Az emberek és a gépek világában élünk. Az emberek évmilliók óta fejlődnek és tanulnak korábbi tapasztalataikból. Másrészt a gépek és a robotok korszaka még csak most kezdődött. A gép jövője óriási és meghaladja a képzeletünket. Ezt a nagy felelősséget egy adott személy vállára bízzuk, nevezetesen . Tehát nézzünk meg néhányat Mérnöki készségek ahhoz, hogy sikeres ML mérnök legyen.
Ebben a cikkben a következő témákkal foglalkozom:
Tehát mielőtt megismerkednénk a gépi tanulási mérnöki készségekkel, értsük meg először, hogy ki is pontosan az ML mérnök.
Ki a gépi tanulás mérnöke?
A gépi tanulási mérnökök kifinomult programozók, akik olyan gépeket és rendszereket fejlesztenek ki, amelyek külön irányítás nélkül képesek megtanulni és alkalmazni az ismereteket.
a gépi tanulási mérnök célja. Számítógépes programozók, de fókuszuk meghaladja a kifejezetten a gépek programozását bizonyos feladatok elvégzéséhez. Olyan programokat hoznak létre, amelyek lehetővé teszik a gépek számára a műveletek végrehajtását anélkül, hogy kifejezetten az adott feladatok végrehajtására irányítanák őket.
Most, hogy tudjuk, ki az ML mérnök, lépjünk előre egyenként a gépi tanulási mérnöki készségek felé.
Gépi tanulási mérnöki készségek
Programozási nyelvek (R / Java / Python / C ++)
Az első és legfontosabb követelmény, hogy jó tapadással rendelkezzen egy programozási nyelvről, lehetőleg a pythonról, mivel könnyen megtanulható, és alkalmazásai szélesebbek, mint bármely más nyelv. a gépi tanulás lingua franca.
Fontos, hogy jól ismerje az olyan témákat, mint az adatszerkezetek, a memóriakezelés és az osztályok. Bár a Python nagyon jó nyelv, önmagában ez nem tud segíteni. Valószínűleg meg kell tanulnia ezeket a nyelveket, mint a C ++, R, Python, Java, és valamikor a MapReduce-on is dolgoznia kell.
Statisztika
Szükséges a mátrixok, a vektorok és a mátrix szorzás ismerete. Szükséges a származékok és az integrálok jó megértése, mert olyan egyszerű fogalmak is elkerülhetik, mint a gradiens süllyedés.
Olyan statisztikai fogalmakra van szükség, mint az átlag, a szórások és a Gauss-eloszlások, valamint a valószínűségelmélettel együtt olyan algoritmusokhoz, mint például Naiv Bayes , Gauss-féle keverékmodellek és rejtett Markov-modellek.
Jelfeldolgozási technikák
A kevés gépi tanulási mérnöki készség egyike egyúttal a jelfeldolgozás megértése, valamint a különböző problémák megoldásának képessége a jelfeldolgozási technikák alkalmazásával, mivel a funkciókivonás a gépi tanulás egyik legfontosabb része.
Az időfrekvencia-elemzés és a fejlett jelfeldolgozó algoritmusok, például a Wavelets, Shearlets, Curvelets és Bandlets ismerete segít megoldani a bonyolult helyzeteket.
Alkalmazott matematika
sql oktatóim kezdőknek
Sok gépi tanulási technika létezik csak a funkciók közelítésének divatos típusai. Az algoritmuselmélet szilárd megértése és az olyan témák megértése, mint pl Színátmenet süllyedés , A konvex optimalizálás, a másodfokú programozás és a részleges differenciálás sokat segít.
Neurális hálózati architektúrák
modellek osztálya az általános gépi tanulási irodalomban. A neurális hálózatok olyan algoritmusok, amelyek forradalmasították a gépi tanulást.
Gépi tanulásra van szükségünk olyan feladatokhoz, amelyek túl bonyolultak ahhoz, hogy az emberek közvetlenül kódolhassanak, vagyis olyan bonyolultak, hogy nem praktikus. A neurális hálózatok önmagukban általános függvény-közelítések, ezért szinte minden gépi tanulási problémára alkalmazhatók, amelyek az összetett leképezés megtanulásáról szólnak a bemenettől a kimeneti térig.
A neurális hálózatok messze a legpontosabb módszerek számos probléma, például a fordítás, a beszédfelismerés és a képosztályozás megközelítésére.
Nyelv, audio és video feldolgozás
Mivel a természetes nyelv feldolgozása a munka két fő területét egyesíti, azaz. A nyelvészet és a számítástechnika és az esélyek egy bizonyos ponton szöveggel, hanggal vagy videóval fognak dolgozni. Szükséges tehát a megfelelő ellenőrzés az olyan könyvtárak felett, mint a Gensim, az NLTK, és az olyan technikák felett, mint a word2vec, a szentimentális elemzés és az összefoglalás.
