Nëse jeni një specialist i inxhinierisë softuerike, studiues i shkencës së të dhënave ose entuziast i teknologjisë në përgjithësi, atëherë duhet të jeni të vetëdijshëm për nënfushën kryesore të Inteligjencës Artificiale (AI) të njohur si Mësimi i Makinerisë.
Ju gjithashtu duhet të jeni të vetëdijshëm për shumë aplikacione magjepsëse të AI, duke filluar nga zbulimi i thjeshtë i modeleve dhe njohja e të folurit deri tek asistentë virtualë të integruar inteligjentë. Këto aplikacione dhe shumë më tepër janë bërë të mundura nga përpjekjet e Inxhinierëve të Mësimit të Makinerisë.
Ky artikull tregon se cilët janë këta Inxhinierë, çfarë bëjnë ata dhe cilat aftësi janë të nevojshme në mënyrë që ju të bëheni një Inxhinier i aftë ML.
Çfarë bëjnë Inxhinierët e Mësimit të Makinerisë?
Mësim Machine (ML) Inxhinierët kombinojnë aftësitë matematikore analitike dhe zgjidhjen e problemeve me teknologjinë e programimit të softuerit në mënyrë që të krijojnë sisteme të AI për të zgjidhur problemet e botës reale. Një Inxhinier ML kërkohet të funksionojë si analist i të dhënave për të punuar dhe transformuar të dhënat sipas kërkesës së dhënë dhe për të ndërtuar, trajnuar, vërtetuar dhe testuar algoritme ML në formën e një modeli në bazën e dhënë të të dhënave.
Inxhinierë të tillë mund të punojnë me një kompani në departamentin e teknologjisë, në mënyrë të pavarur si programues ose si studiues për problemet e fundit të ML. Sido që të jetë, ka një sërë kërkesash aftësish që duhet të plotësohen në mënyrë që të kualifikoheni si Inxhinier ML. Këto aftësi janë diskutuar në detaje më poshtë.
5 Aftësitë e ML-së që duhet të keni
1. Probabiliteti dhe Analiza Statistikore
Një nga parakushtet e ML përfshin një kuptim të ndërmjetëm të temave duke përfshirë probabilitetin dhe statistikat. Kjo është e nevojshme pasi algoritmet dhe modelet ML bazohen në këto parime matematikore dhe nuk mund të ndërtohen pa to.
Probabiliteti është veçanërisht i rëndësishëm kur bëhet fjalë për trajtimin e inputeve, outputeve dhe pasigurisë në botën reale. Disa parime të probabilitetit të përdorura në ML përfshijnë probabilitetin e kushtëzuar, rregullin Bayes, gjasat dhe pavarësinë. Statistikat na ofrojnë masat e nevojshme për ndërtimin e modeleve ML duke përfshirë mesataren, mesataren, variancën, shpërndarjet (uniforme, normale, binomiale, Poisson) dhe metodat e analizës duke përfshirë testimin e hipotezave.
2. Bazat e Programimit
Një tjetër parakusht i ML është të kesh një kuptim bazë të programimit. Kjo përfshin një kuptim të drejtë të strukturave të të dhënave, duke përfshirë pirgjet, radhët, vargjet shumëdimensionale, pemët, grafikët, etj., dhe algoritmet, duke përfshirë kërkimin, renditjen, optimizimin, programimin dinamik, etj.
Zgjidhni gjuhën tuaj
Në kushtet e gjuhë programimi, më e mira për të mësuar për ML është Python e ndjekur nga Java. Kjo për shkak se Python ka mbështetjen më të madhe në internet për sa i përket kodit, kornizave dhe ndihmës së komunitetit në dispozicion.
Njihuni me IDE-në tuaj
Hapi tjetër është njohja me një mjedis zhvillimi të integruar (IDE). Meqenëse ne po trajtojmë sasi mjaft më të mëdha të dhënash IDE-ja juaj nuk mund të jetë një ndërfaqe e thjeshtë e linjës së komandës (CLI) dhe jo një mjet si Kodi i Visual Studio ose Fletore Jupyter. Ashtu si Python, Jupyter ka mbështetjen më të madhe në internet dhe përdoret nga shumë instruktorë ML gjithashtu për qëllime edukative.
Kuptoni bibliotekat
Bibliotekat janë një koleksion burimesh që duhet të importohen në një program përpara përdorimit. Ka një numër bibliotekash ML si TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, etj. Është e rëndësishme që një Inxhinier ML të ketë një kuptim të mirë të ML dhe bibliotekave të trajtimit të të dhënave për ta bërë programimin më të lehtë dhe më ndërveprues.
3. Modelimi dhe vlerësimi i të dhënave
Një nga pjesët thelbësore të ML është procesi i vlerësimit të strukturës bazë të një grupi të dhënash të caktuar në mënyrë që të gjenden modele të dobishme, p.sh. korrelacione, grupime, vektorë eigjen. Do të na duhet gjithashtu të parashikojmë vetitë e rasteve të të dhënave duke përfshirë regresionin, klasifikimin dhe zbulimin e anomalive. Një Inxhinier ML duhet të jetë në gjendje të vlerësojë një model të caktuar duke përdorur një metrikë dhe strategji saktësie.
4. Aplikimi i Algoritmeve të Mësimit të Makinerisë
Një pjesë tjetër thelbësore e ML është aftësia për të aplikuar algoritme ML. Vlen të përmendet se ndërtimi i modelit tuaj është i pazakontë pasi një numër modelesh dhe zbatimesh ML janë tashmë të disponueshme në biblioteka si Keras dhe scikit-learn. Megjithatë, aplikimi i këtyre modeleve në mënyrën më efektive dhe në përputhje me grupin e të dhënave kërkon aftësi dhe një nivel të mirë të të kuptuarit të modeleve ML në përgjithësi.
Një Inxhinier ML gjithashtu duhet të jetë i vetëdijshëm për avantazhet dhe disavantazhet relative të qasjeve të ndryshme dhe çështjeve të mundshme si mbipërshtatja, mospërshtatja, paragjykimi dhe problemet e variancës.
5. Ndërtoni rrjete nervore
Rrjetet nervore (NN) janë pjesë e një nënfushe të ML të njohur si Mësim i thellë dhe janë një kërkesë më e zgjeruar kur bëhet fjalë për aftësitë thelbësore të ML. Sidoqoftë, në aplikimet më praktike të ML-së, ne duhet të kemi njëfarë kuptimi të NN-ve për të krijuar modele më të fuqishme për sistemet tona të AI.
Një NN përdor shtresa dhe neurone për të krijuar modele të fuqishme ML. Një Inxhinier ML duhet të jetë në gjendje të ndërtojë, trajnojë, vërtetojë dhe testojë NN.
Përfundim
Tani duhet të kuptoni mirë se kush Mësim Machine Inxhinierët janë, çfarë bëjnë ata dhe cilat aftësi janë të nevojshme që ju të filloni udhëtimin tuaj. Ju duhet të jeni të aftë për probabilitetin, analizat statistikore, programimin, modelimin e të dhënave, aplikacionet e algoritmeve dhe ndërtimi i rrjeteve nervore për të ndërtuar zgjidhje të fuqishme AI dhe ML.
Na tregoni në komente nëse artikulli ishte i dobishëm dhe cila mendoni se është aftësia më e rëndësishme për t'u bërë një Inxhinier i aftë ML.
Lini një Përgjigju