Chúng ta đang sống trong thế giới của con người và máy móc. Con người đã và đang phát triển và học hỏi kinh nghiệm từ quá khứ của họ trong hàng triệu năm. Mặt khác, kỷ nguyên của máy móc và robot mới chỉ bắt đầu. Tương lai của máy móc là rất lớn và nằm ngoài phạm vi tưởng tượng của chúng ta. Chúng tôi để trách nhiệm lớn lao này lên vai một cá nhân cụ thể là . Vì vậy, chúng ta hãy xem xét một số Kỹ năng Kỹ sư cần có để trở thành một Kỹ sư ML thành công.
Trong bài viết này, tôi sẽ đề cập đến các Chủ đề sau:
Vì vậy, trước khi chúng ta làm quen với Kỹ năng kỹ sư học máy, trước tiên chúng ta hãy hiểu chính xác ai là Kỹ sư ML.
Kỹ sư học máy là ai?
Kỹ sư học máy là những lập trình viên tinh vi, những người phát triển máy móc và hệ thống có thể học và áp dụng kiến thức mà không cần hướng dẫn cụ thể.
là mục tiêu của một kỹ sư học máy. Họ là những lập trình viên máy tính, nhưng trọng tâm của họ không chỉ là lập trình máy cụ thể để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Họ tạo ra các chương trình cho phép máy móc thực hiện các hành động mà không cần được hướng dẫn cụ thể để thực hiện các tác vụ đó.
Bây giờ chúng ta đã biết ai là Kỹ sư ML, hãy cùng chuyển sang từng Kỹ năng của Kỹ sư Học máy.
Kỹ năng kỹ sư học máy
Ngôn ngữ lập trình (R / Java / Python / C ++)
Yêu cầu đầu tiên và quan trọng nhất là bạn phải nắm vững một ngôn ngữ lập trình, tốt nhất là python vì nó dễ học và ứng dụng của nó rộng hơn bất kỳ ngôn ngữ nào khác. là từ ngữ của Học máy.
Điều quan trọng là phải hiểu rõ về các chủ đề như Cấu trúc dữ liệu, Quản lý bộ nhớ và các lớp học. Mặc dù Python là một ngôn ngữ rất tốt, nhưng nó không thể giúp bạn. Bạn có thể sẽ phải học tất cả các ngôn ngữ này như C ++, R, Python, Java và cũng có thể làm việc trên MapReduce tại một số điểm.
Số liệu thống kê
Cần phải làm quen với Ma trận, Vectơ và Phép nhân ma trận. Việc hiểu rõ về Đạo hàm và Tích phân là cần thiết, vì ngay cả những khái niệm đơn giản như gradient descent cũng có thể lẩn tránh bạn.
Các khái niệm thống kê như Trung bình, Sai lệch Chuẩn và Phân phối Gauss là bắt buộc cùng với lý thuyết xác suất cho các thuật toán như Naive Bayes , Mô hình hỗn hợp Gaussian và Mô hình Markov ẩn.
Kỹ thuật xử lý tín hiệu
Một trong số ít các Kỹ năng của Kỹ sư Học máy cũng là sự hiểu biết về Xử lý tín hiệu và có khả năng giải quyết các vấn đề khác nhau bằng cách sử dụng các kỹ thuật Xử lý tín hiệu vì trích xuất tính năng là một trong những phần quan trọng nhất của Học máy.
Kiến thức về Phân tích tần số thời gian và các thuật toán xử lý tín hiệu nâng cao như Wavelets, Shearlets, Curvelets và Bandlets sẽ giúp bạn giải quyết các tình huống phức tạp.
Ứng dụng toán học
Rất nhiều kỹ thuật học máy chỉ là những loại ước lượng hàm phổ biến. Có hiểu biết chắc chắn về lý thuyết Thuật toán và hiểu các môn học như Xuống dốc , Tối ưu hóa lồi, Lập trình bậc hai và Phân biệt từng phần sẽ giúp ích rất nhiều.
Kiến trúc mạng thần kinh
là một lớp mô hình trong tài liệu học máy nói chung. Mạng nơ-ron là một tập hợp các thuật toán cụ thể đã cách mạng hóa việc học máy.
Chúng ta cần học máy cho các tác vụ quá phức tạp để con người có thể viết mã trực tiếp, tức là các tác vụ phức tạp đến mức không thực tế. Bản thân Mạng thần kinh là các phép xấp xỉ hàm tổng quát, đó là lý do tại sao chúng có thể được áp dụng cho hầu hết mọi vấn đề học máy về việc học một ánh xạ phức tạp từ đầu vào đến không gian đầu ra.
Cho đến nay, mạng nơ-ron là cách chính xác nhất để tiếp cận nhiều vấn đề, như dịch thuật, nhận dạng giọng nói và phân loại hình ảnh.
Xử lý ngôn ngữ, âm thanh và video
Vì Xử lý ngôn ngữ tự nhiên kết hợp hai trong số các lĩnh vực công việc chính. Ngôn ngữ học và Khoa học máy tính và rất có thể một lúc nào đó bạn sẽ làm việc với văn bản hoặc âm thanh hoặc video. Vì vậy, cần kiểm soát tốt các thư viện như Gensim, NLTK và các kỹ thuật như word2vec, phân tích tình cảm và tóm tắt.
