ඔබ මෘදුකාංග ඉංජිනේරු ප්රධානියෙක්, දත්ත විද්යා පර්යේෂකයෙක් හෝ සාමාන්යයෙන් තාක්ෂණ ලෝලියෙක් නම්, ඔබ Machine Learning ලෙස හඳුන්වන කෘතිම බුද්ධියේ (AI) ප්රමුඛ උප ක්ෂේත්රය ගැන දැන සිටිය යුතුය.
සරල රටා හඳුනාගැනීමේ සහ කථන හඳුනාගැනීමේ සිට ස්මාර්ට් ඒකාබද්ධ අතථ්ය සහායක දක්වා AI හි බොහෝ සිත් ඇදගන්නා යෙදුම් පිළිබඳව ඔබ දැනුවත් විය යුතුය. මෙම යෙදුම් සහ තවත් බොහෝ දේ යන්ත්ර ඉගෙනුම් ඉංජිනේරුවන්ගේ උත්සාහයෙන් සිදු කර ඇත.
ඔබ ප්රවීණ ML ඉංජිනේරුවෙකු වීමට මෙම ඉංජිනේරුවන් කවුරුන්ද, ඔවුන් කරන්නේ කුමක්ද සහ අවශ්ය කුසලතා මොනවාද යන්න මෙම ලිපියෙන් විස්තර කෙරේ.
යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ඉංජිනේරුවන් කරන්නේ කුමක්ද?
යන්ත්ර ඉගෙනීම (ML) ඉංජිනේරුවන් සැබෑ ලෝකයේ ගැටළු විසඳීම සඳහා AI පද්ධති නිර්මාණය කිරීම සඳහා මෘදුකාංග ක්රමලේඛන තාක්ෂණය සමඟ විශ්ලේෂණාත්මක සහ ගැටළු විසඳීමේ ගණිත කුසලතා ඒකාබද්ධ කරයි. ලබා දී ඇති අවශ්යතාවයට අනුව දත්ත සමඟ වැඩ කිරීමට සහ පරිවර්තනය කිරීමට දත්ත විශ්ලේෂකයෙකු ලෙස ක්රියා කිරීමට ML ඉංජිනේරුවරයෙකු අවශ්ය වේ.
එවැනි ඉංජිනේරුවන් තාක්ෂණික දෙපාර්තමේන්තුවේ සමාගමක් සමඟ ස්වාධීනව ක්රමලේඛකයෙකු ලෙස හෝ අති නවීන ML ගැටළු පිළිබඳ පර්යේෂකයෙකු ලෙස කටයුතු කරයි. ඕනෑම ආකාරයකින්, ML ඉංජිනේරුවෙකු ලෙස සුදුසුකම් ලැබීමට සපුරාලිය යුතු කුසලතා අවශ්යතා ගණනාවක් තිබේ. මෙම කුසලතා පහත විස්තරාත්මකව සාකච්ඡා කර ඇත.
5 ML කුසලතා තිබිය යුතුය
1. සම්භාවිතාව සහ සංඛ්යානමය විශ්ලේෂණය
ML හි පූර්වාවශ්යතාවන්ගෙන් එකක් සම්භාවිතාව සහ සංඛ්යාලේඛන ඇතුළු මාතෘකා පිළිබඳ අතරමැදි අවබෝධයක් ඇතුළත් වේ. ML ඇල්ගොරිතම සහ ආකෘති මෙම ගණිතමය මූලධර්ම මත පදනම් වන අතර ඒවා නොමැතිව ගොඩනගා ගත නොහැකි බැවින් මෙය අවශ්ය වේ.
ආදාන, ප්රතිදාන සහ සැබෑ ලෝකයේ අවිනිශ්චිතතාවයන් සමඟ කටයුතු කිරීමේදී සම්භාවිතාව විශේෂයෙන් වැදගත් වේ. ML හි භාවිතා වන සම්භාවිතාවේ සමහර මූලධර්මවලට කොන්දේසි සහිත සම්භාවිතාව, Bayes රීතිය, සම්භාවිතාව සහ ස්වාධීනත්වය ඇතුළත් වේ. සංඛ්යාලේඛන මගින් මධ්යන්ය, මධ්ය, විචලනය, බෙදාහැරීම් (ඒකාකාර, සාමාන්ය, ද්විපද, විෂ) සහ උපකල්පන පරීක්ෂණය ඇතුළු විශ්ලේෂණ ක්රම ඇතුළුව ML ආකෘති තැනීම සඳහා අවශ්ය පියවර සපයයි.
2. වැඩසටහන්කරණයේ මූලික කරුණු
ML හි තවත් පූර්ව අවශ්යතාවයක් වන්නේ ක්රමලේඛනය පිළිබඳ මූලික අවබෝධයක් තිබීමයි. අට්ටි, පෝලිම්, බහු-මාන අරා, ගස්, ප්රස්ථාර ආදිය ඇතුළු දත්ත ව්යුහයන් පිළිබඳ සාධාරණ අවබෝධයක් සහ සෙවීම, වර්ග කිරීම, ප්රශස්තකරණය, ගතික ක්රමලේඛන ආදිය ඇතුළු ඇල්ගොරිතම මෙයට ඇතුළත් වේ.
ඔබේ භාෂාව තෝරන්න
ඒ අකාරයෙන් ක්රමලේඛන භාෂා, ML සඳහා ඉගෙන ගැනීමට හොඳම වන්නේ පයිතන් පසුව ජාවා ය. මක්නිසාද යත්, පවතින කේත, රාමු සහ ප්රජා උපකාර අනුව Python හට විශාලතම සබැඳි සහය ඇත.
