Inhoudsopgave[Zich verstoppen][Laten zien]
Als je een software engineering major, data science onderzoeker of tech liefhebber in het algemeen bent, dan moet je op de hoogte zijn van het leidende deelgebied van kunstmatige intelligentie (AI) dat bekend staat als Machine Learning.
Je moet ook op de hoogte zijn van de vele fascinerende toepassingen van AI, variërend van eenvoudige patroondetectie en spraakherkenning tot slimme geïntegreerde virtuele assistenten. Deze toepassingen en nog veel meer worden mogelijk gemaakt door de inspanningen van Machine Learning Engineers.
Dit artikel gaat over wie deze Engineers zijn, wat ze doen en welke vaardigheden nodig zijn om een bekwame ML Engineer te worden.
Wat doen machine learning-ingenieurs?
Machine leren (ML) Ingenieurs combineren analytische en probleemoplossende wiskundige vaardigheden met softwareprogrammeertechnologie om AI-systemen te creëren om echte problemen op te lossen. Een ML Engineer moet functioneren als een data-analist om te werken met en data te transformeren volgens de gegeven vereisten en om ML-algoritmen te bouwen, trainen, valideren en testen in de vorm van een model op de gegeven dataset.
Dergelijke ingenieurs werken mogelijk samen met een bedrijf op de technische afdeling, onafhankelijk als programmeur of als onderzoeker op het gebied van geavanceerde ML-problemen. Hoe dan ook, er zijn een aantal vaardigheidsvereisten waaraan moet worden voldaan om in aanmerking te komen als ML Engineer. Deze vaardigheden zijn hieronder in detail besproken.
5 must-have ML-vaardigheden
1. Waarschijnlijkheid en statistische analyse
Een van de vereisten van ML omvat een gemiddeld begrip van onderwerpen zoals waarschijnlijkheid en statistiek. Dit is nodig omdat ML-algoritmen en -modellen op deze wiskundige principes zijn gebaseerd en zonder deze niet kunnen worden geconstrueerd.
Waarschijnlijkheid is vooral belangrijk als het gaat om het omgaan met inputs, outputs en reële onzekerheid. Enkele waarschijnlijkheidsprincipes die in ML worden gebruikt, zijn onder meer voorwaardelijke waarschijnlijkheid, de regel van Bayes, waarschijnlijkheid en onafhankelijkheid. Statistieken bieden ons de maatregelen die nodig zijn voor het construeren van ML-modellen, waaronder gemiddelde, mediaan, variantie, verdelingen (uniform, normaal, binomiaal, Poisson) en analysemethoden, waaronder hypothesetesten.
2. Basisprincipes van programmeren
Een andere vereiste van ML is het hebben van een basiskennis van programmeren. Dit omvat een goed begrip van datastructuren, waaronder stapels, wachtrijen, multidimensionale arrays, bomen, grafieken, enz., en algoritmen, waaronder zoeken, sorteren, optimaliseren, dynamisch programmeren, enz.
Kies je taal
In termen van programmeertalen, het beste om te leren voor ML is Python, gevolgd door Java. Dit komt omdat Python de grootste online ondersteuning heeft in termen van beschikbare code, frameworks en community-hulp.
Maak kennis met uw IDE
De volgende stap is het vertrouwd raken met een Integrated Development Environment (IDE). Aangezien we vrij grotere hoeveelheden gegevens verwerken, kan uw IDE geen eenvoudige opdrachtregelinterface (CLI) zijn, maar een hulpmiddel zoals Visual Studio Code of Jupyter Notebook. Net als Python heeft Jupyter de grootste online ondersteuning en wordt het ook door veel ML-instructeurs gebruikt voor educatieve doeleinden.
Bibliotheken begrijpen
Bibliotheken zijn een verzameling bronnen die voor gebruik in een programma moeten worden geïmporteerd. Er zijn een aantal ML-bibliotheken zoals TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, enz. Het is belangrijk voor een ML-ingenieur om een goed begrip te hebben van ML- en gegevensverwerkingsbibliotheken om programmeren eenvoudiger en interactiever te maken.
3. Gegevensmodellering en -evaluatie
Een van de essentiële onderdelen van ML is het proces van het schatten van de onderliggende structuur van een bepaalde dataset om bruikbare patronen te vinden, dwz correlaties, clusters, eigenvectoren. We zouden ook de eigenschappen van gegevensinstanties moeten voorspellen, waaronder regressie, classificatie en anomaliedetectie. Een ML Engineer moet een bepaald model kunnen evalueren met behulp van een nauwkeurigheidsmetriek en -strategie.
4. Algoritmen voor machinaal leren toepassen
Een ander essentieel onderdeel van ML is het kunnen toepassen van ML-algoritmen. Het is vermeldenswaard dat het bouwen van uw eigen model ongebruikelijk is, aangezien een aantal ML-modellen en implementaties al beschikbaar zijn in bibliotheken zoals Keras en scikit-learn. Het toepassen van deze modellen op de meest effectieve manier en in overeenstemming met de dataset vereist echter zowel vaardigheid als een goed begrip van ML-modellen in het algemeen.
Een ML Engineer moet zich ook bewust zijn van de relatieve voor- en nadelen van verschillende benaderingen en mogelijke problemen zoals overfitting, underfitting, bias en variantieproblemen.
5. Bouw neurale netwerken
Neurale netwerken (NN's) maken deel uit van een subveld van ML dat bekend staat als Diepe leren en zijn een uitgebreidere vereiste als het gaat om essentiële ML-vaardigheden. In de meer praktische toepassingen van ML moeten we echter enig begrip hebben van NN's om krachtigere modellen voor onze AI-systemen te creëren.
Een NN maakt gebruik van lagen en neuronen om krachtige ML-modellen te creëren. Een ML Engineer moet NN's kunnen bouwen, trainen, valideren en testen.
Conclusie
Je zou nu een goed begrip moeten hebben van wie Machine leren Ingenieurs zijn, wat ze doen en welke vaardigheden je nodig hebt om aan je reis te beginnen. U moet goed thuis zijn in waarschijnlijkheid, statistische analyse, programmeren, gegevensmodellering, toepassingen van algoritmen en neurale netwerken bouwen om krachtige AI- en ML-oplossingen te bouwen.
Laat ons in de reacties weten of het artikel nuttig was en wat volgens jou de belangrijkste vaardigheid is om een bekwame ML Engineer te worden.
Laat een reactie achter