Phân tích giọng nói và âm thanh liên quan đến việc trích xuất thông tin hữu ích từ chính các tín hiệu âm thanh. Thông thạo toán học và các khái niệm về Phép biến đổi Fourier sẽ giúp bạn tiến xa trong phần này.
Bây giờ chúng ta đã thấy Kỹ thuật Kỹ năng Kỹ sư Học máy, hãy cùng chúng tôi xem qua Phi kỹ thuật Kỹ năng kỹ sư học máy
Kiến thức ngành
Các dự án máy học thành công nhất hiện có sẽ là những dự án giải quyết các điểm khó thực sự. Cho dù bạn đang làm việc cho ngành nào. Bạn nên biết ngành đó hoạt động như thế nào và điều gì sẽ có lợi cho doanh nghiệp.
Nếu một Kỹ sư học máy không có sự nhạy bén trong kinh doanh và bí quyết của các yếu tố tạo nên một mô hình kinh doanh thành công, tất cả các kỹ năng kỹ thuật đó không thể được chuyển đổi thành công. Bạn sẽ không thể phân biệt được các vấn đề và thách thức tiềm ẩn cần giải quyết để doanh nghiệp duy trì và phát triển. Bạn sẽ không thực sự có thể giúp tổ chức của mình khám phá các cơ hội kinh doanh mới.
Giao tiếp hiệu quả
Bạn sẽ cần giải thích các khái niệm ML cho những người có ít hoặc không có chuyên môn trong lĩnh vực này. Rất có thể bạn sẽ cần làm việc với một nhóm kỹ sư cũng như nhiều nhóm khác. Giao tiếp sẽ làm cho tất cả những điều này dễ dàng hơn nhiều.
Các công ty đang tìm kiếm một Kỹ sư ML mạnh đang tìm kiếm một người có thể dịch rõ ràng và trôi chảy các phát hiện kỹ thuật của họ cho một nhóm không chuyên về kỹ thuật, chẳng hạn như bộ phận Tiếp thị hoặc Bán hàng.
c ++ sắp xếp các số theo thứ tự tăng dần
Tạo mẫu nhanh
Lặp lại các ý tưởng càng nhanh càng tốt là điều bắt buộc để tìm ra một ý tưởng phù hợp. Trong học máy, điều này áp dụng cho mọi thứ, từ chọn mô hình phù hợp đến làm việc trên các dự án như thử nghiệm A / B.
Bạn cần thực hiện một nhóm các kỹ thuật được sử dụng để nhanh chóng chế tạo mô hình tỷ lệ của một bộ phận vật lý hoặc cụm lắp ráp bằng cách sử dụng dữ liệu thiết kế hỗ trợ máy tính (CAD) ba chiều.
Tiếp tục cập nhật
Bạn phải cập nhật bất kỳ thay đổi nào đang diễn ra. Mỗi tháng các mô hình mạng nơ-ron mới ra đời vượt trội hơn kiến trúc trước đó.
Nó cũng có nghĩa là nhận thức được tin tức liên quan đến sự phát triển của lý thuyết công cụ và thuật toán thông qua các bài nghiên cứu, blog, video hội nghị, v.v. Cộng đồng trực tuyến thay đổi nhanh chóng.
Thưởng kỹ năng kỹ sư học máy
Bạn có thể rơi vào tình huống muốn áp dụng các kỹ thuật máy học cho các hệ thống sẽ tương tác với thế giới thực. Có một số kiến thức về Vật lý sẽ đưa bạn đi xa.
Học tăng cường đã là động lực thúc đẩy nhiều sự phát triển thú vị nhất trong học sâu và trí tuệ nhân tạo trong năm 2017. Đây là điều rất quan trọng để hiểu nếu bạn muốn đi sâu vào lĩnh vực robot, ô tô tự lái hoặc bất kỳ lĩnh vực nào khác liên quan đến AI.
Tầm nhìn máy tính và Học máy là hai nhánh cốt lõi của Khoa học máy tính có thể hoạt động và cung cấp năng lượng cho các hệ thống rất phức tạp chỉ dựa vào các thuật toán CV và ML nhưng khi bạn kết hợp cả hai, bạn có thể đạt được nhiều hơn nữa.
Vì vậy, với điều này, chúng ta đến phần cuối của bài viết này. Tôi hy vọng bạn đã hiểu về các Kỹ năng Kỹ sư Máy học Kỹ thuật cũng như Không Kỹ thuật khác nhau cần có để trở thành Kỹ sư ML thành công.
Edureka's giúp bạn thành thạo các kỹ thuật như Học có giám sát, Học không được giám sát, và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó bao gồm đào tạo về những tiến bộ và phương pháp tiếp cận kỹ thuật mới nhất trong Trí tuệ nhân tạo & Máy học như Học sâu, Mô hình đồ họa và Học tăng cường.
Có một câu hỏi cho chúng tôi? Vui lòng đề cập đến vấn đề này trong phần nhận xét của bài viết 'Kỹ năng kỹ sư học máy' và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn