Žijeme ve světě lidí a strojů. Lidé se vyvíjí a poučují ze svých minulých zkušeností po miliony let. Na druhou stranu, éra strojů a robotů právě začala. Budoucnost stroje je obrovská a přesahuje naši představivost. Tuto velkou odpovědnost necháváme na konkrétním jednotlivci . Podívejme se tedy na některé z nich Inženýrské dovednosti potřebné k tomu, aby se stal úspěšným ML Engineer
V tomto článku se budu věnovat následujícím tématům:
Než se tedy seznámíme s dovednostmi strojového učení, nejprve pochopíme, kdo přesně je ML inženýr.
Kdo je inženýr strojového učení?
Inženýři strojového učení jsou sofistikovaní programátoři, kteří vyvíjejí stroje a systémy, které se mohou učit a aplikovat znalosti bez konkrétního směru.
je cílem inženýra strojového učení. Jsou to počítačoví programátoři, ale jejich zaměření přesahuje specificky programovací stroje k provádění konkrétních úkolů. Vytvářejí programy, které strojům umožní provádět akce, aniž by byly konkrétně směrovány k provádění těchto úkolů.
Teď, když víme, kdo je ML Engineer, pojďme jeden po druhém přejít na Machine Learning Engineer Skills.
Dovednosti strojního učení
Programovací jazyky (R / Java / Python / C ++)
Prvním a nejdůležitějším požadavkem je mít dobrou znalost programovacího jazyka, nejlépe pythonu, protože je snadné se ho naučit a jeho aplikace jsou širší než jakýkoli jiný jazyk. je lingua franca strojového učení.
Je důležité dobře rozumět tématům, jako jsou datové struktury, správa paměti a třídy. Přestože je Python velmi dobrý jazyk, sám vám nemůže pomoci. Pravděpodobně se budete muset naučit všechny tyto jazyky jako C ++, R, Python, Java a v určitém okamžiku také pracovat na MapReduce.
Statistika
Je nutná znalost matic, vektorů a násobení matic. Dobré porozumění derivacím a integrálům je nutné, protože i jednoduché koncepty, jako je sestup z přechodu, by vám mohly uniknout.
Statistické koncepty jako střední hodnota, standardní odchylky a Gaussovo rozdělení jsou vyžadovány spolu s teorií pravděpodobnosti pro algoritmy jako Naivní Bayes , Gaussovy modely směsí a skryté modely Markov.
Techniky zpracování signálu
Jednou z mála dovedností strojového učení je také porozumění zpracování signálu a schopnost řešit různé problémy pomocí technik zpracování signálu, protože extrakce funkcí je jednou z nejdůležitějších částí strojového učení.
c ++ stl řazení
Znalost časově-frekvenční analýzy a pokročilých algoritmů zpracování signálů, jako jsou vlnky, srdíčka, vlnky a řemínky, vám pomohou vyřešit složité situace.
Aplikovaná matematika
Mnoho technik strojového učení existuje jen o fantazijních typech aproximace funkcí. Mít pevné pochopení teorie algoritmů a porozumění předmětům, jako je Přechodový sestup „Konvexní optimalizace, kvadratické programování a částečná diferenciace hodně pomohou.
Architektury neuronových sítí
jsou třídou modelů v obecné literatuře o strojovém učení. Neuronové sítě jsou specifická sada algoritmů, které způsobily revoluci v strojovém učení.
Potřebujeme strojové učení pro úkoly, které jsou příliš složité na to, aby je člověk mohl přímo kódovat, tj. Úkoly, které jsou tak složité, že je to nepraktické. Neuronové sítě jsou samy o sobě obecnými aproximacemi funkcí, a proto je lze aplikovat na téměř jakýkoli problém se strojovým učením o učení komplexního mapování ze vstupního do výstupního prostoru.
Neuronové sítě byly zdaleka nejpřesnějším způsobem, jak přistupovat k mnoha problémům, jako je překlad, rozpoznávání řeči a klasifikace obrázků.
