Top 10 habilitats per convertir-se en enginyer d’aprenentatge automàtic

Aquest article us proporcionarà els coneixements nets de les habilitats tècniques i no tècniques d’enginyer d’aprenentatge automàtic.

Vivim al món dels humans i de les màquines. Els humans han estat evolucionant i aprenent de la seva experiència passada des de fa milions d’anys. D’altra banda, l’era de les màquines i els robots acaba de començar. El futur de la màquina és enorme i supera el nostre àmbit d’imaginació. Deixem aquesta gran responsabilitat a l’abast d’un individu concret, és a dir . Per tant, fem una ullada a alguns Es requereixen habilitats d’enginyer per convertir-se en un enginyer de ML amb èxit.



En aquest article tractaré els temes següents:



Per tant, abans de conèixer les habilitats d’enginyer d’aprenentatge automàtic, primer entenem qui és un enginyer de ML.



Qui és un enginyer d'aprenentatge automàtic?

Els enginyers d’aprenentatge automàtic són programadors sofisticats que desenvolupen màquines i sistemes que poden aprendre i aplicar coneixements sense una direcció específica.

Enginyer d’aprenentatge automàtic

és l'objectiu d'un enginyer d'aprenentatge automàtic. Són programadors d’ordinadors, però el seu enfocament va més enllà de programar màquines específicament per realitzar tasques específiques. Creen programes que permetran a les màquines fer accions sense haver estat dirigides específicament a realitzar aquestes tasques.



Ara que ja sabem, qui és enginyer de ML, anem avançant a les habilitats d’enginyer d’aprenentatge automàtic d’una en una.

Habilitats d’enginyer d’aprenentatge automàtic


Llenguatges de programació (R / Java / Python / C ++)

El primer i principal requisit és tenir un bon control d’un llenguatge de programació, preferiblement python, ja que és fàcil d’aprendre i les seves aplicacions són més àmplies que qualsevol altre llenguatge. és la llengua franca de l’aprenentatge automàtic.

És important tenir una bona comprensió de temes com les estructures de dades, la gestió de memòria i les classes. Tot i que Python és un llenguatge molt bo, per si sol no us pot ajudar. Probablement haureu d’aprendre tots aquests llenguatges com C ++, R, Python, Java i també treballar a MapReduce en algun moment.

Estadístiques

Cal familiaritzar-se amb les matrius, els vectors i la multiplicació de matrius. Cal una bona comprensió de les derivades i les integrals, ja que fins i tot conceptes simples com el descens de gradient us poden eludir.

Es requereixen conceptes estadístics com a mitjana, desviacions estàndard i distribucions gaussianes juntament amb la teoria de probabilitats per a algorismes com Naive Bayes , Models de barreja gaussiana i Models Markov ocults.

Tècniques de processament de senyals

Una de les poques habilitats d’enginyer d’aprenentatge automàtic és també la comprensió del processament del senyal i tenir la capacitat de resoldre diferents problemes mitjançant tècniques de processament del senyal, ja que l’extracció de funcions és una de les parts més importants de l’aprenentatge automàtic.

El coneixement de l’anàlisi de freqüència de temps i d’algoritmes avançats de processament de senyal, com ara ondulacions, tallants, curvelets i bandlets, us ajudarà a resoldre situacions complexes.

Matemàtiques Aplicades

Hi ha moltes tècniques d’aprenentatge automàtic que només són fantàstics tipus d’aproximació de funcions. Tenir una comprensió ferma de la teoria de l’algorisme i comprendre temes com Descens de gradient , Les optimitzacions convexes, la programació quadràtica i la diferenciació parcial ajudaran molt.

Arquitectures de xarxes neuronals

són una classe de models dins de la literatura general d’aprenentatge automàtic. Les xarxes neuronals són un conjunt específic d’algoritmes que han revolucionat l’aprenentatge automàtic.

Necessitem l’aprenentatge automàtic per a tasques massa complexes perquè els humans puguin codificar-les directament, és a dir, tasques tan complexes que no sigui pràctica. Les xarxes neuronals són aproximacions de funcions generals, per això es poden aplicar a gairebé qualsevol problema d'aprenentatge automàtic sobre l'aprenentatge d'un mapatge complex des de l'entrada a l'espai de sortida.

Les xarxes neuronals han estat, amb diferència, la forma més precisa d’abordar molts problemes, com ara la traducció, el reconeixement de veu i la classificació d’imatges.

