Jekk inti maġġuri fl-inġinerija tas-softwer, riċerkatur fix-xjenza tad-dejta, jew dilettant tat-teknoloġija b'mod ġenerali allura trid tkun konxju tas-sub-qasam ewlieni tal-Intelliġenza Artifiċjali (AI) magħruf bħala Tagħlim tal-Magni.
Int trid tkun konxju wkoll tal-ħafna applikazzjonijiet affaxxinanti tal-IA li jvarjaw minn skoperta sempliċi tal-mudell u rikonoxximent tad-diskors għal assistenti virtwali integrati intelliġenti. Dawn l-applikazzjonijiet u ħafna aktar huma possibbli permezz tal-isforzi tal-Machine Learning Engineers.
Dan l-artikolu jmur fuq min huma dawn l-Inġiniera, x'jagħmlu, u liema ħiliet huma meħtieġa sabiex inti ssir Inġinier ML profiċjenti.
X'jagħmlu l-Inġiniera tat-Tagħlim tal-Magni?
Tagħlim bil-Magni (ML) L-inġiniera jgħaqqdu ħiliet matematiċi analitiċi u li jsolvu l-problemi mat-teknoloġija tal-ipprogrammar tas-softwer sabiex joħolqu sistemi AI biex isolvu problemi fid-dinja reali. Inġinier ML huwa meħtieġ li jiffunzjona bħala analista tad-dejta biex jaħdem u jittrasforma d-dejta skont ir-rekwiżit mogħti u jibni, iħarreġ, jivvalida u jittestja algoritmi ML fil-forma ta’ mudell fuq is-sett tad-dejta partikolari.
Inġiniera bħal dawn jistgħu jkunu qed jaħdmu ma 'kumpanija fid-dipartiment tat-teknoloġija, b'mod indipendenti bħala programmatur jew bħala riċerkatur dwar problemi ta' ML avvanzati. Jew il-mod, hemm numru ta 'rekwiżiti ta' ħiliet li jridu jissodisfaw sabiex jikkwalifikaw bħala Inġinier ML. Dawn il-ħiliet ġew diskussi fid-dettall hawn taħt.
5 Ħiliet ML Must-Ikollhom
1. Probabbiltà u Analiżi Statistika
Wieħed mill-prerekwiżiti tal-ML jinkludi fehim intermedju tas-suġġetti inklużi l-probabbiltà u l-istatistika. Dan huwa meħtieġ peress li l-algoritmi u l-mudelli ML huma bbażati fuq dawn il-prinċipji matematiċi u ma jistgħux jinbnew mingħajrhom.
Il-probabbiltà hija speċjalment importanti meta tiġi biex tittratta l-inputs, l-outputs, u l-inċertezza tad-dinja reali. Xi prinċipji ta' probabbiltà użati fl-ML jinkludu l-probabbiltà kundizzjonali, ir-regola ta' Bayes, il-probabbiltà u l-indipendenza. L-istatistiċi jipprovdulna miżuri meħtieġa biex nibnu mudelli ML inklużi medja, medjan, varjanza, distribuzzjonijiet (uniformi, normali, binomjali, Poisson), u metodi ta 'analiżi inkluż ittestjar ta' ipoteżi.
2. Fundamenti tal-Programmazzjoni
Prerekwiżit ieħor tal-ML huwa li jkun hemm fehim bażiku tal-ipprogrammar. Dan jinkludi fehim ġust tal-istrutturi tad-dejta, inklużi munzelli, kjuwijiet, arrays multi-dimensjonali, siġar, graphs, eċċ., u algoritmi, inkluż tiftix, għażla, ottimizzazzjoni, programmazzjoni dinamika, eċċ.
Agħżel il-lingwa tiegħek
F'termini ta ' Lingwi ta ’programmazzjoni, l-aħjar biex titgħallem għal ML huwa Python segwit minn Java. Dan għaliex Python għandu l-akbar appoġġ onlajn f'termini ta 'kodiċi disponibbli, oqfsa, u għajnuna tal-komunità.
