Mēs dzīvojam cilvēku un mašīnu pasaulē. Cilvēki miljoniem gadu ir attīstījušies un mācījušies no savas iepriekšējās pieredzes. No otras puses, mašīnu un robotu ēra ir tikko sākusies. Mašīnas nākotne ir milzīga un pārsniedz mūsu iztēles iespējas. Mēs atstājam šo lielo atbildību uz konkrēta indivīda pleciem, proti . Ļaujiet mums apskatīt dažus no šiem Lai kļūtu par veiksmīgu ML inženieri, nepieciešamas inženiera prasmes.
Šajā rakstā es apskatīšu šādas tēmas:
Tātad, pirms mēs iepazīsimies ar mašīnmācīšanās inženiera prasmēm, vispirms sapratīsim, kurš tieši ir ML inženieris.
Kas ir mašīnmācības inženieris?
Mašīnmācības inženieri ir sarežģīti programmētāji, kuri izstrādā mašīnas un sistēmas, kas var apgūt un pielietot zināšanas bez īpaša virziena.
php izveidot masīvu no virknes
ir mašīnmācīšanās inženiera mērķis. Viņi ir datorprogrammētāji, taču viņu uzmanības centrā ir tikai mašīnu programmēšana konkrētu uzdevumu veikšanai. Viņi izveido programmas, kas mašīnām ļaus veikt darbības bez īpaša norādījuma šo uzdevumu veikšanai.
Tagad, kad mēs zinām, kas ir ML inženieris, pāriet uz mašīnmācīšanās inženiera iemaņām pa vienam.
Mašīnmācības inženiera prasmes
Programmēšanas valodas (R / Java / Python / C ++)
Pirmā un galvenā prasība ir laba saķere ar programmēšanas valodu, vēlams, lai būtu pitons, jo to ir viegli iemācīties un tā lietojumprogrammas ir plašākas nekā jebkurā citā valodā. ir mašīnmācīšanās lingua franca.
Ir svarīgi labi izprast tādas tēmas kā Datu struktūras, Atmiņas pārvaldība un klases. Lai gan Python ir ļoti laba valoda, tā pati par sevi nevar palīdzēt. Jums, iespējams, būs jāapgūst visas šīs valodas, piemēram, C ++, R, Python, Java, un arī kādā brīdī jāstrādā pie MapReduce.
Statistika
Nepieciešama iepazīšanās ar matricām, vektoriem un matricu reizināšanu. Nepieciešama laba atvasinājumu un integrāļu izpratne, jo pat tādi vienkāršie jēdzieni kā gradienta nolaišanās var jums izvairīties.
Ir nepieciešami tādi statistikas jēdzieni kā vidējais, standartnovirzes un Gausa sadalījums, kā arī varbūtības teorija tādiem algoritmiem kā Naivie Beiji , Gausa maisījuma modeļi un slēptie Markova modeļi.
Signālu apstrādes paņēmieni
Viena no nedaudzajām mašīnmācīšanās inženieru prasmēm ir arī izpratne par signālu apstrādi un spēja atrisināt dažādas problēmas, izmantojot signālu apstrādes paņēmienus, jo funkciju iegūšana ir viena no vissvarīgākajām mašīnmācīšanās daļām.
Zināšanas par laika frekvences analīzi un tādiem uzlabotiem signālu apstrādes algoritmiem kā Wavelets, Shearlets, Curvelets un Bandlets palīdzēs jums atrisināt sarežģītas situācijas.
Lietišķā matemātika
Daudz mašīnmācīšanās paņēmienu ir tikai izdomāti funkciju tuvināšanas veidi. Cieša izpratne par algoritma teoriju un tādu priekšmetu kā Gradienta nolaišanās , Izliekta optimizācija, kvadrātiska programmēšana un daļēja diferenciācija palīdzēs daudz.
Neironu tīkla arhitektūra
ir modeļu klase vispārējā mašīnmācīšanās literatūrā. Neironu tīkli ir īpašs algoritmu kopums, kas ir radikāli mainījis mašīnmācīšanos.
Mums ir nepieciešama mašīnmācīšanās uzdevumiem, kas ir pārāk sarežģīti, lai cilvēki varētu tieši kodēt, t.i., uzdevumi, kas ir tik sarežģīti, ka tas ir nepraktiski. Neironu tīkli paši par sevi ir vispārīgi funkciju aproksimācijas, tāpēc tos var pielietot gandrīz jebkurai mašīnmācīšanās problēmai par sarežģītas kartēšanas apgūšanu no ievades līdz izvades telpai.
Neironu tīkli ir bijuši visprecīzākais veids, kā risināt daudzas problēmas, piemēram, tulkošanu, runas atpazīšanu un attēlu klasifikāciju.
