Żyjemy w świecie ludzi i maszyn. Ludzie ewoluują i uczą się na podstawie swoich przeszłych doświadczeń od milionów lat. Z drugiej strony właśnie rozpoczęła się era maszyn i robotów. Przyszłość maszyny jest ogromna i wykracza poza nasze wyobrażenia. Pozostawiamy tę wielką odpowiedzialność na ramieniu konkretnej osoby, a mianowicie . Przyjrzyjmy się więc niektórym Umiejętności inżyniera wymagane, aby odnieść sukces jako inżynier ML.
W tym artykule omówię następujące tematy:
Zanim więc zapoznamy się z umiejętnościami inżyniera uczenia maszynowego, najpierw zrozumiemy, kto dokładnie jest inżynierem ML.
Kim jest inżynier uczenia maszynowego?
Inżynierowie uczenia maszynowego to wyrafinowani programiści, którzy opracowują maszyny i systemy, które mogą uczyć się i stosować wiedzę bez określonego kierunku.
jest celem inżyniera uczenia maszynowego. Są programistami komputerowymi, ale ich uwaga wykracza poza specyficzne programowanie maszyn do wykonywania określonych zadań. Tworzą programy, które umożliwiają maszynom podejmowanie działań bez bezpośredniego kierowania do wykonywania tych zadań.
Teraz, gdy wiemy, kto jest inżynierem ML, przejdźmy kolejno do umiejętności inżyniera uczenia maszynowego.
Umiejętności inżyniera uczenia maszynowego
Języki programowania (R / Java / Python / C ++)
Pierwszym i najważniejszym wymogiem jest dobra znajomość języka programowania, najlepiej Pythona, ponieważ jest łatwy do nauczenia, a jego zastosowania są szersze niż jakikolwiek inny język. to lingua franca uczenia maszynowego.
Ważne jest, aby dobrze rozumieć takie tematy, jak struktury danych, zarządzanie pamięcią i klasy. Chociaż Python jest bardzo dobrym językiem, sam nie może ci pomóc. Prawdopodobnie będziesz musiał nauczyć się wszystkich tych języków, takich jak C ++, R, Python, Java, a także w pewnym momencie popracować nad MapReduce.
Statystyka
Wymagana jest znajomość macierzy, wektorów i mnożenia macierzy. Dobre zrozumienie pochodnych i całek jest konieczne, ponieważ nawet proste pojęcia, takie jak pochodzenie gradientu, mogą ci umykać.
Pojęcia statystyczne, takie jak średnia, odchylenia standardowe i rozkłady Gaussa, są wymagane wraz z teorią prawdopodobieństwa dla algorytmów, takich jak Naiwny Bayes , Modele mieszanin Gaussa i ukryte modele Markowa.
Techniki przetwarzania sygnału
Jedną z niewielu umiejętności inżyniera uczenia maszynowego jest również zrozumienie przetwarzania sygnałów i umiejętność rozwiązywania różnych problemów przy użyciu technik przetwarzania sygnałów, ponieważ ekstrakcja cech jest jedną z najważniejszych części uczenia maszynowego.
Znajomość analizy czasowo-częstotliwościowej i algorytmów zaawansowanego przetwarzania sygnałów, takich jak falki, szprosy, krzywe i bandlety, pomoże Ci rozwiązać złożone sytuacje.
Matematyka stosowana
Wiele technik uczenia maszynowego to po prostu fantazyjne typy aproksymacji funkcji. Posiadanie solidnego zrozumienia teorii algorytmów i zrozumienia tematów, takich jak Gradientowe zejście , Optymalizacje wypukłe, programowanie kwadratowe i różnicowanie częściowe bardzo pomogą.
Architektury sieci neuronowych
to klasa modeli w ogólnej literaturze dotyczącej uczenia maszynowego. Sieci neuronowe to określony zestaw algorytmów, które zrewolucjonizowały uczenie maszynowe.
Uczenie maszynowe jest nam potrzebne do zadań, które są zbyt złożone, aby ludzie mogli je kodować bezpośrednio, tj. Zadań tak złożonych, że są niepraktyczne. Sieci neuronowe same w sobie są ogólnymi przybliżeniami funkcji, dlatego można je zastosować do prawie każdego problemu uczenia maszynowego dotyczącego uczenia się złożonego mapowania z przestrzeni wejściowej do przestrzeni wyjściowej.
jak używać mocy w java
Sieci neuronowe są zdecydowanie najdokładniejszym sposobem rozwiązywania wielu problemów, takich jak tłumaczenie, rozpoznawanie mowy i klasyfikacja obrazów.
