Žijeme vo svete ľudí a strojov. Ľudia sa vyvíjali a učili sa zo svojich minulých skúseností už milióny rokov. Na druhej strane, éra strojov a robotov sa práve začala. Budúcnosť stroja je obrovská a presahuje naše možnosti predstavivosti. Túto veľkú zodpovednosť nechávame na pleci konkrétneho jednotlivca . Pozrime sa teda na niektoré z nich Aby ste sa stali úspešným inžinierom ML, potrebujete inžinierske schopnosti.
V tomto článku sa budem venovať nasledujúcim témam:
Takže predtým, ako sa oboznámime so zručnosťami inžiniera strojového učenia, najskôr pochopíme, kto je vlastne ML inžinier.
Kto je inžinier strojového učenia?
Inžinieri strojového učenia sú sofistikovaní programátori, ktorí vyvíjajú stroje a systémy, ktoré sa môžu učiť a aplikovať vedomosti bez konkrétneho smerovania.
je cieľom strojového učiteľa. Sú to počítačoví programátori, ale ich zameranie presahuje konkrétne programovacie stroje na vykonávanie konkrétnych úloh. Vytvárajú programy, ktoré umožnia počítačom vykonávať akcie bez toho, aby boli konkrétne poverené týmito úlohami.
Teraz, keď vieme, kto je inžinier ML, po jednom prejdime k inžinierskym zručnostiam strojového učenia.
Znalosti inžiniera strojového učenia
Programovacie jazyky (R / Java / Python / C ++)
Prvou a najdôležitejšou požiadavkou je dobrá znalosť programovacieho jazyka, najlepšie jazyka python, pretože sa dá ľahko naučiť a jeho aplikácie sú širšie ako v ktoromkoľvek inom jazyku. je lingua franca strojového učenia.
Je dôležité dobre porozumieť témam, ako sú Dátové štruktúry, Správa pamäte a triedy. Aj keď je Python veľmi dobrý jazyk, sám vám nemôže pomôcť. Pravdepodobne sa budete musieť naučiť všetky tieto jazyky ako C ++, R, Python, Java a v určitom okamihu pracovať aj na MapReduce.
Štatistika
Vyžaduje sa znalosť matíc, vektorov a násobenia matíc. Je potrebné dobre porozumieť deriváciám a integrálom, pretože aj jednoduché koncepty, ako je gradientný zostup, by vás mohli obísť.
Štatistické koncepty ako stredná hodnota, štandardné odchýlky a gaussovské distribúcie sú potrebné spolu s teóriou pravdepodobnosti pre algoritmy ako Naivný Bayes , Gaussovské modely zmesi a skryté modely Markov.
Techniky spracovania signálu
Jednou z mála zručností inžiniera strojového učenia je tiež porozumenie spracovania signálu a schopnosť riešiť rôzne problémy pomocou techník spracovania signálu, pretože extrakcia funkcií je jednou z najdôležitejších častí strojového učenia.
čo je uviaznutie v Jave
Znalosti časovo-frekvenčnej analýzy a pokročilých algoritmov spracovania signálu, ako sú vlnky, srdiečka, krivky a pásy, vám pomôžu vyriešiť zložité situácie.
Aplikovaná matematika
Mnoho techník strojového učenia existuje len pre fantazijné typy aproximácie funkcií. Porozumenie teórii algoritmov a porozumenie témam ako napr Zostupný zostup „Konvexné optimalizácie, kvadratické programovanie a čiastočná diferenciácia veľmi pomôžu.
Architektúry neurónových sietí
sú triedou modelov v rámci všeobecnej literatúry o strojovom učení. Neurónové siete sú špecifickou sadou algoritmov, ktoré spôsobili revolúciu v strojovom učení.
Potrebujeme strojové učenie pre úlohy, ktoré sú pre ľudí príliš zložité na to, aby ich bolo možné priamo kódovať, teda úlohy, ktoré sú také zložité, že je to nepraktické. Neurónové siete sú samy osebe všeobecnými funkčnými aproximáciami, a preto ich možno použiť na takmer akýkoľvek problém strojového učenia, ktorý sa týka učenia komplexného mapovania zo vstupného do výstupného priestoru.
Neurónové siete boli zďaleka najpresnejším spôsobom riešenia mnohých problémov, ako je preklad, rozpoznávanie reči a klasifikácia obrázkov.
Spracovanie jazyka, zvuku a videa
Pretože spracovanie prirodzeného jazyka spája dve hlavné oblasti práce, tj. Jazykoveda a informatika. Je pravdepodobné, že niekedy budete pracovať s textom, zvukom alebo videom. Je preto potrebné mať dobrú kontrolu nad knižnicami ako Gensim, NLTK a technikami ako word2vec, sentimentálnou analýzou a sumarizáciou.
