Mes gyvename žmonių ir mašinų pasaulyje. Žmonės tobulėjo ir mokėsi iš savo ankstesnės patirties milijonus metų. Kita vertus, mašinų ir robotų era tik prasidėjo. Mašinos ateitis yra didžiulė ir viršija mūsų įsivaizdavimo ribas. Mes paliekame šią didelę atsakomybę ant konkretaus asmens peties, būtent . Taigi, pažvelkime į kai kuriuos iš Norint tapti sėkmingu ML inžinieriumi, reikalingi inžinieriaus įgūdžiai.
Šiame straipsnyje aptarsiu šias temas:
Taigi, prieš susipažindami su mašinų mokymosi inžinieriaus įgūdžiais, pirmiausia supraskime, kas iš tikrųjų yra ML inžinierius.
Kas yra mašinų mokymosi inžinierius?
Mašinų mokymosi inžinieriai yra sudėtingi programuotojai, kurie kuria mašinas ir sistemas, kurios gali mokytis ir pritaikyti žinias be konkrečios krypties.
yra mašinų mokymosi inžinieriaus tikslas. Jie yra kompiuterių programuotojai, tačiau jų dėmesys peržengia specialiai mašinų programavimą, kad būtų galima atlikti konkrečias užduotis. Jie kuria programas, kurios leis mašinoms atlikti veiksmus, nebūdamos specialiai nukreiptos toms užduotims atlikti.
Dabar, kai žinome, kas yra ML inžinierius, pereikime prie mašinų mokymosi inžinieriaus įgūdžių po vieną.
Mašinų mokymosi inžinieriaus įgūdžiai
Programavimo kalbos (R / Java / Python / C ++)
Pirmas ir svarbiausias reikalavimas yra gerai įsisavinti programavimo kalbą, pageidautina pitoną, nes jį lengva išmokti, o jo programos yra platesnės nei bet kurios kitos kalbos. yra mašininio mokymosi lingua franca.
Svarbu gerai suprasti tokias temas kaip duomenų struktūra, atminties valdymas ir klasės. Nors „Python“ yra labai gera kalba, vien ji negali jums padėti. Tikriausiai turėsite išmokti visas šias kalbas, pvz., C ++, R, Python, Java, taip pat tam tikru metu dirbti su MapReduce.
fibonacci kodas c ++
Statistika
Būtina susipažinti su matricomis, vektoriais ir matricų daugyba. Būtina gerai suprasti darinius ir integralus, nes net paprastos sąvokos, pvz., Gradiento nusileidimas, gali jūsų išvengti.
Reikalingos tokios statistikos sąvokos kaip vidurkis, standartiniai nuokrypiai ir Gauso skirstiniai, taip pat tokių algoritmų tikimybių teorija Naivusis Bayesas , Gauso mišinio modeliai ir paslėpti Markovo modeliai.
Signalo apdorojimo technika
Vienas iš nedaugelio mašininio mokymosi inžinieriaus įgūdžių yra supratimas apie signalo apdorojimą ir gebėjimas išspręsti įvairias problemas naudojant signalo apdorojimo metodus, nes funkcijų išskyrimas yra viena iš svarbiausių mašininio mokymosi dalių.
Laiko dažnio analizės ir pažangių signalo apdorojimo algoritmų, tokių kaip „Wavelets“, „Shearlets“, „Curvelets“ ir „Bandlets“, žinios padės išspręsti sudėtingas situacijas.
Taikomoji matematika
Daugybė mašininio mokymosi metodų yra tik išgalvoti funkcijų derinimo tipai. Tvirtai suprantant algoritmo teoriją ir suprantant tokius dalykus kaip Gradiento nusileidimas , Išgaubtos optimizacijos, kvadratinis programavimas ir dalinis diferenciacija labai padės.
Neuroninių tinklų architektūra
yra modelių klasė bendroje mašininio mokymosi literatūroje. Neuroniniai tinklai yra specifinis algoritmų rinkinys, kuris sukėlė perversmą mašinų mokymesi.
Mašininis mokymasis reikalingas užduotims, kurios yra per sudėtingos, kad žmonės galėtų tiesiogiai koduoti, t. Y. Užduotis, kurios yra tokios sudėtingos, kad yra nepraktiška. Neuroniniai tinklai patys yra bendri funkcijų aproksimavimai, todėl juos galima pritaikyti beveik bet kokioms mašininio mokymosi problemoms, susijusioms su mokymuisi kompleksinio žemėlapio sudarymo nuo įvesties iki išvesties erdvės.
Neuroniniai tinklai buvo pats tiksliausias būdas spręsti daugelį problemų, tokių kaip vertimas, kalbos atpažinimas ir vaizdų klasifikavimas.