Język, przetwarzanie audio i wideo
Ponieważ przetwarzanie języka naturalnego łączy dwa główne obszary pracy, tj. Lingwistyka i informatyka i prawdopodobnie w pewnym momencie będziesz pracować z tekstem, dźwiękiem lub wideo. Dlatego konieczna jest dobra kontrola nad bibliotekami, takimi jak Gensim, NLTK, i technikami takimi jak word2vec, analiza sentymentalna i podsumowanie.
Analiza głosu i dźwięku polega na wydobyciu użytecznych informacji z samych sygnałów audio. Dobrze zorientowany w matematyce i koncepcjach transformacji Fouriera zaprowadzi cię daleko w tym.
Teraz, gdy widzieliśmy Techniczny Umiejętności inżyniera uczenia maszynowego, przyjrzyjmy się Nietechniczne Umiejętności inżyniera uczenia maszynowego
Znajomość branży
Najbardziej udanymi projektami uczenia maszynowego będą te, które dotyczą rzeczywistych problemów. Niezależnie od branży, w której pracujesz. Powinieneś wiedzieć, jak działa ta branża i co będzie korzystne dla biznesu.
Jeśli inżynier uczenia maszynowego nie ma wyczucia biznesowego i wiedzy na temat elementów składających się na udany model biznesowy, wszystkie te umiejętności techniczne nie mogą być efektywnie wykorzystywane. Nie będziesz w stanie dostrzec problemów i potencjalnych wyzwań, które wymagają rozwiązania, aby firma mogła się utrzymać i rozwijać. Naprawdę nie będziesz w stanie pomóc swojej organizacji w odkrywaniu nowych możliwości biznesowych.
Efektywna komunikacja
Będziesz musiał wyjaśnić koncepcje ML osobom z niewielką lub żadną wiedzą w tej dziedzinie. Możliwe, że będziesz musiał pracować z zespołem inżynierów, a także z wieloma innymi zespołami. Komunikacja znacznie to ułatwi.
Firmy poszukujące silnego inżyniera ML szukają kogoś, kto potrafi jasno i płynnie przetłumaczyć ich ustalenia techniczne na zespół nietechniczny, taki jak dział marketingu lub sprzedaży.
Szybkie prototypowanie
Aby znaleźć taki, który działa, konieczne jest jak najszybsze powtórzenie pomysłów. W uczeniu maszynowym dotyczy to wszystkiego, od wyboru odpowiedniego modelu po pracę nad projektami, takimi jak testy A / B.
Musisz zastosować grupę technik używanych do szybkiego wykonania modelu w skali fizycznej części lub złożenia przy użyciu trójwymiarowych danych projektowania wspomaganego komputerowo (CAD).
Bądź na bieżąco
Musisz być na bieżąco z wszelkimi nadchodzącymi zmianami. Co miesiąc pojawiają się nowe modele sieci neuronowych, które przewyższają poprzednią architekturę.
Oznacza to również bycie świadomym nowości dotyczących rozwoju teorii narzędzi i algorytmów poprzez artykuły naukowe, blogi, filmy z konferencji itp. Społeczność internetowa szybko się zmienia.
Dodatkowe umiejętności inżyniera uczenia maszynowego
Możesz znaleźć się w sytuacji, w której chciałbyś zastosować techniki uczenia maszynowego w systemach, które będą wchodzić w interakcje ze światem rzeczywistym. Posiadanie pewnej wiedzy Fizyka zaprowadzi cię daleko.
Uczenie się ze wzmocnieniem był motorem wielu najbardziej ekscytujących osiągnięć w dziedzinie głębokiego uczenia się i sztucznej inteligencji w 2017 r. Będzie to miało kluczowe znaczenie dla zrozumienia, czy chcesz zająć się robotyką, autonomicznymi samochodami czy jakimkolwiek innym obszarem związanym ze sztuczną inteligencją.
Wizja komputerowa i uczenie maszynowe to dwie podstawowe gałęzie informatyki, które mogą funkcjonować i zasilać bardzo wyrafinowane systemy, które opierają się wyłącznie na algorytmach CV i ML, ale łącząc te dwa elementy, można osiągnąć jeszcze więcej.
Tak więc dochodzimy do końca tego artykułu. Mam nadzieję, że rozumiesz różne techniczne i nietechniczne umiejętności inżyniera uczenia maszynowego, które są wymagane, aby zostać odnoszącym sukcesy inżynierem ML.
jak przekonwertować binarne na dziesiętne w java
Edureka's sprawia, że jesteś biegły w technikach, takich jak uczenie nadzorowane, uczenie się nienadzorowane, i Przetwarzanie języka naturalnego. Obejmuje szkolenia dotyczące najnowszych osiągnięć i podejść technicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, takich jak uczenie głębokie, modele graficzne i uczenie się ze wzmocnieniem.
Masz do nas pytanie? Wspomnij o tym w sekcji komentarzy w artykule „Umiejętności inżyniera uczenia maszynowego”, a my skontaktujemy się z Tobą