Vi lever i en verden af mennesker og maskiner. Mennesker har udviklet sig og lært af deres tidligere erfaring i millioner af år. På den anden side er æraen med maskiner og robotter lige begyndt. Maskinens fremtid er enorm og ligger uden for vores fantasirække. Vi efterlader dette store ansvar på skulderen af et bestemt individ, nemlig . Så lad os se på nogle af Ingeniørfærdigheder krævet for at blive en succesrig ML-ingeniør.
I denne artikel vil jeg dække følgende emner:
hvordan man gør magt i java
Så før vi bliver bekendt med maskinlæringsingeniørfærdighederne, lad os først forstå, hvem der præcist er en ML-ingeniør.
Hvem er maskinlæringsingeniør?
Maskinindlæringsingeniører er sofistikerede programmører, der udvikler maskiner og systemer, der kan lære og anvende viden uden specifik retning.
er målet for en maskinlæringsingeniør. De er computerprogrammerere, men deres fokus går ud over specifikt programmering af maskiner til at udføre specifikke opgaver. De opretter programmer, der gør det muligt for maskiner at tage handlinger uden at blive specifikt rettet til at udføre disse opgaver.
Nu hvor vi ved, hvem der er en ML-ingeniør, lad os gå videre til maskinlæringsingeniørfærdighederne en efter en.
Machine Learning Engineer-færdigheder
Programmeringssprog (R / Java / Python / C ++)
Det første og vigtigste krav er at have et godt greb om et programmeringssprog, helst python, da det er let at lære og dets applikationer er bredere end noget andet sprog. er lingua franca af Machine Learning.
Det er vigtigt at have en god forståelse af emner som datastrukturer, hukommelsesstyring og klasser. Selvom Python er et meget godt sprog, kan det ikke alene hjælpe dig. Du bliver sandsynligvis nødt til at lære alle disse sprog som C ++, R, Python, Java og også arbejde på MapReduce på et eller andet tidspunkt.
Statistikker
Kendskab til matricer, vektorer og matrixmultiplikation er påkrævet. En god forståelse af derivater og integraler er nødvendig, fordi selv enkle begreber som gradientafstamning måske undgår dig.
Statistiske begreber som gennemsnit, standardafvigelser og Gaussiske fordelinger kræves sammen med sandsynlighedsteori for algoritmer som Naive Bayes , Gaussiske blandingsmodeller og skjulte Markov-modeller.
Teknik til signalbehandling
En af de få færdigheder inden for maskinindlæring er også forståelsen af signalbehandling og at have evnen til at løse forskellige problemer ved hjælp af signalbehandlingsteknikker, da ekstraktion af funktioner er en af de vigtigste dele af maskinindlæring.
Kendskab til tidsfrekvensanalyse og avancerede signalbehandlingsalgoritmer som bølger, shearlets, curvelets og bandlets hjælper dig med at løse komplekse situationer.
Anvendt matematik
En masse maskinlæringsteknikker derude er bare smarte typer tilnærmelse af funktioner. At have en solid forståelse af algoritme teori og forstå emner som Gradient Nedstigning , Konvekse optimeringer, kvadratisk programmering og delvis differentiering hjælper meget.
Neurale netværksarkitekturer
er en klasse af modeller inden for den generelle maskinlæringslitteratur. Neurale netværk er et specifikt sæt algoritmer, der har revolutioneret maskinindlæring.
Vi har brug for maskinlæring til opgaver, der er for komplekse til, at mennesker kan kode direkte, dvs. opgaver, der er så komplekse, at det er upraktisk. Neurale netværk er i sig selv generelle tilnærmelser til funktioner, hvorfor de kan anvendes til næsten ethvert maskinindlæringsproblem om at lære en kompleks kortlægning fra input til outputområdet.
Neurale netværk har været langt den mest nøjagtige måde at nærme sig mange problemer på, såsom oversættelse, talegenkendelse og billedklassificering.
Sprog-, lyd- og videobehandling
Da Natural Language Processing kombinerer to af de største arbejdsområder, dvs. Lingvistik og datalogi og chancerne er, at du på et tidspunkt vil arbejde med enten tekst eller lyd eller video. Så det er nødvendigt at have god kontrol over biblioteker som Gensim, NLTK og teknikker som word2vec, sentimental analyse og opsummering.
