यदि तपाइँ एक सफ्टवेयर इन्जिनियरिङ् प्रमुख, डाटा विज्ञान अनुसन्धानकर्ता, वा सामान्यतया प्राविधिक उत्साही हुनुहुन्छ भने तपाइँ मेसिन लर्निङ भनेर चिनिने आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स (AI) को अग्रणी उप-क्षेत्रको बारेमा सचेत हुनुपर्छ।
तपाईलाई एआईका धेरै मनमोहक एप्लिकेसनहरूका बारेमा पनि सचेत हुनुपर्छ जसमा साधारण ढाँचा पत्ता लगाउने र वाक् पहिचानदेखि लिएर स्मार्ट एकीकृत भर्चुअल सहायकहरू सम्म। यी एप्लिकेसनहरू र थप धेरै मेसिन लर्निङ इन्जिनियरहरूको प्रयासले सम्भव भएको हो।
यो लेख यी ईन्जिनियरहरू को हुन्, तिनीहरूले के गर्छन्, र तपाइँलाई एक कुशल एमएल ईन्जिनियर बन्नको लागि कुन सीपहरू आवश्यक छन् भन्ने बारे जान्छ।
मेसिन लर्निङ इन्जिनियरहरूले के गर्छन्?
मिसिन प्रशिक्षण (ML) इन्जिनियरहरूले वास्तविक-विश्व समस्याहरू समाधान गर्न AI प्रणालीहरू सिर्जना गर्न सफ्टवेयर प्रोग्रामिङ टेक्नोलोजीसँग विश्लेषणात्मक र समस्या-समाधान गर्ने गणितीय सीपहरू संयोजन गर्छन्। एक ML इन्जिनियरलाई डेटा विश्लेषकको रूपमा काम गर्न आवश्यक छ र दिइएको आवश्यकता अनुसार डेटा रूपान्तरण गर्न र दिइएको डेटासेटमा मोडेलको रूपमा ML एल्गोरिदमहरू निर्माण, तालिम, प्रमाणीकरण र परीक्षण गर्न।
त्यस्ता इन्जिनियरहरूले प्राविधिक विभागको कम्पनीसँग स्वतन्त्र रूपमा प्रोग्रामर वा अत्याधुनिक ML समस्याहरूमा अनुसन्धानकर्ताको रूपमा काम गरिरहेका हुन सक्छन्। जे भए पनि, त्यहाँ धेरै सीप आवश्यकताहरू छन् जुन ML इन्जिनियरको रूपमा योग्य हुनको लागि पूरा गर्न आवश्यक छ। यी सीपहरू तल विस्तृत रूपमा छलफल गरिएको छ।
5 ML कौशल हुनुपर्छ
1. सम्भाव्यता र सांख्यिकीय विश्लेषण
ML को पूर्वशर्तहरू मध्ये एकले सम्भाव्यता र तथ्याङ्कहरू सहित विषयहरूको मध्यवर्ती समझ समावेश गर्दछ। यो आवश्यक छ किनकि ML एल्गोरिदम र मोडेलहरू यी गणितीय सिद्धान्तहरूमा आधारित छन् र तिनीहरू बिना निर्माण गर्न सकिँदैन।
सम्भाव्यता विशेष गरी महत्त्वपूर्ण छ जब यो इनपुट, आउटपुट, र वास्तविक-विश्व अनिश्चिततासँग व्यवहार गर्न आउँछ। ML मा प्रयोग हुने सम्भाव्यताका केही सिद्धान्तहरूमा सशर्त सम्भाव्यता, Bayes नियम, सम्भावना र स्वतन्त्रता समावेश छ। तथ्याङ्कहरूले हामीलाई मध्य, मध्य, भिन्नता, वितरण (एकसमान, सामान्य, द्विपद, पोइसन), र परिकल्पना परीक्षण सहित विश्लेषण विधिहरू सहित ML मोडेलहरू निर्माण गर्न आवश्यक उपायहरू प्रदान गर्दछ।
2. प्रोग्रामिङको आधारभूत कुराहरू
ML को अर्को पूर्वशर्त प्रोग्रामिंग को आधारभूत समझ हुनु हो। यसमा स्ट्याकहरू, लामहरू, बहु-आयामी एरेहरू, रूखहरू, ग्राफहरू, आदि, र एल्गोरिदमहरू, खोजी, क्रमबद्ध, अप्टिमाइजेसन, डायनामिक प्रोग्रामिङ, इत्यादि सहित डेटा संरचनाहरूको उचित बुझाइ समावेश छ।
तपाइँको भाषा छान्नुहोस्
को शर्तहरु प्रोग्रामिंग भाषाहरू, ML को लागि सिक्न को लागी सबै भन्दा राम्रो पाइथन जाभा पछि छ। यो किनभने पाइथनसँग उपलब्ध कोड, फ्रेमवर्क, र समुदाय मद्दतको सन्दर्भमा सबैभन्दा ठूलो अनलाइन समर्थन छ।
आफ्नो IDE थाहा पाउनुहोस्