Processament d’idiomes, àudio i vídeo

Atès que el processament del llenguatge natural combina dues de les principals àrees de treball, és a dir. Lingüística i informàtica i és probable que en algun moment treballeu amb text o àudio o vídeo. Per tant, és necessari tenir un bon control sobre biblioteques com Gensim, NLTK i tècniques com word2vec, anàlisi sentimental i resum.

L’anàlisi de veu i àudio implica extreure informació útil dels propis senyals d’àudio. Conèixer bé les matemàtiques i els conceptes de transformació de Fourier us permetrà arribar molt lluny.

Ara que hem vist el Tècnic Habilitats d’enginyer d’aprenentatge automàtic, fem una ullada al No tècnic Habilitats d’enginyer d’aprenentatge automàtic

Coneixement de la indústria

Els projectes d’aprenentatge automàtic amb més èxit seran aquells que aborden els punts de dolor reals. Per a qualsevol indústria per a la qual treballeu. Hauríeu de saber com funciona aquesta indústria i què serà beneficiós per al negoci.

Si un enginyer d’aprenentatge automàtic no té visió empresarial i el coneixement dels elements que conformen un model de negoci reeixit, totes aquestes habilitats tècniques no es poden canalitzar de manera productiva. No podreu distingir els problemes i els reptes potencials que cal resoldre per mantenir i créixer l’empresa. Realment no podreu ajudar la vostra organització a explorar noves oportunitats de negoci.

Comunicació efectiva

converteix cadena a matriu php

Haureu d’explicar conceptes de ML a persones amb poca o cap experiència en el camp. És probable que hàgiu de treballar amb un equip d’enginyers, així com amb molts altres equips. La comunicació facilitarà tot això.

Les empreses que cerquen un enginyer de ML fort busquen algú que pugui traduir de manera clara i fluïda les seves troballes tècniques a un equip no tècnic, com ara els departaments de màrqueting o vendes.

Prototipat ràpid

És necessari fer una repetició de les idees el més ràpidament possible per trobar-ne un que funcioni. En l’aprenentatge automàtic, això s’aplica a tot, des de triar el model adequat fins a treballar en projectes com ara proves A / B.

Cal fer un grup de tècniques que s’utilitzen per fabricar ràpidament un model a escala d’una peça o conjunt físic mitjançant dades de disseny tridimensional assistit per ordinador (CAD).

Mantingueu-vos actualitzat

Heu d’estar al dia de tots els canvis futurs. Cada mes surten nous models de xarxes neuronals que superen l’arquitectura anterior.

També significa estar al corrent de les novetats sobre el desenvolupament de la teoria de les eines i els algorismes mitjançant articles de recerca, blocs, vídeos de conferències, etc. La comunitat en línia canvia ràpidament.

Habilitats de l’enginyer d’aprenentatge automàtic

És possible que estigueu en una situació en què vulgueu aplicar tècniques d’aprenentatge automàtic a sistemes que interactuaran amb el món real. Tenir algun coneixement de Física et portarà lluny.

Aprenentatge de reforç ha estat un impulsor de molts dels desenvolupaments més emocionants en aprenentatge profund i intel·ligència artificial el 2017. Això serà fonamental per entendre si voleu dedicar-vos a la robòtica, els cotxes autònoms o qualsevol altra àrea relacionada amb la IA.

Visió per ordinador i l’aprenentatge automàtic són dues branques bàsiques de la informàtica que poden funcionar i alimentar sistemes molt sofisticats que es basen exclusivament en algoritmes CV i ML, però quan es combinen els dos, es pot aconseguir encara més.

Així, amb això, arribem al final d’aquest article. Espero que tingueu una comprensió de les diverses habilitats tècniques i no tècniques d’enginyer d’aprenentatge automàtic que són necessàries per convertir-vos en un enginyer de ML amb èxit.

D’Edureka et fa domini de tècniques com l’aprenentatge supervisat, l’aprenentatge no supervisat, i Processament del llenguatge natural. Inclou formació sobre els darrers avenços i enfocaments tècnics en intel·ligència artificial i aprenentatge automàtic, com ara aprenentatge profund, models gràfics i aprenentatge de reforç.

Tens alguna pregunta? Si us plau, mencioneu-lo a la secció de comentaris de l'article 'Habilitats per a enginyers d'aprenentatge automàtic' i us respondrem