Kung ikaw ay isang software engineering major, data science researcher, o tech enthusiast sa pangkalahatan, dapat ay alam mo ang nangungunang sub-field ng Artificial Intelligence (AI) na kilala bilang Machine Learning.
Dapat ka ring magkaroon ng kamalayan sa maraming kamangha-manghang mga application ng AI mula sa simpleng pattern detection at speech recognition hanggang sa mga smart integrated virtual assistant. Ang mga application na ito at marami pang iba ay naging posible sa pamamagitan ng pagsisikap ng Machine Learning Engineers.
Tinatalakay ng artikulong ito kung sino ang mga Inhinyero na ito, kung ano ang kanilang ginagawa, at kung anong mga kasanayan ang kailangan para maging mahusay kang ML Engineer.
Ano ang ginagawa ng Machine Learning Engineers?
Pag-aaral ng Machine (ML) Pinagsasama ng mga inhinyero ang analytical at problem-solving mathematical skills sa software programming technology para makalikha ng AI system para malutas ang mga problema sa totoong mundo. Ang isang ML Engineer ay kinakailangan na gumana bilang isang data analyst upang gumana at magbago ng data ayon sa ibinigay na kinakailangan at bumuo, magsanay, mag-validate at subukan ang mga ML algorithm sa anyo ng isang modelo sa ibinigay na dataset.
Ang nasabing mga Inhinyero ay maaaring nagtatrabaho sa isang kumpanya sa tech department, nang nakapag-iisa bilang isang programmer o bilang isang researcher sa mga cutting-edge na problema sa ML. Sa alinmang paraan, mayroong ilang mga kinakailangan sa kasanayan na kailangang matugunan upang maging kwalipikado bilang isang ML Engineer. Ang mga kasanayang ito ay tinalakay nang detalyado sa ibaba.
5 Dapat-Have ML Skills
1. Probability at Statistical Analysis
Ang isa sa mga kinakailangan ng ML ay kinabibilangan ng isang intermediate na pag-unawa sa mga paksa kabilang ang probabilidad at mga istatistika. Ito ay kinakailangan dahil ang mga algorithm at modelo ng ML ay nakabatay sa mga prinsipyong ito sa matematika at hindi mabubuo kung wala ang mga ito.
Ang posibilidad ay lalong mahalaga pagdating sa pagharap sa mga input, output, at kawalan ng katiyakan sa totoong mundo. Kasama sa ilang prinsipyo ng probabilidad na ginamit sa ML ang conditional probability, panuntunan ng Bayes, posibilidad, at kalayaan. Ang mga istatistika ay nagbibigay sa amin ng mga hakbang na kinakailangan para sa pagbuo ng mga modelo ng ML kabilang ang mean, median, variance, mga distribusyon (uniporme, normal, binomial, Poisson), at mga pamamaraan ng pagsusuri kabilang ang pagsubok sa hypothesis.
2. Mga Batayan ng Programming
Ang isa pang kinakailangan ng ML ay ang pagkakaroon ng pangunahing pag-unawa sa programming. Kabilang dito ang patas na pag-unawa sa mga istruktura ng data, kabilang ang mga stack, queues, multi-dimensional na array, tree, graph, atbp., at mga algorithm, kabilang ang paghahanap, pag-uuri, pag-optimize, dynamic na programming, atbp.
Piliin ang iyong wika
Sa mga tuntunin ng programming languages, ang pinakamahusay na matutunan para sa ML ay Python na sinusundan ng Java. Ito ay dahil ang Python ang may pinakamalaking online na suporta sa mga tuntunin ng magagamit na code, frameworks, at tulong sa komunidad.
Kilalanin ang iyong IDE
Ang susunod na hakbang ay pamilyar sa iyong sarili sa isang Integrated Development Environment (IDE). Dahil kami ay humahawak ng medyo mas malaking halaga ng data ang iyong IDE ay hindi maaaring isang simpleng Command Line Interface (CLI) sa halip na isang tool tulad ng Visual Studio Code o Jupiter Notebook. Tulad ng Python, ang Jupyter ay may pinakamalaking online na suporta at ginagamit din ng maraming ML instructor para sa mga layuning pang-edukasyon.
Unawain ang mga Aklatan
Ang mga aklatan ay isang koleksyon ng mga mapagkukunan na kailangang i-import sa isang programa bago gamitin. Mayroong ilang mga library ng ML tulad ng TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, atbp. Mahalaga para sa isang ML Engineer na magkaroon ng mahusay na pag-unawa sa ML at mga library sa pangangasiwa ng data upang gawing mas madali at mas interactive ang programming.
3. Pagmomodelo at Pagsusuri ng Data
Ang isa sa mga mahahalagang bahagi ng ML ay ang proseso ng pagtantya sa pinagbabatayan na istraktura ng isang naibigay na dataset upang makahanap ng mga kapaki-pakinabang na pattern, ibig sabihin, mga ugnayan, kumpol, eigenvector. Kakailanganin din naming hulaan ang mga katangian ng mga instance ng data kabilang ang pagbabalik, pag-uuri, at pagtuklas ng anomalya. Kailangang masuri ng isang ML Engineer ang isang partikular na modelo gamit ang sukatan at diskarte sa katumpakan.
4. Paglalapat ng Machine Learning Algorithm
Ang isa pang mahalagang bahagi ng ML ay ang kakayahang maglapat ng mga ML algorithm. Kapansin-pansin na ang paggawa ng sarili mong modelo ay hindi pangkaraniwan dahil ang ilang modelo at pagpapatupad ng ML ay available na sa mga aklatan tulad ng Keras at scikit-learn. Gayunpaman, ang paglalapat ng mga modelong ito sa pinakamabisang paraan at alinsunod sa dataset ay nangangailangan ng parehong kasanayan at isang mahusay na antas ng pag-unawa sa mga modelo ng ML sa pangkalahatan.
Kailangan ding malaman ng isang ML Engineer ang mga kaugnay na pakinabang at disadvantage ng iba't ibang diskarte at posibleng mga isyu tulad ng overfitting, underfitting, bias, at mga problema sa pagkakaiba-iba.
5. Bumuo ng mga Neural Network
Ang mga Neural Network (NN) ay bahagi ng isang sub-field ng ML na kilala bilang Malalim na Pag-aaral at ito ay isang mas pinalawig na kinakailangan pagdating sa mahahalagang kasanayan sa ML. Gayunpaman, sa mas praktikal na mga aplikasyon ng ML, kailangan nating magkaroon ng kaunting pag-unawa sa mga NN upang lumikha ng mas mahuhusay na modelo para sa ating mga AI system.
Gumagamit ang isang NN ng mga layer at neuron upang lumikha ng mga mahuhusay na modelo ng ML. Ang isang ML Engineer ay dapat na kayang bumuo, magsanay, mag-validate at sumubok ng mga NN.
Konklusyon
Dapat ay mayroon ka na ngayong mahusay na pag-unawa kung sino Pag-aaral ng Machine Ang mga inhinyero ay, kung ano ang kanilang ginagawa, at kung anong mga kasanayan ang kinakailangan para sa iyo upang simulan ang iyong paglalakbay. Kailangan mong maging bihasa sa probabilidad, pagsusuri sa istatistika, programming, pagmomodelo ng data, mga application ng algorithm, at pagbuo ng mga neural network upang bumuo ng mga mahuhusay na solusyon sa AI at ML.
Ipaalam sa amin sa mga komento kung nakatulong ang artikulo at kung ano sa tingin mo ang pinakamahalagang kasanayan para sa pagiging isang mahusay na ML Engineer.
Mag-iwan ng Sagot