Nakatira tayo sa mundo ng mga tao at machine. Ang mga tao ay umuusbong at natututo mula sa kanilang nakaraang karanasan sa loob ng milyun-milyong taon. Sa kabilang banda, ang panahon ng mga makina at robot ay nagsisimula pa lamang. Ang hinaharap ng makina ay napakalaking at lampas sa aming saklaw ng imahinasyon. Iniwan namin ang dakilang responsibilidad na ito sa balikat ng isang partikular na indibidwal na katulad . Kaya, tingnan natin ang ilan sa Kinakailangan ang Mga Kasanayan sa Engineer upang maging isang matagumpay na ML Engineer.
Sa artikulong ito ay sasaklawin ko ang mga sumusunod na Paksa:
i-install ang php sa windows 10
Kaya bago tayo pamilyar sa Mga Kasanayan sa Engineer Engineer na Kasanayan, Unawain muna natin kung sino ang eksaktong isang ML Engineer.
Sino ang isang Machine Learning Engineer?
Ang mga inhinyero sa pag-aaral ng makina ay sopistikadong mga programmer na bumuo ng mga machine at system na maaaring malaman at mailapat ang kaalaman nang walang tiyak na direksyon.
ay ang layunin ng isang machine engineer engineer. Ang mga ito ay mga programmer ng computer, ngunit ang kanilang pokus ay lampas sa partikular na mga programming machine upang maisagawa ang mga partikular na gawain. Lumilikha sila ng mga programang magbibigay-daan sa mga makina na gumawa ng mga aksyon nang hindi partikular na nakadirekta upang maisagawa ang mga gawaing iyon.
Ngayong alam na natin, kung sino ang isang ML Engineer, isa-isahin natin ang Machine Learning Engineer Skills.
Mga Kasanayan sa Engineer Engineer sa Pagkatuto
Mga Wika sa Programming (R / Java / Python / C ++)
Ang una at pinakamahalagang kinakailangan ay upang magkaroon ng isang mahusay na mahigpit na pagkakahawak sa isang wika ng programa, mas mabuti ang sawa dahil madali itong matuto at ang mga aplikasyon nito ay mas malawak kaysa sa anumang ibang wika. ay ang lingua franca ng Machine Learning.
Mahalaga na magkaroon ng isang mahusay na pag-unawa sa mga paksa tulad ng Mga istruktura ng Data, pamamahala ng memorya, at mga klase. Kahit na ang Python ay isang napakahusay na Wika, ito lamang ang hindi makakatulong sa iyo. Marahil ay kakailanganin mong malaman ang lahat ng mga wikang ito tulad ng C ++, R, Python, Java at gagana rin sa MapReduce sa ilang mga punto.
Mga Istatistika
Pamilyar sa Matrices, Vector at Matrix Multiplication ang kinakailangan. Ang isang mahusay na pag-unawa sa Derivatives at Integrals ay kinakailangan, maging sanhi ng kahit simpleng mga konsepto tulad ng gradient na pinagmulan ay maaaring maiwasan ka.
Ang mga konsepto ng istatistika tulad ng Min, Mga Karaniwang Paghiwalay at Mga Pamamahagi ng Gauss ay kinakailangan kasama ang teorya ng posibilidad para sa mga algorithm tulad Naive Bayes , Mga Modelong Mixed Gaussian, at Mga Nakatagong Markov na Model.
Mga Diskarte sa Pagpoproseso ng Signal
Ang isa sa ilang mga Kasanayan sa Engineer Engineer na Kasanayan ay ang pag-unawa din sa Pagproseso ng Signal at pagkakaroon ng kakayahang malutas ang iba't ibang mga problema gamit ang mga diskarte sa Pagproseso ng Signal tulad ng pagkuha ng tampok ay isa sa pinakamahalagang bahagi ng Pag-aaral ng Machine.
