Живеем в света на хората и машините. Хората се развиват и се учат от миналия си опит в продължение на милиони години. От друга страна, ерата на машините и роботите току-що е започнала. Бъдещето на машината е огромно и е извън обхвата на нашето въображение. Ние оставяме тази голяма отговорност на рамото на конкретно лице, а именно . И така, нека да разгледаме някои от тях Инженерни умения, необходими, за да станете успешен инженер по ML.
В тази статия ще разгледам следните теми:
Така че, преди да се запознаем с уменията на инженера по машинно обучение, нека първо разберем кой всъщност е ML инженер.
Кой е инженер по машинно обучение?
Инженерите за машинно обучение са сложни програмисти, които разработват машини и системи, които могат да учат и прилагат знания без конкретна насока.
е целта на инженер по машинно обучение. Те са компютърни програмисти, но фокусът им надхвърля конкретно програмиращите машини за изпълнение на конкретни задачи. Те създават програми, които ще позволят на машините да предприемат действия, без да бъдат специално насочени към изпълнението на тези задачи.
Сега, след като разбрахме кой е инженер по ML, нека преминем напред към уменията на инженера по машинно обучение едно по едно.
Умения на инженер за машинно обучение
Езици за програмиране (R / Java / Python / C ++)
Първото и най-важно изискване е да владеете добре език за програмиране, за предпочитане python, тъй като е лесен за научаване и приложенията му са по-широки от всеки друг език. е lingua franca на машинното обучение.
Важно е да имате добро разбиране на теми като структури от данни, управление на паметта и класове. Въпреки че Python е много добър език, само той не може да ви помогне. Вероятно ще трябва да научите всички тези езици като C ++, R, Python, Java и в даден момент да работите и върху MapReduce.
Статистика
Изисква се запознаване с матрици, вектори и умножение на матрици. Необходимо е добро разбиране на дериватите и интегралите, защото дори прости понятия като градиентно спускане може да ви избегнат.
Изискват се статистически понятия като Средно, Стандартно отклонение и Гаусово разпределение заедно с теорията на вероятностите за алгоритми като Наивен Байес , Модели на Гаусова смес и модели на скрити Марков.
Техники за обработка на сигнали
Едно от малкото инженерни умения за машинно обучение е също разбирането на обработката на сигнали и възможността да се решават различни проблеми, използвайки техники за обработка на сигнали, тъй като извличането на характеристики е една от най-важните части на машинното обучение.
Познаването на времево-честотния анализ и усъвършенстваните алгоритми за обработка на сигнали като Wavelets, Shearlets, Curvelets и Bandlets ще ви помогне да решите сложни ситуации.
Приложна математика
какво е jframe в java
Много техники за машинно обучение са просто фантастични типове сближаване на функциите. Имайки твърдо разбиране за теорията на алгоритъма и разбиране на теми като Градиентно спускане , Изпъкналите оптимизации, Квадратното програмиране и Частичната диференциация ще помогнат много.
Архитектури на невронната мрежа
са клас модели в общата литература за машинно обучение. Невронните мрежи са специфичен набор от алгоритми, които революционизираха машинното обучение.
Имаме нужда от машинно обучение за задачи, които са твърде сложни, за да могат хората директно да кодират, т.е.задачи, които са толкова сложни, че е непрактично. Невронните мрежи сами по себе си са приблизителни апроксимации на функциите, поради което те могат да бъдат приложени към почти всеки проблем на машинното обучение за изучаване на сложно картографиране от входа към изходното пространство.
Невронните мрежи са най-точният начин за решаване на много проблеми, като превод, разпознаване на реч и класификация на изображенията.
Обработка на език, аудио и видео
Тъй като обработката на естествен език съчетава две от основните области на работа, т.е. Лингвистика и компютърни науки и шансовете са в даден момент да работите или с текст, или с аудио, или с видео. Затова е необходимо да имаме добър контрол над библиотеки като Gensim, NLTK и техники като word2vec, сантиментален анализ и обобщение.
Гласовият и аудио анализ включва извличане на полезна информация от самите аудио сигнали. Познаването на математиката и концепциите на преобразуването на Фурие ще ви отведе далеч в тази.
Сега, когато видяхме Технически Умения на инженер за машинно обучение, нека да разгледаме Нетехнически Умения на инженер за машинно обучение
Индустриални познания
Най-успешните проекти за машинно обучение там ще бъдат тези, които се отнасят до истинските проблеми. За която и индустрия да работите. Трябва да знаете как работи тази индустрия и какво ще бъде от полза за бизнеса.
Ако инженерът по машинно обучение няма бизнес проницателност и ноу-хау на елементите, изграждащи успешен бизнес модел, всички тези технически умения не могат да бъдат насочени продуктивно. Няма да можете да разпознаете проблемите и потенциалните предизвикателства, които се нуждаят от решаване, за да може бизнесът да поддържа и расте. Наистина няма да можете да помогнете на вашата организация да проучи нови бизнес възможности.
Ефективна комуникация
Ще трябва да обяснявате концепциите за ML на хора с малко или никакъв опит в областта. Шансовете са, че ще трябва да работите с екип от инженери, както и с много други екипи. Комуникацията ще направи всичко това много по-лесно.
Компаниите, търсещи силен инженер по ML, търсят някой, който може ясно и свободно да преведе техническите си констатации на нетехнически екип, като отделите за маркетинг или продажби.
Бързо прототипиране
пример за статичен блок в java
Итерацията на идеите възможно най-бързо е задължителна за намирането на такава, която работи. В машинното обучение това се отнася за всичко, от избора на правилния модел, до работата по проекти като A / B тестване.
Трябва да направите група от техники, използвани за бързо изработване на мащабен модел на физическа част или сглобка, използвайки триизмерни данни от компютърно подпомаган дизайн (CAD).
Продължавайте да се актуализира
Трябва да сте в течение с всички актуални и предстоящи промени. Всеки месец излизат нови модели на невронни мрежи, които превъзхождат предишната архитектура.
Това също така означава да сте наясно с новините относно развитието на теорията на инструментите и алгоритмите чрез научни статии, блогове, видеозаписи за конференции и др. Онлайн общността се променя бързо.
Бонус Инженерни умения за машинно обучение
Може да сте в ситуация, в която искате да приложите техники за машинно обучение към системи, които ще взаимодействат с реалния свят. Имайки известни познания за Физика ще ви отведе далеч.
Подсилващо обучение е бил двигател зад много от най-вълнуващите разработки в областта на дълбокото обучение и изкуствения интелект през 2017 г. Това е от решаващо значение за разбирането, ако искате да отидете в роботиката, самоуправляващите се автомобили или която и да е друга област, свързана с ИИ.
Компютърно зрение и машинното обучение са два основни клона на компютърните науки, които могат да функционират и да задвижват много сложни системи, които разчитат изключително на CV и ML алгоритми, но когато комбинирате двете, можете да постигнете още повече.
И така, с това стигнахме до края на тази статия. Надявам се, че сте разбрали различните технически, както и нетехническите умения на инженера по машинно обучение, които са необходими, за да станете успешен инженер по ML
Edureka’s прави ви владеещи техники като контролирано обучение, ненаблюдавано обучение, и Обработка на естествен език. Включва обучение за най-новите постижения и технически подходи в областта на изкуствения интелект и машинното обучение като дълбоко обучение, графични модели и обучение за подсилване.
Имате въпрос към нас? Моля, споменете го в раздела за коментари в статията „Умения на инженера по машинно обучение“ и ние ще се свържем с вас