เรากำลังอยู่ในโลกของมนุษย์และเครื่องจักร มนุษย์ได้รับการพัฒนาและเรียนรู้จากประสบการณ์ที่ผ่านมาเป็นเวลาหลายล้านปี ในทางกลับกันยุคของเครื่องจักรและหุ่นยนต์เพิ่งเริ่มต้น อนาคตของเครื่องจักรมีขนาดใหญ่มากและอยู่เหนือจินตนาการของเรา เราทิ้งความรับผิดชอบอันยิ่งใหญ่นี้ไว้บนบ่าของบุคคลใดบุคคลหนึ่งคือ . ดังนั้นให้เราดูบางส่วนของ ทักษะวิศวกรที่จำเป็นในการเป็นวิศวกร ML ที่ประสบความสำเร็จ
ในบทความนี้ฉันจะพูดถึงหัวข้อต่อไปนี้:
ดังนั้นก่อนที่เราจะทำความคุ้นเคยกับทักษะวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจักรก่อนอื่นเรามาทำความเข้าใจกันก่อนว่าใครคือ ML Engineer
วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องคือใคร
วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องเป็นโปรแกรมเมอร์ที่มีความซับซ้อนซึ่งพัฒนาเครื่องจักรและระบบที่สามารถเรียนรู้และนำความรู้ไปใช้ได้โดยไม่มีทิศทางที่เฉพาะเจาะจง
คือเป้าหมายของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง พวกเขาเป็นโปรแกรมเมอร์คอมพิวเตอร์ แต่สิ่งที่พวกเขามุ่งเน้นไปไกลกว่าการเขียนโปรแกรมเฉพาะเครื่องเพื่อทำงานเฉพาะ พวกเขาสร้างโปรแกรมที่จะช่วยให้เครื่องสามารถดำเนินการได้โดยไม่ต้องถูกสั่งให้ทำงานเหล่านั้นโดยเฉพาะ
ตอนนี้เรารู้แล้วว่าใครคือ ML Engineer เรามาก้าวต่อไปยัง Machine Learning Engineer Skills ทีละคนกัน
ทักษะวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจักร
ภาษาการเขียนโปรแกรม (R / Java / Python / C ++)
ข้อกำหนดแรกและสำคัญที่สุดคือต้องมีความเข้าใจในภาษาโปรแกรมโดยเฉพาะอย่างยิ่ง python เนื่องจากง่ายต่อการเรียนรู้และแอพพลิเคชั่นกว้างกว่าภาษาอื่น ๆ เป็นภาษากลางของ Machine Learning
สิ่งสำคัญคือต้องมีความเข้าใจที่ดีในหัวข้อต่างๆเช่นโครงสร้างข้อมูลการจัดการหน่วยความจำและคลาส แม้ว่า Python จะเป็นภาษาที่ดีมาก แต่ภาษาเดียวก็ไม่สามารถช่วยคุณได้ คุณอาจจะต้องเรียนรู้ภาษาเหล่านี้ทั้งหมดเช่น C ++, R, Python, Java และทำงานบน MapReduce ในบางจุด
สถิติ
ต้องมีความคุ้นเคยกับเมทริกซ์เวกเตอร์และการคูณเมทริกซ์ ความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับอนุพันธ์และปริพันธ์เป็นสิ่งที่จำเป็นทำให้แม้แต่แนวคิดง่ายๆเช่นการไล่ระดับสีก็อาจทำให้คุณหลุดรอดไปได้
จำเป็นต้องมีแนวคิดทางสถิติเช่นค่าเฉลี่ยค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและการแจกแจงแบบเกาส์เซียนควบคู่ไปกับทฤษฎีความน่าจะเป็นสำหรับอัลกอริทึมเช่น ไร้เดียงสา Bayes , Gaussian Mixture Models และ Hidden Markov Models
เทคนิคการประมวลผลสัญญาณ
หนึ่งในทักษะด้านวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องเพียงไม่กี่อย่างก็คือความเข้าใจในการประมวลผลสัญญาณและมีความสามารถในการแก้ปัญหาต่างๆโดยใช้เทคนิคการประมวลผลสัญญาณเนื่องจากการแยกคุณลักษณะเป็นส่วนที่สำคัญที่สุดส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง
ความรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์ความถี่เวลาและอัลกอริทึมการประมวลผลสัญญาณขั้นสูงเช่น Wavelets, Shearlets, Curvelets และ Bandlets จะช่วยให้คุณแก้ไขสถานการณ์ที่ซับซ้อนได้
คณิตศาสตร์ประยุกต์
เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมากมีเพียงการประมาณฟังก์ชันแบบแฟนซี มีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับทฤษฎีอัลกอริทึมและความเข้าใจเรื่องต่างๆเช่น Gradient Descent , การเพิ่มประสิทธิภาพการนูน, การเขียนโปรแกรมกำลังสองและความแตกต่างบางส่วนจะช่วยได้มาก
สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาท
เป็นคลาสของโมเดลภายในวรรณกรรมแมชชีนเลิร์นนิงทั่วไป โครงข่ายประสาทเทียมเป็นชุดอัลกอริทึมเฉพาะที่ปฏิวัติการเรียนรู้ของเครื่อง
เราต้องการแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับงานที่ซับซ้อนเกินกว่าที่มนุษย์จะเขียนโค้ดได้โดยตรงเช่นงานที่ซับซ้อนมากจนไม่สามารถใช้งานได้จริง Neural Networks เป็นค่าประมาณของฟังก์ชันทั่วไปซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงสามารถนำไปใช้กับปัญหาการเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวกับการเรียนรู้การทำแผนที่ที่ซับซ้อนจากอินพุตไปยังพื้นที่เอาต์พุต
โครงข่ายประสาทเทียมเป็นวิธีที่แม่นยำที่สุดในการเข้าถึงปัญหาต่างๆเช่นการแปลการรู้จำเสียงและการจัดประเภทรูปภาพ
การประมวลผลภาษาเสียงและวิดีโอ
เนื่องจากการประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นการผสมผสานสองส่วนหลักของงานเข้าด้วยกันคือ ภาษาศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์และโอกาสที่คุณจะได้ทำงานกับข้อความหรือเสียงหรือวิดีโอ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีการควบคุมที่ดีในไลบรารีเช่น Gensim, NLTK และเทคนิคต่างๆเช่น word2vec การวิเคราะห์ด้วยอารมณ์และการสรุป
การวิเคราะห์เสียงและเสียงเกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากสัญญาณเสียงด้วยตัวเอง การมีความรอบรู้ในคณิตศาสตร์และแนวคิดของการแปลงฟูเรียร์จะทำให้คุณไปได้ไกลในเรื่องนี้
ตอนนี้เราได้เห็นไฟล์ เทคนิค ทักษะวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจักรให้เราดูที่ ไม่ใช่เทคนิค ทักษะวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจักร
ความรู้อุตสาหกรรม
โครงการแมชชีนเลิร์นนิงที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดจะเป็นโครงการที่กล่าวถึงจุดเจ็บปวดที่แท้จริง ไม่ว่าคุณจะทำงานในอุตสาหกรรมใด คุณควรรู้ว่าอุตสาหกรรมนั้นทำงานอย่างไรและสิ่งที่จะเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ
หากวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องไม่มีความเฉียบแหลมทางธุรกิจและความรู้เกี่ยวกับองค์ประกอบที่ประกอบกันเป็นรูปแบบธุรกิจที่ประสบความสำเร็จทักษะทางเทคนิคทั้งหมดนั้นจะไม่สามารถนำไปใช้อย่างมีประสิทธิผลได้ คุณจะไม่สามารถมองเห็นปัญหาและความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นซึ่งจำเป็นต้องแก้ไขเพื่อให้ธุรกิจยั่งยืนและเติบโตได้ คุณจะไม่สามารถช่วยองค์กรของคุณในการสำรวจโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ได้อย่างแท้จริง
การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ
คุณจะต้องอธิบายแนวคิด ML ให้กับผู้ที่มีความเชี่ยวชาญเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลยในสาขานั้น ๆ มีโอกาสที่คุณจะต้องทำงานร่วมกับทีมวิศวกรและทีมอื่น ๆ อีกมากมาย การสื่อสารจะทำให้ทั้งหมดนี้ง่ายขึ้นมาก
