Агар шумо як ихтисоси муҳандисии нармафзор, муҳаққиқи илми маълумот ё умуман дӯстдори технолог бошед, пас шумо бояд аз зерсоҳаи пешбари интеллекти сунъӣ (AI) бо номи омӯзиши мошинсозӣ огоҳ бошед.
Шумо инчунин бояд аз бисёр замимаҳои ҷолиби AI, аз муайянкунии намунаҳои оддӣ ва шинохти нутқ то ёрдамчиёни маҷозии маҷозӣ огоҳ бошед. Ин барномаҳо ва бисёр чизҳои дигар бо кӯшишҳои муҳандисони омӯзиши мошинсозӣ имконпазиранд.
Ин мақола бар он меравад, ки ин муҳандисон кистанд, онҳо чӣ кор мекунанд ва барои он ки шумо муҳандиси бомаҳорат ML шавед, кадом малакаҳо лозиманд.
Муҳандисони омӯзиши мошинҳо чӣ кор мекунанд?
омӯзиши мошин (ML) Муҳандисон малакаҳои риёзии таҳлилӣ ва ҳалли мушкилотро бо технологияи барномасозии нармафзор бо мақсади эҷоди системаҳои AI барои ҳалли мушкилоти воқеии ҷаҳонӣ муттаҳид мекунанд. Муҳандиси ML талаб карда мешавад, ки ҳамчун таҳлилгари додаҳо кор кунад ва мувофиқи талаботи додашуда маълумот кор кунад ва алгоритмҳои ML-ро дар шакли модел дар маҷмӯи додаҳо сохта, таълим, тасдиқ ва озмоиш кунад.
Чунин муҳандисон метавонанд бо як ширкат дар шӯъбаи технологӣ мустақилона ҳамчун барномасоз ё тадқиқотчӣ оид ба мушкилоти муосири ML кор кунанд. Дар ҳар сурат, як қатор талаботҳои маҳорат мавҷуданд, ки барои ба сифати муҳандиси ML мувофиқат кардан лозим аст. Ин малакаҳо дар поён ба таври муфассал муҳокима карда шуданд.
5 малакаҳои ML бояд дошта бошанд
1. Эҳтимолият ва таҳлили оморӣ
Яке аз шартҳои асосии ML фаҳмиши фосилавии мавзӯъҳо, аз ҷумла эҳтимолият ва оморро дар бар мегирад. Ин зарур аст, зеро алгоритмҳо ва моделҳои ML ба ин принсипҳои математикӣ асос ёфтаанд ва бидуни онҳо сохта намешаванд.
Эҳтимолият махсусан муҳим аст, вақте сухан дар бораи мубориза бо воридот, натиҷаҳо ва номуайянии воқеии ҷаҳон меравад. Баъзе принсипҳои эҳтимолияти дар ML истифодашаванда эҳтимолияти шартӣ, қоидаи Байес, эҳтимолият ва мустақилиятро дар бар мегиранд. Статистика ба мо чораҳои заруриро барои сохтани моделҳои ML, аз ҷумла миёна, миёна, дисперсия, тақсимот (яксон, муқаррарӣ, биномӣ, Пуассон) ва усулҳои таҳлил, аз ҷумла санҷиши гипотеза пешниҳод мекунад.
2. Асосҳои барномасозӣ
Шарти дигари ML доштани фаҳмиши асосии барномасозӣ мебошад. Ин фаҳмиши одилонаи сохторҳои додаҳо, аз ҷумла стекҳо, навбатҳо, массивҳои бисёрченака, дарахтҳо, графикҳо ва ғайра ва алгоритмҳо, аз ҷумла ҷустуҷӯ, ҷудокунӣ, оптимизатсия, барномасозии динамикӣ ва ғайраро дар бар мегирад.
Забони худро интихоб кунед
Дар бобати забонҳои барномасозӣ, беҳтарин барои омӯхтани ML Python ва пас аз Java мебошад. Ин аз он сабаб аст, ки Python аз ҷиҳати код, чаҳорчӯба ва кӯмаки ҷомеа дастрастарин дастгирии онлайн дорад.
