မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
အကယ်၍ သင်သည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်အင်ဂျင်နီယာ အဓိက၊ ဒေတာသိပ္ပံ သုတေသီ သို့မဟုတ် ယေဘုယျအားဖြင့် နည်းပညာကို ဝါသနာပါသူဖြစ်ပါက Machine Learning ဟုလူသိများသော Artificial Intelligence (AI) ၏ ထိပ်တန်းနယ်ပယ်ခွဲကို သိရှိထားရပါမည်။
ရိုးရှင်းသောပုံစံရှာဖွေခြင်းနှင့် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်းမှ စမတ်ကျကျပေါင်းစပ်ထားသော virtual assistant များအထိ AI ၏ စွဲမက်ဖွယ်အပလီကေးရှင်းများစွာကိုလည်း သင်သတိထားရပါမည်။ ဤအပလီကေးရှင်းများနှင့် အခြားအရာများစွာကို Machine Learning Engineers များ၏ ကြိုးစားအားထုတ်မှုဖြင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။
ဤဆောင်းပါးတွင် ကျွမ်းကျင်သော ML Engineer တစ်ယောက်ဖြစ်လာရန်အတွက် သင်မည်သူမည်ဝါဖြစ်သည်၊ ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်ပုံနှင့် ကျွမ်းကျင်သော ML Engineer တစ်ဦးဖြစ်လာရန် လိုအပ်သောအရည်အချင်းများကို ဤဆောင်းပါးတွင် ဖော်ပြထားပါသည်။
Machine Learning Engineers တွေက ဘာတွေလုပ်ကြလဲ။
စက်သင်ယူ (ML) အင်ဂျင်နီယာများသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန် AI စနစ်များကိုဖန်တီးရန်အတွက် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ပရိုဂရမ်နည်းပညာဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ပြဿနာဖြေရှင်းနိုင်သော သင်္ချာကျွမ်းကျင်မှုများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ပေးထားသော လိုအပ်ချက်နှင့်အညီ ဒေတာကို အသွင်ပြောင်းရန်နှင့် လုပ်ဆောင်ရန် ML Engineer သည် ပေးထားသော dataset ပုံစံတစ်ခု၏ ပုံစံဖြင့် ML algorithms ကို တည်ဆောက်ခြင်း၊ အတည်ပြုခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
ထိုသို့သော အင်ဂျင်နီယာများသည် ပရိုဂရမ်မာတစ်ဦးအဖြစ် အမှီအခိုကင်းစွာဖြင့် နည်းပညာဌာနရှိ ကုမ္ပဏီတစ်ခုနှင့် လက်တွဲလုပ်ဆောင်နေနိုင်သည် ။ ဘာပဲဖြစ်ဖြစ် ML Engineer တစ်ယောက်အနေနဲ့ အရည်အချင်းပြည့်မီဖို့အတွက် လိုအပ်တဲ့ အရည်အချင်းသတ်မှတ်ချက်တွေ အများကြီးရှိပါတယ်။ ဤအရည်အချင်းများကို အောက်တွင် အသေးစိတ် ဆွေးနွေးထားပါသည်။
မရှိမဖြစ် ML ကျွမ်းကျင်မှု ၅
1. ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် စာရင်းအင်းပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း။
ML ၏ကြိုတင်လိုအပ်ချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် စာရင်းအင်းများအပါအဝင် အကြောင်းအရာများကို အလယ်အလတ်နားလည်မှုတစ်ခု ပါဝင်သည်။ ML အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် မော်ဒယ်များသည် ဤသင်္ချာသဘောတရားများအပေါ် အခြေခံသောကြောင့် ၎င်းသည် လိုအပ်ပြီး ၎င်းတို့မပါဘဲ တည်ဆောက်၍မရပါ။
သွင်းအားစုများ၊ အထွက်များနှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာ၏ မသေချာမရေရာမှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေသည် အထူးအရေးကြီးပါသည်။ ML တွင်အသုံးပြုသောဖြစ်နိုင်ခြေ၏အခြေခံမူအချို့တွင် အခြေအနေဆိုင်ရာဖြစ်နိုင်ခြေ၊ Bayes စည်းမျဉ်း၊ ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် လွတ်လပ်မှုတို့ပါဝင်သည်။ Stats သည် ပျမ်းမျှ၊ အလယ်အလတ်၊ ကွဲပြားမှု၊ ဖြန့်ဖြူးမှုများ (ယူနီဖောင်း၊ ပုံမှန်၊ binomial၊ Poisson) နှင့် ယူဆချက်စမ်းသပ်ခြင်းအပါအဝင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းလမ်းများအပါအဝင် ML မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် လိုအပ်သော အတိုင်းအတာများကို ကျွန်ုပ်တို့အား ပေးပါသည်။
