Živimo u svijetu ljudi i strojeva. Ljudi su se razvijali i učili na svom prošlom iskustvu već milijunima godina. S druge strane, era strojeva i robota tek je započela. Budućnost stroja je ogromna i izvan je našeg opsega mašte. Ovu veliku odgovornost ostavljamo na ramenu određenog pojedinca . Dakle, pogledajmo neke od njih Inženjerske vještine potrebne da biste postali uspješan ML inženjer.
U ovom članku pokrivat ću sljedeće teme:
Dakle, prije nego što se upoznamo sa vještinama inženjera strojnog učenja, prvo shvatimo tko je zapravo ML inženjer.
Tko je inženjer strojnog učenja?
Inženjeri strojnog učenja sofisticirani su programeri koji razvijaju strojeve i sustave koji mogu naučiti i primijeniti znanje bez određenog usmjerenja.
je cilj inženjera strojnog učenja. Oni su računalni programeri, ali njihov fokus nadilazi specifično programiranje strojeva za obavljanje određenih zadataka. Oni stvaraju programe koji će omogućiti strojevima da poduzimaju radnje, a da im nije posebno usmjereno za izvršavanje tih zadataka.
Sad kad znamo tko je inženjer ML-a, krenimo redom prema vještinama inženjera strojnog učenja.
Vještine inženjera strojnog učenja
Programski jezici (R / Java / Python / C ++)
Prvi i najvažniji uvjet je dobro vladanje programskim jezikom, po mogućnosti pythonom, jer ga je lako naučiti, a njegove su aplikacije šire od bilo kojeg drugog jezika. je lingua franca Strojnog učenja.
Važno je dobro razumjeti teme poput struktura podataka, upravljanja memorijom i klasa. Iako je Python vrlo dobar jezik, on vam sam po sebi ne može pomoći. Vjerojatno ćete morati naučiti sve ove jezike kao što su C ++, R, Python, Java i u jednom trenutku također raditi na MapReduceu.
Statistika
Potrebno je poznavanje matrica, vektora i množenja matrica. Potrebno je dobro razumijevanje izvedenica i integrala, jer bi vam čak i jednostavni koncepti poput gradijentnog spuštanja mogli izmaknuti.
Statistički pojmovi poput Srednja, Standardna odstupanja i Gaussova raspodjela potrebni su zajedno s teorijom vjerojatnosti za algoritme poput Naivni Bayes , Gaussovi modeli smjese i modeli skrivenog Markova.
Tehnike obrade signala
Jedna od rijetkih vještina inženjera strojnog učenja je i razumijevanje obrade signala i sposobnost rješavanja različitih problema pomoću tehnika obrade signala jer je izdvajanje značajki jedan od najvažnijih dijelova strojnog učenja.
Poznavanje vremensko-frekvencijske analize i naprednih algoritama obrade signala kao što su valovi, shearleti, curvelets i bandlets pomoći će vam u rješavanju složenih situacija.
Primijenjena matematika
Mnogo tehnika strojnog učenja postoje samo otmjeni tipovi aproksimacije funkcija. Čvrsto razumijevanje teorije algoritma i razumijevanje predmeta kao što su Gradijentni spust , Konveksne optimizacije, kvadratno programiranje i djelomična diferencijacija puno će vam pomoći.
Arhitekture neuronske mreže
su klasa modela unutar opće literature o strojnom učenju. Neuronske mreže su specifični skup algoritama koji su revolucionirali strojno učenje.
Strojno učenje nam je potrebno za zadatke koji su suviše složeni da bi ih ljudi mogao izravno kodirati, tj. Zadatke koji su toliko složeni da je to nepraktično. Neuronske mreže su same po sebi općenite aproksimacije funkcija, zbog čega se mogu primijeniti na gotovo svaki problem strojnog učenja o učenju složenog mapiranja od ulaznog do izlaznog prostora.
Neuronske mreže su daleko najtočniji način pristupa mnogim problemima, poput prijevoda, prepoznavanja govora i klasifikacije slika.
