7 навыков, необходимых, чтобы стать инженером по машинному обучению
Вы хотите стать инженером по машинному обучению? Если да, то вы не одиноки! Такие технологии, как искусственный интеллект, машинное обучение, наука о данных и т. Д., Становятся все более популярными в наши дни. Но эти технологии также используются как модные слова, когда многие люди не знают, что они на самом деле имеют в виду, или навыков, необходимых для их изучения. Вот где эта статья может помочь вам, перечислив все различные навыки, необходимые для работы вашей мечты в качестве инженера по машинному обучению !
Машинное обучение - это технология, которая ориентирована на независимое обучение машин на основе данных без особого вмешательства человека или явного программирования. Это сложная область, которая представляет собой квинтэссенцию искусственного интеллекта и взаимосвязана с другими технологиями, такими как Data Science. Но возникает вопрос: кто такой инженер по машинному обучению? И чем он отличается от Data Scientist или Data Analyst? Давайте сначала разберемся с этим.
Кто такой инженер по машинному обучению?
Поскольку машинное обучение тесно связано с наукой о данных, в описании должностей специалиста по данным, аналитика данных или инженера по машинному обучению есть некоторые совпадения. Однако основные отличия заключаются в том, на чем они сосредоточены. Специалисты по обработке и анализу данных и аналитики в основном сосредоточены на получении информации из данных и представлении их руководству организации для принятия важных решений. Это включает в себя некоторое знание алгоритмов машинного обучения. Однако инженеры по машинному обучению исключают фокусировку на машинном обучении. Их цель - создать программные компоненты, которые могут работать при минимальном контроле со стороны человека и помогать в получении информации из предоставленных данных. Вот почему инженеры по машинному обучению уделяют так много внимания компьютерным основам и разработке программного обеспечения, потому что это их специализация.
Теперь давайте посмотрим, какие навыки вам понадобятся, чтобы стать инженером по машинному обучению. Хотя первые два из них являются довольно базовыми, и вы, возможно, изучали их даже в средней школе или на бакалавриате, они становятся более сложными и зависят от предметной области по мере продвижения по списку.
Навыки, необходимые для того, чтобы стать инженером по машинному обучению
1. Прикладная математика
Математика - довольно важный навык в арсенале инженера по машинному обучению. Это также один из основных предметов, который преподают прямо в школе, и поэтому он является первым навыком в нашем списке. Но вам интересно, зачем вам вообще нужна математика? (Особенно, если вам это не нравится? !!) Что ж, математика может найти множество применений в машинном обучении. Вы можете применять различные математические формулы для выбора правильного алгоритма машинного обучения для ваших данных, вы можете использовать математику для установки параметров, приблизительных уровней достоверности. Многие из алгоритмов машинного обучения являются приложениями, созданными на основе процедур статистического моделирования, поэтому их очень легко понять, если вы иметь прочный фундамент в математике. Некоторые из важных тем математики, которые вам необходимо знать, включают линейную алгебру, вероятность, статистику, многомерное исчисление, распределения, такие как Пуассона, нормальное, биномиальное и т. Д. Помимо математики, некоторые знания физики также могут быть полезны, если вы хотите стать инженером по машинному обучению.
2. Основы информатики и программирования
Это еще одно базовое требование для того, чтобы стать хорошим инженером по машинному обучению. Вы должны быть знакомы с различными концепциями CS, такими как структуры данных (стек, очередь, дерево, граф), алгоритмы (поиск, сортировка, динамическое и жадное программирование), пространственная и временная сложность и т. Д. Хорошо то, что вы, вероятно, знаете все это, если вы получили степень бакалавра в области информатики! Вы должны хорошо разбираться в различных языках программирования, таких как Python и R для машинного обучения и статистики, Spark и Hadoop для распределенных вычислений, SQL для управления базами данных, Apache Kafka для предварительной обработки данных и т. Д. Python - очень популярный язык программирования, особенно для машин. Обучение и наука о данных, так что будет здорово, если вы хорошо разбираетесь в его библиотеках, таких как NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow и т. Д.