Kalba, garso ir vaizdo apdorojimas
Kadangi natūralios kalbos apdorojimas apjungia dvi pagrindines darbo sritis, t. Kalbotyros ir informatikos mokslas ir tikimybė, kad tam tikru metu dirbsite su tekstu, garso ar vaizdo įrašu. Taigi būtina gerai kontroliuoti tokias bibliotekas kaip „Gensim“, NLTK ir tokias technikas kaip „word2vec“, sentimentalią analizę ir apibendrinimą.
Balso ir garso analizė apima naudingos informacijos išskyrimą iš pačių garso signalų. Gerai išmanydamas matematiką ir Furjė transformacijos sąvokas, tave pasieksi toli.
Dabar, kai pamatėme Techninis Mašinų mokymosi inžinieriaus įgūdžiai, pažvelkime į Netechninis Mašinų mokymosi inžinieriaus įgūdžiai
Pramonės žinios
Sėkmingiausi mašininio mokymosi projektai bus tie, kurie sprendžia tikrus skausmo taškus. Kad ir kurioje pramonėje dirbtumėte. Turėtumėte žinoti, kaip ta pramonė veikia ir kas bus naudinga verslui.
Jei mašinų mokymosi inžinierius neturi verslo nuovokos ir elementų, sudarančių sėkmingą verslo modelį, žinių, visų tų techninių įgūdžių negalima produktyviai nukreipti. Negalėsite įžvelgti problemų ir galimų iššūkių, kuriuos reikia išspręsti, kad verslas išliktų ir augtų. Tikrai negalėsite padėti savo organizacijai ištirti naujų verslo galimybių.
Efektyvi komunikacija
Turėsite paaiškinti ML sąvokas žmonėms, turintiems mažai ar visai neturinčių patirties šioje srityje. Tikėtina, kad turėsite dirbti su inžinierių komanda, taip pat su daugeliu kitų komandų. Bendravimas visa tai palengvins.
Įmonės, ieškančios stipraus ML inžinieriaus, ieško žmogaus, kuris galėtų aiškiai ir sklandžiai išversti savo technines išvadas netechninei komandai, pavyzdžiui, rinkodaros ar pardavimų skyriams.
Greitas prototipų kūrimas
kaip nustatyti java classpath
Norint rasti idėją, būtina kuo greičiau kartoti idėjas. Mokant mašinomis, tai taikoma viskam, pradedant tinkamo modelio parinkimu, baigiant darbu tokiuose projektuose kaip A / B testavimas.
Turite atlikti grupę metodų, naudojamų greitai pagaminti fizinės dalies ar agregato mastelio modelį, naudojant trimačius kompiuterinio projektavimo (CAD) duomenis.
Nuolat atnaujinkite
Turite būti informuotas apie visus būsimus pakeitimus. Kiekvieną mėnesį pasirodo nauji neuroninių tinklų modeliai, kurie lenkia ankstesnę architektūrą.
Tai taip pat reiškia, kad reikia žinoti naujienas apie įrankių teorijos ir algoritmų kūrimą, naudojant mokslinius straipsnius, tinklaraščius, konferencijų vaizdo įrašus ir kt. Internetinė bendruomenė greitai keičiasi.
„Bonus“ mašininio mokymosi inžinieriaus įgūdžiai
Galite atsidurti situacijoje, kai norėtumėte mašininio mokymosi metodus pritaikyti sistemoms, kurios sąveikaus su realiu pasauliu. Turėdamas tam tikrų žinių apie Fizika nuveš toli.
Mokymasis sustiprinti 2017 m. paskatino daugelį įdomiausių giluminio mokymosi ir dirbtinio intelekto pokyčių. Tai bus labai svarbu norint suprasti, ar norite užsiimti robotika, savaeigiais automobiliais ar bet kuria kita su dirbtiniu intelektu susijusia sritimi.
Kompiuterio vizija ir mašininis mokymasis yra dvi pagrindinės informatikos šakos, kurios gali veikti ir valdyti labai sudėtingas sistemas, kurios remiasi išimtinai CV ir ML algoritmais, tačiau sujungus abu, galite pasiekti dar daugiau.
Taigi, mes baigėme šį straipsnį. Tikiuosi, kad supratote įvairius techninius ir netechninius mašinų mokymosi inžinieriaus įgūdžius, kurių reikia norint tapti sėkmingu ML inžinieriumi.
„Edureka“ leidžia jums mokytis tokių metodų kaip prižiūrimas mokymasis, neprižiūrimas mokymasis, ir Natūralios kalbos apdorojimas. Tai apima mokymus apie naujausius dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pasiekimus ir techninius metodus, tokius kaip gilus mokymasis, grafiniai modeliai ir mokymasis sustiprinti.
Turite mums klausimą? Prašau tai paminėti straipsnio „Mašinų mokymosi inžinieriaus įgūdžiai“ komentarų skyriuje ir mes su jumis susisieksime