Obrada jezika, zvuka i videa
Budući da obrada prirodnog jezika kombinira dva glavna područja rada, tj. Lingvistika i računarstvo i šanse su da ćete u jednom trenutku raditi s tekstom, zvukom ili videom. Stoga je potrebno imati dobar nadzor nad knjižnicama poput Gensima, NLTK i tehnikama poput word2vec, sentimentalne analize i sažimanja.
Analiza glasa i zvuka uključuje izdvajanje korisnih informacija iz samih audio signala. Dobro poznavanje matematike i koncepata Fourierove transformacije dovest će vas daleko do ovog.
Sad kad smo vidjeli Tehnički Vještine inženjera strojnog učenja, pogledajmo Netehnički Vještine inženjera strojnog učenja
Znanje iz industrije
Najuspješniji projekti strojnog učenja bit će oni koji se bave stvarnim bolnim točkama. Za koju god industriju radili. Trebali biste znati kako ta industrija funkcionira i što će biti korisno za posao.
Ako inženjer strojnog učenja nema poslovnu sposobnost i znanje elemenata koji čine uspješan poslovni model, sve te tehničke vještine ne mogu se produktivno usmjeriti. Nećete moći prepoznati probleme i potencijalne izazove koje treba riješiti da bi se posao održavao i rastao. Nećete zapravo moći pomoći svojoj organizaciji u istraživanju novih poslovnih prilika.
Učinkovita komunikacija
Morat ćete objasniti koncepte ML osobama s malo ili nimalo stručnosti u tom području. Šanse su da ćete morati surađivati s timom inženjera, kao i mnogim drugim timovima. Komunikacija će sve ovo učiniti puno lakšim.
Tvrtke u potrazi za jakim inženjerom ML-a traže nekoga tko može jasno i tečno prevesti svoja tehnička otkrića u netehnički tim, poput odjela za marketing ili prodaju.
Brza izrada prototipova
Što brže ponavljanje ideja obvezno je za pronalaženje one koja djeluje. U strojnom učenju to se odnosi na sve, od odabira pravog modela, do rada na projektima poput A / B testiranja.
Morate izvesti skupinu tehnika koje se koriste za brzu izradu makete fizičkog dijela ili sklopa pomoću podataka trodimenzionalnog računalno potpomognutog dizajna (CAD).
Budite ažurirani
Morate biti u toku sa svim nadolazećim promjenama. Svakog mjeseca izlaze novi modeli neuronske mreže koji nadmašuju prethodnu arhitekturu.
To također znači biti svjestan vijesti o razvoju teorije alata i algoritama putem istraživačkih radova, blogova, videozapisa s konferencija, itd. Brza promjena mrežne zajednice.
instaliranje php-a na Windows 10
Bonus vještine inženjera strojnog učenja
Možda ste u situaciji kada biste htjeli primijeniti tehnike strojnog učenja na sustave koji će komunicirati sa stvarnim svijetom. Imajući neko znanje o Fizika odvest će te daleko.
Učenje s pojačanjem bio je pokretač mnogih najuzbudljivijih događaja u području dubokog učenja i umjetne inteligencije u 2017. To će biti presudno za razumijevanje želite li se baviti robotikom, samovozećim automobilima ili bilo kojim drugim područjem povezanim s umjetnom inteligencijom.
Računalna vizija i strojno učenje dvije su temeljne grane računalne znanosti koje mogu funkcionirati i pokretati vrlo sofisticirane sustave koji se oslanjaju isključivo na CV i ML algoritme, ali kada kombinirate to dvoje, možete postići još više.
Tako smo ovim došli do kraja ovog članka. Nadam se da ste razumjeli razne tehničke i netehničke vještine inženjera strojnog učenja koje su potrebne da biste postali uspješan inženjer ML.
Edureka’s čini vas vještima u tehnikama kao što su supervizirano učenje, nenadgledano učenje, i Obrada prirodnog jezika. Uključuje obuku o najnovijim dostignućima i tehničkim pristupima u umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju kao što su duboko učenje, grafički modeli i učenje ojačanja.
Imate pitanje za nas? Molimo vas da ga spominjete u odjeljku za komentare članka 'Vještine inženjera strojnog učenja', a mi ćemo vam se javiti