Мы живем в мире людей и машин. Люди развивались и учились на своем прошлом опыте миллионы лет. С другой стороны, эра машин и роботов только началась. Будущее машин огромно и выходит за рамки нашего воображения. Мы оставляем эту большую ответственность на плечах конкретного человека, а именно: . Итак, давайте посмотрим на некоторые из Навыки инженера, необходимые для того, чтобы стать успешным инженером машинного обучения.
В этой статье я расскажу о следующих темах:
перегрузка и переопределение метода в java
Итак, прежде чем мы познакомимся с навыками инженера по машинному обучению, давайте сначала разберемся, кто именно такой инженер машинного обучения.
Кто такой инженер по машинному обучению?
Инженеры по машинному обучению - это опытные программисты, которые разрабатывают машины и системы, которые могут изучать и применять знания без определенного направления.
- цель инженера по машинному обучению. Они программисты, но их внимание выходит за рамки программирования машин для выполнения конкретных задач. Они создают программы, которые позволят машинам выполнять действия без специального указания для выполнения этих задач.
Теперь, когда мы знаем, кто является инженером машинного обучения, давайте перейдем к изучению навыков инженера по машинному обучению один за другим.
Навыки инженера по машинному обучению
Языки программирования (R / Java / Python / C ++)
Первое и самое главное требование - хорошо владеть языком программирования, предпочтительно Python, поскольку его легко выучить, а его приложения шире, чем любой другой язык. это язык машинного обучения.
Важно хорошо разбираться в таких темах, как структуры данных, управление памятью и классы. Хотя Python - очень хороший язык, он сам по себе не может вам помочь. Вероятно, вам придется изучить все эти языки, такие как C ++, R, Python, Java, а также в какой-то момент поработать над MapReduce.
Статистика
Требуется знание матриц, векторов и умножения матриц. Необходимо хорошее понимание производных и интегралов, потому что даже простые концепции, такие как градиентный спуск, могут ускользнуть от вас.
Статистические концепции, такие как среднее значение, стандартные отклонения и гауссовское распределение, необходимы наряду с теорией вероятности для таких алгоритмов, как Наивный байесовский , Модели гауссовой смеси и скрытые марковские модели.
Методы обработки сигналов
Одним из немногих навыков инженера по машинному обучению является также понимание обработки сигналов и способность решать различные проблемы с использованием методов обработки сигналов, поскольку извлечение функций является одной из самых важных частей машинного обучения.
Знание частотно-временного анализа и расширенных алгоритмов обработки сигналов, таких как вейвлеты, сдвиги, кривые и бандлеты, помогут вам решить сложные ситуации.
Прикладная математика
Многие методы машинного обучения представляют собой просто причудливые типы аппроксимации функций. Твердое понимание теории алгоритмов и понимание таких предметов, как Градиентный спуск , Выпуклая оптимизация, квадратичное программирование и частичное дифференцирование очень помогут.
Архитектура нейронных сетей
представляют собой класс моделей в общей литературе по машинному обучению. Нейронные сети - это особый набор алгоритмов, которые произвели революцию в машинном обучении.
Машинное обучение необходимо для задач, которые слишком сложны для непосредственного кодирования людьми, то есть задач, которые настолько сложны, что это непрактично. Нейронные сети сами по себе являются приближениями общих функций, поэтому их можно применять практически к любой задаче машинного обучения, касающейся изучения сложного сопоставления входного и выходного пространства.
Нейронные сети на сегодняшний день являются наиболее точным способом решения многих проблем, таких как перевод, распознавание речи и классификация изображений.
Язык, обработка аудио и видео
Поскольку обработка естественного языка объединяет две основные области работы, т.е. Лингвистика и информатика, и есть вероятность, что в какой-то момент вы собираетесь работать либо с текстом, либо с аудио или видео. Поэтому необходимо хорошо контролировать такие библиотеки, как Gensim, NLTK, и такие методы, как word2vec, сентиментальный анализ и резюмирование.
Анализ голоса и звука включает извлечение полезной информации из самих аудиосигналов. Если вы хорошо разбираетесь в математике и концепциях преобразования Фурье, вы далеко уйдете в этом.
Теперь, когда мы увидели Технический Навыки инженера по машинному обучению, давайте взглянем на Нетехнический Навыки инженера по машинному обучению
массив объектов в java
Отраслевые знания
Самыми успешными проектами машинного обучения будут те, которые направлены на решение реальных проблем. В какой отрасли вы работаете. Вы должны знать, как работает эта отрасль и что принесет пользу бизнесу.
Если инженер по машинному обучению не обладает деловой хваткой и ноу-хау в отношении элементов, составляющих успешную бизнес-модель, все эти технические навыки не могут быть эффективно использованы. Вы не сможете распознать проблемы и потенциальные задачи, которые необходимо решить для поддержания и развития бизнеса. Вы действительно не сможете помочь своей организации изучить новые возможности для бизнеса.
Эффективная коммуникация
Вам нужно будет объяснять концепции машинного обучения людям, практически не имеющим опыта в этой области. Скорее всего, вам придется работать с командой инженеров, а также со многими другими командами. Общение сделает все это намного проще.
Компании, ищущие сильного инженера машинного обучения, ищут кого-то, кто может четко и бегло перевести свои технические открытия в нетехническую команду, например, в отделы маркетинга или продаж.
Быстрое прототипирование
Чтобы найти ту, которая работает, необходимо как можно быстрее перебрать идеи. В машинном обучении это относится ко всему, от выбора правильной модели до работы над такими проектами, как A / B-тестирование.
Вам необходимо выполнить группу методов, используемых для быстрого изготовления масштабной модели физической детали или сборки с использованием данных трехмерного автоматизированного проектирования (САПР).
Держать в курсе
Вы должны быть в курсе любых предстоящих изменений. Каждый месяц появляются новые модели нейронных сетей, превосходящие предыдущую архитектуру.
Это также означает, что вы будете в курсе новостей о развитии теории инструментов и алгоритмов через исследовательские статьи, блоги, видео с конференций и т. Д. Интернет-сообщество быстро меняется.
Дополнительные навыки инженера по машинному обучению
Вы можете оказаться в ситуации, когда захотите применить методы машинного обучения к системам, которые будут взаимодействовать с реальным миром. Имея некоторое представление о Физика уведет вас далеко.
как преобразовать десятичное число в двоичное в Python
Обучение с подкреплением был движущей силой многих самых захватывающих разработок в области глубокого обучения и искусственного интеллекта в 2017 году. Это будет иметь решающее значение для понимания, если вы хотите заняться робототехникой, беспилотными автомобилями или любой другой областью, связанной с ИИ.
Компьютерное зрение и машинное обучение - это две основные области информатики, которые могут функционировать и обеспечивать работу очень сложных систем, которые полагаются исключительно на алгоритмы CV и ML, но когда вы объедините их, вы сможете достичь еще большего.
На этом мы подошли к концу статьи. Я надеюсь, что вы получили представление о различных технических и нетехнических навыках инженера по машинному обучению, которые необходимы, чтобы стать успешным инженером машинного обучения.
Эдурека овладевает такими методами, как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, и Обработка естественного языка. Он включает в себя обучение новейшим достижениям и техническим подходам в области искусственного интеллекта и машинного обучения, таких как глубокое обучение, графические модели и обучение с подкреплением.
Есть вопрос к нам? Пожалуйста, укажите это в комментариях к статье «Навыки инженера по машинному обучению», и мы свяжемся с вами.