10 najboljših spretnosti, da postanete inženir strojnega učenja



Ta članek vam bo zagotovil jasno znanje o tehničnih in netehničnih znanjih inženirjev strojnega učenja.

Živimo v svetu ljudi in strojev. Ljudje se že milijone let razvijamo in se učimo iz svojih preteklih izkušenj. Po drugi strani pa se je doba strojev in robotov šele začela. Prihodnost stroja je ogromna in presega naš domišljijo. To veliko odgovornost prepuščamo rami določenemu posamezniku . Torej, poglejmo si nekaj Inženirske spretnosti, potrebne za uspešen inženir ML.

V tem članku bom obravnaval naslednje teme:





Preden se torej seznanimo s spretnostmi inženirja strojnega učenja, najprej razumemo, kdo je v resnici inženir ML.



Kdo je inženir strojnega učenja?

Inženirji strojnega učenja so izpopolnjeni programerji, ki razvijajo stroje in sisteme, ki se lahko učijo in uporabljajo znanje brez posebne usmeritve.

Inženir strojnega učenja

je cilj inženirja strojnega učenja. So računalniški programerji, vendar njihov poudarek presega zgolj programiranje strojev za izvajanje določenih nalog. Ustvarijo programe, ki bodo strojem omogočili izvajanje ukrepov, ne da bi bili posebej usmerjeni k izvajanju teh nalog.



Zdaj, ko vemo, kdo je inženir ML, pojdimo naprej po veščinah inženirja strojnega učenja.

Spretnosti inženirja strojnega učenja


Programski jeziki (R / Java / Python / C ++)

Prva in najpomembnejša zahteva je, da dobro obvladate programski jezik, po možnosti python, saj se ga je enostavno naučiti in so njegove aplikacije širše od katerega koli drugega jezika. je lingua franca strojnega učenja.

Pomembno je dobro razumevanje tem, kot so podatkovne strukture, upravljanje pomnilnika in razredi. Čeprav je Python zelo dober jezik, vam sam ne more pomagati. Verjetno se boste morali naučiti vseh teh jezikov, kot so C ++, R, Python, Java in na neki točki delati tudi na MapReduce.

Statistika

Potrebno je poznavanje matrik, vektorjev in množenja matrik. Potrebno je dobro razumevanje izvedenih finančnih instrumentov in integralov, saj se vam lahko izognejo tudi preprosti koncepti, kot je gradientni spust.

Za algoritme, kot so algoritmi, so potrebni statistični koncepti, kot so povprečje, standardne deviacije in Gaussove porazdelitve, skupaj z verjetnostno teorijo Naivni Bayes , Gaussovi modeli mešanic in skriti modeli Markova.

ustvari niz predmetov

Tehnike obdelave signalov

Ena redkih spretnosti inženirja strojnega učenja je tudi razumevanje obdelave signalov in sposobnost reševanja različnih problemov s tehnikami obdelave signalov, saj je pridobivanje lastnosti eden najpomembnejših delov strojnega učenja.

Poznavanje časovno-frekvenčne analize in naprednih algoritmov za obdelavo signalov, kot so valovi, shearleti, curvelets in bandlets, vam bo pomagalo rešiti zapletene situacije.

Uporabna matematika

Veliko tehnik strojnega učenja obstaja le modnih vrst približevanja funkcij. Trdno razumevanje teorije algoritma in razumevanje predmetov, kot so Gradient spust , Konveksne optimizacije, kvadratno programiranje in delna diferenciacija bodo v veliko pomoč.

Arhitekture nevronske mreže

so razred modelov v splošni literaturi o strojnem učenju. Nevronske mreže so poseben sklop algoritmov, ki so revolucionirali strojno učenje.

Strojno učenje potrebujemo za naloge, ki so preveč zapletene, da bi jih ljudje lahko neposredno kodirali, torej tako zapletene, da je nepraktično. Nevronske mreže so same po sebi splošne približne funkcije, zato jih je mogoče uporabiti za skoraj vsak problem strojnega učenja o učenju kompleksnega preslikavanja od vhodnega do izhodnega prostora.

Nevronske mreže so bile daleč najbolj natančen način reševanja številnih težav, kot so prevajanje, prepoznavanje govora in klasifikacija slik.

