Bir yazılım mühendisliği uzmanı, veri bilimi araştırmacısı veya genel olarak teknoloji meraklısıysanız, Makine Öğrenimi olarak bilinen önde gelen Yapay Zeka (AI) alt alanının farkında olmalısınız.
Ayrıca, basit kalıp algılama ve konuşma tanımadan akıllı entegre sanal asistanlara kadar birçok büyüleyici AI uygulamasının farkında olmalısınız. Bu uygulamalar ve çok daha fazlası, Makine Öğrenimi Mühendislerinin çabalarıyla mümkün olmaktadır.
Bu makale, bu Mühendislerin kim olduğunu, ne yaptıklarını ve yetkin bir ML Mühendisi olmanız için hangi becerilerin gerekli olduğunu ele almaktadır.
Makine Öğrenimi Mühendisleri ne iş yapar?
Makine öğrenme (ML) Mühendisleri, gerçek dünya problemlerini çözmek için AI sistemleri oluşturmak için analitik ve problem çözme matematiksel becerilerini yazılım programlama teknolojisiyle birleştirir. Bir ML Mühendisinin, verilen gereksinime göre verilerle çalışması ve verileri dönüştürmesi ve verilen veri kümesi üzerinde bir model biçiminde ML algoritmalarını oluşturması, eğitmesi, doğrulaması ve test etmesi için bir veri analisti olarak işlev görmesi gerekir.
Bu tür Mühendisler, teknoloji departmanındaki bir şirketle bağımsız olarak bir programcı olarak veya en son ML problemlerinde araştırmacı olarak çalışıyor olabilir. Her iki durumda da, ML Mühendisi olarak kalifiye olmak için karşılanması gereken bir dizi beceri gereksinimi vardır. Bu beceriler aşağıda ayrıntılı olarak tartışılmıştır.
Olması Gereken 5 Makine Öğrenimi Becerisi
1. Olasılık ve İstatistiksel Analiz
Makine öğreniminin ön koşullarından biri, olasılık ve istatistik dahil olmak üzere konuların orta düzeyde anlaşılmasını içerir. ML algoritmaları ve modelleri bu matematiksel ilkelere dayandığından ve onlarsız inşa edilemediğinden bu gereklidir.
Olasılık, girdiler, çıktılar ve gerçek dünyadaki belirsizliklerle uğraşırken özellikle önemlidir. ML'de kullanılan bazı olasılık ilkeleri, koşullu olasılık, Bayes kuralı, olabilirlik ve bağımsızlığı içerir. İstatistikler bize ortalama, medyan, varyans, dağılımlar (tek biçimli, normal, iki terimli, Poisson) dahil ML modelleri oluşturmak için gerekli önlemleri ve hipotez testini içeren analiz yöntemlerini sağlar.
2. Programlamanın Temelleri
Makine öğreniminin bir diğer ön koşulu, temel bir programlama anlayışına sahip olmaktır. Bu, yığınlar, kuyruklar, çok boyutlu diziler, ağaçlar, grafikler vb. dahil olmak üzere veri yapılarının ve arama, sıralama, optimizasyon, dinamik programlama vb. dahil olmak üzere algoritmaların adil bir şekilde anlaşılmasını içerir.
Dilinizi seçin
Açısından Programlama dilleri, ML için öğrenilecek en iyi şey Python ve ardından Java'dır. Bunun nedeni, Python'un mevcut kod, çerçeveler ve topluluk yardımı açısından en büyük çevrimiçi desteğe sahip olmasıdır.
IDE'nizi tanıyın
Bir sonraki adım, Entegre Geliştirme Ortamı'nı (IDE) tanımaktır. Oldukça büyük miktarda veriyi işlediğimizden, IDE'niz Visual Studio Code gibi bir araçtan ziyade basit bir Komut Satırı Arayüzü (CLI) olamaz. Jupyter Not Defteri. Python gibi, Jupyter de en büyük çevrimiçi desteğe sahiptir ve birçok ML eğitmeni tarafından eğitim amaçlı da kullanılır.
Kitaplıkları Anlayın
Kitaplıklar, kullanılmadan önce bir programa aktarılması gereken bir kaynak koleksiyonudur. TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy vb. gibi bir dizi ML kitaplığı vardır. Bir ML Mühendisinin ML ve veri işleme kitaplıklarını iyi anlaması, programlamayı daha kolay ve daha etkileşimli hale getirmek için önemlidir.
3. Veri Modelleme ve Değerlendirme
ML'nin temel parçalarından biri, yararlı kalıpları, yani korelasyonları, kümeleri, özvektörleri bulmak için belirli bir veri kümesinin temel yapısını tahmin etme sürecidir. Ayrıca regresyon, sınıflandırma ve anormallik tespiti dahil olmak üzere veri örneklerinin özelliklerini de tahmin etmemiz gerekir. Bir ML Mühendisinin belirli bir modeli bir doğruluk metriği ve stratejisi kullanarak değerlendirebilmesi gerekir.
4. Makine Öğrenimi Algoritmalarını Uygulamak
ML'nin bir diğer önemli parçası da ML algoritmalarını uygulayabilmektir. Bir dizi ML modeli ve uygulaması Keras ve scikit-learn gibi kitaplıklarda zaten mevcut olduğundan, kendi modelinizi oluşturmanın nadir olduğunu belirtmekte fayda var. Ancak bu modellerin en etkili şekilde ve veri setine uygun olarak uygulanması, genel olarak MO modellerini hem beceri hem de iyi düzeyde anlamayı gerektirir.
Bir ML Mühendisinin ayrıca farklı yaklaşımların göreceli avantaj ve dezavantajlarının ve fazla uyum, eksik uyum, önyargı ve varyans sorunları gibi olası sorunların farkında olması gerekir.
5. Sinir Ağları Oluşturun
Sinir Ağları (NN'ler), ML olarak bilinen bir alt alanın parçasıdır. Derin Öğrenme ve temel ML becerileri söz konusu olduğunda daha kapsamlı bir gereksinimdir. Ancak, makine öğreniminin daha pratik uygulamalarında, yapay zeka sistemlerimiz için daha güçlü modeller oluşturmak için NN'leri biraz anlamamız gerekir.
Bir NN, güçlü ML modelleri oluşturmak için katmanları ve nöronları kullanır. Bir ML Mühendisi, NN'leri oluşturabilmeli, eğitebilmeli, doğrulayabilmeli ve test edebilmelidir.
Sonuç
Şimdi kim olduğunu iyi anlamalısın Makine öğrenme Mühendisler, ne yaptıkları ve yolculuğunuza başlamanız için hangi becerilerin gerekli olduğudur. Olasılık, istatistiksel analiz, programlama, veri modelleme, algoritma uygulamaları ve sinir ağları inşa etmek güçlü AI ve ML çözümleri oluşturmak için.
Makalenin yardımcı olup olmadığını ve yetkin bir ML Mühendisi olmak için en önemli becerinin ne olduğunu düşündüğünüzü yorumlarda bize bildirin.
Yorum bırak