We leven in de wereld van mensen en machines. Mensen zijn al miljoenen jaren aan het evolueren en leren van hun ervaringen uit het verleden. Aan de andere kant is het tijdperk van machines en robots net begonnen. De toekomst van de machine is enorm en gaat ons voorstellingsvermogen te boven. We laten deze grote verantwoordelijkheid namelijk op de schouder van een bepaald individu liggen . Dus laten we eens kijken naar enkele van Engineer Vaardigheden die vereist zijn om een succesvolle ML Engineer te worden.
In dit artikel behandel ik de volgende onderwerpen:
Dus voordat we kennis maken met de Machine Learning Engineer Skills, laten we eerst begrijpen wie precies een ML Engineer is.
Wie is een Machine Learning Engineer?
Machine learning-ingenieurs zijn geavanceerde programmeurs die machines en systemen ontwikkelen die kennis kunnen leren en toepassen zonder specifieke richting.
is het doel van een machine learning-engineer. Het zijn computerprogrammeurs, maar hun focus gaat verder dan het specifiek programmeren van machines om specifieke taken uit te voeren. Ze maken programma's waarmee machines acties kunnen ondernemen zonder dat ze specifiek worden aangestuurd om die taken uit te voeren.
Nu we weten wie een ML Engineer is, gaan we een voor een verder met de Machine Learning Engineer Skills.
Machinaal leren ingenieursvaardigheden
Programmeertalen (R / Java / Python / C ++)
De eerste en belangrijkste vereiste is om een goede grip te hebben op een programmeertaal, bij voorkeur Python, omdat deze gemakkelijk te leren is en de toepassingen breder zijn dan welke andere taal dan ook. is de lingua franca van Machine Learning.
Het is belangrijk om een goed begrip te hebben van onderwerpen als datastructuren, geheugenbeheer en klassen. Hoewel Python een zeer goede taal is, kan het alleen u niet helpen. Je zult waarschijnlijk al deze talen zoals C ++, R, Python, Java moeten leren en op een gegeven moment ook aan MapReduce moeten werken.
hoe mysql workbench te gebruiken
Statistieken
Bekendheid met matrices, vectoren en matrixvermenigvuldiging is vereist. Een goed begrip van derivaten en integralen is noodzakelijk, want zelfs eenvoudige concepten zoals gradiëntafdaling kunnen u ontgaan.
Statistische concepten zoals gemiddelde, standaarddeviaties en Gaussiaanse distributies zijn vereist, samen met waarschijnlijkheidstheorie voor algoritmen zoals Naïeve Bayes , Gaussiaanse mengmodellen en verborgen Markov-modellen.
Signaalverwerkingstechnieken
Een van de weinige Machine Learning Engineer-vaardigheden is ook het begrip van signaalverwerking en het vermogen om verschillende problemen op te lossen met behulp van signaalverwerkingstechnieken, aangezien feature-extractie een van de belangrijkste onderdelen van machine learning is.
Kennis van tijdfrequentie-analyse en geavanceerde signaalverwerkingsalgoritmen zoals Wavelets, Shearlets, Curvelets en Bandlets zullen u helpen om complexe situaties op te lossen.
Toegepaste wiskunde
Veel machine learning-technieken die er zijn, zijn gewoon mooie soorten functiebenadering. Een goed begrip hebben van de algoritme-theorie en het begrijpen van onderwerpen zoals Gradient Afdaling Convexe optimalisaties, kwadratische programmering en gedeeltelijke differentiatie zullen veel helpen.
Neurale netwerkarchitecturen
vormen een klasse van modellen binnen de algemene literatuur over machine learning. Neurale netwerken zijn een specifieke set algoritmen die machine learning revolutionair hebben veranderd.
We hebben machine learning nodig voor taken die te complex zijn voor mensen om direct te coderen, d.w.z. taken die zo complex zijn dat het onpraktisch is. Neurale netwerken zijn zelf algemene functiebenaderingen, en daarom kunnen ze worden toegepast op bijna elk probleem met machine learning over het leren van een complexe mapping van de invoer- naar de uitvoerruimte.
Neurale netwerken zijn verreweg de meest nauwkeurige manier om veel problemen te benaderen, zoals vertaling, spraakherkenning en beeldclassificatie.