Zpracování jazyka, zvuku a videa
Protože zpracování přirozeného jazyka kombinuje dvě hlavní pracovní oblasti, tj. Lingvistika a informatika a je pravděpodobné, že v určitém okamžiku budete pracovat s textem, zvukem nebo videem. Je tedy nutné mít dobrou kontrolu nad knihovnami jako Gensim, NLTK a technikami jako word2vec, sentimentální analýzou a sumarizací.
Analýza hlasu a zvuku zahrnuje extrakci užitečných informací ze samotných zvukových signálů. Když se dobře zorientujete v matematice a koncepcích Fourierovy transformace, dostanete se v tomto daleko.
Nyní, když jsme viděli Technický Dovednosti strojního učení, pojďme se podívat na Netechnický Dovednosti strojního učení
Znalosti v oboru
Nejúspěšnějšími projekty strojového učení budou ty, které řeší skutečné problémy. V jakémkoli odvětví pracujete. Měli byste vědět, jak toto odvětví funguje a co bude přínosem pro podnikání.
Pokud inženýr strojového učení nemá obchodní prozíravost a know-how prvků, které tvoří úspěšný obchodní model, nelze všechny tyto technické dovednosti produktivně směrovat. Nebudete schopni rozeznat problémy a potenciální výzvy, které je třeba vyřešit, aby se firma udržela a rostla. Opravdu nebudete moci své organizaci pomoci prozkoumat nové obchodní příležitosti.
Efektivní komunikace
Budete muset vysvětlit koncepty ML lidem s malou nebo žádnou odborností v oboru. Je pravděpodobné, že budete muset spolupracovat s týmem inženýrů i s mnoha dalšími týmy. Komunikace to všechno mnohem usnadní.
Společnosti, které hledají silného ML inženýra, hledají někoho, kdo dokáže jasně a plynule přeložit svá technická zjištění do netechnického týmu, jako je marketingové nebo obchodní oddělení.
Rychlé prototypování
Iterace myšlenek co nejrychleji je povinná pro nalezení toho, který funguje. Ve strojovém učení to platí pro vše od výběru správného modelu až po práci na projektech, jako je testování A / B.
Musíte udělat skupinu technik používaných k rychlé výrobě zmenšeného modelu fyzické součásti nebo sestavy pomocí dat trojrozměrného počítačového návrhu (CAD).
Aktualizovat
Musíte být informováni o všech aktuálních změnách. Každý měsíc vycházejí nové modely neuronových sítí, které překonávají předchozí architekturu.
jak převrátit číslo v pythonu
Znamená to také být si vědom novinek týkajících se vývoje teorie nástrojů a algoritmů prostřednictvím výzkumných prací, blogů, konferenčních videí atd. Online komunita se rychle mění.
Bonusové dovednosti strojového učení
Možná se nacházíte v situaci, kdy byste chtěli použít techniky strojového učení na systémy, které budou interagovat se skutečným světem. Mít nějaké znalosti o Fyzika vezme tě daleko.
Posílení učení byl hnacím motorem mnoha z nejzajímavějších vývojů v oblasti hlubokého učení a umělé inteligence v roce 2017. To je zásadní pro pochopení, pokud chcete jít do robotiky, autojeřábů nebo do jakékoli jiné oblasti související s AI.
Počítačové vidění a Machine Learning jsou dvě hlavní odvětví výpočetní techniky, která mohou fungovat a napájet velmi sofistikované systémy, které se výlučně spoléhají na algoritmy CV a ML, ale když je spojíte, dosáhnete ještě více.
Tímto se dostáváme na konec tohoto článku. Doufám, že jste porozuměli různým technickým i netechnickým dovednostem strojového učení, které jsou nutné k tomu, abyste se stali úspěšným inženýrem ML.
Edureka umožňuje vám zvládnout techniky, jako je supervidované učení, nekontrolované učení, a Zpracování přirozeného jazyka. Zahrnuje školení o nejnovějších pokrokech a technických přístupech v oblasti umělé inteligence a strojového učení, jako je Deep Learning, Graphical Models a Reinforcement Learning.
Máte na nás dotaz? Uveďte to prosím v sekci komentářů v článku „Dovednosti strojního učení“ a my se vám ozveme