Ak ste hlavným softvérovým inžinierstvom, výskumníkom v oblasti dátovej vedy alebo technickým nadšencom vo všeobecnosti, musíte si byť vedomí vedúcej podoblasti umelej inteligencie (AI) známej ako strojové učenie.
Musíte si byť tiež vedomí mnohých fascinujúcich aplikácií AI, od jednoduchej detekcie vzorov a rozpoznávania reči až po inteligentných integrovaných virtuálnych asistentov. Tieto aplikácie a oveľa viac sú možné vďaka snahám inžinierov strojového učenia.
Tento článok popisuje, kto sú títo inžinieri, čo robia a aké zručnosti sú potrebné na to, aby ste sa stali skúseným inžinierom ML.
Čo robia inžinieri strojového učenia?
Strojové učenie (ML) Inžinieri kombinujú analytické a matematické zručnosti na riešenie problémov s technológiou softvérového programovania, aby vytvorili systémy AI na riešenie skutočných problémov. Od ML Engineera sa vyžaduje, aby fungoval ako dátový analytik, aby pracoval s dátami a transformoval ich podľa danej požiadavky a zostavoval, trénoval, validoval a testoval ML algoritmy vo forme modelu na danom dátovom súbore.
Takíto inžinieri môžu pracovať so spoločnosťou v technickom oddelení, nezávisle ako programátor alebo ako výskumník na špičkových problémoch ML. Či tak alebo onak, existuje množstvo požiadaviek na zručnosti, ktoré je potrebné splniť, aby ste sa kvalifikovali ako inžinier ML. Tieto zručnosti boli podrobne opísané nižšie.
5 ML zručností, ktoré musíte mať
1. Pravdepodobnosť a štatistická analýza
Jedným z predpokladov ML je stredne pokročilá znalosť tém vrátane pravdepodobnosti a štatistiky. Je to nevyhnutné, pretože algoritmy a modely ML sú založené na týchto matematických princípoch a nemožno ich bez nich zostaviť.
Pravdepodobnosť je obzvlášť dôležitá, pokiaľ ide o riešenie vstupov, výstupov a neistoty v reálnom svete. Niektoré princípy pravdepodobnosti používané v ML zahŕňajú podmienenú pravdepodobnosť, Bayesovo pravidlo, pravdepodobnosť a nezávislosť. Štatistiky nám poskytujú opatrenia potrebné na zostavenie modelov ML vrátane priemeru, mediánu, rozptylu, rozdelenia (uniformné, normálne, binomické, Poissonovo) a analytických metód vrátane testovania hypotéz.
2. Základy programovania
Ďalším predpokladom ML je mať základné znalosti programovania. To zahŕňa správne pochopenie dátových štruktúr, vrátane zásobníkov, frontov, viacrozmerných polí, stromov, grafov atď., a algoritmov vrátane vyhľadávania, triedenia, optimalizácie, dynamického programovania atď.
Vyberte si jazyk
Pokiaľ ide o programovacie jazyky, najlepšie na učenie pre ML je Python nasledovaný Java. Je to preto, že Python má najväčšiu online podporu z hľadiska dostupného kódu, rámcov a pomoci komunity.
Spoznajte svoje IDE
Ďalším krokom je zoznámenie sa s integrovaným vývojovým prostredím (IDE). Keďže spracovávame pomerne veľké množstvo údajov, vaše IDE nemôže byť jednoduchým rozhraním príkazového riadka (CLI), ale skôr nástrojom ako Visual Studio Code alebo Jupyter Notebook. Rovnako ako Python, aj Jupyter má najväčšiu online podporu a mnoho inštruktorov ML ho používa aj na vzdelávacie účely.
Pochopte knižnice
Knižnice sú kolekciou zdrojov, ktoré je potrebné pred použitím importovať do programu. Existuje množstvo knižníc ML ako TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy atď. Pre inžiniera ML je dôležité dobre rozumieť ML a knižniciam na spracovanie údajov, aby bolo programovanie jednoduchšie a interaktívnejšie.
3. Modelovanie a vyhodnocovanie údajov
Jednou z podstatných častí ML je proces odhadu základnej štruktúry daného súboru údajov s cieľom nájsť užitočné vzory, tj korelácie, zhluky, vlastné vektory. Tiež by sme potrebovali predpovedať vlastnosti inštancií údajov vrátane regresie, klasifikácie a detekcie anomálií. Inžinier ML musí byť schopný vyhodnotiť daný model pomocou metriky presnosti a stratégie.
4. Aplikácia algoritmov strojového učenia
Ďalšou podstatnou súčasťou ML je schopnosť aplikovať algoritmy ML. Stojí za zmienku, že vytvorenie vlastného modelu je nezvyčajné, pretože množstvo modelov a implementácií ML je už dostupných v knižniciach ako Keras a scikit-learn. Aplikovanie týchto modelov najefektívnejším spôsobom a v súlade so súborom údajov si však vyžaduje zručnosti a dobrú úroveň pochopenia modelov ML vo všeobecnosti.
Inžinier ML si tiež musí byť vedomý relatívnych výhod a nevýhod rôznych prístupov a možných problémov, ako sú problémy s nadmerným vybavením, nedostatočným vybavením, zaujatosťou a odchýlkami.
5. Budujte neurónové siete
Neurónové siete (NN) sú súčasťou podoblasti ML známej ako Deep Learning a sú rozšírenejšou požiadavkou, pokiaľ ide o základné zručnosti ML. V praktickejších aplikáciách ML však musíme mať určité znalosti o NN, aby sme vytvorili výkonnejšie modely pre naše systémy AI.
NN využíva vrstvy a neuróny na vytváranie výkonných modelov ML. Inžinier ML by mal byť schopný stavať, trénovať, overovať a testovať NN.
záver
Teraz by ste mali dobre rozumieť komu Strojové učenie Inžinieri sú, čo robia a aké zručnosti sú potrebné, aby ste mohli začať svoju cestu. Musíte sa dobre orientovať v oblasti pravdepodobnosti, štatistickej analýzy, programovania, modelovania údajov, aplikácií algoritmov a budovanie neurónových sietí vytvárať výkonné riešenia AI a ML.
Dajte nám vedieť v komentároch, či bol článok užitočný a aká je podľa vás najdôležitejšia zručnosť na to, aby ste sa stali zdatným ML inžinierom.
Nechaj odpoveď