Analýza hlasu a zvuku spočíva v získaní užitočných informácií zo samotných zvukových signálov. Ak sa dobre zorientujete v matematike a koncepciách Fourierovej transformácie, dostanete sa v tomto ďaleko.
Teraz, keď sme videli Technické Zručnosti strojového učenia, pozrime sa na Netechnické Znalosti inžiniera strojového učenia
Znalosti v priemysle
Najúspešnejšie projekty strojového učenia, ktoré sa tu môžu vyskytnúť, budú tie, ktoré sa zameriavajú na skutočné problémy. Bez ohľadu na to, pre ktoré odvetvie pracujete. Mali by ste vedieť, ako toto odvetvie funguje a čo bude prospešné pre podnikanie.
Ak inžinier strojového učenia nemá obchodnú inteligenciu a know-how o prvkoch, ktoré tvoria úspešný obchodný model, všetky tieto technické zručnosti nemôžu byť produktívne smerované. Nebudete schopní rozlíšiť problémy a potenciálne výzvy, ktoré je potrebné vyriešiť, aby sa podnik udržal a rástol. Skutočne nebudete môcť pomôcť svojej organizácii preskúmať nové obchodné príležitosti.
Efektívna komunikácia
Budete musieť vysvetliť koncepty ML ľuďom s minimálnymi alebo žiadnymi znalosťami v odbore. Je pravdepodobné, že budete musieť spolupracovať s tímom inžinierov, ako aj s mnohými ďalšími tímami. Komunikácia to všetko oveľa uľahčí.
Spoločnosti, ktoré hľadajú silného inžiniera v oblasti ML, hľadajú niekoho, kto dokáže jasne a plynulo preložiť svoje technické zistenia netechnickému tímu, napríklad marketingovému alebo predajnému oddeleniu.
Rapídne prototypovanie
Iterácia myšlienok čo najrýchlejšie je povinná pre nájdenie toho, ktorý funguje. V strojovom učení to platí pre všetko, od výberu správneho modelu až po prácu na projektoch, ako je A / B testovanie.
Musíte urobiť skupinu techník, ktoré sa používajú na rýchlu výrobu zmenšeného modelu fyzickej časti alebo zostavy pomocou údajov trojrozmerného počítačového návrhu (CAD).
Neustále aktualizovaný
Musíte byť v obraze o všetkých pripravovaných zmenách. Každý mesiac vychádzajú nové modely neurónových sietí, ktoré prekonávajú predchádzajúcu architektúru.
triedenie poľa c ++
Znamená to tiež byť informovaný o novinkách týkajúcich sa vývoja teórie nástrojov a algoritmov prostredníctvom výskumných prác, blogov, konferenčných videí atď. Online komunita sa rýchlo mení.
Bonusové zručnosti strojového učenia
Možno sa nachádzate v situácii, keď by ste chceli použiť techniky strojového učenia na systémy, ktoré budú interagovať so skutočným svetom. Mať určité vedomosti o Fyzika zavedie ťa ďaleko.
Výučba posilňovania bol hnacím motorom mnohých z najzaujímavejších vývojov v oblasti hlbokého učenia a umelej inteligencie v roku 2017. To je rozhodujúce pre pochopenie, ak sa chcete venovať robotike, autám s vlastným pohonom alebo akejkoľvek inej oblasti súvisiacej s umelou inteligenciou.
Počítačové videnie a Machine Learning sú dve základné odvetvia počítačovej vedy, ktoré môžu fungovať a napájať veľmi sofistikované systémy, ktoré sa výlučne spoliehajú na algoritmy CV a ML, ale keď ich skombinujete, dosiahnete ešte viac.
Týmto sa teda dostávame na koniec tohto článku. Dúfam, že ste pochopili rôzne technické aj netechnické zručnosti strojového učenia strojového učenia, ktoré sú potrebné na to, aby ste sa stali úspešným inžinierom ML.
Edureka’s umožňuje ovládať techniky, ako je supervidované učenie, nekontrolované učenie, a Spracovanie prirodzeného jazyka. Zahŕňa školenie o najnovších pokrokoch a technických prístupoch v oblasti umelej inteligencie a strojového učenia, ako sú napríklad Deep Learning, Graphical Models a Reinforcement Learning.
Máte na nás otázku? Uveďte to v sekcii komentárov v článku „Zručnosti inžiniera strojového učenia“ a my sa vám ozveme