Jeśli jesteś specjalistą w dziedzinie inżynierii oprogramowania, badaczem danych lub ogólnie entuzjastą technologii, musisz zdawać sobie sprawę z wiodącej poddziedziny sztucznej inteligencji (AI) znanej jako uczenie maszynowe.
Musisz także zdawać sobie sprawę z wielu fascynujących zastosowań sztucznej inteligencji, od prostego wykrywania wzorców i rozpoznawania mowy po inteligentnych zintegrowanych wirtualnych asystentów. Te aplikacje i wiele innych są możliwe dzięki wysiłkom inżynierów uczenia maszynowego.
W tym artykule omawiamy, kim są ci inżynierowie, czym się zajmują i jakie umiejętności są niezbędne, aby stać się biegłym inżynierem ML.
Czym zajmują się inżynierowie uczenia maszynowego?
Nauczanie maszynowe (ML) Inżynierowie łączą umiejętności analityczne i matematyczne w rozwiązywaniu problemów z technologią programowania oprogramowania w celu tworzenia systemów sztucznej inteligencji do rozwiązywania rzeczywistych problemów. Inżynier ML musi działać jako analityk danych, aby pracować z danymi i przekształcać je zgodnie z danym wymaganiem oraz budować, trenować, walidować i testować algorytmy ML w formie modelu na danym zbiorze danych.
Tacy Inżynierowie mogą pracować z firmą w dziale technicznym, niezależnie jako programista lub jako badacz nowatorskich problemów ML. Tak czy inaczej, istnieje szereg wymagań dotyczących umiejętności, które muszą zostać spełnione, aby zostać inżynierem ML. Umiejętności te zostały szczegółowo omówione poniżej.
5 Niezbędnych Umiejętności ML
1. Prawdopodobieństwo i analiza statystyczna
Jednym z warunków ML jest pośrednie zrozumienie tematów, w tym prawdopodobieństwa i statystyki. Jest to konieczne, ponieważ algorytmy i modele ML opierają się na tych matematycznych zasadach i nie można ich bez nich skonstruować.
Prawdopodobieństwo jest szczególnie ważne, jeśli chodzi o radzenie sobie z danymi wejściowymi, wyjściowymi i niepewnością w świecie rzeczywistym. Niektóre zasady prawdopodobieństwa stosowane w ML obejmują prawdopodobieństwo warunkowe, regułę Bayesa, prawdopodobieństwo i niezależność. Statystyki dostarczają nam miar niezbędnych do konstruowania modeli ML, w tym średniej, mediany, wariancji, rozkładów (jednostajny, normalny, dwumianowy, Poissona) oraz metod analizy, w tym testowania hipotez.
2. Podstawy programowania
Innym warunkiem wstępnym ML jest posiadanie podstawowej wiedzy na temat programowania. Obejmuje to rzetelne zrozumienie struktur danych, w tym stosów, kolejek, wielowymiarowych tablic, drzew, wykresów itp. oraz algorytmów, w tym wyszukiwania, sortowania, optymalizacji, programowania dynamicznego itp.
Wybierz język
W warunkach języki programowania, najlepiej nauczyć się języka ML, a następnie języka Java. Dzieje się tak, ponieważ Python ma największe wsparcie online w zakresie dostępnego kodu, frameworków i pomocy społeczności.
Poznaj swoje IDE
Następnym krokiem jest zapoznanie się ze zintegrowanym środowiskiem programistycznym (IDE). Ponieważ obsługujemy dość duże ilości danych, Twoje IDE nie może być prostym interfejsem wiersza poleceń (CLI), a raczej narzędziem takim jak Visual Studio Code lub Notebook Jupyter. Podobnie jak Python, Jupyter ma najlepsze wsparcie online i jest używany przez wielu instruktorów ML również do celów edukacyjnych.
Zrozum biblioteki
Biblioteki to zbiór zasobów, które należy zaimportować do programu przed użyciem. Istnieje wiele bibliotek ML, takich jak TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy itp. Ważne jest, aby inżynier ML dobrze rozumiał ML i biblioteki obsługi danych, aby programowanie było łatwiejsze i bardziej interaktywne.
3. Modelowanie i ocena danych
Jedną z istotnych części ML jest proces szacowania podstawowej struktury danego zbioru danych w celu znalezienia przydatnych wzorców, tj. korelacji, klastrów, wektorów własnych. Musielibyśmy również przewidzieć właściwości instancji danych, w tym regresję, klasyfikację i wykrywanie anomalii. Inżynier ML musi być w stanie ocenić dany model przy użyciu metryki i strategii dokładności.
4. Stosowanie algorytmów uczenia maszynowego
Inną istotną częścią ML jest możliwość zastosowania algorytmów ML. Warto zauważyć, że budowanie własnego modelu jest rzadkością, ponieważ wiele modeli i implementacji ML jest już dostępnych w bibliotekach takich jak Keras i scikit-learn. Jednak stosowanie tych modeli w najbardziej efektywny sposób i zgodnie ze zbiorem danych wymaga zarówno umiejętności, jak i dobrego ogólnego zrozumienia modeli ML.
Inżynier ML musi również być świadomy względnych zalet i wad różnych podejść i możliwych problemów, takich jak nadmierne dopasowanie, niedopasowanie, uprzedzenia i problemy z wariancją.
5. Buduj sieci neuronowe
Sieci neuronowe (NN) są częścią poddziedziny ML znanej jako głęboki Learning i są bardziej rozbudowanym wymogiem, jeśli chodzi o podstawowe umiejętności ML. Jednak w bardziej praktycznych zastosowaniach ML musimy mieć pewną wiedzę na temat sieci NN, aby tworzyć bardziej wydajne modele dla naszych systemów sztucznej inteligencji.
Sieć NN wykorzystuje warstwy i neurony do tworzenia potężnych modeli ML. Inżynier ML powinien być w stanie budować, szkolić, sprawdzać i testować NN.
Wnioski
Powinieneś teraz dobrze rozumieć, kto Nauczanie maszynowe Inżynierowie są, czym się zajmują i jakie umiejętności są potrzebne do rozpoczęcia podróży. Musisz być dobrze zorientowany w prawdopodobieństwie, analizie statystycznej, programowaniu, modelowaniu danych, zastosowaniach algorytmów i budowanie sieci neuronowych do budowania potężnych rozwiązań AI i ML.
Daj nam znać w komentarzach, czy artykuł był pomocny i jaka jest Twoim zdaniem najważniejsza umiejętność, aby stać się biegłym inżynierem ML.
Dodaj komentarz