A hang- és hangelemzés magában foglalja a hasznos információk kivonását magukból az audio jelekből. Ha jól ismeri a matematikát és a Fourier-transzformáció fogalmait, akkor messze juthat.
Most, hogy láttuk a Műszaki Gépi tanulási mérnöki készségek, vessünk egy pillantást a Nem műszaki Gépi tanulási mérnöki készségek
Iparági ismeretek
A legsikeresebb gépi tanulási projektek azok lesznek, amelyek valódi fájdalmi pontokat kezelnek. Bármelyik iparágnak dolgozik. Tudnia kell, hogyan működik az ipar, és mi lesz előnyös a vállalkozás számára.
Ha egy gépi tanulási mérnöknek nincs üzleti érzéke és a sikeres üzleti modellt alkotó elemek know-how-ja, akkor ezeket a technikai készségeket nem lehet hatékonyan irányítani. Nem fogja tudni felismerni azokat a problémákat és lehetséges kihívásokat, amelyeket meg kell oldani az üzleti élet fenntartásához és növekedéséhez. Nem igazán tudsz segíteni a szervezetednek az új üzleti lehetőségek felfedezésében.
Hatékony kommunikáció
Meg kell magyaráznia az ML-fogalmakat azoknak az embereknek, akiknek alig vagy egyáltalán nincs tapasztalata a területen. Nagy eséllyel együtt kell dolgoznia egy mérnökcsapattal, valamint sok más csapattal. A kommunikáció mindezt sokkal könnyebbé teszi.
Az erős ML mérnököt kereső vállalatok olyan személyt keresnek, aki világosan és folyékonyan lefordíthatja műszaki megállapításait egy nem technikai csapatnak, például a marketing vagy az értékesítési osztálynak.
Gyors prototípus készítés
apache-szikra a hadoop mapreduce-hoz képest
A lehető leghamarabb el kell végezni az ötletek elhalasztását ahhoz, hogy megtalálja azt, amelyik működik. A gépi tanulásban ez mindenre vonatkozik, a megfelelő modell kiválasztásától kezdve az olyan projektek kidolgozásáig, mint az A / B tesztelés.
El kell végeznie egy olyan technikacsoportot, amelyet egy fizikai alkatrész vagy szerelvény méretarányos modelljének gyors elkészítéséhez használnak háromdimenziós számítógéppel támogatott tervezési (CAD) adatok felhasználásával.
Tartsa naprakészen
Naprakésznek kell lennie az esetleges jövőbeli változásokkal kapcsolatban. Minden hónapban új neurális hálózati modellek jelennek meg, amelyek felülmúlják a korábbi architektúrát.
Ez azt is jelenti, hogy tisztában kell lenni az eszközök elméletének és algoritmusainak fejlesztésével kapcsolatos hírekkel kutatási cikkek, blogok, konferencia videók stb. Révén. Az online közösség gyorsan változik.
Bónusz gépi tanulási mérnöki készségek
Előfordulhat, hogy olyan gépi tanulási technikákat szeretne alkalmazni olyan rendszerekre, amelyek kölcsönhatásba lépnek a való világgal. Van némi ismerete a Fizika messzire visz.
Megerősítő tanulás 2017-ben a mély tanulás és a mesterséges intelligencia legizgalmasabb fejlesztéseinek mozgatórugója volt. Ez kritikus fontosságú a megértés szempontjából, ha robotikába, önvezető autókba vagy bármely más mesterséges intelligenciával kapcsolatos területre akarsz menni.
Számítógépes látás és a gépi tanulás a számítástechnika két alapvető ága, amelyek nagyon kifinomult rendszereket működtethetnek és működtethetnek, amelyek kizárólag CV és ML algoritmusokra támaszkodnak, de ha a kettőt egyesíti, még többet érhet el.
Tehát ezzel a cikk végére értünk. Remélem, megértette a különféle műszaki és nem technikai gépi tanulási mérnöki készségeket, amelyek szükségesek ahhoz, hogy sikeres ML mérnök lehessen.
Edureka's elsajátítja az olyan technikákban, mint a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás, és Természetes nyelv feldolgozása. Képzést tartalmaz a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás legújabb fejleményeiről és technikai megközelítéseiről, például a mély tanulásról, a grafikus modellekről és a megerősítő tanulásról.
Van egy kérdésünk? Kérjük, említse meg a „Gépi tanulási mérnöki készségek” cikk megjegyzés rovatában, és mi még kapcsolatba lépünk Önnel