మీరు సాఫ్ట్వేర్ ఇంజినీరింగ్ మేజర్, డేటా సైన్స్ పరిశోధకుడు లేదా సాధారణంగా టెక్ ఔత్సాహికులు అయితే, మెషిన్ లెర్నింగ్ అని పిలువబడే ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) యొక్క ప్రముఖ ఉప-రంగం గురించి మీరు తప్పనిసరిగా తెలుసుకోవాలి.
సాధారణ నమూనా గుర్తింపు మరియు ప్రసంగ గుర్తింపు నుండి స్మార్ట్ ఇంటిగ్రేటెడ్ వర్చువల్ అసిస్టెంట్ల వరకు AI యొక్క అనేక ఆకర్షణీయమైన అప్లికేషన్ల గురించి కూడా మీరు తప్పనిసరిగా తెలుసుకోవాలి. ఈ అప్లికేషన్లు మరియు మరిన్ని మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ల ప్రయత్నాల వల్ల సాధ్యమయ్యాయి.
మీరు నిష్ణాతుడైన ML ఇంజనీర్గా మారడానికి ఈ ఇంజనీర్లు ఎవరు, వారు ఏమి చేస్తారు మరియు ఏ నైపుణ్యాలు అవసరం అనే విషయాలపై ఈ కథనం వివరిస్తుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్లు ఏమి చేస్తారు?
యంత్ర అభ్యాస (ML) ఇంజనీర్లు వాస్తవ ప్రపంచ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి AI వ్యవస్థలను రూపొందించడానికి సాఫ్ట్వేర్ ప్రోగ్రామింగ్ టెక్నాలజీతో విశ్లేషణాత్మక మరియు సమస్య-పరిష్కార గణిత నైపుణ్యాలను మిళితం చేస్తారు. ఒక ML ఇంజనీర్ డేటా అనలిస్ట్గా పని చేయడానికి మరియు ఇచ్చిన అవసరానికి అనుగుణంగా డేటాను మార్చడానికి మరియు అందించిన డేటాసెట్లో మోడల్ రూపంలో ML అల్గారిథమ్లను రూపొందించడానికి, శిక్షణ ఇవ్వడానికి, ధృవీకరించడానికి మరియు పరీక్షించడానికి అవసరం.
అలాంటి ఇంజనీర్లు టెక్ డిపార్ట్మెంట్లోని కంపెనీతో స్వతంత్రంగా ప్రోగ్రామర్గా లేదా అత్యాధునిక ML సమస్యలపై పరిశోధకుడిగా పని చేయవచ్చు. ఎలాగైనా, ML ఇంజనీర్గా అర్హత సాధించడానికి అనేక నైపుణ్య అవసరాలు అవసరం. ఈ నైపుణ్యాలు క్రింద వివరంగా చర్చించబడ్డాయి.
5 ML నైపుణ్యాలను కలిగి ఉండాలి
1. సంభావ్యత మరియు గణాంక విశ్లేషణ
ML యొక్క ముందస్తు అవసరాలలో ఒకటి, సంభావ్యత మరియు గణాంకాలతో సహా విషయాలపై ఇంటర్మీడియట్ అవగాహనను కలిగి ఉంటుంది. ML అల్గారిథమ్లు మరియు నమూనాలు ఈ గణిత సూత్రాలపై ఆధారపడి ఉంటాయి మరియు అవి లేకుండా నిర్మించబడవు కాబట్టి ఇది అవసరం.
ఇన్పుట్లు, అవుట్పుట్లు మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ అనిశ్చితితో వ్యవహరించేటప్పుడు సంభావ్యత చాలా ముఖ్యమైనది. MLలో ఉపయోగించిన సంభావ్యత యొక్క కొన్ని సూత్రాలలో షరతులతో కూడిన సంభావ్యత, బేస్ నియమం, సంభావ్యత మరియు స్వతంత్రత ఉన్నాయి. గణాంకాలు సగటు, మధ్యస్థం, వ్యత్యాసం, పంపిణీలు (యూనిఫాం, సాధారణ, ద్విపద, పాయిజన్) మరియు పరికల్పన పరీక్షతో సహా విశ్లేషణ పద్ధతులతో సహా ML నమూనాలను రూపొందించడానికి అవసరమైన చర్యలను అందిస్తాయి.
2. ప్రోగ్రామింగ్ ఫండమెంటల్స్
ML యొక్క మరొక అవసరం ఏమిటంటే ప్రోగ్రామింగ్పై ప్రాథమిక అవగాహన. ఇందులో స్టాక్లు, క్యూలు, బహుళ డైమెన్షనల్ శ్రేణులు, ట్రీలు, గ్రాఫ్లు మొదలైన వాటితో సహా డేటా స్ట్రక్చర్లపై సరసమైన అవగాహన మరియు శోధన, సార్టింగ్, ఆప్టిమైజేషన్, డైనమిక్ ప్రోగ్రామింగ్ మొదలైన వాటితో సహా అల్గారిథమ్లు ఉంటాయి.
మీ భాషను ఎంచుకోండి
పరంగా ప్రోగ్రామింగ్ భాషలు, ML కోసం నేర్చుకోవడానికి ఉత్తమమైనది పైథాన్ తర్వాత జావా. ఎందుకంటే అందుబాటులో ఉన్న కోడ్, ఫ్రేమ్వర్క్లు మరియు కమ్యూనిటీ సహాయం పరంగా పైథాన్కు గొప్ప ఆన్లైన్ మద్దతు ఉంది.
