جيڪڏهن توهان هڪ سافٽ ويئر انجنيئرنگ ميجر آهيو، ڊيٽا سائنس ريسرچ ڪندڙ، يا عام طور تي ٽيڪنالوجي جو شوقين ته پوءِ توهان کي مصنوعي ذهانت (AI) جي معروف ذيلي فيلڊ کان آگاهي ٿيڻ گهرجي جنهن کي مشين لرننگ طور سڃاتو وڃي ٿو.
توهان کي AI جي ڪيترن ئي دلچسپ ايپليڪيشنن کان به واقف هجڻ گهرجي جنهن ۾ سادي نموني جي سڃاڻپ ۽ تقرير جي سڃاڻپ کان وٺي سمارٽ انٽيگريٽيڊ ورچوئل اسسٽنٽ تائين. اهي ايپليڪيشنون ۽ گهڻو ڪجهه مشين لرننگ انجنيئرن جي ڪوششن سان ممڪن بڻيل آهن.
هي آرٽيڪل مٿي وڃي ٿو ته اهي انجنيئر ڪير آهن، اهي ڇا ڪندا آهن، ۽ توهان کي هڪ ماهر ايم ايل انجنيئر بنائڻ لاءِ ڪهڙيون صلاحيتون ضروري آهن.
مشين لرننگ انجنيئر ڇا ڪندا آهن؟
مشين سکيا (ML) انجنيئر تجزياتي ۽ مسئلا حل ڪرڻ واري رياضياتي صلاحيتن کي سافٽ ويئر پروگرامنگ ٽيڪنالاجي سان گڏ ڪن ٿا ته جيئن حقيقي دنيا جي مسئلن کي حل ڪرڻ لاء AI سسٽم ٺاهي. هڪ ايم ايل انجنيئر کي گهربل آهي ته ڪم ڪرڻ لاءِ ڊيٽا اينالسٽ جي طور تي ڪم ڪرڻ ۽ ڏنل ضرورتن مطابق ڊيٽا کي تبديل ڪرڻ لاءِ ۽ ڏنل ڊيٽا سيٽ تي ماڊل جي صورت ۾ ايم ايل الگورتھم کي تعمير، ٽرين، تصديق ۽ جانچ ڪرڻ.
اهڙا انجنيئر شايد ٽيڪ ڊپارٽمينٽ ۾ هڪ ڪمپني سان ڪم ڪري رهيا آهن، آزاد طور تي هڪ پروگرامر جي طور تي يا هڪ محقق جي طور تي جديد ايم ايل مسئلن تي. ڪنهن به صورت ۾، اتي ڪي مهارت جون گهرجون آهن جن کي پورا ڪرڻ جي ضرورت آهي ايم ايل انجنيئر طور قابليت حاصل ڪرڻ لاءِ. انهن صلاحيتن کي هيٺ تفصيل سان بحث ڪيو ويو آهي.
5 لازمي طور تي ML مهارتون
1. امڪان ۽ شمارياتي تجزيو
ML جي لازمي شرطن مان هڪ شامل آهي هڪ وچولي سمجھڻ جي عنوانن سميت امڪان ۽ انگ اکر. اهو ضروري آهي ته ايم ايل الگورتھم ۽ ماڊل انهن رياضياتي اصولن تي ٻڌل آهن ۽ انهن کان سواء تعمير نه ٿي ڪري سگهجي.
امڪان خاص طور تي اھم آھي جڏھن اھو ان پٽ، ٻاھرين، ۽ حقيقي دنيا جي غير يقيني صورتحال سان معاملو ڪرڻ لاء اچي ٿو. ML ۾ استعمال ٿيل امڪان جا ڪجهه اصول شامل آهن مشروط امڪان، بيز حڪمراني، امڪان، ۽ آزادي. انگ اکر اسان کي ML ماڊلز جي تعمير لاءِ ضروري قدمن سان مهيا ڪن ٿا جن ۾ مطلب، وچين، ويرينس، تقسيم (يونيفارم، نارمل، بائنوميل، پوسن)، ۽ تجزيو جا طريقا شامل آهن جن ۾ مفروضي جاچ شامل آهن.
2. پروگرامنگ جا بنيادي اصول
ايم ايل جي هڪ ٻي شرط پروگرامنگ جي بنيادي سمجھڻ آهي. ھن ۾ ڊيٽا جي جوڙجڪ جي مناسب سمجھڻ شامل آھي، جنھن ۾ اسٽيڪ، قطار، گھڻ-dimensional arrays، وڻ، گراف، وغيره شامل آھن، ۽ الگورتھم، بشمول ڳولھا، ترتيب ڏيڻ، اصلاح ڪرڻ، متحرڪ پروگرامنگ وغيره.
پنھنجي ٻولي چونڊيو
جي شرطن تي پروگرامنگ ٻوليون، ML لاءِ سکڻ لاءِ بهترين آهي Python پٺيان جاوا. اهو ئي سبب آهي ته پٿون وٽ موجود ڪوڊ، فريم ورڪ، ۽ ڪميونٽي جي مدد جي لحاظ کان تمام وڏو آن لائن سپورٽ آهي.
