Če ste glavni inženir programskega inženiringa, raziskovalec znanosti o podatkih ali tehnološki navdušenec na splošno, se morate zavedati vodilnega podpodročja umetne inteligence (AI), znanega kot strojno učenje.
Prav tako se morate zavedati številnih fascinantnih aplikacij umetne inteligence, od preprostega zaznavanja vzorcev in prepoznavanja govora do pametnih integriranih virtualnih pomočnikov. Te aplikacije in še veliko več so omogočili inženirji strojnega učenja.
Ta članek opisuje, kdo so ti inženirji, kaj počnejo in katere veščine so potrebne, da postanete izkušen inženir ML.
Kaj počnejo inženirji strojnega učenja?
strojno učenje (ML) Inženirji združujejo analitične in matematične sposobnosti za reševanje problemov s tehnologijo programiranja programske opreme, da ustvarijo sisteme umetne inteligence za reševanje problemov v resničnem svetu. Inženir ML mora delovati kot podatkovni analitik za delo in preoblikovanje podatkov v skladu z dano zahtevo ter gradnjo, usposabljanje, potrjevanje in preizkušanje algoritmov ML v obliki modela na danem naboru podatkov.
Takšni inženirji lahko sodelujejo s podjetjem v tehničnem oddelku, neodvisno kot programer ali kot raziskovalec pri najsodobnejših problemih ML. Kakor koli že, obstajajo številne zahteve glede spretnosti, ki jih je treba izpolniti, da se kvalificirate kot inženir ML. Te veščine so bile podrobno obravnavane spodaj.
5 spretnosti ML, ki jih morate imeti
1. Verjetnostna in statistična analiza
Eden od predpogojev za ML vključuje srednje razumevanje tem, vključno z verjetnostjo in statistiko. To je potrebno, saj algoritmi in modeli ML temeljijo na teh matematičnih načelih in jih brez njih ni mogoče sestaviti.
Verjetnost je še posebej pomembna, ko gre za obravnavanje vložkov, izhodov in negotovosti v resničnem svetu. Nekatera načela verjetnosti, ki se uporabljajo v ML, vključujejo pogojno verjetnost, Bayesovo pravilo, verjetnost in neodvisnost. Statistika nam zagotavlja potrebne ukrepe za izdelavo modelov ML, vključno s povprečjem, mediano, varianco, porazdelitvami (enakomerna, normalna, binomska, Poissonova) in analiznimi metodami, vključno s testiranjem hipotez.
2. Osnove programiranja
Drugi predpogoj za ML je osnovno razumevanje programiranja. To vključuje dobro razumevanje podatkovnih struktur, vključno z nizi, čakalnimi vrstami, večdimenzionalnimi nizi, drevesi, grafi itd., in algoritmov, vključno z iskanjem, razvrščanjem, optimizacijo, dinamičnim programiranjem itd.
Izberite jezik
V smislu programskih jezikov, za učenje ML je Python, ki mu sledi Java. To je zato, ker ima Python največjo spletno podporo v smislu razpoložljive kode, ogrodij in pomoči skupnosti.
Spoznajte svoj IDE
Naslednji korak je seznanitev z integriranim razvojnim okoljem (IDE). Ker obdelujemo precej večje količine podatkov, vaš IDE ne more biti preprost vmesnik ukazne vrstice (CLI), temveč orodje, kot je Visual Studio Code ali Jupyter Notebook. Tako kot Python ima tudi Jupyter največjo spletno podporo in ga številni inštruktorji ML uporabljajo tudi v izobraževalne namene.
Razumeti knjižnice
Knjižnice so zbirka virov, ki jih je treba pred uporabo uvoziti v program. Obstajajo številne knjižnice ML, kot so TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy itd. Za inženirja ML je pomembno, da dobro razume ML in knjižnice za obdelavo podatkov, da bo programiranje lažje in bolj interaktivno.
3. Modeliranje in vrednotenje podatkov
Eden bistvenih delov ML je postopek ocenjevanja osnovne strukture danega nabora podatkov, da bi našli uporabne vzorce, tj. korelacije, grozde, lastne vektorje. Prav tako bi morali napovedati lastnosti primerkov podatkov, vključno z regresijo, klasifikacijo in odkrivanjem nepravilnosti. Inženir ML mora biti sposoben ovrednotiti dani model z uporabo metrike natančnosti in strategije.
4. Uporaba algoritmov strojnega učenja
Drugi bistveni del ML je možnost uporabe algoritmov ML. Treba je omeniti, da je ustvarjanje lastnega modela neobičajno, saj so številni modeli in implementacije ML že na voljo v knjižnicah, kot sta Keras in scikit-learn. Vendar uporaba teh modelov na najučinkovitejši način in v skladu z naborom podatkov zahteva tako spretnost kot dobro raven razumevanja modelov ML na splošno.
Inženir ML se mora zavedati tudi relativnih prednosti in slabosti različnih pristopov ter možnih težav, kot so težave s prekomernim in premajhnim opremljanjem, pristranskostjo in varianco.
5. Gradite nevronske mreže
Nevronske mreže (NN) so del podpodročja ML, znanega kot Globoko učenje in so bolj razširjena zahteva, ko gre za bistvena znanja ML. Vendar pa moramo pri bolj praktičnih aplikacijah ML imeti nekaj razumevanja NN, da ustvarimo zmogljivejše modele za naše sisteme AI.
NN uporablja plasti in nevrone za ustvarjanje zmogljivih modelov ML. Inženir ML bi moral biti sposoben zgraditi, usposobiti, validirati in preizkusiti NN.
zaključek
Zdaj bi morali dobro razumeti, kdo strojno učenje Inženirji so, kaj počnejo in katere veščine potrebujete, da začnete svojo pot. Morate biti dobro seznanjeni z verjetnostjo, statistično analizo, programiranjem, modeliranjem podatkov, aplikacijami algoritmov in gradnja nevronskih mrež za izgradnjo zmogljivih rešitev AI in ML.
V komentarjih nam sporočite, ali je bil članek koristen in katera je po vašem mnenju najpomembnejša veščina, da postanete izkušen inženir ML.
Pustite Odgovori