Dacă sunteți un specialist în inginerie software, un cercetător în știința datelor sau un pasionat de tehnologie în general, atunci trebuie să fiți conștient de subdomeniul principal al inteligenței artificiale (AI), cunoscut sub numele de învățare automată.
De asemenea, trebuie să fiți conștienți de numeroasele aplicații fascinante ale inteligenței artificiale, de la detectarea simplă a modelelor și recunoașterea vorbirii până la asistenți virtuali integrati. Aceste aplicații și multe altele sunt posibile prin eforturile inginerilor de învățare automată.
Acest articol prezintă cine sunt acești ingineri, ce fac ei și ce abilități sunt necesare pentru a deveni un inginer ML competent.
Ce fac inginerii de învățare automată?
Invatare mecanica (ML) Inginerii combină abilitățile analitice și de rezolvare a problemelor matematice cu tehnologia de programare software pentru a crea sisteme AI pentru a rezolva problemele din lumea reală. Un inginer ML trebuie să funcționeze ca un analist de date pentru a lucra cu și a transforma datele în conformitate cu cerințele date și pentru a construi, antrena, valida și testa algoritmi ML sub forma unui model pe setul de date dat.
Astfel de ingineri pot lucra cu o companie din departamentul de tehnologie, independent ca programator sau ca cercetător în probleme de ML de ultimă oră. Oricum, există o serie de cerințe de competențe care trebuie îndeplinite pentru a se califica ca inginer ML. Aceste abilități au fost discutate în detaliu mai jos.
5 abilități ML obligatorii
1. Probabilitate și Analiză Statistică
Una dintre condițiile prealabile ale ML include o înțelegere intermediară a subiectelor, inclusiv probabilitatea și statisticile. Acest lucru este necesar deoarece algoritmii și modelele ML se bazează pe aceste principii matematice și nu pot fi construite fără ele.
Probabilitatea este deosebit de importantă atunci când vine vorba de a face cu intrări, ieșiri și incertitudinea din lumea reală. Unele principii ale probabilității utilizate în ML includ probabilitatea condiționată, regula Bayes, probabilitatea și independența. Statisticile ne oferă măsurile necesare pentru construirea modelelor ML, inclusiv medie, mediană, varianță, distribuții (uniformă, normală, binomială, Poisson) și metode de analiză, inclusiv testarea ipotezelor.
2. Fundamentele programarii
O altă condiție prealabilă a ML este să ai o înțelegere de bază a programării. Aceasta include o înțelegere corectă a structurilor de date, inclusiv stive, cozi, matrice multidimensionale, arbori, grafice etc. și a algoritmilor, inclusiv căutarea, sortarea, optimizarea, programarea dinamică etc.
Alegeţi limba
În ceea ce privește limbaje de programare, cel mai bine de învățat pentru ML este Python urmat de Java. Acest lucru se datorează faptului că Python are cel mai mare suport online în ceea ce privește codul disponibil, cadrele și ajutorul comunității.
Cunoaște-ți IDE-ul
Următorul pas este familiarizarea cu un mediu de dezvoltare integrat (IDE). Deoarece gestionăm cantități destul de mari de date, IDE-ul dvs. nu poate fi o simplă interfață de linie de comandă (CLI), ci un instrument precum Visual Studio Code sau Jupiter Notebook. La fel ca Python, Jupyter are cel mai mare suport online și este folosit de mulți instructori ML și în scopuri educaționale.
Înțelegeți Bibliotecile
Bibliotecile sunt o colecție de resurse care trebuie importate într-un program înainte de utilizare. Există o serie de biblioteci ML precum TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy etc. Este important pentru un inginer ML să înțeleagă bine ML și bibliotecile de manipulare a datelor pentru a face programarea mai ușoară și mai interactivă.
3. Modelarea și evaluarea datelor
Una dintre părțile esențiale ale ML este procesul de estimare a structurii de bază a unui set de date dat pentru a găsi modele utile, adică corelații, clustere, vectori proprii. De asemenea, ar trebui să prezicem proprietățile instanțelor de date, inclusiv regresia, clasificarea și detectarea anomaliilor. Un inginer ML trebuie să fie capabil să evalueze un model dat folosind o metrică și o strategie de precizie.
4. Aplicarea algoritmilor de învățare automată
O altă parte esențială a ML este capacitatea de a aplica algoritmi ML. Este demn de remarcat faptul că construirea propriului model este neobișnuită, deoarece un număr de modele și implementări ML sunt deja disponibile în biblioteci precum Keras și scikit-learn. Cu toate acestea, aplicarea acestor modele în modul cel mai eficient și în conformitate cu setul de date necesită atât abilități, cât și un nivel bun de înțelegere a modelelor ML în general.
Un inginer ML trebuie, de asemenea, să fie conștient de avantajele și dezavantajele relative ale diferitelor abordări și probleme posibile, cum ar fi supraadaptarea, subadaptarea, părtinirea și problemele de variație.
5. Construiți rețele neuronale
Rețelele neuronale (NNs) fac parte dintr-un sub-câmp al ML cunoscut sub numele de Invatare profunda și sunt o cerință mai extinsă atunci când vine vorba de abilități esențiale de ML. Cu toate acestea, în aplicațiile mai practice ale ML, trebuie să avem o anumită înțelegere a NN-urilor pentru a crea modele mai puternice pentru sistemele noastre AI.
Un NN folosește straturi și neuroni pentru a crea modele ML puternice. Un inginer ML ar trebui să fie capabil să construiască, să antreneze, să valideze și să testeze NN-uri.
Concluzie
Acum ar trebui să înțelegeți bine cine Invatare mecanica Sunt inginerii, ce fac și ce abilități sunt necesare pentru a vă începe călătoria. Trebuie să fii bine versat cu probabilitatea, analiza statistică, programarea, modelarea datelor, aplicațiile de algoritmi și construirea rețelelor neuronale pentru a construi soluții puternice de AI și ML.
Spuneți-ne în comentarii dacă articolul a fost util și care credeți că este cea mai importantă abilitate pentru a deveni un inginer ML competent.
Lasă un comentariu