که تاسو د سافټویر انجینرۍ لوی ، د ډیټا ساینس څیړونکی یا په عموم کې د ټیکنالوژۍ مینه وال یاست نو تاسو باید د مصنوعي استخباراتو (AI) مخکښ فرعي ساحې څخه خبر اوسئ چې د ماشین زده کړې په نوم پیژندل کیږي.
تاسو باید د AI ډیری زړه راښکونکي غوښتنلیکونو څخه هم خبر اوسئ چې د ساده نمونو کشف او د وینا پیژندنې څخه نیولې تر سمارټ مدغم مجازی معاونینو پورې. دا غوښتنلیکونه او نور ډیر څه د ماشین زده کړې انجینرانو هڅو لخوا ممکن شوي.
دا مقاله پدې اړه ځي چې دا انجینران څوک دي ، دوی څه کوي ، او کوم مهارتونه اړین دي ترڅو تاسو د ML مسلکي انجینر شئ.
د ماشین زده کړې انجینران څه کوي؟
ماشین د زده کړې (ML) انجینران د ریښتیني نړۍ ستونزې حل کولو لپاره د AI سیسټمونو رامینځته کولو لپاره د سافټویر برنامې ټیکنالوژۍ سره تحلیلي او د ستونزې حل کولو ریاضي مهارتونه ترکیب کوي. د ML انجینر ته اړتیا ده چې د ډیټا شنونکي په توګه کار وکړي ترڅو د ورکړل شوي اړتیا سره سم ډیټا سره کار وکړي او بدل کړي او په ورکړل شوي ډیټاسیټ کې د ماډل په توګه د ML الګوریتمونو رامینځته کول ، روزنه ، اعتبار او ازموینه وکړي.
دا ډول انجینران ممکن د ټیک ډیپارټمنټ کې د یوې شرکت سره کار وکړي ، په خپلواکه توګه د پروګرام کونکي په توګه یا د ML ستونزو په اړه د څیړونکي په توګه. په هرصورت، د مهارتونو یو شمیر اړتیاوې شتون لري چې د ML انجینر په توګه د وړتیا لپاره پوره کولو ته اړتیا لري. دا مهارتونه لاندې په تفصیل سره بحث شوي.
5 باید د ML مهارتونه ولري
1. احتمال او احصایوي تحلیل
د ML یو له شرایطو څخه د احتمالي او احصایو په شمول د موضوعاتو منځمهاله پوهه شامله ده. دا اړینه ده ځکه چې ML الګوریتمونه او ماډلونه د دې ریاضياتي اصولو پراساس دي او له دوی پرته نشي جوړیدای.
احتمال په ځانګړي ډول مهم دی کله چې دا د معلوماتو ، محصولاتو ، او ریښتیني نړۍ ناڅرګندتیا سره معامله کیږي. د احتمال ځینې اصول چې په ML کې کارول کیږي شرطي احتمال، د Bayes حاکمیت، احتمال، او خپلواکي شامل دي. احصایې موږ ته د ML ماډلونو رامینځته کولو لپاره اړین اقدامات چمتو کوي پشمول د اوسط ، منځني ، توپیر ، توزیع (یونیفورم ، نورمال ، دوه اړخیز ، پویسون) ، او د فرضیې ازموینې په شمول د تحلیل میتودونه.
2. د پروګرام کولو اساسات
د ML بل شرط د پروګرام کولو بنسټیز پوهه ده. پدې کې د ډیټا جوړښتونو مناسب پوهه شامله ده، پشمول سټکس، کتارونه، څو اړخیزه صفونه، ونې، ګرافونه، او نور، او الګوریتمونه، په شمول د لټون، ترتیب کولو، اصلاح کولو، متحرک پروګرام کولو، او داسې نور.
خپله ژبه غوره کړئ
پدې لړ کې پروګرامونې ژبې، د ML لپاره د زده کړې لپاره ترټولو غوره Python دی چې جاوا تعقیبوي. دا ځکه چې Python د شته کوډونو، چوکاټونو، او ټولنې مرستې له مخې ترټولو لوی آنلاین ملاتړ لري.
