Якщо ви фахівець із розробки програмного забезпечення, дослідник у галузі науки про дані або взагалі ентузіаст технологій, вам слід знати про провідну підгалузь штучного інтелекту (ШІ), відому як машинне навчання.
Ви також повинні знати про безліч захоплюючих застосувань AI, починаючи від простого виявлення шаблонів і розпізнавання мовлення до розумних інтегрованих віртуальних помічників. Ці програми та багато іншого стало можливим завдяки зусиллям інженерів з машинного навчання.
У цій статті розповідається, хто такі інженери, чим вони займаються і які навички необхідні, щоб ви могли стати кваліфікованим інженером ML.
Чим займаються інженери з машинного навчання?
машинне навчання (ML) Інженери поєднують аналітичні та математичні навички вирішення проблем із технологією програмування програмного забезпечення, щоб створити системи ШІ для вирішення реальних проблем. Інженер ML повинен функціонувати як аналітик даних, щоб працювати з даними та перетворювати їх відповідно до заданих вимог, а також створювати, навчати, перевіряти та тестувати алгоритми ML у формі моделі на заданому наборі даних.
Такі інженери можуть працювати з компанією в технічному відділі, незалежно як програміст або як дослідник над передовими проблемами ML. У будь-якому випадку, існує ряд вимог до навичок, яким потрібно відповідати, щоб отримати кваліфікацію інженера ML. Ці навички детально розглянуто нижче.
5 обов'язкових навичок ML
1. Ймовірний і статистичний аналіз
Однією з передумов ML є проміжне розуміння тем, включаючи ймовірність і статистику. Це необхідно, оскільки алгоритми та моделі ML засновані на цих математичних принципах і не можуть бути побудовані без них.
Імовірність особливо важлива, коли йдеться про вхідні дані, вихідні дані та реальну невизначеність. Деякі принципи ймовірності, що використовуються в ML, включають умовну ймовірність, правило Байєса, ймовірність і незалежність. Статистика надає нам заходи, необхідні для побудови моделей ML, включаючи середнє, медіану, дисперсію, розподіли (рівномірне, нормальне, біноміальне, Пуассона) та методи аналізу, включаючи перевірку гіпотез.
2. Основи програмування
Іншою передумовою ML є базове розуміння програмування. Це включає чітке розуміння структур даних, включаючи стеки, черги, багатовимірні масиви, дерева, графіки тощо, а також алгоритми, включаючи пошук, сортування, оптимізацію, динамічне програмування тощо.
Виберіть свою мову
У перерахунку на мови програмування, найкраще вивчати для ML Python, а потім Java. Це тому, що Python має найбільшу онлайн-підтримку з точки зору доступного коду, фреймворків та допомоги спільноти.
Ознайомтеся зі своєю IDE
Наступним кроком є ознайомлення з інтегрованим середовищем розробки (IDE). Оскільки ми обробляємо досить великі обсяги даних, ваша IDE не може бути простим інтерфейсом командного рядка (CLI), а інструментом, таким як Visual Studio Code або Jupyter Notebook. Як і Python, Jupyter має найбільшу підтримку в Інтернеті і використовується багатьма інструкторами з ML також для навчальних цілей.
Зрозумійте бібліотеки
Бібліотеки — це набір ресурсів, які перед використанням необхідно імпортувати в програму. Існує ряд бібліотек ML, як-от TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy тощо. Для інженера ML важливо добре розуміти ML та бібліотеки обробки даних, щоб зробити програмування простішим та інтерактивнішим.
3. Моделювання та оцінка даних
Однією з важливих частин ML є процес оцінки базової структури даного набору даних, щоб знайти корисні закономірності, тобто кореляції, кластери, власні вектори. Нам також потрібно буде передбачити властивості екземплярів даних, включаючи регресію, класифікацію та виявлення аномалій. Інженер ML повинен мати можливість оцінити дану модель за допомогою показника точності та стратегії.
4. Застосування алгоритмів машинного навчання
Іншою важливою частиною ML є можливість застосовувати алгоритми ML. Варто зазначити, що створення власної моделі є рідкістю, оскільки ряд моделей і реалізацій ML уже доступні в таких бібліотеках, як Keras і scikit-learn. Однак застосування цих моделей найефективнішим способом і відповідно до набору даних вимагає як навичок, так і хорошого рівня розуміння моделей ML загалом.
Інженер з машинного навчання також повинен знати про відносні переваги та недоліки різних підходів та можливі проблеми, такі як переобладнання, недостатнє оснащення, упередження та проблеми дисперсії.
5. Побудуйте нейронні мережі
Нейронні мережі (NN) є частиною підсфери ML, відомої як Глибоке навчання і є більш розширеною вимогою, коли йдеться про основні навички ML. Однак у більш практичних застосуваннях ML нам потрібно мати певне розуміння NN, щоб створити потужніші моделі для наших систем AI.
NN використовує шари та нейрони для створення потужних моделей ML. Інженер ML повинен вміти створювати, навчати, перевіряти та тестувати NN.
Висновок
Тепер ви маєте добре розуміти, хто машинне навчання Інженери – це таке, чим вони займаються та які навички потрібні вам, щоб розпочати свою подорож. Ви повинні добре знати ймовірність, статистичний аналіз, програмування, моделювання даних, застосування алгоритмів і побудова нейронних мереж для створення потужних рішень AI та ML.
Повідомте нам у коментарях, чи була стаття корисною, і що, на вашу думку, є найважливішим для того, щоб стати кваліфікованим інженером ML.
залишити коментар