Живимо у свету људи и машина. Људи се милионима година развијају и уче из свог прошлог искуства. С друге стране, ера машина и робота тек је започела. Будућност машине је огромна и превазилази наш домет маште. Ову велику одговорност остављамо на рамену одређеног појединца . Дакле, погледајмо неке од њих Инжењерске вештине потребне да бисте постали успешан МЛ инжењер.
У овом чланку ћу обрађивати следеће теме:
како се користе овлашћења у јави
Дакле, пре него што се упознамо са вештинама инжењера машинског учења, прво да схватимо ко је тачно МЛ инжењер.
Ко је инжењер машинског учења?
Инжењери машинског учења су софистицирани програмери који развијају машине и системе који могу да науче и примене знање без одређеног правца.
је циљ инжењера машинског учења. Они су рачунарски програмери, али њихов фокус превазилази специфично програмирање машина за обављање одређених задатака. Они креирају програме који ће омогућити машинама да предузимају радње, а да им није посебно усмерено да извршавају те задатке.
Сад кад знамо ко је инжењер МЛ, идемо редом према вештинама инжењера машинског учења.
Вештине инжењера машинског учења
Програмски језици (Р / Јава / Питхон / Ц ++)
Први и најважнији услов је добро владање програмским језиком, по могућности питхон-ом, јер је то лако за научити, а његове примене су шире од било ког другог језика. је лингуа франца машинског учења.
Важно је добро разумети теме попут структура података, управљања меморијом и класа. Иако је Питхон веома добар језик, он сам вам не може помоћи. Вероватно ћете морати да научите све ове језике као што су Ц ++, Р, Питхон, Јава и такође у једном тренутку радити на МапРедуце-у.
Статистика
Потребно је познавање матрица, вектора и множења матрица. Неопходно је добро разумевање изведеница и интеграла, јер би вам чак и једноставни концепти попут градијентног спуштања могли измаћи.
Статистички појмови попут Средње, Стандардне девијације и Гаусове расподеле су потребни заједно са теоријом вероватноће за алгоритме попут Наивни Баиес , Гаусови модели мешавине и скривени модели Маркова.
Технике обраде сигнала
Једна од ретких вештина инжењера машинског учења је такође разумевање обраде сигнала и способност решавања различитих проблема помоћу техника обраде сигнала, јер је издвајање карактеристика један од најважнијих делова машинског учења.
Познавање временско-фреквенцијске анализе и напредних алгоритама за обраду сигнала као што су таласи, таласи, кривине и траке помоћи ће вам да решите сложене ситуације.
Примењена математика
Много техника машинског учења постоје само отмени типови апроксимације функција. Имајући чврсто разумевање теорије алгоритма и разумевање предмета као што су Градиент Десцент , Конвексне оптимизације, квадратно програмирање и делимична диференцијација ће много помоћи.
Архитектуре неуронске мреже
су класа модела у општој литератури о машинском учењу. Неуронске мреже су специфични скуп алгоритама који су револуционирали машинско учење.
Машинско учење нам је потребно за задатке који су сувише сложени да би их људи директно кодирали, тј. Задатке који су толико сложени да је непрактично. Неуронске мреже су саме по себи апроксимације опште функције, због чега се могу применити на скоро сваки проблем машинског учења о учењу сложеног мапирања од улаза до излаза.
Неуронске мреже су далеко најтачнији начин приступа многим проблемима, попут превода, препознавања говора и класификације слика.
Обрада језика, звука и видеа
Будући да обрада природног језика комбинује две главне области рада, тј. Лингвистика и рачунарство и шансе су да ћете у једном тренутку радити са текстом, аудио или видео записом. Стога је неопходно имати добру контролу над библиотекама попут Генсима, НЛТК и техникама попут ворд2вец, сентименталне анализе и сажимања.
пхп претвара објекат у низ
Анализа гласа и звука укључује извлачење корисних информација из самих аудио сигнала. Добро познавање математике и концепата Фуријеове трансформације довест ће вас далеко до овог.
Сада када смо видели Технички Вештине инжењера машинског учења, погледајмо Нетехнолошка Вештине инжењера машинског учења
Индустријска знања
Најуспешнији пројекти машинског учења биће они који се баве стварним проблемима. За коју год индустрију да радите. Требали бисте знати како та индустрија функционише и шта ће бити корисно за посао.
Ако инжењер машинског учења нема пословну способност и знање елемената који чине успешан пословни модел, све те техничке вештине не могу се продуктивно усмерити. Нећете моћи да препознате проблеме и потенцијалне изазове које треба решити да би се предузеће одржавало и развијало. Нећете заиста моћи да помогнете својој организацији да истражи нове пословне могућности.
Ефективна комуникација
Морате да објасните концепте МЛ људима који имају мало или нимало стручности у тој области. Шансе су да ћете морати да радите са тимом инжењера, као и са многим другим тимовима. Комуникација ће све ово учинити много лакшом.
Компаније у потрази за јаким инжењером МЛ-а траже некога ко може јасно и течно да преведе своја техничка открића у нетехнички тим, као што су одељења за маркетинг или продају.
Брзо израђивање прототипа
Што брже понављање идеја је обавезно за проналажење оне која функционише. У машинском учењу, ово се односи на све, од одабира правог модела, до рада на пројектима као што је А / Б тестирање.
Морате да направите групу техника које се користе за брзу израду макете физичког дела или склопа помоћу података тродимензионалног рачунарски потпомогнутог дизајна (ЦАД).
Будите у току
Морате бити у току са свим надолазећим променама. Сваког месеца излазе нови модели неуронске мреже који надмашују претходну архитектуру.
То такође значи бити свестан вести о развоју теорије алата и алгоритама кроз истраживачке радове, блогове, видео записе са конференција, итд. Интернет заједница се брзо мења.
Бонус инжењерске вештине машинског учења
Можда сте у ситуацији када бисте желели да примените технике машинског учења на системе који ће комуницирати са стварним светом. Имајући неко знање о Стање одвешће те далеко.
Учење ојачања био је покретач многих најузбудљивијих дешавања у дубоком учењу и вештачкој интелигенцији у 2017. Ово ће бити пресудно за разумевање ако желите да се бавите роботиком, самовозећим аутомобилима или било којом другом везом везаном за интелигенцију.
Цомпутер Висион и машинско учење су две основне гране рачунарске науке које могу да функционишу и покрећу врло софистициране системе који се ослањају искључиво на ЦВ и МЛ алгоритме, али када комбинујете два, можете постићи још више.
Тако смо овим дошли до краја овог чланка. Надам се да сте разумели разне техничке и нетехничке вештине инжењера машинског учења које су потребне да бисте постали успешан инжењер МЛ.
Едурека чини вас стручним у техникама као што су супервизирано учење, ненадгледано учење, и Обрада природног језика. Обухвата обуку о најновијим достигнућима и техничким приступима у вештачкој интелигенцији и машинском учењу као што су дубоко учење, графички модели и учење ојачања.
Имате питање за нас? Молимо вас да га помињете у одељку за коментаре чланка „Вештине инжењера машинског учења“ и јавићемо вам се