Le 10 migliori competenze per diventare un ingegnere di machine learning



Questo articolo ti fornirà la conoscenza approfondita delle competenze tecniche e non tecniche dell'ingegnere di machine learning.

Viviamo nel mondo degli esseri umani e delle macchine. Gli esseri umani si sono evoluti e hanno imparato dalla loro esperienza passata per milioni di anni. D'altra parte, l'era delle macchine e dei robot è appena iniziata. Il futuro della macchina è enorme e va oltre il nostro campo di immaginazione. Lasciamo questa grande responsabilità sulle spalle di un particolare individuo . Quindi, diamo un'occhiata ad alcuni di Ingegnere Competenze necessarie per diventare un ingegnere ML di successo.

In questo articolo tratterò i seguenti argomenti:





Quindi, prima di familiarizzare con le competenze di Machine Learning Engineer, cerchiamo di capire prima chi è esattamente un ML Engineer.



Chi è un ingegnere di machine learning?

Gli ingegneri di machine learning sono programmatori sofisticati che sviluppano macchine e sistemi in grado di apprendere e applicare la conoscenza senza una direzione specifica.

Ingegnere di machine learning

è l'obiettivo di un ingegnere di machine learning. Sono programmatori di computer, ma la loro attenzione va oltre la programmazione specifica di macchine per eseguire compiti specifici. Creano programmi che consentiranno alle macchine di eseguire azioni senza essere specificatamente indirizzate a eseguire tali attività.



Ora che sappiamo, chi è un ingegnere ML, passiamo alle competenze di Machine Learning Engineer una per una.

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Competenze di ingegnere di machine learning


Linguaggi di programmazione (R / Java / Python / C ++)

Il primo e più importante requisito è avere una buona presa su un linguaggio di programmazione, preferibilmente Python in quanto è facile da imparare e le sue applicazioni sono più ampie di qualsiasi altro linguaggio. è la lingua franca del Machine Learning.

È importante avere una buona comprensione di argomenti come le strutture dei dati, la gestione della memoria e le classi. Sebbene Python sia un ottimo linguaggio, da solo non può aiutarti. Probabilmente dovrai imparare tutti questi linguaggi come C ++, R, Python, Java e ad un certo punto anche lavorare su MapReduce.

Statistiche

È richiesta familiarità con matrici, vettori e moltiplicazione di matrici. È necessaria una buona conoscenza di Derivate e Integrali, perché anche concetti semplici come la discesa del gradiente potrebbero sfuggirti.

Concetti statistici come media, deviazioni standard e distribuzioni gaussiane sono necessari insieme alla teoria della probabilità per algoritmi come Naive Bayes , Modelli di miscele gaussiane e modelli di Markov nascosti.

Tecniche di elaborazione del segnale

Una delle poche abilità di Machine Learning Engineer è anche la comprensione dell'elaborazione del segnale e la capacità di risolvere diversi problemi utilizzando tecniche di elaborazione del segnale poiché l'estrazione delle caratteristiche è una delle parti più importanti del Machine Learning.

La conoscenza dell'analisi tempo-frequenza e degli algoritmi avanzati di elaborazione del segnale come Wavelet, Shearlet, Curvelet e Bandlet ti aiuterà a risolvere situazioni complesse.

Matematica applicata

Molte delle tecniche di apprendimento automatico disponibili sono solo tipi fantasiosi di approssimazione delle funzioni. Avere una solida conoscenza della teoria degli algoritmi e comprendere argomenti come Discesa in gradiente , Ottimizzazioni convesse, programmazione quadratica e differenziazione parziale saranno di grande aiuto.

Architetture di rete neurale

sono una classe di modelli all'interno della letteratura generale sull'apprendimento automatico. Le reti neurali sono un insieme specifico di algoritmi che hanno rivoluzionato l'apprendimento automatico.

Abbiamo bisogno di machine learning per attività che sono troppo complesse per essere codificate direttamente dagli esseri umani, ovvero attività così complesse da risultare poco pratiche. Le reti neurali sono esse stesse approssimazioni di funzioni generali, motivo per cui possono essere applicate a quasi tutti i problemi di apprendimento automatico sull'apprendimento di una mappatura complessa dall'input allo spazio di output.