IDE-и худ шинос шавед
Қадами навбатӣ ин шиносоӣ бо муҳити интегратсионӣ ба рушд (IDE) мебошад. Азбаски мо миқдори хеле зиёди маълумотро коркард мекунем, IDE-и шумо наметавонад интерфейси оддии фармон (CLI) бошад, на асбобе ба монанди Visual Studio Code ё Дафтарчаи Юпитер. Мисли Python, Jupyter бузургтарин дастгирии онлайн дорад ва аз ҷониби бисёре аз устодони ML низ барои мақсадҳои таълимӣ истифода мешавад.
Фаҳмидани китобхонаҳо
Китобхонаҳо маҷмӯи захираҳое мебошанд, ки бояд пеш аз истифода ба барнома ворид карда шаванд. Як қатор китобхонаҳои ML мавҷуданд, ба монанди TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy ва ғайра. Барои як муҳандиси ML фаҳмиши хуби китобхонаҳои ML ва коркарди додаҳо муҳим аст, то барномасозӣ осонтар ва интерактивтар шавад.
3. Моделсозӣ ва арзёбии маълумот
Яке аз қисмҳои муҳими ML раванди баҳодиҳии сохтори асосии маҷмӯи додаҳо барои дарёфти намунаҳои муфид, яъне коррелятсияҳо, кластерҳо, векторҳо мебошад. Мо инчунин бояд хосиятҳои мисолҳои маълумотро, аз ҷумла регрессия, тасниф ва ошкоркунии аномалияро пешгӯӣ кунем. Муҳандиси ML бояд қодир бошад, ки модели додашударо бо истифода аз метрика ва стратегияи дақиқ арзёбӣ кунад.
4. Татбиқи алгоритмҳои омӯзиши мошинсозӣ
Қисми дигари муҳими ML қобилияти татбиқ кардани алгоритмҳои ML мебошад. Бояд қайд кард, ки сохтани модели шахсии худ камназир аст, зеро як қатор моделҳо ва татбиқи ML аллакай дар китобхонаҳо ба монанди Keras ва scikit-learn мавҷуданд. Аммо, татбиқи ин моделҳо ба таври муассир ва мувофиқи маҷмӯи додаҳо ҳам маҳорат ва ҳам сатҳи хуби дарки моделҳои ML-ро талаб мекунад.
Муҳандиси ML инчунин бояд аз афзалиятҳо ва нуқсонҳои нисбии равишҳои гуногун ва масъалаҳои эҳтимолӣ, ба монанди аз ҳад зиёд мувофиқат кардан, номувофиқӣ, ғаразнокӣ ва ихтилофҳо огоҳ бошад.
5. Сохтани шабакаҳои нейрон
Шабакаҳои нейронӣ (NN) як қисми зерсоҳаи ML мебошанд, ки бо номи ML маъруфанд Омӯзиши чуқур ва он гоҳ ки сухан дар бораи малакаҳои асосии ML меравад, талаботи васеътар мебошанд. Аммо, дар барномаҳои амалии бештари ML, ба мо лозим аст, ки каме фаҳмиши NN-ро дошта бошем, то барои системаҳои AI-и мо моделҳои пурқувваттар эҷод кунем.
NN барои сохтани моделҳои пурқудрати ML аз қабатҳо ва нейронҳо истифода мебарад. Муҳандиси ML бояд қодир бошад, ки NN-ро созад, таълим диҳад, тасдиқ ва озмоиш кунад.
хулоса
Ҳоло шумо бояд хуб дарк кунед, ки кӣ омӯзиши мошин Муҳандисҳо ҳастанд, онҳо чӣ кор мекунанд ва барои шумо барои оғози сафар кадом малакаҳо лозиманд. Шумо бояд бо эҳтимолият, таҳлили оморӣ, барномасозӣ, моделсозии додаҳо, барномаҳои алгоритмӣ ва сохтани шабакаҳои нейрон барои сохтани қарорҳои тавонои AI ва ML.
Дар шарҳҳо ба мо бигӯед, ки оё мақола муфид буд ва ба фикри шумо маҳорати муҳимтарин барои шудан муҳандиси бомаҳорат дар ML чист.
Дин ва мазҳаб