5 Machine Learning Skills Every Machine Learning Engineer Should Know In 2023

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

5 veščin strojnega učenja, ki bi jih moral leta 2023 poznati vsak inženir strojnega učenja
Foto: olja danilevič

Leta 2022 je več ljudi sprejelo umetno inteligenco. Predvsem modeli besedila v sliko (AI art) so postali izjemno priljubljeni. Iskalnike so zamenjali za sofisticirane klepetalne robote, kot je ChatGPT. Z odprtokodnimi alternativami, kot je npr PaLM + RLHF na obzorju bosta umetna inteligenca in strojno učenje postala bolj dostopna razvijalcem začetnikom. Vendar, če želite postati pravi inženir strojnega učenja, potrebujete več spretnosti kot samo pisanje skriptov ali kodiranje. To je trenutno ena izmed najbolj iskanih tehnoloških služb na svetu.

Zaradi tega vse več ljudi to začenja obravnavati kot potencialno poklicno pot. Ker pa se strojno učenje in umetna inteligenca tako hitro razvijata, je lahko tudi za najbolj izkušenega inženirja strojnega učenja težko ostati na tekočem z najnovejšimi praksami. Katere veščine torej potrebujete, da leta 2023 postanete inženir strojnega učenja ali se kot inženir izpopolnite? Ta vodnik bo odgovoril na ta vprašanja.

Kakšna je torej razlika med inženirji strojnega učenja in razvijalci ali inženirji programske opreme? Navsezadnje ni nobene razlike. Inženirji strojnega učenja so naslednja evolucija razvijalcev programske opreme.

So visoko usposobljeni programerji, specializirani za pisanje algoritmov, ki olajšajo avtomatizacijo programske opreme in strojev. V bistvu, če ste navdušeni nad programiranjem ali ste že razvijalec programske opreme, ste že na dobri poti, da postanete inženir strojnega učenja. Kakšne pa so ugodnosti? Zakaj ne bi ostali tradicionalni programski ali spletni razvijalec?

Naprej v inženirja strojnega učenja vam lahko pomaga izboljšati svoj delovni portfelj in te odpreti večje zaposlitvene možnosti in vam omogočajo aktivno sodelovanje pri napredku umetne inteligence in simbiotskega spleta. To je izjemno izpolnjujoča kariera. Ni vam treba iti tudi po zaposlitveni poti, saj lahko še vedno delate s posameznimi strankami kot samostojni delavec. Katere veščine pa vas bodo popeljale na naslednjo stopnjo?

1. Globoko učenje

Globoko učenje je podnabor strojnega učenja ki je postalo bistvenega pomena zaradi svoje sposobnosti analiziranja in interpretiranja ogromnih količin podatkov. Uporablja umetne nevronske mreže, ki se zgledujejo po strukturi človeških možganov in delujejo tako, da zaznavajo vzorce v podatkih in se iz njih učijo za natančne napovedi.

Ena glavnih aplikacij globokega učenja je računalniški vid, kjer se uporablja za analizo in razvrščanje slik in videoposnetkov. Uporablja se lahko na primer za prepoznavanje obrazov, prepoznavanje predmetov na slikah in odkrivanje anomalij na medicinskih slikah.

Globoko učenje se uporablja tudi pri obdelavi naravnega jezika za analizo in interpretacijo človeškega jezika. To vključuje naloge, kot so analiza občutkov, strojno prevajanje in jezikovno modeliranje. Poleg tega se globoko učenje uporablja pri prepoznavanju govora za prepis govorjenega jezika in prepoznavanje govornih vzorcev.

Kot inženir strojnega učenja je pomembno, da dobro razumete globoko učenje in ste vešči uporabe orodij za globoko učenje in knjižnic, kot je npr. TensorFlow, Kerasin PyTorch.