ඔබේ IDE දැන ගන්න
ඊළඟ පියවර වන්නේ ඒකාබද්ධ සංවර්ධන පරිසරයක් (IDE) සමඟ ඔබව හුරු කරවීමයි. අපි තරමක් විශාල දත්ත ප්රමාණයක් හසුරුවන බැවින් ඔබේ IDE සරල විධාන රේඛා අතුරුමුහුණතක් (CLI) විය නොහැකි අතර විෂුවල් ස්ටුඩියෝ කේතය වැනි මෙවලමක් හෝ ජුපිටර් නෝට්බුක්. Python මෙන්, Jupyter හට විශාලතම සබැඳි සහය ඇති අතර බොහෝ ML උපදේශකයින් විසින් අධ්යාපනික අරමුණු සඳහාද භාවිතා කරයි.
පුස්තකාල තේරුම් ගන්න
පුස්තකාල යනු භාවිතා කිරීමට පෙර වැඩසටහනකට ආයාත කළ යුතු සම්පත් එකතුවකි. TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, වැනි ML පුස්තකාල ගණනාවක් තිබේ. ML ඉංජිනේරුවරයෙකුට ML සහ දත්ත හැසිරවීමේ පුස්තකාල පිළිබඳව හොඳ අවබෝධයක් තිබීම වැදගත් වන්නේ වැඩසටහන්කරණය පහසු සහ අන්තර්ක්රියාකාරී කිරීමටයි.
3. දත්ත ආකෘතිකරණය සහ ඇගයීම
ML හි අත්යවශ්ය කොටස්වලින් එකක් වන්නේ ප්රයෝජනවත් රටා, එනම් සහසම්බන්ධතා, පොකුරු, eigenvectors සොයා ගැනීම සඳහා දී ඇති දත්ත කට්ටලයක යටින් පවතින ව්යුහය ඇස්තමේන්තු කිරීමේ ක්රියාවලියයි. ප්රතිගාමීත්වය, වර්ගීකරණය සහ විෂමතා හඳුනාගැනීම ඇතුළු දත්ත අවස්ථා වල ගුණ පුරෝකථනය කිරීමට ද අපට අවශ්ය වනු ඇත. ML ඉංජිනේරුවෙකුට නිරවද්යතා මෙට්රික් සහ උපාය මාර්ගයක් භාවිතයෙන් දී ඇති ආකෘතියක් ඇගයීමට හැකි විය යුතුය.
4. යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම යෙදීම
ML හි තවත් අත්යවශ්ය අංගයක් වන්නේ ML ඇල්ගොරිතම යෙදීමට හැකි වීමයි. එම්එල් මාදිලි ගණනාවක් සහ ක්රියාත්මක කිරීම් දැනටමත් Keras සහ scikit-Learn වැනි පුස්තකාලවල ඇති බැවින් ඔබේම ආකෘතියක් ගොඩනගා ගැනීම සාමාන්ය දෙයක් නොවන බව සඳහන් කිරීම වටී. කෙසේ වෙතත්, මෙම ආකෘති වඩාත් ඵලදායී ආකාරයෙන් සහ දත්ත කට්ටලයට අනුකූලව යෙදීම සඳහා සාමාන්යයෙන් ML ආකෘති පිළිබඳ කුසලතා සහ හොඳ මට්ටමේ අවබෝධයක් අවශ්ය වේ.
ML ඉංජිනේරුවෙකුට විවිධ ප්රවේශයන් වල සාපේක්ෂ වාසි සහ අවාසි සහ වැඩිපුර ගැළපීම, අඩු සවි කිරීම්, පක්ෂග්රාහී සහ විචල්යතා ගැටළු වැනි විය හැකි ගැටළු පිළිබඳව ද දැනුවත් විය යුතුය.
5. Neural Networks ගොඩනැගීම
Neural Networks (NNs) යනු ML හි උප ක්ෂේත්රයක කොටසකි ගැඹුරු ඉගෙනීම සහ අත්යවශ්ය ML කුසලතා සම්බන්ධයෙන් වඩාත් දීර්ඝ අවශ්යතාවයකි. කෙසේ වෙතත්, ML හි වඩාත් ප්රායෝගික යෙදුම් වලදී, අපගේ AI පද්ධති සඳහා වඩාත් ප්රබල ආකෘති නිර්මාණය කිරීමට NNs පිළිබඳ යම් අවබෝධයක් අපට තිබිය යුතුය.
බලගතු ML ආකෘති නිර්මාණය කිරීමට NN එකක් ස්ථර සහ නියුරෝන භාවිතා කරයි. ML ඉංජිනේරුවෙකුට NNs තැනීමට, පුහුණු කිරීමට, වලංගු කිරීමට සහ පරීක්ෂා කිරීමට හැකි විය යුතුය.
නිගමනය
කවුද යන්න ගැන ඔබට දැන් හොඳ අවබෝධයක් තිබිය යුතුය යන්ත්ර ඉගෙනීම ඉංජිනේරුවන් යනු, ඔවුන් කරන දේ සහ ඔබේ ගමන ආරම්භ කිරීමට ඔබට අවශ්ය කුසලතා මොනවාද. ඔබ සම්භාවිතාව, සංඛ්යානමය විශ්ලේෂණය, ක්රමලේඛනය, දත්ත ආකෘතිකරණය, ඇල්ගොරිතම යෙදුම්, සහ ස්නායු ජාල ගොඩනැගීම බලවත් AI සහ ML විසඳුම් ගොඩනැගීමට.
ලිපිය ප්රයෝජනවත් වූයේ නම් සහ ප්රවීණ ML ඉංජිනේරුවෙකු වීමට වඩාත්ම වැදගත් කුසලතාව කුමක්දැයි ඔබ සිතන්නේ කුමක්දැයි අදහස් දැක්වීමේදී අපට දන්වන්න.
ඔබමයි