Kun af l-IDE tiegħek
Il-pass li jmiss huwa li tiffamiljarizza ruħek ma' Ambjent ta' Żvilupp Integrat (IDE). Peress li qed nittrattaw ammonti pjuttost akbar ta’ dejta, l-IDE tiegħek ma tistax tkun sempliċi Command Line Interface (CLI) pjuttost għodda bħal Visual Studio Code jew Notebook Jupyter. Bħal Python, Jupyter għandu l-akbar appoġġ onlajn u jintuża minn ħafna għalliema tal-ML għal skopijiet edukattivi wkoll.
Jifhmu Libreriji
Il-libreriji huma ġabra ta' riżorsi li jridu jiġu importati fi programm qabel ma jintużaw. Hemm numru ta 'libreriji ML bħal TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, eċċ. Huwa importanti li Inġinier ML ikollu fehim tajjeb tal-ML u l-libreriji tal-immaniġġjar tad-dejta biex jagħmel l-ipprogrammar aktar faċli u aktar interattiv.
3. Immudellar u Evalwazzjoni tad-Data
Waħda mill-partijiet essenzjali tal-ML hija l-proċess ta' stima tal-istruttura sottostanti ta' sett ta' dejta partikolari sabiex jinstabu mudelli utli, jiġifieri korrelazzjonijiet, clusters, eigenvectors. Ikollna bżonn ukoll li nbassru l-proprjetajiet tal-istanzi tad-dejta inkluż ir-rigressjoni, il-klassifikazzjoni u l-iskoperta tal-anomaliji. Inġinier ML jeħtieġ li jkun kapaċi jevalwa mudell partikolari billi juża metrika u strateġija ta 'preċiżjoni.
4. Applikazzjoni ta' Algoritmi ta' Tagħlim Magni
Parti essenzjali oħra tal-ML hija li tkun kapaċi tapplika algoritmi tal-ML. Ta 'min jinnota li l-bini tal-mudell tiegħek stess mhuwiex komuni peress li għadd ta' mudelli u implementazzjonijiet ML huma diġà disponibbli f'libreriji bħal Keras u scikit-learn. Madankollu, l-applikazzjoni ta’ dawn il-mudelli bl-aktar mod effettiv u skont is-sett tad-dejta teħtieġ kemm ħiliet kif ukoll livell tajjeb ta’ fehim tal-mudelli ML b’mod ġenerali.
Inġinier ML jeħtieġ ukoll li jkun konxju tal-vantaġġi u l-iżvantaġġi relattivi ta 'approċċi differenti u kwistjonijiet possibbli bħal problemi ta' twaħħil żejjed, twaħħil insuffiċjenti, preġudizzju u varjanza.
5. Ibni Netwerks Neural
Netwerks newrali (NNs) huma parti minn sub-qasam tal-ML magħruf bħala Tagħlim fil-fond u huma rekwiżit aktar estiż fejn jidħlu ħiliet essenzjali tal-ML. Madankollu, fl-applikazzjonijiet aktar prattiċi tal-ML, jeħtieġ li jkollna xi fehim tal-NNs biex noħolqu mudelli aktar qawwija għas-sistemi tal-AI tagħna.
NN jagħmel użu minn saffi u newroni biex joħloq mudelli ML qawwija. Inġinier ML għandu jkun kapaċi jibni, iħarreġ, jivvalida u jittestja NNs.
konklużjoni
Issa għandu jkollok fehim tajjeb ta’ min Tagħlim bil-Magni L-inġiniera huma, x'jagħmlu, u liema ħiliet huma meħtieġa għalik biex tibda l-vjaġġ tiegħek. Trid tkun taf sew bil-probabbiltà, l-analiżi statistika, l-ipprogrammar, l-immudellar tad-dejta, l-applikazzjonijiet tal-algoritmi, u bini ta' netwerks newrali biex tibni soluzzjonijiet qawwija ta' AI u ML.
Għidilna fil-kummenti jekk l-artiklu kienx ta’ għajnuna u x’taħseb li hi l-iktar ħila importanti biex issir Inġinier ML profiċjenti.
Ħalli Irrispondi