మీ IDEని తెలుసుకోండి
ఇంటిగ్రేటెడ్ డెవలప్మెంట్ ఎన్విరాన్మెంట్ (IDE)తో మిమ్మల్ని మీరు పరిచయం చేసుకోవడం తదుపరి దశ. మేము చాలా పెద్ద మొత్తంలో డేటాను హ్యాండిల్ చేస్తున్నందున మీ IDE అనేది విజువల్ స్టూడియో కోడ్ వంటి సాధనం కాకుండా సాధారణ కమాండ్ లైన్ ఇంటర్ఫేస్ (CLI) కాదు. జూపిటర్ నోట్బుక్. పైథాన్ వలె, జూపిటర్కు గొప్ప ఆన్లైన్ మద్దతు ఉంది మరియు అనేక మంది ML బోధకులు విద్యా ప్రయోజనాల కోసం కూడా ఉపయోగించబడుతుంది.
లైబ్రరీలను అర్థం చేసుకోండి
లైబ్రరీలు అనేది ఉపయోగించే ముందు ప్రోగ్రామ్లోకి దిగుమతి చేసుకోవలసిన వనరుల సమాహారం. TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, మొదలైన అనేక ML లైబ్రరీలు ఉన్నాయి. ప్రోగ్రామింగ్ను సులభతరం చేయడానికి మరియు మరింత ఇంటరాక్టివ్గా చేయడానికి ML ఇంజనీర్ ML మరియు డేటా హ్యాండ్లింగ్ లైబ్రరీలపై మంచి అవగాహన కలిగి ఉండటం చాలా ముఖ్యం.
3. డేటా మోడలింగ్ మరియు మూల్యాంకనం
ML యొక్క ముఖ్యమైన భాగాలలో ఒకటి ఉపయోగకరమైన నమూనాలను, అంటే సహసంబంధాలు, క్లస్టర్లు, ఈజెన్వెక్టర్లను కనుగొనడానికి ఇచ్చిన డేటాసెట్ యొక్క అంతర్లీన నిర్మాణాన్ని అంచనా వేసే ప్రక్రియ. మేము రిగ్రెషన్, వర్గీకరణ మరియు క్రమరాహిత్య గుర్తింపుతో సహా డేటా ఉదంతాల లక్షణాలను కూడా అంచనా వేయాలి. ఒక ML ఇంజనీర్ ఖచ్చితత్వ మెట్రిక్ మరియు వ్యూహాన్ని ఉపయోగించి ఇచ్చిన మోడల్ను మూల్యాంకనం చేయగలగాలి.
4. మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను వర్తింపజేయడం
ML యొక్క మరొక ముఖ్యమైన భాగం ML అల్గారిథమ్లను వర్తింపజేయడం. అనేక ML మోడల్లు మరియు ఇంప్లిమెంటేషన్లు ఇప్పటికే కేరాస్ మరియు స్కికిట్-లెర్న్ వంటి లైబ్రరీలలో అందుబాటులో ఉన్నందున మీ స్వంత మోడల్ను రూపొందించడం అసాధారణం అని గమనించాలి. అయితే, ఈ మోడల్లను అత్యంత ప్రభావవంతమైన పద్ధతిలో మరియు డేటాసెట్కు అనుగుణంగా వర్తింపజేయడానికి సాధారణంగా ML మోడల్ల గురించి నైపుణ్యం మరియు మంచి స్థాయి అవగాహన రెండూ అవసరం.
ML ఇంజనీర్ విభిన్న విధానాల యొక్క సాపేక్ష ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు మరియు ఓవర్ ఫిట్టింగ్, అండర్ ఫిట్టింగ్, బయాస్ మరియు వైవిధ్య సమస్యల వంటి సాధ్యమయ్యే సమస్యల గురించి కూడా తెలుసుకోవాలి.
5. న్యూరల్ నెట్వర్క్లను రూపొందించండి
న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (NNలు) ML యొక్క ఉప-క్షేత్రంలో భాగం డీప్ లెర్నింగ్ మరియు అవసరమైన ML నైపుణ్యాల విషయానికి వస్తే మరింత విస్తృతమైన అవసరం. అయినప్పటికీ, ML యొక్క మరింత ఆచరణాత్మక అనువర్తనాల్లో, మా AI సిస్టమ్ల కోసం మరింత శక్తివంతమైన నమూనాలను రూపొందించడానికి NNల గురించి కొంత అవగాహన కలిగి ఉండాలి.
శక్తివంతమైన ML మోడల్లను రూపొందించడానికి ఒక NN లేయర్లు మరియు న్యూరాన్లను ఉపయోగించుకుంటుంది. ఒక ML ఇంజనీర్ NNలను నిర్మించడం, శిక్షణ ఇవ్వడం, ధృవీకరించడం మరియు పరీక్షించడం వంటివి చేయగలగాలి.
ముగింపు
మీరు ఇప్పుడు ఎవరి గురించి బాగా అర్థం చేసుకోవాలి యంత్ర అభ్యాస ఇంజనీర్లు అంటే, వారు ఏమి చేస్తారు మరియు మీ ప్రయాణాన్ని ప్రారంభించడానికి మీకు ఏ నైపుణ్యాలు అవసరం. మీరు సంభావ్యత, గణాంక విశ్లేషణ, ప్రోగ్రామింగ్, డేటా మోడలింగ్, అల్గారిథమ్స్ అప్లికేషన్లు మరియు న్యూరల్ నెట్వర్క్లను నిర్మించడం శక్తివంతమైన AI మరియు ML పరిష్కారాలను రూపొందించడానికి.
కథనం ఉపయోగకరంగా ఉంటే మరియు నిష్ణాతుడైన ML ఇంజనీర్ కావడానికి అత్యంత ముఖ్యమైన నైపుణ్యం ఏమిటో మీరు భావిస్తున్నట్లయితే వ్యాఖ్యలలో మాకు తెలియజేయండి.
సమాధానం ఇవ్వూ