Ang kaalaman sa Pagsusuri ng dalas ng Oras at Mga Advanced na Signal Processing Algorithm tulad ng Wavelets, Shearlets, Curvelets, at Bandlets ay makakatulong sa iyo upang malutas ang mga kumplikadong sitwasyon.
Inilapat na Matematika
Ang isang pulutong ng mga diskarte sa pag-aaral ng machine doon ay may mga magarbong uri ng paglapit sa pagpapaandar. Ang pagkakaroon ng isang matatag na pag-unawa sa teorya ng Algorithm at pag-unawa sa mga paksa tulad ng Gradient Descent , Ang mga Convex Optimization, Quadratic Programming, at Bahagyang Pagkakaiba ay makakatulong ng malaki.
Mga Neural Network Architecture
ay isang klase ng mga modelo sa loob ng pangkalahatang panitikan sa pag-aaral ng makina. Ang mga neural network ay isang tukoy na hanay ng mga algorithm na nagbago sa pag-aaral ng makina.
Kailangan namin ng pag-aaral ng makina para sa mga gawain na masyadong kumplikado para sa mga tao na direktang mag-code, ibig sabihin, mga gawain na napakumplikado na hindi ito praktikal. Ang mga Neural Networks ay ang kanilang mga sarili sa pangkalahatang mga pagtatantya ng pagpapaandar, na ang dahilan kung bakit maaari silang mailapat sa halos anumang problema sa pag-aaral ng makina tungkol sa pag-aaral ng isang kumplikadong pagmamapa mula sa input hanggang sa puwang ng output.
Ang mga neural network ay naging ang pinaka tumpak na paraan ng paglapit sa maraming mga problema, tulad ng pagsasalin, pagkilala sa pagsasalita, at pag-uuri ng imahe.
Pagpoproseso ng Wika, Audio at Video
Dahil ang Pagproseso ng Likas na Wika ay pinagsasama ang dalawa sa mga pangunahing larangan ng trabaho ie. Ang Linggwistika at Agham sa Computer at ang mga pagkakataon ay sa isang punto na gagana ka sa alinman sa teksto o audio o video. Kaya kinakailangang magkaroon ng mabuting kontrol sa mga silid aklatan tulad ng Gensim, NLTK, at mga diskarte tulad ng word2vec, sentimental analysis, at buod.
Ang pagtatasa ng boses at Audio ay nagsasangkot ng pagkuha ng kapaki-pakinabang na impormasyon mula sa mga audio signal mismo. Ang pagiging bihasa sa matematika at mga konsepto ng Fourier Transformation ay malayo ka sa isang ito.
Ngayon na nakita na natin ang Teknikal Mga Kasanayan sa Engineer ng Engineer sa Pag-aaral, tingnan natin ang Hindi Teknikal Mga Kasanayan sa Engineer Engineer sa Pagkatuto
kung paano lumikha ng isang random na string sa java
Kaalaman sa industriya
Ang pinakamatagumpay na mga proyekto sa pag-aaral ng makina doon ay magiging mga tumutugon sa totoong mga punto ng sakit. Alinmang industriya ang iyong pinagtatrabahuhan. Dapat mong malaman kung paano gumagana ang industriya na iyon at kung ano ang magiging kapaki-pakinabang para sa negosyo.
Kung ang isang Machine Learning Engineer ay walang katanyagan sa negosyo at ang kaalaman ng mga elemento na bumubuo sa isang matagumpay na modelo ng negosyo, lahat ng mga kasanayang panteknikal na iyon ay hindi maaring mai-channel nang produktibo. Hindi mo malalaman ang mga problema at mga potensyal na hamon na nangangailangan ng paglutas para sa negosyo upang mapanatili at lumago. Hindi mo talaga matutulungan ang iyong samahan na tuklasin ang mga bagong oportunidad sa negosyo.