Stemme- og lydanalyse involverer udtrækning af nyttige oplysninger fra selve lydsignalerne. At være velbevandret i matematik og begreberne Fourier Transformation kommer dig langt i denne.
Nu hvor vi har set Teknisk Machine Learning Engineer Skills, lad os se på Ikke-teknisk Machine Learning Engineer-færdigheder
hvordan man bruger en iterator i java
Branche viden
De mest succesrige maskinlæringsprojekter derude vil være dem, der adresserer virkelige smertepunkter. Uanset hvilken branche du arbejder for. Du bør vide, hvordan denne industri fungerer, og hvad der vil være gavnligt for virksomheden.
Hvis en maskinlæringsingeniør ikke har forretningsmæssig indsigt og know-how af de elementer, der udgør en vellykket forretningsmodel, kan alle disse tekniske færdigheder ikke kanaliseres produktivt. Du vil ikke være i stand til at skelne de problemer og potentielle udfordringer, der skal løses for at virksomheden kan opretholde og vokse. Du vil ikke rigtig være i stand til at hjælpe din organisation med at udforske nye forretningsmuligheder.
Effektiv kommunikation
Du bliver nødt til at forklare ML-koncepter for folk med ringe eller ingen ekspertise inden for området. Chancerne er, at du bliver nødt til at arbejde med et team af ingeniører såvel som mange andre hold. Kommunikation vil gøre alt dette meget lettere.
Virksomheder, der søger efter en stærk ML-ingeniør, leder efter nogen, der tydeligt og flydende kan oversætte deres tekniske fund til et ikke-teknisk team, såsom marketing- eller salgsafdelingen.
Hurtig prototyping
At gentage idéer så hurtigt som muligt er obligatorisk for at finde en der fungerer. I maskinindlæring gælder dette alt fra at vælge den rigtige model til at arbejde på projekter som A / B-test.
Du skal udføre en gruppe teknikker, der bruges til hurtigt at fremstille en skalamodel af en fysisk del eller samling ved hjælp af tredimensionelle CAD-data (computer-aided design).
Hold dig opdateret
Du skal holde dig ajour med alle kommende ændringer. Hver måned kommer nye neurale netværksmodeller ud, der overgår tidligere arkitektur.
Det betyder også at være opmærksom på nyhederne om udviklingen af værktøjsteorien og algoritmer gennem forskningspapirer, blogs, konferencevideoer osv. Onlinesamfundet ændres hurtigt.
Bonus Machine Learning Engineer-færdigheder
Du kan være i en situation, hvor du gerne vil anvende maskinlæringsteknikker til systemer, der interagerer med den virkelige verden. At have noget kendskab til Fysik tager dig langt.
hvordan man bruger stikkontakter i java
Forstærkningslæring har været en drivkraft bag mange af de mest spændende udviklinger inden for dyb læring og kunstig intelligens i 2017. Dette er afgørende for forståelsen, hvis du vil gå ind i robotteknologi, selvkørende biler eller ethvert andet AI-relateret område.
Computervision og Machine Learning er to kerneområder inden for datalogi, der kan fungere og drive meget sofistikerede systemer, der udelukkende er afhængige af CV- og ML-algoritmer, men når du kombinerer de to, kan du opnå endnu mere.
Så med dette kommer vi til slutningen af denne artikel. Jeg håber, du har forståelse for de forskellige tekniske såvel som de ikke-tekniske maskinlæringsingeniørfærdigheder, der kræves for at blive en succesrig ML-ingeniør.
Edureka's gør dig dygtig i teknikker som Supervised Learning, Unsupervised Learning, og Naturlig sprogbehandling. Det inkluderer træning i de nyeste fremskridt og tekniske tilgange inden for kunstig intelligens og maskinindlæring som dyb læring, grafiske modeller og forstærkningslæring.
Har du et spørgsmål til os? Nævn det i kommentarfeltet i artiklen 'Machine Learning Engineer Skills', og vi vender tilbage til dig