10 parimat oskust masinõppeinseneriks saamiseks

See artikkel annab teile teravaid teadmisi nii tehniliste kui ka mittetehniliste masinõppeinseneride oskuste kohta.

Elame inimeste ja masinate maailmas. Inimesed on miljoneid aastaid arenenud ja õppinud oma varasematest kogemustest. Teisalt on masinate ja robotite ajastu just alanud. Masina tulevik on tohutu ja ületab meie kujutlusvõime. Jätame selle suure vastutuse konkreetse inimese õlule, nimelt . Nii et vaatame mõnda neist Inseneri oskus, mis on vajalik edukaks ML-i inseneriks saamiseks.



Selles artiklis käsitlen järgmisi teemasid:



mis on java talveunne

Nii et enne, kui tutvume masinõppeinseneri oskustega, mõistkem kõigepealt, kes täpselt on ML-insener.



Kes on masinõppeinsener?

Masinõppeinsenerid on keerukad programmeerijad, kes töötavad välja masinaid ja süsteeme, mis oskavad õppida ja teadmisi rakendada ilma konkreetse suunata.

Masinõppeinsener

on masinõppeinseneri eesmärk. Nad on arvutiprogrammeerijad, kuid nende fookus ületab konkreetsete masinate programmeerimise konkreetsete ülesannete täitmiseks. Nad loovad programme, mis võimaldavad masinatel toiminguid teha, ilma et neid konkreetselt nende ülesannete täitmiseks suunataks.



Nüüd, kui me teame, kes on ML-insener, liigume masinõppeinseneri oskuste juurde ükshaaval.

Masinõppeinseneri oskused


Programmeerimiskeeled (R / Java / Python / C ++)

Esimene ja peamine nõue on hea programmeerimiskeele pidamine, eelistatult python, kuna seda on lihtne õppida ja selle rakendused on laiemad kui mis tahes muus keeles. on masinõppe lingua franca.

Oluline on hästi mõista selliseid teemasid nagu andmestruktuurid, mäluhaldus ja klassid. Kuigi Python on väga hea keel, ei saa see üksi teid aidata. Tõenäoliselt peate õppima kõiki neid keeli nagu C ++, R, Python, Java ja mingil hetkel ka MapReduce'is töötama.

Statistika

Vajalik on maatriksite, vektorite ja maatriksite korrutamise tundmine. Tuletisinstrumentide ja integraalide hea mõistmine on vajalik, sest isegi sellised lihtsad mõisted nagu gradientne laskumine võivad teid eirata.

Selliste algoritmide jaoks nagu statistilised mõisted nagu keskmine, standardhälbed ja Gaussi jaotused on vaja koos tõenäosusteooriaga Naiivne Bayes , Gaussi segusemudelid ja varjatud Markovi mudelid.

Signaalitöötlusvõtted

Üks vähestest masinõppeinseneri oskustest on ka arusaam signaalitöötlusest ja võime lahendada erinevaid probleeme signaalitöötlusvõtete abil, kuna funktsioonide väljavõtmine on masinõppe üks olulisemaid osi.

Teadmised ajasageduse analüüsist ja täiustatud signaalitöötlusalgoritmidest, nagu Wavelets, Shearlets, Curvelets ja Bandlets, aitavad teil keerulisi olukordi lahendada.

Rakendusmatemaatika

Paljud masinõppe tehnikad on funktsioonide lähendamise väljamõeldud tüübid. Kindel arusaam algoritmiteooriast ja selliste teemade mõistmine nagu Gradiendi laskumine , Kumerad optimeerimised, astmeline programmeerimine ja osaline eristamine aitavad palju.

Neuraalvõrgu arhitektuurid

on mudeli klass üldises masinõppekirjanduses. Närvivõrgud on spetsiifiline algoritmide kogum, mis on masinõppe murranguliseks muutnud.

Vajame masinõpet ülesannete jaoks, mis on inimese jaoks liiga keerulised otse kodeerida, s.t ülesannete jaoks, mis on nii keerulised, et see on ebapraktiline. Närvivõrgud on ise üldised funktsioonide lähendused, mistõttu neid saab rakendada peaaegu kõigi masinõppeprobleemide korral, mis käsitlevad keeruka kaardistamise õppimist sisendist väljundruumi.

Närvivõrgud on olnud ülekaalukalt kõige täpsem viis paljude probleemide, näiteks tõlke, kõnetuvastuse ja piltide klassifitseerimise, käsitlemiseks.