Taal-, audio- en videoverwerking
voordelen van overbelasting van methoden in java
Omdat Natural Language Processing twee van de belangrijkste werkgebieden combineert, namelijk. Taal- en informatica en de kans is groot dat je op een gegeven moment met tekst, audio of video gaat werken. Het is dus noodzakelijk om een goede controle te hebben over bibliotheken zoals Gensim, NLTK en technieken zoals word2vec, sentimentele analyse en samenvatten.
Spraak- en audioanalyse omvat het extraheren van nuttige informatie uit de audiosignalen zelf. Als je goed thuis bent in wiskunde en concepten van Fourier-transformatie, kom je hier ver in.
Nu we de Technisch Machine Learning Engineer Skills, laten we eens kijken naar het Niet-technisch Machinaal leren ingenieursvaardigheden
Kennis van de industrie
De meest succesvolle machine learning-projecten die er zijn, zullen die zijn die echte pijnpunten aanpakken. Voor welke branche u ook werkt. U moet weten hoe die branche werkt en wat gunstig is voor het bedrijf.
Als een Machine Learning Engineer geen zakelijk inzicht heeft en niet de knowhow van de elementen waaruit een succesvol bedrijfsmodel bestaat, kunnen al die technische vaardigheden niet productief worden ingezet. U zult niet in staat zijn om de problemen en potentiële uitdagingen te onderscheiden die moeten worden opgelost om het bedrijf in stand te houden en te laten groeien. U kunt uw organisatie niet echt helpen bij het verkennen van nieuwe zakelijke kansen.
Effectieve communicatie
U moet ML-concepten uitleggen aan mensen met weinig tot geen expertise in het veld. De kans is groot dat u moet werken met een team van ingenieurs en met vele andere teams. Communicatie zal dit allemaal veel gemakkelijker maken.
Bedrijven die op zoek zijn naar een sterke ML Engineer, zijn op zoek naar iemand die hun technische bevindingen duidelijk en vloeiend kan vertalen naar een niet-technisch team, zoals de marketing- of verkoopafdeling.
Snelle prototyping
Het zo snel mogelijk herhalen van ideeën is verplicht om er een te vinden die werkt. Bij machine learning geldt dit voor alles, van het kiezen van het juiste model tot het werken aan projecten zoals A / B-testen.
U moet een groep technieken toepassen die worden gebruikt om snel een schaalmodel van een fysiek onderdeel of samenstel te maken met behulp van driedimensionale computer-aided design (CAD) -gegevens.
Blijf op de hoogte
U moet op de hoogte blijven van alle opkomende veranderingen. Elke maand komen er nieuwe neurale netwerkmodellen uit die beter presteren dan eerdere architectuur.
Het betekent ook dat u op de hoogte bent van het nieuws over de ontwikkeling van de tooltheorie en algoritmen door middel van research papers, blogs, conferentievideo's, enz. De online gemeenschap verandert snel.
Bonus Machine Learning Engineer-vaardigheden
U bevindt zich wellicht in een situatie waarin u machine learning-technieken wilt toepassen op systemen die in wisselwerking staan met de echte wereld. Enige kennis hebben van Fysica zal je ver brengen.
samenvoegen sort c ++ voorbeeld
Versterkend leren was een drijvende kracht achter veel van de meest opwindende ontwikkelingen op het gebied van deep learning en kunstmatige intelligentie in 2017. Dit is van cruciaal belang om te begrijpen of u zich wilt verdiepen in robotica, zelfrijdende auto's of een ander AI-gerelateerd gebied.
Computer visie en Machine Learning zijn twee kerntakken van computerwetenschappen die zeer geavanceerde systemen kunnen functioneren en aandrijven die uitsluitend op CV- en ML-algoritmen vertrouwen, maar wanneer u de twee combineert, kunt u nog meer bereiken.
Hiermee komen we aan het einde van dit artikel. Ik hoop dat je inzicht hebt gekregen in de verschillende technische en niet-technische machine learning engineer-vaardigheden die nodig zijn om een succesvolle ML Engineer te worden.
Edureka's maakt je bekwaam in technieken zoals Supervised Learning, Unsupervised Learning, en Natuurlijke taalverwerking. Het omvat training over de nieuwste ontwikkelingen en technische benaderingen op het gebied van kunstmatige intelligentie en machine learning, zoals diep leren, grafische modellen en versterkend leren.
Heeft u een vraag voor ons? Vermeld het in het commentaargedeelte van het artikel 'Machine Learning Engineer Skills' en we nemen zo snel mogelijk contact met u op