Valodas, audio un video apstrāde
Tā kā dabiskās valodas apstrāde apvieno divas no galvenajām darba jomām, ti. Valodniecība un datorzinātnes, kā arī izredzes kādā brīdī strādāt ar tekstu, audio vai video. Tāpēc ir nepieciešama laba kontrole pār tādām bibliotēkām kā Gensim, NLTK un tādām metodēm kā word2vec, sentimentāla analīze un apkopojums.
Balss un audio analīze ietver noderīgas informācijas iegūšanu no pašiem audio signāliem. Labi pārzinot matemātiku un Furjē transformācijas jēdzienus, jūs šajā jomā nokļūsiet tālu.
Tagad, kad mēs esam redzējuši Tehnisks Mašīnmācības inženiera prasmes, ļaujiet mums apskatīt Netehniska Mašīnmācības inženiera prasmes
Nozares zināšanas
Veiksmīgākie mašīnmācīšanās projekti būs tie, kas pievēršas reāliem sāpju punktiem. Neatkarīgi no nozares, kurā strādājat. Jums vajadzētu zināt, kā šī nozare darbojas un kas būs izdevīgs biznesam.
Ja mašīnmācības inženierim nav uzņēmējdarbības prasmju un zināšanu par elementiem, kas veido veiksmīgu biznesa modeli, visas šīs tehniskās prasmes nevar produktīvi novirzīt. Jūs nevarēsiet saskatīt problēmas un potenciālos izaicinājumus, kas jāatrisina, lai bizness varētu saglabāt un augt. Jūs īsti nevarēsiet palīdzēt savai organizācijai izpētīt jaunas uzņēmējdarbības iespējas.
konvertēt virkni datuma java
Efektīva komunikācija
Jums būs jāpaskaidro ML jēdzieni cilvēkiem, kuriem šajā jomā ir maz vai vispār nav pieredzes. Iespējams, jums būs jāsadarbojas ar inženieru komandu, kā arī daudzām citām komandām. Saziņa to visu padarīs daudz vienkāršāku.
Uzņēmumi, kas meklē spēcīgu ML inženieri, meklē kādu, kurš varētu skaidri un tekoši tulkot savus tehniskos atklājumus netehniskai komandai, piemēram, mārketinga vai pārdošanas nodaļām.
Ātra prototipēšana
Lai atrastu derīgu ideju, ir nepieciešams pēc iespējas ātrāk atkārtot idejas. Mašīnmācībā tas attiecas uz visu, sākot no pareizā modeļa izvēles, līdz darbam ar tādiem projektiem kā A / B testēšana.
Jums ir jāveic virkne paņēmienu, ko izmanto, lai ātri izgatavotu fiziskās daļas vai mezgla mēroga modeli, izmantojot trīsdimensiju datorizēta dizaina (CAD) datus.
Turpiniet atjaunināties
Jums jābūt informētam par visām gaidāmajām izmaiņām. Katru mēnesi iznāk jauni neironu tīkla modeļi, kas pārspēj iepriekšējo arhitektūru.
Tas nozīmē arī būt informētam par jaunumiem attiecībā uz rīku teorijas un algoritmu izstrādi, izmantojot pētījumu dokumentus, emuārus, konferenču video utt. Tiešsaistes kopiena ātri mainās.
Bonusa mašīnmācīšanās inženiera prasmes
Jūs varētu būt situācijā, kad vēlaties mašīnmācīšanās paņēmienus pielietot sistēmās, kas mijiedarbosies ar reālo pasauli. Ir dažas zināšanas par Fizika aizvedīs tālu.
android studio ui dizaina apmācība
Mācības pastiprināšanai ir bijis virzītājspēks daudzām aizraujošākajām dziļās mācīšanās un mākslīgā intelekta attīstības tendencēm 2017. gadā. Tas būs kritiski svarīgi, lai saprastu, vai vēlaties nodarboties ar robotiku, pašpiedziņas automašīnām vai jebkuru citu ar mākslīgo intelektu saistītu jomu.
Datora redze un Mašīnmācība ir divas galvenās datorzinātņu nozares, kas var darboties un darbināt ļoti sarežģītas sistēmas, kas paļaujas tikai uz CV un ML algoritmiem, bet, apvienojot abus, jūs varat sasniegt vēl vairāk.
Tātad ar šo mēs esam nonākuši pie šī raksta beigām. Es ceru, ka jūs sapratāt dažādas tehniskās, kā arī netehniskās mašīnmācīšanās inženiera prasmes, kas nepieciešamas, lai kļūtu par veiksmīgu ML inženieri.
Edureka liek jums pārzināt tādas metodes kā Uzraudzīta mācīšanās, Nepieskatīta mācīšanās, un Dabas valodas apstrāde. Tas ietver apmācību par jaunākajiem sasniegumiem un tehniskajām pieejām mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās jomā, piemēram, padziļināta mācīšanās, grafiskie modeļi un mācīšanās pastiprināšana.
Vai mums ir jautājums? Lūdzu, pieminējiet to raksta “Mašīnmācības inženiera prasmes” komentāru sadaļā, un mēs ar jums sazināsimies