Obdelava jezika, zvoka in videa

pretvori objekt v matriko php

Ker obdelava naravnih jezikov združuje dve glavni področji dela, tj. Jezikoslovje in računalništvo in verjetno boste na neki točki delali z besedilom, zvokom ali videom. Zato je treba dobro nadzorovati knjižnice, kot so Gensim, NLTK, in tehnike, kot so word2vec, sentimentalna analiza in povzetek.

Analiza glasu in zvoka vključuje pridobivanje koristnih informacij iz samih zvočnih signalov. Dobro poznavanje matematike in konceptov Fourierjeve transformacije vas bo pripeljalo daleč.

Zdaj, ko smo videli Tehnično Strojne veščine inženirskih znanj, poglejmo si Netehnično Spretnosti inženirja strojnega učenja

Industrijsko znanje

Najuspešnejši projekti strojnega učenja bodo tisti, ki obravnavajo resnične bolečine. Za katero koli panogo delate. Vedeti bi morali, kako ta industrija deluje in kaj bo koristno za podjetje.

Če inženir strojnega učenja nima poslovne sposobnosti in znanja o elementih, ki tvorijo uspešen poslovni model, vseh teh tehničnih veščin ni mogoče produktivno usmeriti. Ne boste mogli prepoznati težav in morebitnih izzivov, ki jih je treba rešiti, da se podjetje ohrani in raste. V resnici ne boste mogli pomagati svoji organizaciji pri raziskovanju novih poslovnih priložnosti.

Učinkovita komunikacija

Pojme ML boste morali razložiti ljudem, ki imajo malo ali nič strokovnega znanja na tem področju. Verjetno boste morali sodelovati z ekipo inženirjev in številnimi drugimi skupinami. Komunikacija bo vse to veliko olajšala.

Podjetja, ki iščejo močnega inženirja ML, iščejo nekoga, ki bi lahko svoje tehnične ugotovitve jasno in tekoče prevedel v netehnično skupino, kot sta oddelka za trženje ali prodajo.

Hitro izdelava prototipov

Čim hitrejša ponovitev idej je obvezna za iskanje take, ki deluje. Pri strojnem učenju to velja za vse, od izbire pravega modela do dela na projektih, kot je A / B testiranje.

Izvesti morate skupino tehnik, ki se uporabljajo za hitro izdelavo makete fizičnega dela ali sklopa z uporabo tridimenzionalnih podatkov s pomočjo računalniško podprtega načrtovanja (CAD).

Naj bo posodobljeno

Bodite na tekočem z vsemi prihodnjimi spremembami. Vsak mesec se pojavijo novi modeli nevronskih mrež, ki presegajo prejšnjo arhitekturo.

Pomeni tudi seznanjenost z novicami o razvoju teorije orodij in algoritmov prek raziskovalnih člankov, blogov, videoposnetkov s konferenc itd. Spletna skupnost se hitro spreminja.

Bonus inženirske spretnosti strojnega učenja

Morda ste v situaciji, ko bi radi uporabili tehnike strojnega učenja za sisteme, ki bodo v interakciji z resničnim svetom. Ob nekaj znanja o Fizika vas bo pripeljalo daleč.

hashmap vs hashtable v javi

Okrepitveno učenje je bil voznik številnih najbolj razburljivih dogodkov na področju globokega učenja in umetne inteligence v letu 2017. To je ključnega pomena za razumevanje, če se želite ukvarjati z robotiko, samovozečimi avtomobili ali katerim koli drugim področjem, povezanim z umetno inteligenco.

Računalniški vid in strojno učenje sta dve temeljni veji računalniške znanosti, ki lahko delujeta in poganjata zelo dovršene sisteme, ki se opirajo izključno na algoritme CV in ML, vendar če združite obe, lahko dosežete še več.

S tem smo prišli do konca tega članka. Upam, da ste razumeli različna tehnična in netehnična znanja inženirjev strojnega učenja, ki so potrebna, da postanete uspešen inženir ML.

Edureka vas usposobi za tehnike, kot so nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje, in Obdelava naravnega jezika. Vključuje usposabljanje o najnovejših dosežkih in tehničnih pristopih na področju umetne inteligence in strojnega učenja, kot so globoko učenje, grafični modeli in učenje okrepitve.

Imate vprašanje za nas? Prosimo, omenite ga v oddelku za komentarje v članku »Strokovno učenje inženirskih veščin« in mi se bomo oglasili