Если вы специализируетесь в области разработки программного обеспечения, исследователя данных или технических энтузиастов в целом, вы должны знать о ведущей области искусственного интеллекта (ИИ), известной как машинное обучение.
Вы также должны знать о множестве увлекательных приложений ИИ, начиная от простого обнаружения образов и распознавания речи и заканчивая интеллектуальными встроенными виртуальными помощниками. Эти и многие другие приложения стали возможны благодаря усилиям инженеров по машинному обучению.
В этой статье рассказывается, кто эти инженеры, чем они занимаются и какие навыки необходимы для того, чтобы вы стали опытным инженером машинного обучения.
Чем занимаются инженеры по машинному обучению?
Машинное обучение (ML) Инженеры сочетают аналитические и математические навыки решения проблем с технологией программирования, чтобы создавать системы искусственного интеллекта для решения реальных проблем. Инженер машинного обучения должен работать в качестве аналитика данных, чтобы работать с данными и преобразовывать их в соответствии с заданным требованием, а также создавать, обучать, проверять и тестировать алгоритмы машинного обучения в виде модели на заданном наборе данных.
Такие инженеры могут работать в техническом отделе компании, независимо в качестве программиста или исследователя передовых проблем машинного обучения. В любом случае, существует ряд требований к навыкам, которым необходимо соответствовать, чтобы получить квалификацию инженера машинного обучения. Эти навыки подробно обсуждались ниже.
5 обязательных навыков машинного обучения
1. Вероятность и статистический анализ
Одна из предпосылок ML включает в себя промежуточное понимание тем, включая вероятность и статистику. Это необходимо, поскольку алгоритмы и модели машинного обучения основаны на этих математических принципах и не могут быть построены без них.
Вероятность особенно важна, когда речь идет о входных данных, выходных данных и реальной неопределенности. Некоторые принципы вероятности, используемые в машинном обучении, включают условную вероятность, правило Байеса, вероятность и независимость. Статистика предоставляет нам меры, необходимые для построения моделей ML, включая среднее значение, медиану, дисперсию, распределения (равномерное, нормальное, биномиальное, пуассоновское) и методы анализа, включая проверку гипотез.
2. Основы программирования
Еще одним обязательным условием ML является базовое понимание программирования. Это включает в себя хорошее понимание структур данных, включая стеки, очереди, многомерные массивы, деревья, графы и т. д., и алгоритмов, включая поиск, сортировку, оптимизацию, динамическое программирование и т. д.
Выберите ваш язык
В пересчете на языки программирования, лучше всего изучать ML — это Python, за которым следует Java. Это связано с тем, что Python имеет наилучшую онлайн-поддержку с точки зрения доступного кода, фреймворков и помощи сообщества.
Познакомьтесь со своей IDE
Следующий шаг — знакомство с интегрированной средой разработки (IDE). Поскольку мы обрабатываем довольно большие объемы данных, ваша IDE не может быть простым интерфейсом командной строки (CLI), а скорее инструментом, таким как Visual Studio Code или Jupyter Notebook. Как и Python, Jupyter имеет наилучшую онлайн-поддержку и используется многими преподавателями машинного обучения в образовательных целях.
Понимание библиотек
Библиотеки представляют собой набор ресурсов, которые необходимо импортировать в программу перед использованием. Существует ряд библиотек машинного обучения, таких как TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy и т. д. Инженеру машинного обучения важно хорошо разбираться в библиотеках машинного обучения и обработки данных, чтобы сделать программирование проще и интерактивнее.
3. Моделирование и оценка данных
Одной из основных частей машинного обучения является процесс оценки базовой структуры заданного набора данных для поиска полезных шаблонов, т. е. корреляций, кластеров, собственных векторов. Нам также потребуется предсказать свойства экземпляров данных, включая регрессию, классификацию и обнаружение аномалий. Инженер машинного обучения должен иметь возможность оценить данную модель, используя метрику точности и стратегию.
4. Применение алгоритмов машинного обучения
Еще одна важная часть ML — возможность применять алгоритмы ML. Стоит отметить, что создание собственной модели — редкость, поскольку ряд моделей и реализаций машинного обучения уже доступен в таких библиотеках, как Keras и scikit-learn. Однако применение этих моделей наиболее эффективным образом и в соответствии с набором данных требует как навыков, так и хорошего уровня понимания моделей машинного обучения в целом.
Инженер машинного обучения также должен знать об относительных преимуществах и недостатках различных подходов и возможных проблемах, таких как переобучение, недообучение, предвзятость и проблемы дисперсии.
5. Создавайте нейронные сети
Нейронные сети (NN) являются частью подполя ML, известного как Глубокое обучение и являются более расширенными требованиями, когда речь идет об основных навыках машинного обучения. Однако в более практических приложениях ML нам нужно иметь некоторое представление о NN, чтобы создавать более мощные модели для наших систем ИИ.
NN использует слои и нейроны для создания мощных моделей машинного обучения. Инженер машинного обучения должен уметь создавать, обучать, проверять и тестировать нейронные сети.
Заключение
Теперь вы должны хорошо понимать, кто Машинное обучение Что такое инженеры, чем они занимаются и какие навыки необходимы вам, чтобы начать свое путешествие. Вы должны хорошо разбираться в вероятностях, статистическом анализе, программировании, моделировании данных, алгоритмах и т.д. построение нейронных сетей для создания мощных решений AI и ML.
Дайте нам знать в комментариях, была ли статья полезной и что, по вашему мнению, является самым важным навыком для того, чтобы стать опытным инженером машинного обучения.
Оставьте комментарий