پنهنجي IDE ڄاڻو
ايندڙ قدم پاڻ کي واقف ڪرڻ آهي هڪ انٽيگريٽيڊ ڊولپمينٽ انوائرنمينٽ (IDE) سان. جيئن ته اسان ڊيٽا جي وڏي مقدار کي سنڀالي رهيا آهيون توهان جي IDE هڪ سادي ڪمانڊ لائن انٽرفيس (CLI) نه ٿي سگهي بلڪه هڪ اوزار جهڙو Visual Studio Code يا. جوپيوٽ نوٽ بڪ. Python وانگر، Jupyter وٽ سڀ کان وڏي آن لائن سپورٽ آهي ۽ ڪيترن ئي ML استادن پاران تعليمي مقصدن لاءِ پڻ استعمال ڪيو ويندو آهي.
سمجھو لائبريريون
لائبريريون وسيلن جو هڪ مجموعو آهن جيڪي استعمال ڪرڻ کان پهريان پروگرام ۾ درآمد ٿيڻ گهرجن. هتي ڪيتريون ئي ML لائبريريون آهن جهڙوڪ TensorFlow، Keras، PyTorch، Pandas، Matplotlib، Numpy وغيره. هڪ ML انجنيئر لاءِ ضروري آهي ته ML ۽ ڊيٽا هينڊلنگ لائبريرين جي چڱيءَ طرح ڄاڻ هجي ته جيئن پروگرامنگ کي وڌيڪ آسان ۽ انٽرايڪٽو بڻائي سگهجي.
3. ڊيٽا ماڊلنگ ۽ تشخيص
ML جي ضروري حصن مان هڪ هڪ ڏنل ڊيٽا سيٽ جي بنيادي ڍانچي جو اندازو لڳائڻ جو عمل آهي ته جيئن ڪارآمد نمونن کي ڳولڻ لاءِ، يعني باهمي تعلق، ڪلستر، ايجين ويڪٽر. اسان کي ڊيٽا مثالن جي خاصيتن جي اڳڪٿي ڪرڻ جي ضرورت پوندي جنهن ۾ ريگريشن، درجه بندي، ۽ غير معمولي ڳولڻ شامل آهن. هڪ ايم ايل انجنيئر جي ضرورت آهي ته هڪ ڏنل ماڊل جو جائزو وٺڻ جي قابل هجڻ جي درستگي ميٽرڪ ۽ حڪمت عملي استعمال ڪندي.
4. مشين لرننگ الگورتھم لاڳو ڪرڻ
ايم ايل جو ٻيو لازمي حصو ايم ايل الگورتھم لاڳو ڪرڻ جي قابل آهي. اها ڳالهه نوٽ ڪرڻ جي قابل آهي ته توهان جو پنهنجو ماڊل تعمير ڪرڻ غير معمولي آهي جيئن ته ڪيترائي ايم ايل ماڊل ۽ عمل درآمد اڳ ۾ ئي لائبريرين جهڙوڪ Keras ۽ scikit-learn ۾ موجود آهن. بهرحال، انهن ماڊلز کي تمام مؤثر انداز ۾ لاڳو ڪرڻ ۽ ڊيٽا سيٽ جي مطابق ٻنهي مهارتن جي ضرورت آهي ۽ عام طور تي ML ماڊل جي سٺي سطح جي سمجھ.
هڪ ايم ايل انجنيئر کي مختلف طريقن جي لاڳاپي فائدن ۽ نقصانن کان به آگاهي ٿيڻ جي ضرورت آهي ۽ ممڪن مسئلن جهڙوڪ اوورفٽنگ، انڊرفٽنگ، تعصب، ۽ ويرينس مسئلا.
5. نيورل نيٽ ورڪ ٺاهيو
نيورل نيٽ ورڪ (NNs) ML جي ذيلي فيلڊ جو حصو آهن جن کي سڃاتو وڃي ٿو گروي سکيا ۽ هڪ وڌيڪ توسيع گهرج آهي جڏهن اهو اچي ٿو ضروري ايم ايل صلاحيتن جي. بهرحال، ML جي وڌيڪ عملي ايپليڪيشنن ۾، اسان کي اسان جي AI سسٽم لاءِ وڌيڪ طاقتور ماڊل ٺاهڻ لاءِ NNs جي ڪجهه سمجھڻ جي ضرورت آهي.
اين اين طاقتور ايم ايل ماڊل ٺاهڻ لاء پرت ۽ نيورسن جو استعمال ڪري ٿو. هڪ ايم ايل انجنيئر کي NNs ٺاهڻ، ٽريننگ، تصديق ڪرڻ ۽ جانچ ڪرڻ جي قابل هوندو.
ٿڪل
توھان کي ھاڻي چڱيءَ طرح سمجھڻ گھرجي ته ڪير مشين سکيا انجنيئر آهن، اهي ڇا ڪندا آهن، ۽ توهان جي سفر کي شروع ڪرڻ لاءِ ڪهڙيون صلاحيتون ضروري آهن. توهان کي امڪان، شمارياتي تجزيي، پروگرامنگ، ڊيٽا ماڊلنگ، الگورتھم ايپليڪيشنون، ۽ نيورل نيٽ ورڪ جي تعمير طاقتور AI ۽ ML حل ٺاهڻ لاء.
اچو ته تبصرن ۾ ڄاڻون ته مضمون مددگار هو ۽ توهان ڇا سوچيو ته هڪ ماهر ايم ايل انجنيئر ٿيڻ لاء سڀ کان اهم مهارت آهي.
جواب ڇڏي وڃو