Le reti neurali sono state di gran lunga il modo più accurato per affrontare molti problemi, come la traduzione, il riconoscimento vocale e la classificazione delle immagini.

Lingua, elaborazione audio e video

Poiché Natural Language Processing combina due delle principali aree di lavoro, vale a dire. Linguistica e informatica e a un certo punto è probabile che lavorerai con testo, audio o video. Quindi è necessario avere un buon controllo su biblioteche come Gensim, NLTK e tecniche come word2vec, analisi sentimentale e riepilogo.

L'analisi di voce e audio implica l'estrazione di informazioni utili dai segnali audio stessi. Essere esperto in matematica e concetti di trasformazione di Fourier ti porterà lontano in questo.

Ora che abbiamo visto il file Tecnico Competenze dell'ingegnere di machine learning, diamo uno sguardo al Non tecnico Competenze di ingegnere di machine learning

Conoscenza del settore

I progetti di machine learning di maggior successo in circolazione saranno quelli che affrontano i veri punti deboli. Qualunque sia il settore per cui lavori. Dovresti sapere come funziona quell'industria e cosa sarà vantaggioso per l'azienda.

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Se un Machine Learning Engineer non ha acume aziendale e il know-how degli elementi che compongono un modello di business di successo, tutte quelle competenze tecniche non possono essere canalizzate in modo produttivo. Non sarai in grado di discernere i problemi e le potenziali sfide che devono essere risolte affinché l'azienda possa sostenersi e crescere. Non sarai davvero in grado di aiutare la tua organizzazione a esplorare nuove opportunità di business.

Comunicazione effettiva

Dovrai spiegare i concetti di ML a persone con poca o nessuna esperienza nel campo. È probabile che dovrai lavorare con un team di ingegneri, così come molti altri team. La comunicazione renderà tutto questo molto più semplice.

Le aziende alla ricerca di un ingegnere ML forte cercano qualcuno che possa tradurre in modo chiaro e scorrevole le proprie scoperte tecniche a un team non tecnico, come i reparti Marketing o Vendite.

Prototipazione rapida

Ripetere le idee il più rapidamente possibile è obbligatorio per trovarne una che funzioni. Nell'apprendimento automatico, questo si applica a tutto, dalla scelta del modello giusto, al lavoro su progetti come i test A / B.

È necessario eseguire un gruppo di tecniche utilizzate per fabbricare rapidamente un modello in scala di una parte fisica o di un assieme utilizzando dati CAD (computer-aided design) tridimensionali.

Tieniti aggiornato

Devi rimanere aggiornato su eventuali cambiamenti imminenti. Ogni mese escono nuovi modelli di rete neurale che superano l'architettura precedente.

Significa anche essere a conoscenza delle notizie riguardanti lo sviluppo della teoria degli strumenti e degli algoritmi attraverso documenti di ricerca, blog, video di conferenze, ecc. La comunità online cambia rapidamente.

Competenze di ingegnere di machine learning bonus

Potresti trovarti in una situazione in cui vorresti applicare tecniche di apprendimento automatico a sistemi che interagiranno con il mondo reale. Avere una certa conoscenza di Fisica ti porterà lontano.

Insegnamento rafforzativo è stato un motore dietro molti degli sviluppi più entusiasmanti nel deep learning e nell'intelligenza artificiale nel 2017. Questo sarà fondamentale per capire se vuoi entrare nella robotica, nelle auto a guida autonoma o in qualsiasi altra area correlata all'IA.

Visione computerizzata e l'apprendimento automatico sono due rami principali dell'informatica che possono funzionare e alimentare sistemi molto sofisticati che si basano esclusivamente su algoritmi CV e ML, ma quando si combinano i due, è possibile ottenere ancora di più.

Quindi, con questo, arriviamo alla fine di questo articolo. Spero che abbiate una comprensione delle varie competenze tecniche e non tecniche dell'ingegnere di machine learning necessarie per diventare un ingegnere ML di successo.

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