Vi lever i en verden av mennesker og maskiner. Mennesker har utviklet seg og lært av sin tidligere erfaring i millioner av år. På den annen side har tiden med maskiner og roboter nettopp begynt. Maskinens fremtid er enorm og ligger utenfor vårt fantasirom. Vi legger dette store ansvaret på skulderen til et bestemt individ, nemlig . Så la oss ta en titt på noen av Ingeniørferdigheter som kreves for å bli en vellykket ML-ingeniør.
I denne artikkelen vil jeg dekke følgende emner:
Så før vi blir kjent med maskinlæringsteknikkens ferdigheter, la oss først forstå hvem som er en ML-ingeniør.
Hvem er maskinlæringsingeniør?
Maskinlæringsingeniører er sofistikerte programmerere som utvikler maskiner og systemer som kan lære og bruke kunnskap uten spesifikk retning.
er målet for en maskinlæringsingeniør. De er dataprogrammerere, men deres fokus går utover spesifikt programmering av maskiner for å utføre spesifikke oppgaver. De lager programmer som gjør det mulig for maskiner å utføre handlinger uten å være spesifikt rettet til å utføre disse oppgavene.
Nå som vi vet, hvem som er ML-ingeniør, la oss gå videre til maskinlæringsingeniørferdighetene en etter en.
Machine Learning Engineer Ferdigheter
Programmeringsspråk (R / Java / Python / C ++)
Det første og viktigste kravet er å ha et godt grep om et programmeringsspråk, helst python, da det er lett å lære og dets applikasjoner er bredere enn noe annet språk. er lingua franca av maskinlæring.
Det er viktig å ha god forståelse av temaer som datastrukturer, minneadministrasjon og klasser. Selv om Python er et veldig bra språk, kan det ikke hjelpe deg alene. Du må sannsynligvis lære alle disse språkene som C ++, R, Python, Java og også jobbe med MapReduce på et eller annet tidspunkt.
Statistikk
Kjennskap til matriser, vektorer og matriksmultiplikasjon er påkrevd. En god forståelse av derivater og integraler er nødvendig, for selv enkle konsepter som gradient nedstigning kan unnvike deg.
Statistiske begreper som gjennomsnitt, standardavvik og gaussiske fordelinger kreves sammen med sannsynlighetsteori for algoritmer som Naive Bayes , Gaussiske blandingsmodeller og skjulte Markov-modeller.
Signalbehandlingsteknikker
En av de få maskinlæringsingeniørferdighetene er også forståelsen av signalbehandling og det å ha muligheten til å løse forskjellige problemer ved hjelp av signalbehandlingsteknikker, da ekstraksjon av funksjoner er en av de viktigste delene av maskinlæring.
Kunnskap om tidsfrekvensanalyse og avanserte algoritmer for signalbehandling som Wavelets, Shearlets, Curvelets og Bandlets vil hjelpe deg med å løse komplekse situasjoner.
Anvendt matematikk
Mange maskinlæringsteknikker der ute er bare fancy typer tilnærming av funksjoner. Å ha en solid forståelse av algoritmeteori og forstå fag som Gradient Nedstigning , Konvekse optimaliseringer, kvadratisk programmering og delvis differensiering vil hjelpe mye.
Nevrale nettverksarkitekturer
er en klasse modeller innen den generelle maskinlæringslitteraturen. Nevrale nettverk er et spesifikt sett med algoritmer som har revolusjonert maskinlæring.
Vi trenger maskinlæring for oppgaver som er for komplekse til at mennesker kan kode direkte, dvs. oppgaver som er så komplekse at det er upraktisk. Nevrale nettverk er i seg selv generelle tilnærminger av funksjoner, og det er grunnen til at de kan brukes på nesten alle maskinlæringsproblemer om å lære en kompleks kartlegging fra inngangen til utgangsområdet.