Mabisang Komunikasyon
Kakailanganin mong ipaliwanag ang mga konsepto ng ML sa mga taong walang dalubhasa sa larangan. Malamang na kakailanganin mong magtrabaho kasama ang isang pangkat ng mga inhinyero, pati na rin ang maraming iba pang mga koponan. Ang komunikasyon ay gagawing mas madali ang lahat ng ito.
Ang mga kumpanyang naghahanap para sa isang malakas na ML Engineer ay naghahanap ng isang tao na maaaring malinaw at mahusay na isalin ang kanilang mga teknikal na natuklasan sa isang di-teknikal na koponan, tulad ng mga kagawaran ng Marketing o Sales.
Mabilis na Prototyping
Ang pag-isip sa mga ideya nang mabilis hangga't maaari ay sapilitan para sa paghahanap ng isa na gumagana. Sa pag-aaral ng makina, nalalapat ito sa lahat mula sa pagpili ng tamang modelo, hanggang sa pagtatrabaho sa mga proyekto tulad ng pagsubok sa A / B.
Kailangan mong gawin ang isang pangkat ng mga diskarte na ginamit upang mabilis na gumawa ng isang modelo ng sukat ng isang pisikal na bahagi o pagpupulong gamit ang data ng disenyo ng CAD (tulong sa tatlong-dimensional na computer-aided) (CAD).
Panatilihing Nai-update
Dapat kang manatiling napapanahon sa anumang mga darating na pagbabago. Bawat buwan ang mga bagong modelo ng neural network na lumalabas na lumalagpas sa nakaraang arkitektura.
Nangangahulugan din ito ng pagkakaroon ng kamalayan ng balita tungkol sa pag-unlad ng teorya ng mga tool at algorithm sa pamamagitan ng mga papeles sa pagsasaliksik, blog, video ng kumperensya, atbp. Ang mga online na komunidad ay mabilis na nagbabago.
Mga Kasanayan sa Engineer ng Learning Engine ng Bonus
Maaari kang nasa isang sitwasyon kung saan mo nais na ilapat ang mga diskarte sa pag-aaral ng machine sa mga system na makikipag-ugnay sa totoong mundo. Pagkakaroon ng kaunting kaalaman tungkol sa Physics ilalayo ka.
kung paano ipatupad ang isang magbunton
Pagpapalakas ng Pag-aaral ay naging isang driver sa likod ng marami sa mga pinaka-kapanapanabik na pag-unlad sa malalim na pag-aaral at artipisyal na intelihensiya noong 2017. Ito ay magiging kritikal sa pag-unawa kung nais mong pumunta sa robotics, Mga self-drive na kotse, o anumang iba pang lugar na nauugnay sa AI.
Paningin sa Computer at Ang Pag-aaral ng Machine ay dalawang pangunahing sangay ng Agham sa Computer na maaaring gumana at makapangyarihan sa mga sopistikadong system na eksklusibong umaasa sa mga algorithm ng CV at ML ngunit kapag pinagsama mo ang dalawa, maaari mo ring makamit ang higit pa.
Kaya kasama nito, natapos na natin ang artikulong ito. Inaasahan kong nakakuha ka ng pag-unawa sa iba't ibang Teknikal pati na rin ang Mga Kasanayan sa Engineer na Hindi Teknikal na Pag-aaral na kinakailangan upang maging isang matagumpay na ML Engineer.
Edureka’s Ginagawa kang bihasa sa mga diskarteng tulad ng Pinamamahalaang Pag-aaral, Hindi Pinapamahalaang Pag-aaral, at Pagproseso ng Likas na Wika. Kasama rito ang pagsasanay sa pinakabagong mga pagsulong at panteknikal na diskarte sa Artipisyal na Pag-intelektuwal at Pag-aaral ng Makina tulad ng Deep Learning, Mga Modelong Grapiko at Pag-aaral ng Patatag.
May tanong ba sa amin? Mangyaring banggitin ito sa seksyon ng mga komento ng artikulong 'Mga Kasanayan sa Engineer Engineer' na artikulo at babalikan ka namin