2. Programming အခြေခံများ
ML ၏နောက်ထပ်လိုအပ်ချက်တစ်ခုမှာ ပရိုဂရမ်းမင်း၏အခြေခံနားလည်မှုရှိခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် stacks၊ တန်းစီများ၊ ဘက်ပေါင်းစုံရှိ အခင်းအကျင်းများ၊ သစ်ပင်များ၊ ဂရပ်များ စသည်တို့အပါအဝင်၊ ရှာဖွေခြင်း၊ စီခွဲခြင်း၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ တက်ကြွသောပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်း အစရှိသည်တို့အပါအဝင် ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများကို မျှတစွာနားလည်မှု ပါဝင်သည်။
သင့်ဘာသာစကားရွေးပါ
အရ programming ဘာသာစကားများML အတွက် လေ့လာရန် အကောင်းဆုံးမှာ Python ဖြစ်ပြီး Java နှင့် နောက်တွင် ရှိသည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် Python သည် ရရှိနိုင်သောကုဒ်များ၊ မူဘောင်များနှင့် အသိုင်းအဝိုင်းအကူအညီများဆိုင်ရာ အကြီးမားဆုံးသော အွန်လိုင်းပံ့ပိုးမှု ဖြစ်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။
သင်၏ IDE ကို သိအောင်လုပ်ပါ။
နောက်တစ်ဆင့်မှာ Integrated Development Environment (IDE) နှင့် သင့်ကိုယ်သင် အကျွမ်းတဝင်ရှိခြင်း။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အလွန်များပြားသောဒေတာပမာဏကို ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်နေသောကြောင့် သင်၏ IDE သည် Visual Studio Code သို့မဟုတ် Visual Studio Code ကဲ့သို့သော ရိုးရှင်းသော Command Line Interface (CLI) မဟုတ်နိုင်ပါ။ ဂျူပီတာမှတ်စုစာအုပ်. Python ကဲ့သို့ပင်၊ Jupyter သည် အကြီးကျယ်ဆုံး အွန်လိုင်းပံ့ပိုးမှုရှိပြီး ပညာရေးဆိုင်ရာ ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ML သင်တန်းဆရာများစွာမှလည်း အသုံးပြုပါသည်။
စာကြည့်တိုက်များကို နားလည်ပါ။
စာကြည့်တိုက်များသည် အသုံးမပြုမီ ပရိုဂရမ်တစ်ခုသို့ တင်သွင်းရန် လိုအပ်သော အရင်းအမြစ်များ စုစည်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ TensorFlow၊ Keras၊ PyTorch၊ Pandas၊ Matplotlib၊ Numpy အစရှိသည့် ML စာကြည့်တိုက်များ အများအပြားရှိပါသည်။ ML Engineer တစ်ဦးသည် ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းကို ပိုမိုလွယ်ကူပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိစေရန်အတွက် ML နှင့် ဒေတာကိုင်တွယ်ခြင်းစာကြည့်တိုက်များကို ကောင်းမွန်စွာနားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
3. ဒေတာပုံစံပြခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်း။
ML ၏ မရှိမဖြစ် အစိတ်အပိုင်းများထဲမှ တစ်ခုသည် ဆက်စပ်မှုများ၊ အစုအဝေးများ၊ eigenvectors များဖြစ်သည့် ဆက်စပ်မှုများ၊ အစုအဝေးများ၊ eigenvectors များကို ရှာဖွေရန်အတွက် အသုံးဝင်သော ပုံစံများကို ရှာဖွေရန်အတွက် ပေးထားသော ဒေတာအတွဲ၏ အရင်းခံဖွဲ့စည်းပုံကို ခန့်မှန်းတွက်ချက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ဆုတ်ယုတ်ခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ကွဲလွဲချက်များကို သိရှိခြင်းအပါအဝင် ဒေတာဖြစ်ရပ်များ၏ ဂုဏ်သတ္တိများကိုလည်း ခန့်မှန်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ ML အင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးသည် တိကျသောမက်ထရစ်နှင့် နည်းဗျူဟာကို အသုံးပြု၍ ပေးထားသည့်ပုံစံတစ်ခုကို အကဲဖြတ်နိုင်ရန်လိုအပ်သည်။