3. Алгоритмы машинного обучения
Какой навык очень важен для инженера по машинному обучению? Очевидно, что очень важно знать все распространенные алгоритмы машинного обучения, чтобы знать, где какие алгоритмы применять. В основном алгоритмы машинного обучения делятся на 3 общих типа, а именно: контролируемые, неконтролируемые и подкрепляющие алгоритмы машинного обучения. В деталях, некоторые из наиболее распространенных включают в себя наивный байесовский классификатор, кластеризацию K-средних, машину опорных векторов, априорный алгоритм, линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений, случайные леса и т. Д. Так что хорошо, если вы хорошо знакомы со всем этим. алгоритмы, прежде чем начать свой путь в качестве инженера машинного обучения.
4. Моделирование и оценка данных
Как инженер по машинному обучению вы должны обладать навыками моделирования и оценки данных. В конце концов, данные - это ваш хлеб с маслом! Моделирование данных включает в себя понимание базовой структуры данных и последующее обнаружение закономерностей, которые не очевидны невооруженным глазом. Вам также необходимо оценить данные, используя алгоритм, подходящий для данных. Например, тип используемых алгоритмов машинного обучения, таких как регрессия, классификация, кластеризация, уменьшение размерности и т. Д., Зависит от данных. Алгоритм классификации, хорошо подходящий для больших объемов данных и скорости, может показаться наивным, а алгоритм регрессии точности может быть случайным лесом. Точно так же алгоритм кластеризации для категориальных переменных - это k-режим, а для вероятности - k означает. Вам необходимо знать все эти подробности о различных алгоритмах, чтобы эффективно участвовать в моделировании и оценке данных.
5. Нейронные сети
Никто не может забыть важность нейронных сетей в жизни инженера по машинному обучению! Эти нейронные сети созданы по образцу нейронов человеческого мозга. У них есть несколько слоев, которые включают входной слой, который получает данные из внешнего мира, которые затем проходят через несколько скрытых слоев, которые преобразуют входные данные в данные, которые имеют ценность для выходного уровня . Они демонстрируют глубокое понимание параллельных и последовательных вычислений, которые используются для анализа или изучения данных. Существует много разных типов нейронных сетей, таких как нейронная сеть с прямой связью, рекуррентная нейронная сеть, сверточная нейронная сеть, модульная нейронная сеть, нейронная сеть с радиальной базисной функцией и т. Д. Хотя вам необязательно подробно разбираться во всех этих нейронных сетях, чтобы стать ML. инженер, важно, чтобы вы знали основные основы. А остальное всегда можно узнать по дороге!
6. Обработка естественного языка
Обработка естественного языка, естественно, очень важна и является фундаментальной частью машинного обучения. По сути, НЛП нацелено на обучение компьютеров человеческому языку со всеми его сложностями. Это сделано для того, чтобы машины могли понимать и интерпретировать человеческий язык, чтобы в конечном итоге лучше понимать человеческое общение. Существует множество различных библиотек, которые составляют основу обработки естественного языка. Эти библиотеки имеют различные функции, которые можно использовать для того, чтобы компьютеры понимали естественный язык, разбивая текст в соответствии с его синтаксисом, извлекая важные фразы, удаляя посторонние слова и т. Д. Вы можете быть знакомы с некоторыми или даже с одной из этих библиотек, таких как Natural Language Toolkit - самая популярная платформа для создания приложений, относящихся к НЛП.
7. Коммуникационные навыки
И, наконец, мы подошли к навыку, который является мягким навыком и не может считаться важным. Однако, если вы хорошо владеете коммуникативными навыками, это может существенно изменить вашу карьерную траекторию. Это потому, что, хотя вы понимаете данные и идеи, полученные с помощью машинного обучения, лучше, чем кто-либо другой, не менее важно, чтобы вы могли передать эти идеи нетехнической команде, своим акционерам или клиентам. Это также может включать в себя повествование данных, когда вы должны иметь возможность представить свои данные в формате повествования с началом и концом на конкретных результатах, которые вы получили из данных с помощью машинного обучения. Это потому, что в конечном итоге анализ данных менее важен для компании, чем практическая информация, которую можно получить из данных. И если вы способны передать эти идеи, то в вашей профессии нет предела!
Заключение
Машинное обучение становится все более и более распространенным и в наши дни используется практически во всех сферах. Будь то медицина, кибербезопасность, автомобили и т. Д., Все эти области исследуют возможности машинного обучения. Очевидно, что узнать больше о машинном обучении и стать инженером по машинному обучению - это отличная идея и даже может быть очень мудрым карьерным шагом! Так что проверьте все эти навыки и начните изучать их, чтобы улучшить свои способности и получить работу своей мечты в качестве инженера по машинному обучению!