Vi lever i en värld av människor och maskiner. Människor har utvecklats och lärt sig av sina tidigare erfarenheter i miljontals år. Å andra sidan har eraen av maskiner och robotar precis börjat. Maskinens framtid är enorm och ligger utanför vårt fantasirum. Vi lämnar detta stora ansvar på en viss individs skuldra, nämligen . Så, låt oss ta en titt på några av Ingenjörsfärdigheter krävs för att bli en framgångsrik ML-ingenjör.
I den här artikeln kommer jag att behandla följande ämnen:
Så innan vi bekanta oss med maskininlärningsingenjörens färdigheter, låt oss först förstå vem som exakt är en ML-ingenjör.
Vem är maskininlärningsingenjör?
Maskininlärningsingenjörer är sofistikerade programmerare som utvecklar maskiner och system som kan lära sig och tillämpa kunskap utan specifik riktning.
är målet för en maskininlärningsingenjör. De är datorprogrammerare, men deras fokus går utöver specifikt programmering av maskiner för att utföra specifika uppgifter. De skapar program som gör det möjligt för maskiner att vidta åtgärder utan att specifikt riktas till att utföra dessa uppgifter.
Nu när vi vet, vem som är en ML-ingenjör, går vi vidare till maskininlärningsingenjörsfärdigheterna en efter en.
Maskininlärning Ingenjörsfärdigheter
Programmeringsspråk (R / Java / Python / C ++)
Det första och främsta kravet är att ha ett bra grepp om ett programmeringsspråk, helst python eftersom det är lätt att lära sig och dess tillämpningar är bredare än något annat språk. är lingua franca för maskininlärning.
Det är viktigt att ha en god förståelse för ämnen som datastrukturer, minneshantering och klasser. Även om Python är ett mycket bra språk kan det inte ensam hjälpa dig. Du måste antagligen lära dig alla dessa språk som C ++, R, Python, Java och också arbeta med MapReduce någon gång.
Statistik
Kännedom om matriser, vektorer och matrixmultiplikation krävs. En god förståelse för derivat och integraler är nödvändig, för även enkla begrepp som gradient härkomst kan undvika dig.
Statistiska begrepp som medelvärde, standardavvikelser och Gaussiska fördelningar krävs tillsammans med sannolikhetsteori för algoritmer som Naive Bayes , Gaussian Mixture Models och Hidden Markov Models.
Teknik för signalbehandling
En av de få maskininlärningsingenjörsfärdigheterna är också förståelsen för signalbehandling och att ha förmågan att lösa olika problem med hjälp av signalbehandlingsteknik, eftersom funktionsextraktion är en av de viktigaste delarna av maskininlärning.
Kännedom om tidsfrekvensanalys och avancerade algoritmer för signalbehandling som vågor, Shearlets, Curvelets och Bandlets hjälper dig att lösa komplexa situationer.
Tillämpad matematik
Många maskininlärningstekniker där ute är bara snygga typer av funktionstillnärmning. Att ha en god förståelse för algoritmteori och förstå ämnen som Gradient härkomst , Konvexa optimeringar, kvadratisk programmering och partiell differentiering hjälper mycket.
Neurala nätverksarkitekturer
är en klass av modeller inom den allmänna maskininlärningslitteraturen. Neurala nätverk är en specifik uppsättning algoritmer som har revolutionerat maskininlärning.
Vi behöver maskininlärning för uppgifter som är för komplexa för att människor ska kunna koda direkt, dvs. uppgifter som är så komplexa att det är opraktiskt. Neurala nätverk är själva allmänna funktionstillvägagångssätt, varför de kan tillämpas på nästan alla maskininlärningsproblem om att lära sig en komplex kartläggning från ingången till utdatautrymmet.
Neurala nätverk har varit det överlägset mest exakta sättet att närma sig många problem, som översättning, taligenkänning och bildklassificering.
