Nếu bạn là sinh viên chuyên ngành kỹ thuật phần mềm, nhà nghiên cứu khoa học dữ liệu hoặc người đam mê công nghệ nói chung thì bạn phải biết lĩnh vực phụ hàng đầu của Trí tuệ nhân tạo (AI) được gọi là Học máy.
Bạn cũng phải biết đến nhiều ứng dụng hấp dẫn của AI, từ phát hiện mẫu đơn giản và nhận dạng giọng nói cho đến trợ lý ảo tích hợp thông minh. Những ứng dụng này và nhiều hơn thế nữa được tạo ra nhờ nỗ lực của các Kỹ sư Máy học.
Bài viết này đề cập đến những Kỹ sư này là ai, họ làm gì và những kỹ năng nào cần thiết để bạn trở thành một Kỹ sư ML thành thạo.
Kỹ sư học máy làm gì?
Machine Learning (ML) Các kỹ sư kết hợp các kỹ năng toán học phân tích và giải quyết vấn đề với công nghệ lập trình phần mềm để tạo ra các hệ thống AI để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Kỹ sư ML được yêu cầu hoạt động như một nhà phân tích dữ liệu để làm việc và chuyển đổi dữ liệu theo yêu cầu nhất định và xây dựng, đào tạo, xác thực và thử nghiệm các thuật toán ML dưới dạng mô hình trên tập dữ liệu nhất định.
Những kỹ sư như vậy có thể đang làm việc với một công ty trong bộ phận công nghệ, độc lập với tư cách là lập trình viên hoặc là nhà nghiên cứu về các vấn đề ML tiên tiến. Dù bằng cách nào, có một số yêu cầu kỹ năng cần đáp ứng để đủ điều kiện trở thành Kỹ sư ML. Những kỹ năng này đã được thảo luận chi tiết dưới đây.
5 kỹ năng ML phải có
1. Phân tích xác suất và thống kê
Một trong những điều kiện tiên quyết của ML bao gồm sự hiểu biết trung cấp về các chủ đề bao gồm xác suất và thống kê. Điều này là cần thiết vì các thuật toán và mô hình ML dựa trên các nguyên tắc toán học này và không thể được xây dựng nếu không có chúng.
Xác suất đặc biệt quan trọng khi đề cập đến các yếu tố đầu vào, đầu ra và sự không chắc chắn trong thế giới thực. Một số nguyên tắc xác suất được sử dụng trong ML bao gồm xác suất có điều kiện, quy tắc Bayes, khả năng xảy ra và tính độc lập. Số liệu thống kê cung cấp cho chúng tôi các biện pháp cần thiết để xây dựng mô hình ML bao gồm trung bình, trung vị, phương sai, phân phối (đồng nhất, bình thường, nhị thức, Poisson) và các phương pháp phân tích bao gồm kiểm tra giả thuyết.
2. Các nguyên tắc cơ bản của lập trình
Một điều kiện tiên quyết khác của ML là có hiểu biết cơ bản về lập trình. Điều này bao gồm sự hiểu biết công bằng về cấu trúc dữ liệu, bao gồm ngăn xếp, hàng đợi, mảng đa chiều, cây, đồ thị, v.v. và các thuật toán, bao gồm tìm kiếm, sắp xếp, tối ưu hóa, lập trình động, v.v.
Chọn ngôn ngữ của bạn
Về ngôn ngữ lập trình, tốt nhất để học ML là Python, sau đó là Java. Điều này là do Python có sự hỗ trợ trực tuyến tốt nhất về mã, khuôn khổ và trợ giúp cộng đồng có sẵn.
Tìm hiểu IDE của bạn
Bước tiếp theo là làm quen với Môi trường phát triển tích hợp (IDE). Vì chúng tôi đang xử lý lượng dữ liệu khá lớn nên IDE của bạn không thể là một Giao diện dòng lệnh (CLI) đơn giản mà là một công cụ như Visual Studio Code hoặc Máy tính xách tay Jupyter. Giống như Python, Jupyter có hỗ trợ trực tuyến tốt nhất và được nhiều giảng viên ML sử dụng cho mục đích giáo dục.
Hiểu thư viện
Thư viện là một tập hợp các tài nguyên cần được nhập vào một chương trình trước khi sử dụng. Có một số thư viện ML như TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy,… Điều quan trọng là Kỹ sư ML phải hiểu rõ về ML và các thư viện xử lý dữ liệu để lập trình dễ dàng hơn và tương tác hơn.
3. Mô hình hóa và đánh giá dữ liệu
Một trong những phần thiết yếu của ML là quá trình ước tính cấu trúc cơ bản của một tập dữ liệu nhất định để tìm ra các mẫu hữu ích, tức là các mối tương quan, các cụm, các thiết bị riêng. Chúng tôi cũng cần dự đoán các thuộc tính của các cá thể dữ liệu bao gồm hồi quy, phân loại và phát hiện bất thường. Kỹ sư ML cần có khả năng đánh giá một mô hình nhất định bằng cách sử dụng chiến lược và chỉ số chính xác.
4. Áp dụng thuật toán học máy
Một phần thiết yếu khác của ML là có thể áp dụng các thuật toán ML. Cần lưu ý rằng việc xây dựng mô hình của riêng bạn là không phổ biến vì một số mô hình ML và triển khai đã có sẵn trong các thư viện như Keras và scikit-learning. Tuy nhiên, việc áp dụng các mô hình này một cách hiệu quả nhất và phù hợp với tập dữ liệu đòi hỏi cả kỹ năng và mức độ hiểu biết tốt về các mô hình ML nói chung.
Một Kỹ sư ML cũng cần phải nhận thức được những ưu điểm và nhược điểm tương đối của các phương pháp tiếp cận khác nhau và các vấn đề có thể xảy ra như trang bị thừa, trang bị thiếu, sự sai lệch và các vấn đề về phương sai.
5. Xây dựng mạng thần kinh
Mạng thần kinh (NN) là một phần của lĩnh vực con của ML được gọi là Học kĩ càng và là một yêu cầu mở rộng hơn khi nói đến các kỹ năng ML thiết yếu. Tuy nhiên, trong các ứng dụng thực tế hơn của ML, chúng ta cần có một số hiểu biết về NN để tạo ra các mô hình mạnh mẽ hơn cho các hệ thống AI của chúng ta.
NN sử dụng các lớp và tế bào thần kinh để tạo ra các mô hình ML mạnh mẽ. Một Kỹ sư ML phải có khả năng xây dựng, đào tạo, xác nhận và thử nghiệm các NN.
Kết luận
Bây giờ bạn sẽ hiểu rõ về ai Machine Learning Kỹ sư là gì, họ làm gì và những kỹ năng nào cần thiết để bạn bắt đầu hành trình của mình. Bạn cần phải thành thạo với các ứng dụng xác suất, phân tích thống kê, lập trình, lập mô hình dữ liệu, thuật toán và xây dựng mạng lưới thần kinh để xây dựng các giải pháp AI và ML mạnh mẽ.
Hãy cho chúng tôi biết trong phần bình luận nếu bài viết hữu ích và bạn nghĩ kỹ năng quan trọng nhất để trở thành Kỹ sư ML thành thạo là gì.
Bình luận