خپل IDE وپیژنئ
بل ګام د مدغم پرمختیایي چاپیریال (IDE) سره ځان آشنا کول دي. له هغه ځایه چې موږ د ډیټا خورا لوی مقدار اداره کوو ستاسو IDE نشي کولی ساده کمانډ لاین انٹرفیس (CLI) وي بلکه یوه وسیله وي لکه د بصری سټوډیو کوډ یا د Jupyter نوټ بوک. د Python په څیر، Jupyter ترټولو لوی آنلاین ملاتړ لري او د ډیری ML ښوونکو لخوا د تعلیمي موخو لپاره هم کارول کیږي.
په کتابتونونو پوهیدل
کتابتونونه د منابعو ټولګه ده چې د کارولو دمخه باید په برنامه کې وارد شي. دلته یو شمیر ML کتابتونونه شتون لري لکه TensorFlow، Keras، PyTorch، Pandas، Matplotlib، Numpy، او داسې نور. دا د ML انجینر لپاره مهمه ده چې د ML او ډیټا اداره کولو کتابتونونو ښه پوهه ولري ترڅو پروګرامونه اسانه او ډیر متقابل کړي.
3. د معلوماتو ماډلینګ او ارزونه
د ML یو له اړینو برخو څخه دی چې د ورکړل شوي ډیټاسیټ اصلي جوړښت اټکل کولو پروسه ده ترڅو ګټور نمونې ومومي ، د بیلګې په توګه اړیکې ، کلسترونه ، ایګین ویکتورونه. موږ به د ډیټا مثالونو ملکیتونو وړاندوینې ته هم اړتیا ولرو پشمول د راجسټریشن ، طبقه بندي ، او بې نظمۍ کشف. د ML انجینر باید وړتیا ولري چې د دقت میټریک او ستراتیژۍ په کارولو سره ورکړل شوي ماډل ارزونه وکړي.
4. د ماشین زده کړې الګوریتم پلي کول
د ML بله اړینه برخه د ML الګوریتم پلي کولو توان لري. دا د یادونې وړ ده چې ستاسو د خپل ماډل جوړول غیر معمولي دي ځکه چې یو شمیر ML ماډلونه او پلي کول دمخه په کتابتونونو کې شتون لري لکه Keras او scikit-learn. په هرصورت ، د دې ماډلونو پلي کول په خورا مؤثره توګه او د ډیټاسیټ سره سم دواړه مهارتونو او په عمومي ډول د ML ماډلونو ښه پوهه ته اړتیا لري.
د ML انجینر هم اړتیا لري چې د مختلف چلندونو نسبي ګټو او زیانونو او احتمالي مسلو لکه د اوور فټینګ ، کم فټینګ ، تعصب ، او توپیر ستونزو څخه خبر وي.
5. عصبي شبکې جوړول
عصبي شبکې (NNs) د ML د فرعي ساحې برخه ده چې په نوم پیژندل کیږي ژوره زده کړه او یو ډیر پراخه اړتیا ده کله چې د ML لازمي مهارتونو ته راځي. په هرصورت، د ML په ډیرو عملي غوښتنلیکونو کې، موږ اړتیا لرو د NNs په اړه یو څه پوهه ولرو ترڅو زموږ د AI سیسټمونو لپاره نور پیاوړي ماډلونه رامینځته کړي.
یو NN د ځواکمن ML ماډلونو رامینځته کولو لپاره د پرتونو او نیورونونو څخه کار اخلي. د ML انجینر باید وړتیا ولري چې د NNs رامینځته کولو ، روزنه ، اعتبار او ازموینه وکړي.
پایله
تاسو باید اوس د چا په اړه ښه پوهه ولرئ ماشین د زده کړې انجنیران دي، دوی څه کوي، او ستاسو د سفر پیل کولو لپاره کوم مهارتونه اړین دي. تاسو اړتیا لرئ چې د احتمال، احصایوي تحلیل، پروګرام کولو، ډیټا ماډلینګ، الګوریتم غوښتنلیکونو، او سره ښه پوه شئ د عصبي شبکو جوړول د پیاوړې AI او ML حلونو رامینځته کولو لپاره.
اجازه راکړئ په نظرونو کې پوه شو که مقاله ګټوره وه او تاسو څه فکر کوئ د مسلکي ML انجینر کیدو لپاره ترټولو مهم مهارت دی.
یو ځواب ورکړئ ووځي