Trăim în lumea oamenilor și a mașinilor. Oamenii evoluează și învață din experiența lor trecută de milioane de ani. Pe de altă parte, era mașinilor și roboților tocmai a început. Viitorul mașinii este enorm și depășește sfera noastră de imaginație. Lăsăm această mare responsabilitate pe umărul unei anumite persoane și anume . Așadar, să aruncăm o privire asupra unora dintre Abilități de inginer necesare pentru a deveni un inginer ML de succes.
În acest articol voi acoperi următoarele subiecte:
Deci, înainte de a ne familiariza cu abilitățile inginerului de învățare automată, să înțelegem mai întâi cine este exact inginerul ML.
Cine este un inginer de învățare automată?
Inginerii de învățare automată sunt programatori sofisticați care dezvoltă mașini și sisteme care pot învăța și aplica cunoștințe fără direcții specifice.
este scopul unui inginer de învățare automată. Sunt programatori de calculator, dar accentul lor depășește în mod special mașinile de programare pentru a îndeplini sarcini specifice. Acestea creează programe care vor permite mașinilor să ia măsuri fără a fi direcționate în mod specific să îndeplinească acele sarcini.
Acum că știm, cine este inginer ML, să trecem la abilitățile inginerului de învățare automată unul câte unul.
Abilități inginere de învățare automată
Limbaje de programare (R / Java / Python / C ++)
Prima și cea mai importantă cerință este de a avea o bună aderență la un limbaj de programare, de preferință python, deoarece este ușor de învățat și aplicațiile sale sunt mai largi decât orice alt limbaj. este lingua franca a Machine Learning.
Este important să înțelegeți bine subiecte precum structurile de date, gestionarea memoriei și cursurile. Deși Python este un limbaj foarte bun, singur nu te poate ajuta. Probabil va trebui să învățați toate aceste limbaje precum C ++, R, Python, Java și să lucrați la MapReduce la un moment dat.
Statistici
Este necesară familiarizarea cu matricile, vectorii și multiplicarea matricei. Este necesară o bună înțelegere a instrumentelor derivate și integrale, deoarece chiar și concepte simple, cum ar fi descendența în gradient, vă pot eluda.
Concepte statistice precum Media, Deviațiile Standard și Distribuțiile Gauss sunt necesare împreună cu teoria probabilității pentru algoritmi precum Naive Bayes , Modele de amestec Gauss și Modele ascunse Markov.
Tehnici de procesare a semnalului
Una dintre puținele abilități ale inginerilor de învățare automată este, de asemenea, înțelegerea procesării semnalului și capacitatea de a rezolva diferite probleme folosind tehnici de procesare a semnalului, deoarece extragerea caracteristicilor este una dintre cele mai importante părți ale învățării automate.
Cunoașterea analizei frecvenței de timp și a algoritmilor avansați de procesare a semnalului, cum ar fi Wavelets, Shearlets, Curvelets și Bandlets, vă vor ajuta să rezolvați situații complexe.
Matematici aplicate
O mulțime de tehnici de învățare automată există doar tipuri fanteziste de aproximare a funcțiilor. Având o înțelegere fermă a teoriei algoritmului și înțelegând subiecte precum Coborâre în gradient , Optimizările convexe, programarea quadratică și diferențierea parțială vor ajuta foarte mult.
Arhitecturi de rețea neuronală
sunt o clasă de modele în literatura generală de învățare automată. Rețelele neuronale sunt un set specific de algoritmi care au revoluționat învățarea automată.
Avem nevoie de învățare automată pentru sarcini prea complexe pentru ca oamenii să poată codifica direct, adică sarcini atât de complexe încât să nu fie practic. Rețelele neuronale sunt ele însele aproximări funcționale generale, motiv pentru care pot fi aplicate la aproape orice problemă de învățare automată despre învățarea unei mapări complexe de la intrare la spațiul de ieșire.
Rețelele neuronale au fost de departe cel mai precis mod de abordare a multor probleme, cum ar fi traducerea, recunoașterea vorbirii și clasificarea imaginilor.
