Agar siz dasturiy ta'minot muhandisligi bo'yicha mutaxassis bo'lsangiz, ma'lumotlar fanlari bo'yicha tadqiqotchi yoki umuman texnologiya ishqibozi bo'lsangiz, Mashina o'rganish deb nomlanuvchi sun'iy intellektning (AI) etakchi kichik sohasini bilishingiz kerak.
Shuningdek, siz oddiy naqshlarni aniqlash va nutqni aniqlashdan tortib, aqlli integratsiyalangan virtual yordamchilargacha bo‘lgan AIning ko‘plab qiziqarli ilovalaridan xabardor bo‘lishingiz kerak. Ushbu ilovalar va boshqa ko'p narsalar Mashina o'rganish muhandislarining sa'y-harakatlari bilan amalga oshiriladi.
Ushbu maqolada ushbu muhandislar kimligi, ular nima qilishlari va malakali ML muhandisi bo'lishingiz uchun qanday ko'nikmalar zarurligi haqida so'z boradi.
Mashina o'rganish muhandislari nima qiladi?
Machine Learning (ML) Muhandislar haqiqiy muammolarni hal qilish uchun AI tizimlarini yaratish uchun analitik va muammolarni hal qilish bo'yicha matematik ko'nikmalarni dasturiy ta'minotni dasturlash texnologiyasi bilan birlashtiradi. ML muhandisi berilgan talabga muvofiq ma'lumotlar bilan ishlash va o'zgartirish va ML algoritmlarini berilgan ma'lumotlar to'plamida model shaklida qurish, o'rgatish, tasdiqlash va sinab ko'rish uchun ma'lumotlar tahlilchisi sifatida ishlashi kerak.
Bunday muhandislar texnologiya bo'limidagi kompaniya bilan mustaqil ravishda dasturchi yoki zamonaviy ML muammolari bo'yicha tadqiqotchi sifatida ishlashi mumkin. Qanday bo'lmasin, ML muhandisi sifatida malakaga ega bo'lish uchun bir qator malaka talablari bajarilishi kerak. Ushbu ko'nikmalar quyida batafsil muhokama qilindi.
Boʻlishi kerak boʻlgan 5 ta ML koʻnikmalari
1. Ehtimollik va statistik tahlil
MLning zaruriy shartlaridan biri ehtimollik va statistikani o'z ichiga olgan mavzularni oraliq tushunishni o'z ichiga oladi. Bu zarur, chunki ML algoritmlari va modellari ushbu matematik tamoyillarga asoslanadi va ularsiz tuzib bo'lmaydi.
Ehtimollik, kirishlar, natijalar va real dunyo noaniqliklari bilan shug'ullanishda ayniqsa muhimdir. MLda qo'llaniladigan ba'zi ehtimollik tamoyillariga shartli ehtimollik, Bayes qoidasi, ehtimollik va mustaqillik kiradi. Statistika bizga ML modellarini yaratish uchun zarur bo'lgan chora-tadbirlarni taqdim etadi, shu jumladan o'rtacha, median, dispersiya, taqsimot (bir xil, normal, binomial, Puasson) va tahlil usullari, shu jumladan gipoteza testi.
2. Dasturlash asoslari
MLning yana bir zaruriy sharti bu dasturlash haqida asosiy tushunchaga ega bo'lishdir. Bu ma'lumotlar tuzilmalarini, shu jumladan steklar, navbatlar, ko'p o'lchovli massivlar, daraxtlar, grafiklar va boshqalarni va algoritmlarni, shu jumladan qidirish, saralash, optimallashtirish, dinamik dasturlash va boshqalarni adolatli tushunishni o'z ichiga oladi.
Tilingizni tanlang
Shartlariga binoan dasturlash tillari, ML uchun eng yaxshi o'rganish Python va undan keyin Java. Buning sababi, Python mavjud kod, ramkalar va hamjamiyat yordami nuqtai nazaridan eng katta onlayn yordamga ega.
IDE bilan tanishing
Keyingi qadam Integratsiyalashgan rivojlanish muhiti (IDE) bilan tanishishdir. Biz juda katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlayotganimiz sababli, sizning IDE oddiy buyruq qatori interfeysi (CLI) bo'lishi mumkin emas, balki Visual Studio Code yoki Yupyter daftarchasi. Python singari, Jupyter ham eng katta onlayn yordamga ega va ko'plab ML o'qituvchilari tomonidan ta'lim maqsadlarida ham foydalaniladi.
Kutubxonalarni tushunish
Kutubxonalar - foydalanishdan oldin dasturga import qilinishi kerak bo'lgan resurslar to'plami. TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy va boshqalar kabi bir qator ML kutubxonalari mavjud. Dasturlashni oson va interaktiv qilish uchun ML muhandisi ML va ma'lumotlar bilan ishlash kutubxonalarini yaxshi tushunishi muhimdir.
3. Ma'lumotlarni modellashtirish va baholash
MLning muhim qismlaridan biri foydali naqshlarni, ya'ni korrelyatsiyalarni, klasterlarni, xos vektorlarni topish uchun berilgan ma'lumotlar to'plamining asosiy strukturasini baholash jarayonidir. Bundan tashqari, regressiya, tasniflash va anomaliyalarni aniqlash kabi ma'lumotlar misollarining xususiyatlarini bashorat qilishimiz kerak. ML muhandisi aniqlik metrikasi va strategiyasidan foydalangan holda berilgan modelni baholay olishi kerak.
4. Mashinada o‘rganish algoritmlarini qo‘llash
MLning yana bir muhim qismi ML algoritmlarini qo'llash qobiliyatidir. Shuni ta'kidlash kerakki, o'z modelingizni yaratish juda kam uchraydi, chunki Keras va scikit-learn kabi kutubxonalarda bir qator ML modellari va ilovalari allaqachon mavjud. Biroq, ushbu modellarni eng samarali tarzda va ma'lumotlar to'plamiga muvofiq qo'llash mahorat va umuman ML modellarini yaxshi tushunishni talab qiladi.
ML muhandisi, shuningdek, turli yondashuvlarning nisbiy afzalliklari va kamchiliklari, shuningdek, haddan tashqari moslashish, noto'g'ri moslashish, tarafkashlik va farqlash muammolari kabi mumkin bo'lgan muammolardan xabardor bo'lishi kerak.
5. Neyron tarmoqlarni qurish
Neyron tarmoqlar (NN) deb nomlanuvchi MLning kichik sohasining bir qismidir Chuqur o'rganish va asosiy ML ko'nikmalariga kelganda kengaytirilgan talabdir. Biroq, MLning amaliy qo'llanilishida biz AI tizimlarimiz uchun yanada kuchli modellarni yaratish uchun NN haqida biroz tushunchaga ega bo'lishimiz kerak.
NN kuchli ML modellarini yaratish uchun qatlamlar va neyronlardan foydalanadi. ML muhandisi NN-larni qurish, o'qitish, tasdiqlash va sinab ko'rish imkoniyatiga ega bo'lishi kerak.
Xulosa
Endi kimligini yaxshi tushunib olishingiz kerak Machine Learning Muhandislar, ular nima qiladi va sayohatingizni boshlashingiz uchun qanday ko'nikmalar zarur. Siz ehtimollik, statistik tahlil, dasturlash, ma'lumotlarni modellashtirish, algoritm ilovalari va neyron tarmoqlarini qurish kuchli AI va ML yechimlarini yaratish.
Maqola foydali bo'lganmi va sizning fikringizcha, malakali ML muhandisi bo'lish uchun eng muhim mahorat nima ekanligini izohlarda bizga xabar bering.
Leave a Reply