अर्को चरण भनेको एकीकृत विकास वातावरण (IDE) सँग परिचित हुनु हो। हामीले धेरै मात्रामा डाटा ह्यान्डल गर्दैछौं भने तपाईंको IDE साधारण कमाण्ड लाइन इन्टरफेस (CLI) हुन सक्दैन बरु भिजुअल स्टुडियो कोड वा उपकरण जस्तै। Jupyter नोटबुक। Python जस्तै, Jupyter सँग सबैभन्दा ठूलो अनलाइन समर्थन छ र धेरै ML प्रशिक्षकहरूले शैक्षिक उद्देश्यका लागि पनि प्रयोग गर्छन्।
पुस्तकालयहरू बुझ्नुहोस्
पुस्तकालयहरू स्रोतहरूको संग्रह हो जुन प्रयोग गर्नु अघि कार्यक्रममा आयात गर्न आवश्यक छ। त्यहाँ धेरै ML पुस्तकालयहरू छन् जस्तै TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, आदि। प्रोग्रामिङलाई सजिलो र थप अन्तरक्रियात्मक बनाउन ML इन्जिनियरको लागि ML र डेटा ह्यान्डलिंग पुस्तकालयहरूको राम्रो बुझाइ हुनु महत्त्वपूर्ण छ।
3. डाटा मोडेलिङ र मूल्याङ्कन
ML को आवश्यक भागहरू मध्ये एक उपयोगी ढाँचाहरू, जस्तै सहसंबंध, क्लस्टरहरू, eigenvectors फेला पार्न दिइएको डेटासेटको अन्तर्निहित संरचना अनुमान गर्ने प्रक्रिया हो। हामीले प्रतिगमन, वर्गीकरण, र विसंगति पत्ता लगाउने सहित डेटा उदाहरणहरूको गुणहरू पनि भविष्यवाणी गर्न आवश्यक छ। एक एमएल इन्जिनियरले सटीकता मेट्रिक र रणनीति प्रयोग गरी दिइएको मोडेलको मूल्याङ्कन गर्न सक्षम हुन आवश्यक छ।
4. मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू लागू गर्दै
ML को अर्को आवश्यक भाग ML एल्गोरिदमहरू लागू गर्न सक्षम हुनु हो। केरास र स्किट-लर्न जस्ता पुस्तकालयहरूमा धेरै ML मोडेलहरू र कार्यान्वयनहरू उपलब्ध भएकाले तपाईंको आफ्नै मोडेल निर्माण गर्नु असामान्य छ। यद्यपि, यी मोडेलहरूलाई सबैभन्दा प्रभावकारी रूपमा र डेटासेट अनुसार लागू गर्न दुवै सीप र सामान्य रूपमा ML मोडेलहरूको राम्रो स्तरको बुझाइ आवश्यक हुन्छ।
एक एमएल इन्जिनियरले विभिन्न दृष्टिकोणका सापेक्ष फाइदा र बेफाइदाहरू र ओभरफिटिंग, अन्डरफिटिंग, पूर्वाग्रह, र भिन्नता समस्याहरू जस्ता सम्भावित मुद्दाहरूको बारेमा पनि सचेत हुन आवश्यक छ।
5. तंत्रिका नेटवर्कहरू निर्माण गर्नुहोस्
न्यूरल नेटवर्कहरू (NNs) ML को उप-क्षेत्रको भाग हो जसलाई भनिन्छ गहिरो अध्ययन र अधिक विस्तारित आवश्यकता हो जब यो आवश्यक ML कौशल को लागी आउँछ। जे होस्, ML को अधिक व्यावहारिक अनुप्रयोगहरूमा, हामीसँग हाम्रो AI प्रणालीहरूको लागि थप शक्तिशाली मोडेलहरू सिर्जना गर्न NN हरूको केही बुझाइ हुनु आवश्यक छ।
एक NN ले शक्तिशाली ML मोडेलहरू सिर्जना गर्न तहहरू र न्यूरोन्सहरूको प्रयोग गर्दछ। एक एमएल इन्जिनियरले NNs निर्माण, तालिम, प्रमाणीकरण र परीक्षण गर्न सक्षम हुनुपर्छ।
निष्कर्ष
अब तपाई कसलाई राम्रोसँग बुझ्नुपर्छ मिसिन प्रशिक्षण ईन्जिनियरहरू हुन्, तिनीहरूले के गर्छन्, र तपाइँको यात्रा सुरु गर्नको लागि कुन सीपहरू आवश्यक छन्। तपाईलाई सम्भाव्यता, सांख्यिकीय विश्लेषण, प्रोग्रामिङ, डाटा मोडलिङ, एल्गोरिदम अनुप्रयोगहरू, र तंत्रिका नेटवर्क निर्माण शक्तिशाली AI र ML समाधानहरू निर्माण गर्न।
हामीलाई टिप्पणीहरूमा थाहा दिनुहोस् यदि लेख उपयोगी थियो र तपाइँ एक कुशल एमएल इन्जिनियर बन्नको लागि सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण सीप के हो जस्तो लाग्छ।
जवाफ छाड्नुस्