Jika anda seorang jurusan kejuruteraan perisian, penyelidik sains data atau peminat teknologi secara amnya, anda mesti mengetahui subbidang Kecerdasan Buatan (AI) terkemuka yang dikenali sebagai Pembelajaran Mesin.
Anda juga mesti sedar tentang banyak aplikasi AI yang menarik daripada pengesanan corak mudah dan pengecaman pertuturan kepada pembantu maya bersepadu pintar. Aplikasi ini dan banyak lagi boleh dilakukan dengan usaha Jurutera Pembelajaran Mesin.
Artikel ini membincangkan siapa Jurutera ini, apa yang mereka lakukan, dan kemahiran apa yang diperlukan untuk anda menjadi seorang Jurutera ML yang mahir.
Apa yang Jurutera Pembelajaran Mesin lakukan?
mesin Pembelajaran (ML) Jurutera menggabungkan kemahiran matematik analitikal dan penyelesaian masalah dengan teknologi pengaturcaraan perisian untuk mencipta sistem AI untuk menyelesaikan masalah dunia sebenar. Seorang Jurutera ML dikehendaki berfungsi sebagai penganalisis data untuk bekerja dengan dan mengubah data mengikut keperluan yang diberikan dan membina, melatih, mengesahkan dan menguji algoritma ML dalam bentuk model pada set data yang diberikan.
Jurutera tersebut mungkin bekerja dengan sebuah syarikat di jabatan teknologi, secara bebas sebagai pengaturcara atau sebagai penyelidik tentang masalah ML yang canggih. Walau apa pun, terdapat beberapa keperluan kemahiran yang perlu dipenuhi untuk melayakkan diri sebagai Jurutera ML. Kemahiran ini telah dibincangkan secara terperinci di bawah.
5 Kemahiran ML yang Wajib Ada
1. Kebarangkalian dan Analisis Statistik
Salah satu prasyarat ML termasuk pemahaman pertengahan tentang topik termasuk kebarangkalian dan statistik. Ini adalah perlu kerana algoritma dan model ML adalah berdasarkan prinsip matematik ini dan tidak boleh dibina tanpanya.
Kebarangkalian amat penting apabila berurusan dengan input, output dan ketidakpastian dunia sebenar. Beberapa prinsip kebarangkalian yang digunakan dalam ML termasuk kebarangkalian bersyarat, peraturan Bayes, kemungkinan dan kebebasan. Statistik memberi kita langkah yang diperlukan untuk membina model ML termasuk min, median, varians, taburan (seragam, normal, binomial, Poisson) dan kaedah analisis termasuk ujian hipotesis.
2. Asas Pengaturcaraan
Satu lagi prasyarat ML ialah mempunyai pemahaman asas tentang pengaturcaraan. Ini termasuk pemahaman yang saksama tentang struktur data, termasuk tindanan, baris gilir, tatasusunan berbilang dimensi, pepohon, graf, dsb., dan algoritma, termasuk pencarian, pengisihan, pengoptimuman, pengaturcaraan dinamik, dsb.
pilih Bahasa anda
Dari segi bahasa pengaturcaraan, yang terbaik untuk belajar untuk ML ialah Python diikuti oleh Java. Ini kerana Python mempunyai sokongan dalam talian yang terbaik dari segi kod, rangka kerja dan bantuan komuniti yang tersedia.
Kenali IDE anda
Langkah seterusnya ialah membiasakan diri dengan Persekitaran Pembangunan Bersepadu (IDE). Memandangkan kami mengendalikan jumlah data yang agak besar, IDE anda tidak boleh menjadi Antara Muka Baris Perintah (CLI) yang ringkas dan bukannya alat seperti Kod Visual Studio atau Notebook Jupyter. Seperti Python, Jupyter mempunyai sokongan dalam talian yang paling hebat dan digunakan oleh ramai pengajar ML untuk tujuan pendidikan juga.
Memahami Perpustakaan
Perpustakaan ialah koleksi sumber yang perlu diimport ke dalam program sebelum digunakan. Terdapat beberapa perpustakaan ML seperti TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, dll. Adalah penting bagi seorang Jurutera ML untuk mempunyai pemahaman yang baik tentang ML dan perpustakaan pengendalian data untuk menjadikan pengaturcaraan lebih mudah dan lebih interaktif.
3. Pemodelan dan Penilaian Data
Salah satu bahagian penting ML ialah proses menganggar struktur asas set data tertentu untuk mencari corak yang berguna, iaitu korelasi, kelompok, vektor eigen. Kami juga perlu meramalkan sifat kejadian data termasuk regresi, pengelasan dan pengesanan anomali. Seorang Jurutera ML perlu dapat menilai model tertentu menggunakan metrik dan strategi ketepatan.
4. Mengaplikasikan Algoritma Pembelajaran Mesin
Satu lagi bahagian penting ML ialah dapat menggunakan algoritma ML. Perlu diingat bahawa membina model anda sendiri adalah perkara biasa kerana beberapa model dan pelaksanaan ML sudah tersedia di perpustakaan seperti Keras dan scikit-learn. Walau bagaimanapun, menggunakan model ini dengan cara yang paling berkesan dan mengikut set data memerlukan kedua-dua kemahiran dan tahap pemahaman yang baik tentang model ML secara umum.
Seorang Jurutera ML juga perlu menyedari kelebihan dan keburukan relatif pendekatan yang berbeza dan kemungkinan isu seperti masalah overfitting, underfitting, bias dan varians.
5. Bina Rangkaian Neural
Rangkaian Neural (NN) adalah sebahagian daripada sub-bidang ML yang dikenali sebagai Pembelajaran Deep dan merupakan keperluan yang lebih lanjutan apabila melibatkan kemahiran ML yang penting. Walau bagaimanapun, dalam aplikasi ML yang lebih praktikal, kami perlu mempunyai sedikit pemahaman tentang NN untuk mencipta model yang lebih berkuasa untuk sistem AI kami.
NN menggunakan lapisan dan neuron untuk mencipta model ML yang berkuasa. Seorang Jurutera ML seharusnya boleh membina, melatih, mengesahkan dan menguji NN.
Kesimpulan
Anda kini sepatutnya mempunyai pemahaman yang baik tentang siapa mesin Pembelajaran Jurutera adalah, apa yang mereka lakukan, dan kemahiran apa yang diperlukan untuk anda memulakan perjalanan anda. Anda perlu mahir dengan kebarangkalian, analisis statistik, pengaturcaraan, pemodelan data, aplikasi algoritma dan membina rangkaian saraf untuk membina penyelesaian AI dan ML yang berkuasa.
Beritahu kami dalam ulasan jika artikel itu membantu dan apa yang anda fikir kemahiran paling penting untuk menjadi seorang Jurutera ML yang mahir.
Sila tinggalkan balasan anda