरास आणि स्किट-लर्न सारख्या लायब्ररीमध्ये आधीपासूनच उपलब्ध आहेत. तथापि, ही मॉडेल्स सर्वात प्रभावी पद्धतीने आणि डेटासेटच्या अनुषंगाने लागू करण्यासाठी कौशल्य आणि सर्वसाधारणपणे ML मॉडेल्सची चांगली पातळी समजणे आवश्यक आहे.
एमएल अभियंत्यांना वेगवेगळ्या पध्दतींचे सापेक्ष फायदे आणि तोटे आणि ओव्हरफिटिंग, अंडरफिटिंग, बायस आणि भिन्नता समस्यांसारख्या संभाव्य समस्यांबद्दल देखील जागरूक असणे आवश्यक आहे.
5. न्यूरल नेटवर्क तयार करा
न्यूरल नेटवर्क्स (NNs) हे ML च्या उप-क्षेत्राचा भाग आहेत ज्याला ओळखले जाते दीप लर्निंग आणि जेव्हा आवश्यक ML कौशल्यांचा विचार केला जातो तेव्हा अधिक विस्तारित आवश्यकता असते. तथापि, ML च्या अधिक व्यावहारिक अनुप्रयोगांमध्ये, आमच्या AI सिस्टमसाठी अधिक शक्तिशाली मॉडेल तयार करण्यासाठी आम्हाला NN बद्दल काही समज असणे आवश्यक आहे.
एनएन शक्तिशाली एमएल मॉडेल तयार करण्यासाठी स्तर आणि न्यूरॉन्सचा वापर करते. एक एमएल अभियंता NN तयार करण्यास, प्रशिक्षित करण्यास, प्रमाणित करण्यास आणि चाचणी करण्यास सक्षम असावा.
निष्कर्ष
तुम्हाला आता कोण हे चांगले समजले पाहिजे मशीन लर्निंग अभियंते आहेत, ते काय करतात आणि तुमचा प्रवास सुरू करण्यासाठी तुमच्यासाठी कोणती कौशल्ये आवश्यक आहेत. तुम्हाला संभाव्यता, सांख्यिकीय विश्लेषण, प्रोग्रामिंग, डेटा मॉडेलिंग, अल्गोरिदम ऍप्लिकेशन्स आणि न्यूरल नेटवर्क तयार करणे शक्तिशाली AI आणि ML उपाय तयार करण्यासाठी.
लेख उपयुक्त ठरला तर आम्हाला टिप्पण्यांमध्ये कळू द्या आणि प्रवीण एमएल अभियंता बनण्यासाठी सर्वात महत्त्वाचे कौशल्य काय आहे असे तुम्हाला वाटते.
प्रत्युत्तर द्या