Elämme ihmisten ja koneiden maailmassa. Ihmiset ovat kehittäneet ja oppineet aiemmista kokemuksistaan miljoonien vuosien ajan. Toisaalta koneiden ja robottien aikakausi on vasta alkanut. Koneen tulevaisuus on valtava ja on mielikuvituksemme ulkopuolella. Jätämme tämän suuren vastuun tietyn yksilön harteille . Joten katsokaamme joitain Suunnittelijan taidot, jotta hänestä tulee menestyvä ML-insinööri.
Tässä artikkelissa käsittelen seuraavia aiheita:
Joten ennen kuin tutustumme koneoppimisen insinööritaidoihin, ymmärretään ensin kuka on ML-insinööri.
Kuka on koneoppimisinsinööri?
Koneoppimisinsinöörit ovat hienostuneita ohjelmoijia, jotka kehittävät koneita ja järjestelmiä, jotka voivat oppia ja soveltaa tietoa ilman erityistä ohjausta.
on koneoppimisinsinöörin tavoite. He ovat tietokoneohjelmoijia, mutta heidän painopisteensä ylittää erityisesti koneiden ohjelmoinnin tiettyjen tehtävien suorittamiseksi. He luovat ohjelmia, joiden avulla koneet voivat toimia ilman, että heitä ohjataan nimenomaan näiden tehtävien suorittamiseen.
Nyt kun tiedämme, kuka on ML-insinööri, siirrymme eteenpäin koneoppimisinsinööritaitoihin yksi kerrallaan.
Koneoppimisinsinööritaidot
Ohjelmointikielet (R / Java / Python / C ++)
Ensimmäinen ja tärkein vaatimus on, että ohjelmointikielellä on hyvä pito, mieluiten python, koska se on helppo oppia ja sen sovellukset ovat laajempia kuin mikään muu kieli. on koneoppimisen kieli.
On tärkeää ymmärtää hyvin aiheita, kuten tietorakenteet, muistinhallinta ja luokat. Vaikka Python on erittäin hyvä kieli, se ei yksin voi auttaa sinua. Sinun on todennäköisesti opittava kaikki nämä kielet, kuten C ++, R, Python, Java, ja työskenneltävä jossain vaiheessa myös MapReducessa.
Tilastot
Matriisien, vektorien ja matriisikertojen tuntemus vaaditaan. Johdannaisten ja integraalien hyvä tuntemus on välttämätöntä, koska jopa yksinkertaiset käsitteet, kuten kaltevuuslasku, voivat välttää sinut.
Tilastollisia käsitteitä, kuten keskiarvo, keskihajonta ja Gaussin jakauma, sekä todennäköisyysteoria vaaditaan algoritmeille, kuten Naivisti Bayes , Gaussin seosmallit ja piilotetut Markov-mallit.
Signaalinkäsittelytekniikat
Yksi harvoista koneoppimisen insinööritaidoista on myös ymmärrys signaalinkäsittelystä ja mahdollisuus ratkaista erilaisia ongelmia signaalinkäsittelytekniikoilla, koska ominaisuuksien poiminta on yksi koneoppimisen tärkeimmistä osista.
Aikataajuusanalyysin ja edistyneiden signaalinkäsittelyalgoritmien, kuten aallot, shearletit, curveletit ja bandletit, tuntemus auttaa ratkaisemaan monimutkaisia tilanteita.
Soveltava matematiikka
Paljon koneoppimisen tekniikoita on vain hienoja tyyppisiä toimintojen lähentämistä. Vahva käsitys algoritmiteoriasta ja sellaisten aiheiden ymmärtäminen, kuten Liukuvärjäys , Kuperat optimoinnit, neliöllinen ohjelmointi ja osittainen erottelu auttavat paljon.
Neuraaliverkkoarkkitehtuurit
java-tietorakenteet ja algoritmit
ovat malliluokka yleisessä koneoppimisessa kirjallisuudessa. Neuroverkot ovat erityinen joukko algoritmeja, jotka ovat mullistaneet koneoppimisen.
Tarvitsemme koneoppimista tehtäviin, jotka ovat liian monimutkaisia ihmisten koodaamiseksi suoraan, ts. Tehtäviin, jotka ovat niin monimutkaisia, että on epäkäytännöllistä. Neuroverkot ovat itse yleisiä funktion approksimaatioita, minkä vuoksi niitä voidaan soveltaa melkein kaikkiin koneoppimisongelmiin, jotka liittyvät monimutkaisen kartoituksen oppimiseen syötteestä ulostulotilaan.
Neuroverkot ovat ylivoimaisesti tarkin tapa lähestyä monia ongelmia, kuten käännös, puheen tunnistaminen ja kuvaluokitus.