Limbă, procesare audio și video
Întrucât prelucrarea limbajului natural combină două dintre principalele domenii de activitate, adică. Lingvistică și informatică și este posibil ca la un moment dat să lucrați fie cu text, fie cu audio sau video. Deci, este necesar să aveți un control bun asupra bibliotecilor precum Gensim, NLTK și tehnici precum word2vec, analize sentimentale și rezumare.
Analiza vocală și audio implică extragerea informațiilor utile din semnalele audio în sine. A fi bine versat în matematică și concepte ale transformării Fourier vă va duce departe în aceasta.
Acum că am văzut Tehnic Abilități inginere de învățare automată, să ne uităm la Non tehnic Abilități inginere de învățare automată
Cunoașterea industriei
Cele mai de succes proiecte de învățare automată de acolo vor fi cele care abordează punctele reale de durere. Indiferent pentru ce industrie lucrați. Ar trebui să știți cum funcționează această industrie și ce va fi benefic pentru afacere.
Dacă un inginer de învățare automată nu are cunoștințe de afaceri și know-how-ul elementelor care alcătuiesc un model de afaceri de succes, toate acele abilități tehnice nu pot fi canalizate productiv. Nu veți putea discerne problemele și provocările potențiale care trebuie rezolvate pentru ca afacerea să se susțină și să crească. Nu veți putea ajuta într-adevăr organizația dvs. să exploreze noi oportunități de afaceri.
Comunicare efectiva
setați java classpath windows 10
Va trebui să explicați conceptele ML persoanelor cu puțină sau deloc expertiză în domeniu. Șansele sunt că va trebui să lucrați cu o echipă de ingineri, precum și cu multe alte echipe. Comunicarea va face toate acestea mult mai ușoare.
Companiile care caută un inginer ML puternic caută pe cineva care să-și poată traduce în mod clar și fluent constatările tehnice către o echipă non-tehnică, cum ar fi departamentele de marketing sau vânzări.
Prototipuri rapide
Iterarea ideilor cât mai repede este obligatorie pentru a găsi una care să funcționeze. În învățarea automată, acest lucru se aplică tuturor, de la alegerea modelului potrivit, până la lucrul la proiecte precum testarea A / B.
Trebuie să faceți un grup de tehnici utilizate pentru a fabrica rapid un model la scară al unei piese fizice sau ansambluri folosind date de proiectare tridimensională asistată de computer (CAD).
Păstrați actualizat
Trebuie să fiți la curent cu orice modificare actualizată și viitoare. În fiecare lună apar noi modele de rețea neuronală care depășesc arhitectura anterioară.
De asemenea, înseamnă a fi conștient de știrile referitoare la dezvoltarea teoriei instrumentelor și a algoritmilor prin lucrări de cercetare, bloguri, videoclipuri de conferințe etc. Comunitatea online se schimbă rapid.
Abilități inginere bonus de învățare automată
S-ar putea să vă aflați într-o situație în care doriți să aplicați tehnici de învățare automată la sisteme care vor interacționa cu lumea reală. Având unele cunoștințe despre Fizică te va duce departe.
Consolidarea învățării a fost un conducător auto în spatele multora dintre cele mai interesante evoluții în învățarea profundă și inteligența artificială în 2017. Acest lucru va fi esențial pentru a înțelege dacă doriți să intrați în robotică, mașini cu conducere automată sau orice altă zonă legată de AI.
Viziunea computerizată și Învățarea automată sunt două ramuri esențiale ale informaticii care pot funcționa și alimenta sisteme foarte sofisticate care se bazează exclusiv pe algoritmi CV și ML, dar atunci când le combinați pe cele două, puteți obține și mai multe.
Deci, odată cu aceasta, ajungem la sfârșitul acestui articol. Sper că ați înțeles diferitele abilități tehnice și non-tehnice ale inginerilor de învățare automată care sunt necesare pentru a deveni un inginer ML de succes.
Edureka’s vă face să cunoașteți tehnici precum învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată, și Prelucrarea limbajului natural. Acesta include instruire cu privire la cele mai recente progrese și abordări tehnice în inteligența artificială și învățarea automată, cum ar fi învățarea profundă, modelele grafice și învățarea prin întărire.
Ai o întrebare pentru noi? Vă rugăm să îl menționați în secțiunea de comentarii a articolului „Învățarea automată a abilităților inginerilor” și vă vom răspunde