Hvis du er hovedfag i programvareingeniør, datavitenskapsforsker eller teknisk entusiast generelt, må du være klar over det ledende underfeltet innen kunstig intelligens (AI) kjent som maskinlæring.
Du må også være klar over de mange fascinerende bruksområdene til AI, alt fra enkel mønstergjenkjenning og talegjenkjenning til smarte integrerte virtuelle assistenter. Disse applikasjonene og mye mer er gjort mulig av innsatsen til maskinlæringsingeniører.
Denne artikkelen går over hvem disse ingeniørene er, hva de gjør og hvilke ferdigheter som er nødvendige for at du skal bli en dyktig ML-ingeniør.
Hva gjør maskinlæringsingeniører?
Maskinlæring (ML) Ingeniører kombinerer analytiske og problemløsende matematiske ferdigheter med programvareprogrammeringsteknologi for å lage AI-systemer for å løse problemer i den virkelige verden. En ML-ingeniør er pålagt å fungere som dataanalytiker for å jobbe med og transformere data i henhold til det gitte kravet og bygge, trene, validere og teste ML-algoritmer i form av en modell på det gitte datasettet.
Slike ingeniører kan jobbe med et selskap i teknologiavdelingen, uavhengig som programmerer eller som forsker på banebrytende ML-problemer. Uansett er det en rekke ferdighetskrav som må oppfylles for å kvalifisere som ML-ingeniør. Disse ferdighetene har blitt diskutert i detalj nedenfor.
5 må-ha ML-ferdigheter
1. Sannsynlighet og statistisk analyse
En av forutsetningene for ML inkluderer en mellomliggende forståelse av emner inkludert sannsynlighet og statistikk. Dette er nødvendig ettersom ML-algoritmer og -modeller er basert på disse matematiske prinsippene og ikke kan konstrueres uten dem.
Sannsynlighet er spesielt viktig når det gjelder å håndtere innganger, utganger og usikkerhet i den virkelige verden. Noen prinsipper for sannsynlighet brukt i ML inkluderer betinget sannsynlighet, Bayes-regel, sannsynlighet og uavhengighet. Statistikk gir oss nødvendige tiltak for å konstruere ML-modeller, inkludert gjennomsnitt, median, varians, fordelinger (uniform, normal, binomial, Poisson) og analysemetoder inkludert hypotesetesting.
2. Grunnleggende om programmering
En annen forutsetning for ML er å ha en grunnleggende forståelse av programmering. Dette inkluderer en rettferdig forståelse av datastrukturer, inkludert stabler, køer, flerdimensjonale arrays, trær, grafer, etc., og algoritmer, inkludert søk, sortering, optimalisering, dynamisk programmering, etc.
Velg ditt språk
I form av programmerings språk, det beste å lære for ML er Python etterfulgt av Java. Dette er fordi Python har den største nettstøtten når det gjelder tilgjengelig kode, rammer og fellesskapshjelp.
Bli kjent med IDE-en din
Neste trinn er å gjøre deg kjent med et integrert utviklingsmiljø (IDE). Siden vi håndterer ganske større mengder data kan ikke IDE-en din være et enkelt kommandolinjegrensesnitt (CLI) i stedet for et verktøy som Visual Studio Code eller Jupyter Notebook. I likhet med Python har Jupyter den største nettstøtten og brukes også av mange ML-instruktører til pedagogiske formål.
Forstå biblioteker
Biblioteker er en samling ressurser som må importeres til et program før bruk. Det finnes en rekke ML-biblioteker som TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, etc. Det er viktig for en ML-ingeniør å ha en god forståelse av ML- og datahåndteringsbiblioteker for å gjøre programmering enklere og mer interaktiv.
3. Datamodellering og evaluering
En av de vesentlige delene av ML er prosessen med å estimere den underliggende strukturen til et gitt datasett for å finne nyttige mønstre, dvs. korrelasjoner, klynger, egenvektorer. Vi må også forutsi egenskapene til dataforekomster, inkludert regresjon, klassifisering og avviksdeteksjon. En ML-ingeniør må være i stand til å evaluere en gitt modell ved å bruke en nøyaktighetsmåling og strategi.
4. Bruk av maskinlæringsalgoritmer
En annen viktig del av ML er å kunne bruke ML-algoritmer. Det er verdt å merke seg at det er uvanlig å bygge din egen modell ettersom en rekke ML-modeller og implementeringer allerede er tilgjengelige i biblioteker som Keras og scikit-learn. Å anvende disse modellene på den mest effektive måten og i samsvar med datasettet krever imidlertid både dyktighet og et godt nivå av forståelse av ML-modeller generelt.
En ML-ingeniør må også være klar over de relative fordelene og ulempene ved ulike tilnærminger og mulige problemer som overfitting, underfitting, bias og variansproblemer.
5. Bygg nevrale nettverk
Nevrale nettverk (NN) er en del av et underfelt av ML kjent som Dyp læring og er et mer utvidet krav når det gjelder essensielle ML-ferdigheter. I de mer praktiske anvendelsene av ML trenger vi imidlertid å ha en viss forståelse av NN-er for å lage kraftigere modeller for AI-systemene våre.
En NN bruker lag og nevroner for å lage kraftige ML-modeller. En ML-ingeniør skal kunne bygge, trene, validere og teste NN-er.
konklusjonen
Du bør nå ha en god forståelse av hvem Maskinlæring Ingeniører er, hva de gjør, og hvilke ferdigheter er nødvendige for at du skal starte reisen. Du må være godt kjent med sannsynlighet, statistisk analyse, programmering, datamodellering, algoritmeapplikasjoner og bygge nevrale nettverk å bygge kraftige AI- og ML-løsninger.
Gi oss beskjed i kommentarfeltet om artikkelen var nyttig og hva du synes er den viktigste ferdigheten for å bli en dyktig ML-ingeniør.
Legg igjen en kommentar