如果您是軟件工程專業、數據科學研究人員或一般的技術愛好者,那麼您必須了解人工智能 (AI) 的領先子領域,即機器學習。
您還必須了解人工智能的許多迷人應用,從簡單的模式檢測和語音識別到智能集成虛擬助手。 機器學習工程師的努力使這些應用程序和更多應用程序成為可能。
本文介紹了這些工程師是誰,他們做什麼,以及要成為一名熟練的 ML 工程師所需的技能。
機器學習工程師做什麼的?
機器學習 (ML) 工程師將分析和解決問題的數學技能與軟件編程技術相結合,以創建人工智能係統來解決現實世界的問題。 ML 工程師需要充當數據分析師,根據給定要求處理和轉換數據,並在給定數據集上以模型的形式構建、訓練、驗證和測試 ML 算法。
這些工程師可能與技術部門的公司合作,獨立作為程序員或作為前沿 ML 問題的研究人員。 無論哪種方式,都需要滿足許多技能要求才能獲得 ML 工程師的資格。 這些技能已在下文詳細討論。
5 個必備的機器學習技能
1. 概率與統計分析
ML 的先決條件之一包括對包括概率和統計在內的主題的中間理解。 這是必要的,因為 ML 算法和模型基於這些數學原理,沒有它們就無法構建。
在處理輸入、輸出和現實世界的不確定性時,概率尤其重要。 ML 中使用的一些概率原則包括條件概率、貝葉斯規則、似然性和獨立性。 統計數據為我們提供了構建 ML 模型所需的度量,包括均值、中值、方差、分佈(均勻、正態、二項式、泊松)以及包括假設檢驗在內的分析方法。
2. 編程基礎
ML 的另一個先決條件是對編程有基本的了解。 這包括對數據結構(包括堆棧、隊列、多維數組、樹、圖等)和算法(包括搜索、排序、優化、動態規劃等)的公平理解。
選擇你的語言
在以下方面 編程語言,ML 最好學習的是 Python,其次是 Java。 這是因為 Python 在可用代碼、框架和社區幫助方面擁有最大的在線支持。
了解您的 IDE
下一步是熟悉集成開發環境 (IDE)。 由於我們正在處理大量數據,因此您的 IDE 不能是簡單的命令行界面 (CLI),而是像 Visual Studio Code 或 Jupyter筆記本. 與 Python 一樣,Jupyter 擁有最強大的在線支持,許多 ML 教師也將其用於教育目的。
了解圖書館
庫是在使用前需要導入到程序中的資源的集合。 有許多 ML 庫,如 TensorFlow、Keras、PyTorch、Pandas、Matplotlib、Numpy 等。對於 ML 工程師來說,對 ML 和數據處理庫有很好的理解對於使編程更容易和更具交互性非常重要。
3. 數據建模與評估
ML 的重要部分之一是估計給定數據集的底層結構的過程,以便找到有用的模式,即相關性、聚類、特徵向量。 我們還需要預測數據實例的屬性,包括回歸、分類和異常檢測。 ML 工程師需要能夠使用準確度指標和策略評估給定模型。
4. 應用機器學習算法
ML 的另一個重要部分是能夠應用 ML 算法。 值得注意的是,構建自己的模型並不常見,因為許多 ML 模型和實現已經在 Keras 和 scikit-learn 等庫中可用。 但是,以最有效的方式並根據數據集應用這些模型通常需要技能和對 ML 模型的良好理解。
ML 工程師還需要了解不同方法的相對優缺點以及可能出現的問題,例如過擬合、欠擬合、偏差和方差問題。
5. 構建神經網絡
神經網絡 (NN) 是 ML 的一個子領域的一部分,稱為 深度學習 當涉及到基本的 ML 技能時,這是一個更廣泛的要求。 然而,在 ML 的更實際應用中,我們確實需要對 NN 有一些了解,以便為我們的 AI 系統創建更強大的模型。
NN 利用層和神經元來創建強大的 ML 模型。 ML 工程師應該能夠構建、訓練、驗證和測試 NN。
結論
您現在應該對誰有一個很好的了解 機器學習 工程師是,他們做什麼,以及您開始旅程所需的技能。 您需要精通概率、統計分析、編程、數據建模、算法應用程序,以及 構建神經網絡 構建強大的 AI 和 ML 解決方案。
如果文章有幫助,請在評論中告訴我們,以及您認為成為精通 ML 工程師最重要的技能是什麼。
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