Keele-, heli- ja videotöötlus

Kuna loomuliku keele töötlemine ühendab kaks peamist töövaldkonda, st. Keeleteadus ja arvutiteadus ning võimalused on, et mingil hetkel hakkate töötama kas teksti, heli või videoga. Seega on vajalik hea kontroll raamatukogude nagu Gensim, NLTK ja selliste tehnikate üle nagu word2vec, sentimentaalne analüüs ja kokkuvõte.

Hääle- ja helianalüüs hõlmab kasuliku teabe väljavõtmist helisignaalidest endast. Matemaatika ja Fourier'i teisenduse mõistete valdamine aitab teil selles kaugele jõuda.

Nüüd, kui oleme näinud Tehniline Masinõppeinseneri oskused, vaadakem seda Mittetehniline Masinõppeinseneri oskused

mis see java operaator on

Tööstuse teadmised

Kõige edukamad masinõppeprojektid on need, mis tegelevad tõeliste valupunktidega. Ükskõik, millises valdkonnas te töötate. Peaksite teadma, kuidas see tööstus töötab ja mis on ettevõttele kasulik.

Kui masinõppeinseneril puudub ärivaist ja eduka ärimudeli moodustavate elementide oskusteave, ei saa kõiki neid tehnilisi oskusi produktiivselt suunata. Te ei suuda eristada probleeme ja võimalikke väljakutseid, mis vajavad ettevõtte püsimiseks ja kasvamiseks lahendamist. Te ei saa tegelikult aidata oma organisatsioonil uurida uusi ärivõimalusi.

Efektiivne suhtlus

Peate selgitama ML-i kontseptsioone inimestele, kellel on selles valdkonnas vähe või üldse mitte teadmisi. Võimalik, et peate töötama inseneride meeskonna ja paljude teiste meeskondadega. Suhtlemine muudab selle kõige palju lihtsamaks.

Tugevat ML Inseneri otsivad ettevõtted otsivad kedagi, kes suudaks oma tehnilised leiud selgelt ja ladusalt tõlkida mittetehnilisele meeskonnale, näiteks turundus- või müügiosakondadele.

Kiire prototüüpimine

Toimiva idee leidmiseks on kohustuslik ideede võimalikult kiire kordamine. Masinõppes kehtib see kõigest alates õige mudeli valimisest kuni selliste projektidega töötamiseni nagu A / B testimine.

Peate tegema rühma tehnikaid, mida kasutatakse füüsilise osa või sõlme skaala mudeli kiireks valmistamiseks, kasutades kolmemõõtmelisi arvutipõhise disaini (CAD) andmeid.

Hoidke end värskena

Peate olema kursis kõigi tulevaste muudatustega. Igal kuul tulevad välja uued närvivõrgu mudelid, mis ületavad varasemat arhitektuuri.

See tähendab ka teadlikkust tööriistateooria ja algoritmide väljatöötamise uudistest teadusartiklite, ajaveebide, konverentsivideote jms kaudu. Online-kogukond muutub kiiresti.

Boonus masinõppeinseneri oskused

Võite olla olukorras, kus soovite rakendada masinõppe tehnikaid süsteemides, mis suhtlevad reaalses maailmas. Võttes mõningaid teadmisi Füüsika viib sind kaugele.

kuhjata ja laduda mälu Java-sse

Tugevdusõpe on olnud 2017. aastal paljude süvaõppe ja tehisintellekti kõige põnevamate arengute taga. See on mõistmiseks kriitilise tähtsusega, kui soovite minna robootikasse, isejuhtivatesse autodesse või mõnda muusse tehisintellektiga seotud valdkonda.

Arvutinägemine ja masinõpe on arvutiteaduse kaks põhiharu, mis suudavad töötada ja toita väga keerukaid süsteeme, mis tuginevad ainult CV- ja ML-algoritmidele, kuid kui need kaks ühendate, võite saavutada veelgi rohkem.

Nii jõuame sellega selle artikli lõppu. Loodan, et saite aru erinevatest tehnilistest ja mittetehnilistest masinõppeinseneride oskustest, mis on vajalikud edukaks ML-i inseneriks saamiseks.

Edureka oma paneb sind tundma selliseid tehnikaid nagu juhendatud õppimine, järelevalveta õppimine, ja Loomuliku keele töötlemine. See hõlmab koolitust tehisintellekti ja masinõppe uusimate edusammude ja tehniliste lähenemisviiside kohta, nagu sügavõpe, graafilised mudelid ja tugevdav õppimine.

Kas teil on meile küsimus? Palun mainige seda artikli „Masinõppeinseneri oskused” kommentaaride jaotises ja võtame teiega ühendust