2. Obdelava naravnega jezika

Obdelava naravnega jezika (NLP) je podpodročje umetne inteligence, ki osredotoča na interakcijo med računalniki in človeškim jezikom. Cilj NLP je omogočiti strojem razumevanje, interpretacijo in ustvarjanje človeškega jezika, vključno s pisnim besedilom in izgovorjenimi besedami. Vključuje razvoj algoritmov in modelov, ki lahko analizirajo jezikovne podatke in iz njih izločijo pomen.

5 veščin strojnega učenja, ki bi jih moral leta 2023 poznati vsak inženir strojnega učenja
Slika iz datasciencedojo

NLP je pomemben pri strojnem učenju, saj strojem omogoča naravno komunikacijo z ljudmi. To je še posebej pomembno, ker se razvija vse več aplikacij, ki zahtevajo interakcijo med ljudmi in stroji. Brez NLP bi bile te interakcije omejene na preproste ukaze ali odzive, kar bi bistveno zmanjšalo njihovo uporabnost in potencialni vpliv.

3. Statistična analiza

Statistična analiza je postopek zbiranja, analiziranja in interpretacije podatkov pridobiti vpoglede in sprejemati premišljene odločitve. Statistična analiza je kritična veščina pri strojnem učenju, saj zagotavlja matematično podlago za številne algoritme strojnega učenja. Statistična analiza se uporablja za prepoznavanje vzorcev v podatkih, preizkušanje hipotez in napovedovanje.

Nekatera ključna orodja in knjižnice, ki se uporabljajo pri statistični analizi, vključujejo R, Python, SAS in SPSS. Pomembno je, da dobro razumete ta orodja in jezike, da postanete vešči statistične analize.

4. Priprava podatkov

Priprava podatkov je proces zbiranja, čiščenja in organiziranja podatkov, preden jih uporabimo za usposabljanje modela strojnega učenja. To je ključni korak v procesu strojnega učenja, saj kakovost podatkov, uporabljenih za usposabljanje modela, bistveno vpliva na točnost njegovih napovedi. Podatki slabe kakovosti vodijo do nepravilnih ali nezanesljivih napovedi, medtem ko podatki visoke kakovosti pomagajo ustvariti natančnejše modele.

Priprava podatkov vključuje naloge, kot so čiščenje podatkov, transformacija podatkov, inženiring funkcij in integracija podatkov.

Nekatera ključna orodja in knjižnice, ki se uporabljajo pri pripravi podatkov, vključujejo pand, numpyin scikit-učiti v Pythonu, pa tudi dplyr in tidyr v R. Pomembno je, da dobro razumete ta orodja in knjižnice ter programske jezike, kot sta Python in R, da postanete vešči priprave podatkov.

5 veščin strojnega učenja, ki bi jih moral leta 2023 poznati vsak inženir strojnega učenja
Slika iz Pexels

Poleg tega je pomembno dobro razumeti statistične koncepte, kot sta testiranje verjetnosti in hipotez, ter poznavanje sistemov baz podatkov in SQL.

5. Programiranje

Programiranje je bistvena veščina za inženirje strojnega učenja, ker je primarno orodje, ki se uporablja za ustvarjanje in usposabljanje modelov strojnega učenja. Programski jeziki, kot so Python, R in Java, se pogosto uporabljajo v strojnem učenju zaradi enostavne uporabe in razpoložljivosti knjižnic in ogrodij strojnega učenja.

Eden najboljših načinov pridobiti znanja programiranja je vadba in delo na projektih strojnega učenja. To zagotavlja praktične izkušnje pri uporabi programskih konceptov za težave v resničnem svetu. Delo na projektih strojnega učenja ponuja tudi priložnost za učenje od drugih razvijalcev in sodelovanje z njimi.

Nekateri ključni koncepti programiranja, ki bi se jih morali naučiti kot strojni inženir, vključujejo podatkovne strukture, algoritme, objektno usmerjeno programiranje in načela razvoja programske opreme, kot so nadzor različic, odpravljanje napak in testiranje.