Språk-, ljud- och videobearbetning
Eftersom Natural Language Processing kombinerar två av de viktigaste arbetsområdena, dvs. Lingvistik och datavetenskap och chansen är att du någon gång kommer att arbeta med antingen text eller ljud eller video. Så det är nödvändigt att ha god kontroll över bibliotek som Gensim, NLTK och tekniker som word2vec, sentimental analys och sammanfattning.
Röst- och ljudanalys innebär att man extraherar användbar information från själva ljudsignalerna. Att vara väl insatt i matematik och begrepp i Fourier Transformation kommer att ta dig långt i den här.
Nu när vi har sett Teknisk Machine Learning Engineer Skills, låt oss ta en titt på Inte teknisk Maskininlärning Ingenjörsfärdigheter
Branschkunskap
De mest framgångsrika maskininlärningsprojekten där ute kommer att vara de som adresserar verkliga smärtpunkter. Oavsett vilken bransch du arbetar för. Du bör veta hur den branschen fungerar och vad som kommer att gynna verksamheten.
Om en maskininlärningsingenjör inte har affärsmannaskap och kunskapen om de element som utgör en framgångsrik affärsmodell, kan alla dessa tekniska färdigheter inte kanaliseras produktivt. Du kommer inte att kunna urskilja de problem och potentiella utmaningar som behöver lösas för att verksamheten ska upprätthålla och växa. Du kommer inte att kunna hjälpa din organisation att utforska nya affärsmöjligheter.
Effektiv kommunikation
Du måste förklara ML-koncept för personer med liten eller ingen expertis inom området. Chansen är stor att du måste arbeta med ett team av ingenjörer, liksom många andra team. Kommunikation kommer att göra allt detta mycket lättare.
Företag som söker efter en stark ML-ingenjör letar efter någon som tydligt och flytande kan översätta sina tekniska resultat till ett icke-tekniskt team, till exempel marknadsavdelningen eller försäljningsavdelningen.
Snabb prototyping
Det är obligatoriskt att hitta idéer så fort som möjligt för att hitta en som fungerar. I maskininlärning gäller detta allt från att välja rätt modell till att arbeta med projekt som A / B-test.
Du måste göra en grupp tekniker som används för att snabbt tillverka en skalamodell av en fysisk del eller sammansättning med hjälp av tredimensionell datorstödd design (CAD).
Håll dig uppdaterad
Du måste hålla dig uppdaterad med alla kommande ändringar. Varje månad kommer nya neurala nätverksmodeller ut som överträffar tidigare arkitektur.
Det innebär också att vara medveten om nyheterna om utvecklingen av verktygsteorin och algoritmer genom forskningsdokument, bloggar, konferensvideor etc. Online-community förändras snabbt.
Bonus Machine Learning Engineer-färdigheter
Du kanske befinner dig i en situation där du vill tillämpa maskininlärningstekniker på system som interagerar med den verkliga världen. Har viss kunskap om Fysik tar dig långt.
Förstärkning lärande har varit en drivkraft bakom många av de mest spännande utvecklingen inom djupinlärning och artificiell intelligens under 2017. Detta är avgörande för förståelsen om du vill gå in i robotik, självkörande bilar eller något annat AI-relaterat område.
Datorsyn och Machine Learning är två kärngrenar inom datavetenskap som kan fungera och driva mycket sofistikerade system som förlitar sig på CV- och ML-algoritmer, men när du kombinerar de två kan du uppnå ännu mer.
hadoop utvecklarroller och ansvar
Så med detta kommer vi till slutet av den här artikeln. Jag hoppas att du har förstått de olika tekniska såväl som icke-tekniska maskininlärningsförmågan som krävs för att bli en framgångsrik ML-ingenjör.
Edureka's gör dig skicklig i tekniker som Supervised Learning, Unsupervised Learning, och Naturlig språkbehandling. Det inkluderar utbildning om de senaste framstegen och tekniska tillvägagångssätten inom artificiell intelligens och maskininlärning som djupinlärning, grafiska modeller och förstärkningslärande.
Har du en fråga till oss? Vänligen nämna det i kommentarsektionen i artikeln 'Machine Learning Engineer Skills' så kommer vi tillbaka till dig