Kieli, ääni ja video
Koska luonnollinen kielenkäsittely yhdistää kaksi päätyöaluetta eli. Kielitiede ja tietojenkäsittelytiede ja mahdollisuudet ovat jossain vaiheessa työskentelemässä joko tekstin, äänen tai videon kanssa. Joten on välttämätöntä hallita hyvin kirjastoja, kuten Gensim, NLTK, ja tekniikoita, kuten word2vec, sentimentaalinen analyysi ja yhteenveto.
Ääni- ja äänianalyysi sisältää hyödyllisten tietojen poimimisen itse audiosignaaleista. Matematiikkaan ja Fourier-muunnoksen käsitteisiin perehtyminen vie sinut pitkälle tässä.
Nyt kun olemme nähneet Tekninen Koneoppimisinsinööritaidot, katsokaamme Ei-tekninen Koneoppimisinsinööritaidot
Teollisuuden tuntemus
Menestyneimmät koneoppimisprojektit ovat sellaisia, jotka käsittelevät todellisia kipupisteitä. Millä toimialalla työskenteletkin. Sinun pitäisi tietää, miten kyseinen ala toimii ja mikä on hyödyllistä yritykselle.
Jos koneoppimisinsinöörillä ei ole liiketoimintakykyä ja menestyvän liiketoimintamallin muodostavien elementtien taitotietoa, kaikkia näitä teknisiä taitoja ei voida kanavoida tuottavasti. Et pysty erottamaan ongelmia ja mahdollisia haasteita, jotka on ratkaistava yrityksen ylläpitämiseksi ja kasvamiseksi. Et todellakaan voi auttaa organisaatiotasi tutkimaan uusia liiketoimintamahdollisuuksia.
Tehokas kommunikointi
Sinun on selitettävä ML-käsitteet ihmisille, joilla on vain vähän tai ei lainkaan asiantuntemusta. Mahdollisuudet ovat, että sinun on työskenneltävä insinööritiimin ja monien muiden joukkueiden kanssa. Viestintä tekee kaiken tämän paljon helpommaksi.
Vahvaa ML-insinööriä etsivät yritykset etsivät henkilöä, joka pystyy kääntämään tekniset havainnot selkeästi ja sujuvasti ei-tekniselle tiimille, kuten markkinointi- tai myyntiosastoille.
Nopea prototyyppi
Ideoiminen mahdollisimman nopeasti on pakollista toimivan löytämiseksi. Koneoppimisessa tämä koskee kaikkea oikean mallin valitsemisesta aina A / B-testauksen kaltaisiin projekteihin.
milloin käyttää tätä Java-sovelluksessa
Sinun on tehtävä joukko tekniikoita, joita käytetään fyysisen osan tai kokoonpanon pienoismallin nopeaan valmistamiseen kolmiulotteisen tietokoneavusteisen suunnittelun (CAD) avulla.
Pysy ajan tasalla
Sinun on pysyttävä ajan tasalla kaikista tulevista muutoksista. Joka kuukausi tulee esiin uusia hermoverkkomalleja, jotka ylittävät aiemman arkkitehtuurin.
Se tarkoittaa myös tietoisuutta työkaluteorian ja algoritmien kehittämiseen liittyvistä uutisista tutkimuspapereiden, blogien, konferenssivideoiden jne. Kautta. Verkkoyhteisö muuttuu nopeasti.
Bonus Machine Learning Engineer -taidot
Saatat olla tilanteessa, jossa haluat soveltaa koneoppimistekniikoita järjestelmiin, jotka ovat vuorovaikutuksessa todellisen maailman kanssa. Ottaa jonkin verran tietoa Fysiikka vie sinut kauas.
Vahvistusoppiminen on ollut kuljettaja syvän oppimisen ja tekoälyn mielenkiintoisimpien tapahtumien takana vuonna 2017. Tämä on ratkaisevan tärkeää ymmärtämisen kannalta, jos haluat mennä robotiikkaan, itse ajaviin autoihin tai muuhun tekoälyyn liittyvään alueeseen.
Konenäkö ja koneoppiminen ovat tietojenkäsittelytieteen kaksi päähaaraa, jotka voivat toimia ja käyttää erittäin kehittyneitä järjestelmiä, jotka luottavat yksinomaan CV- ja ML-algoritmeihin, mutta kun yhdistät nämä kaksi, voit saavuttaa vielä enemmän.
Joten tällä olemme päässeet tämän artikkelin loppuun. Toivon, että sait käsityksen erilaisista teknisistä ja ei-teknisistä koneoppimisinsinööritaidoista, joita vaaditaan menestyväksi ML-insinööriksi.
Edurekan saa sinut hallitsemaan tekniikoita, kuten valvottu oppiminen, valvomaton oppiminen, ja Luonnollisen kielen käsittely. Se sisältää koulutuksen uusimmista kehityksistä ja teknisistä lähestymistavoista tekoälyyn ja koneoppimiseen, kuten syväoppiminen, graafiset mallit ja vahvistusoppiminen.
Onko sinulla kysymys meille? Mainitse se 'Machine Learning Engineer Skills' -artikkelin kommenttiosassa ja palaamme sinuun