Postati inženir strojnega učenja je večplastna kariera in zahteva precej časa in truda. Zato se morate učenja in delitve časa lotiti pragmatično. Sposobnost tega je veščina sama po sebi. Kljub temu obstaja nekaj veščin, za izpopolnjevanje katerih ne bi smeli izgubljati preveč časa.

Na primer, nekateri viri vam lahko povedo, da nujno potrebujete uporabno matematiko v svojem naboru spretnosti, da postanete učinkovit inženir ML. To ni res. V sodobnem uporabnem strojnem učenju je zelo malo matematike. Vendar pa je morda še vedno odlična veščina. Lahko vas nauči, kako k težavam pristopiti metodično in logično. Vendar je težko uporabljena matematika večinoma nepotrebna.

Poleg tega ne smete izgubljati časa z izpopolnjevanjem manekenskih sposobnosti. Velik del modeliranja strojnega učenja se je demokratiziralo. Kot taki so številni modeli, ki jih boste potrebovali, na voljo in avtomatizirani. Vendar pa morate biti sposobni prepoznati najboljši model za uporabo za dano težavo. Navsezadnje je modeliranje rešen problem in je eden najlažjih delov dela inženirja ML.

Get Certified

Če nameravate iskati zaposlitev kot inženir strojnega učenja, morate zagotoviti, da ste ustrezno certificirani. Večina podjetij zahteva diplomo iz računalništva ali sorodnih področij, kot sta uporabna matematika in fizika.

Skoraj ironično, mnogi kadrovniki uporabljajo avtomatizacijo in strojno učenje za prepoznavanje najboljših kandidatov za položaje. Še enkrat, če je vaš cilj zaposlitev, si morate zagotoviti čim več zaposlitvenih razgovorov.

Eno od meril, na katerega so pozorna ta orodja za zaposlovanje, je certificiranje. V nekaterih primerih sploh ni pomembno, od kod izvira certifikat. Dokler ga imate v življenjepisu. Certificiranje mora biti vezano na veščine, ki so vključene v zgornji vodnik. Tako bi morali imeti specializirano potrdilo za vse programske jezike, uporabljeno statistiko za strojno učenje, kako uporabljati knjižnice za strojno učenje itd.

Zgradite javno skladišče

Medtem ko čakate na odgovore Kar zadeva vaše prošnje za zaposlitev, razmislite o odprtju javnega repozitorija GitHub, napolnjenega z vašimi osebnimi projekti strojnega učenja. To skladišče je treba dobro vzdrževati in vanj imeti redne obveznosti. Vključite ga lahko tudi v svoj življenjepis in potencialnim zaposlenim omogočite ogled vzorcev vašega dela.

Kot pri večini tehnoloških položajev morajo biti inženirji strojnega učenja pripravljeni vseživljenjski študentje in učenci. Morate biti na tekočem z najnovejši okvirji, tehnologija in prakse. Potrpežljivost, odpornost in odprtost za učenje so dobre veščine, ki jih je treba izpopolniti kot inženir ML. Delo je težko in zahteva čas, vendar je potovanje izpolnjujoče. Dobri razvijalci programske opreme in inženirji strojnega učenja se redko znajdejo na pragu brezposelnosti za dolgo časa. Zgornji vodnik raziskuje 5 veščin strojnega učenja, ki bi jih moral poznati vsak inženir strojnega učenja leta 2023. Dodajte ga med zaznamke in ga znova obiščite, kadar koli se počutite izgubljeni in se želite izboljšati kot inženir ML.

Nahla Davies je razvijalec programske opreme in tehnični pisec. Preden se je posvetila svojemu delu s polnim delovnim časom tehničnemu pisanju, ji je med drugimi zanimivimi stvarmi uspelo delati kot vodilna programerka v organizaciji Inc. 5,000 Experiential Branding, katere stranke so Samsung, Time Warner, Netflix in Sony.