Nevrale nettverk har vært den klart mest nøyaktige måten å nærme seg mange problemer på, som oversettelse, talegjenkjenning og bildeklassifisering.
java-kommando for å avslutte programmet
Språk-, lyd- og videobehandling
Siden Natural Language Processing kombinerer to av de viktigste arbeidsområdene, dvs. Språkvitenskap og informatikk og sjansen er at du på et eller annet tidspunkt vil jobbe med enten tekst eller lyd eller video. Så det er nødvendig å ha god kontroll over biblioteker som Gensim, NLTK og teknikker som word2vec, sentimental analyse og oppsummering.
anvendelse av big data analytics
Tale- og lydanalyse innebærer å hente ut nyttig informasjon fra selve lydsignalene. Å være godt kjent med matte og begreper Fourier Transformation vil komme deg langt i denne.
Nå som vi har sett Teknisk Machine Learning Engineer Skills, la oss ta en titt på Ikke-teknisk Machine Learning Engineer Ferdigheter
Bransjekunnskap
De mest vellykkede maskinlæringsprosjektene der ute kommer til å være de som adresserer virkelige smertepunkter. Uansett hvilken bransje du jobber for. Du bør vite hvordan den bransjen fungerer og hva som vil være gunstig for virksomheten.
Hvis en maskinlæringsingeniør ikke har forretningsforståelse og kunnskap om elementene som utgjør en vellykket forretningsmodell, kan ikke alle disse tekniske ferdighetene kanaliseres produktivt. Du vil ikke kunne se hvilke problemer og potensielle utfordringer som må løses for at virksomheten skal opprettholde og vokse. Du vil ikke virkelig kunne hjelpe organisasjonen din med å utforske nye forretningsmuligheter.
Effektiv kommunikasjon
Du må forklare ML-konsepter for mennesker med liten eller ingen ekspertise på området. Sjansen er stor for at du trenger å jobbe med et team av ingeniører, så vel som mange andre team. Kommunikasjon kommer til å gjøre alt dette mye enklere.
Bedrifter som søker etter en sterk ML-ingeniør, ser etter noen som tydelig og flytende kan oversette sine tekniske funn til et ikke-teknisk team, for eksempel markedsavdeling eller salgsavdeling.
Hurtig prototyping
Å snakke på ideer så raskt som mulig er obligatorisk for å finne en som fungerer. I maskinlæring gjelder dette alt fra å velge riktig modell, til å jobbe med prosjekter som A / B-testing.
Du må gjøre en gruppe teknikker som brukes til å raskt lage en skalamodell av en fysisk del eller en samling ved hjelp av tredimensjonale datamaskinstøttede (CAD) data.
Hold deg oppdatert
Du må holde deg oppdatert med alle kommende endringer. Hver måned kommer nye nevrale nettverksmodeller ut som overgår tidligere arkitektur.
Det betyr også å være klar over nyhetene om utvikling av verktøysteorien og algoritmer gjennom forskningsartikler, blogger, konferansevideoer, etc. Nettsamfunnet endres raskt.
Bonus Machine Learning Engineer Ferdigheter
Du kan være i en situasjon der du vil bruke maskinlæringsteknikker til systemer som vil samhandle med den virkelige verden. Har litt kunnskap om Fysikk tar deg langt.
Forsterkningslæring har vært en pådriver bak mange av de mest spennende utviklingene innen dyp læring og kunstig intelligens i 2017. Dette er avgjørende for forståelsen hvis du vil gå inn i robotikk, selvkjørende biler eller andre AI-relaterte områder.
Datamaskin syn og Machine Learning er to kjernegrener innen informatikk som kan fungere og drive svært sofistikerte systemer som er avhengige av CV- og ML-algoritmer, men når du kombinerer de to, kan du oppnå enda mer.
Så med dette kommer vi til en slutt på denne artikkelen. Jeg håper du har forståelse for de forskjellige tekniske og ikke-tekniske maskinlæringeniørferdighetene som kreves for å bli en vellykket ML-ingeniør.
Edureka’s gjør deg dyktig i teknikker som Supervised Learning, Unsupervised Learning, og Naturlig språkbehandling. Det inkluderer opplæring i de siste fremskrittene og tekniske tilnærmingene innen kunstig intelligens og maskinlæring som dyp læring, grafiske modeller og forsterkningslæring.
Har du et spørsmål til oss? Vennligst nevn det i kommentarfeltet i artikkelen 'Machine Learning Engineer Skills', så kommer vi tilbake til deg