บริษัท ที่กำลังมองหา ML Engineer ที่แข็งแกร่งกำลังมองหาคนที่สามารถแปลผลการวิจัยทางเทคนิคของตนได้อย่างชัดเจนและคล่องแคล่วให้กับทีมที่ไม่ใช่ฝ่ายเทคนิคเช่นแผนกการตลาดหรือการขาย
การตัดแต่งทำอะไรใน java
การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว
การทำซ้ำแนวคิดให้เร็วที่สุดเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการค้นหาแนวคิดที่ใช้ได้ผล ในแมชชีนเลิร์นนิงสิ่งนี้ใช้ได้กับทุกสิ่งตั้งแต่การเลือกแบบจำลองที่เหมาะสมไปจนถึงการทำงานในโครงการต่างๆเช่นการทดสอบ A / B
คุณต้องทำกลุ่มเทคนิคที่ใช้ในการสร้างแบบจำลองขนาดของชิ้นส่วนทางกายภาพหรือการประกอบอย่างรวดเร็วโดยใช้ข้อมูลการออกแบบโดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วย (CAD) สามมิติ
อัปเดตอยู่เสมอ
คุณต้องติดตามการเปลี่ยนแปลงที่กำลังจะเกิดขึ้น โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมใหม่ทุกเดือนจะมีประสิทธิภาพดีกว่าสถาปัตยกรรมรุ่นก่อน ๆ
นอกจากนี้ยังหมายถึงการรับรู้ข่าวสารเกี่ยวกับการพัฒนาทฤษฎีเครื่องมือและอัลกอริทึมผ่านเอกสารวิจัยบล็อกวิดีโอการประชุม ฯลฯ ชุมชนออนไลน์เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
โบนัสทักษะวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจักร
คุณอาจอยู่ในสถานการณ์ที่ต้องการใช้เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงกับระบบที่โต้ตอบกับโลกแห่งความจริง มีความรู้เกี่ยวกับ ฟิสิกส์ จะพาคุณไปไกล
การเรียนรู้เสริมแรง เป็นผู้ขับเคลื่อนการพัฒนาที่น่าตื่นเต้นที่สุดในการเรียนรู้เชิงลึกและปัญญาประดิษฐ์ในปี 2017 สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการทำความเข้าใจหากคุณต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับหุ่นยนต์รถยนต์ขับเคลื่อนด้วยตัวเองหรือด้านอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ AI
วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ และแมชชีนเลิร์นนิงเป็นสองสาขาหลักของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่สามารถทำงานและขับเคลื่อนระบบที่ซับซ้อนมากซึ่งอาศัยอัลกอริทึม CV และ ML โดยเฉพาะ แต่เมื่อคุณรวมทั้งสองอย่างเข้าด้วยกันคุณจะประสบความสำเร็จได้มากขึ้น
ดังนั้นเราจึงมาถึงจุดสิ้นสุดของบทความนี้ ฉันหวังว่าคุณจะมีความเข้าใจเกี่ยวกับทักษะทางเทคนิคต่างๆรวมถึงทักษะของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่ใช่ทางเทคนิคซึ่งจำเป็นสำหรับการเป็น ML Engineer ที่ประสบความสำเร็จ
Edureka’s ทำให้คุณมีความเชี่ยวชาญในเทคนิคต่างๆเช่นการเรียนรู้ภายใต้การดูแล, การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล, และ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ รวมถึงการฝึกอบรมเกี่ยวกับความก้าวหน้าล่าสุดและแนวทางทางเทคนิคในปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเช่นการเรียนรู้เชิงลึกแบบจำลองกราฟิกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
มีคำถามสำหรับเรา? โปรดระบุไว้ในส่วนความคิดเห็นของบทความ 'Machine Learning Engineer Skills' แล้วเราจะติดต่อกลับไป