4. Machine Learning Algorithms ကို အသုံးပြုခြင်း။
ML ၏နောက်ထပ်အရေးကြီးသောအပိုင်းမှာ ML algorithms ကိုအသုံးချနိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ Keras နှင့် scikit-learn ကဲ့သို့သော စာကြည့်တိုက်များတွင် ရရှိနေပြီဖြစ်သော ML မော်ဒယ်များနှင့် အကောင်အထည်ဖော်မှုများကို အများအပြားရရှိနိုင်ပြီဖြစ်သောကြောင့် သင့်ကိုယ်ပိုင်မော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်ခြင်းသည် ပုံမှန်မဟုတ်ကြောင်း သတိပြုသင့်ပါသည်။ သို့ရာတွင်၊ ဤမော်ဒယ်များကို အထိရောက်ဆုံးနှင့် ဒေတာအစုံအလင်နှင့်အညီ အသုံးချခြင်းမှာ ယေဘုယျအားဖြင့် ML မော်ဒယ်များ၏ ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် နားလည်မှုအဆင့်နှစ်ခုစလုံး လိုအပ်ပါသည်။
ML Engineer တစ်ဦးသည် မတူညီသော ချဉ်းကပ်မှုများ၏ ဆက်စပ် အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို ကောင်းစွာ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော၊ အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်မှု၊ ဘက်လိုက်မှုနှင့် ကွဲလွဲမှုပြဿနာများကဲ့သို့သော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ပြဿနာများကို သတိပြုမိရန် လိုအပ်ပါသည်။
5. Neural Networks များတည်ဆောက်ပါ။
Neural Networks (NNs) သည် ML ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခု၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ML ကျွမ်းကျင်မှုများနှင့် ပတ်သက်လာသောအခါတွင် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော လိုအပ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း ML ၏ လက်တွေ့အသုံးချမှုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ AI စနစ်များအတွက် ပိုမိုအားကောင်းသော မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် NN များကို နားလည်မှုအချို့ရှိရန် လိုအပ်ပါသည်။
NN သည် အစွမ်းထက်သော ML မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် အလွှာများနှင့် နျူရွန်များကို အသုံးပြုသည်။ ML အင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးသည် NN များကိုတည်ဆောက်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်ပေးခြင်း၊ အတည်ပြုခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သင့်သည်။
ကောက်ချက်
အခု မင်းဘယ်သူလဲဆိုတာ ကောင်းကောင်းနားလည်ရမယ်။ စက်သင်ယူ အင်ဂျင်နီယာတွေဆိုတာ သူတို့ဘာတွေလုပ်နေလဲ၊ မင်းရဲ့ခရီးစဥ်စတင်ဖို့အတွက် ဘယ်လိုအရည်အချင်းတွေ လိုအပ်လဲ။ ဖြစ်နိုင်ခြေ၊ ကိန်းဂဏန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲမှု၊ ဒေတာပုံစံပြမှု၊ အယ်လဂိုရီသမ်အသုံးချမှုများနှင့် ကောင်းစွာနားလည်ထားရန် လိုအပ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များတည်ဆောက်ခြင်း။ အားကောင်းသော AI နှင့် ML ဖြေရှင်းချက်များကို တည်ဆောက်ရန်။
ဆောင်းပါးသည် အထောက်အကူဖြစ်လျှင် ၊ ကျွမ်းကျင်သော ML Engineer တစ်ယောက်ဖြစ်လာရန် အရေးကြီးဆုံး အရည်အချင်းမှာ သင်ထင်မြင်ချက်ဖြစ်လျှင် မှတ်ချက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့အား အသိပေးပါ။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave