Wir leben in der Welt der Menschen und Maschinen. Der Mensch hat sich seit Millionen von Jahren weiterentwickelt und aus seinen Erfahrungen gelernt. Andererseits hat die Ära der Maschinen und Roboter gerade erst begonnen. Die Zukunft der Maschine ist enorm und liegt außerhalb unserer Vorstellungskraft. Wir überlassen diese große Verantwortung nämlich einer bestimmten Person auf der Schulter . Schauen wir uns also einige an Ingenieur Fähigkeiten erforderlich, um ein erfolgreicher ML Ingenieur zu werden.
In diesem Artikel werde ich die folgenden Themen behandeln:
Bevor wir uns mit den Fähigkeiten des Ingenieurs für maschinelles Lernen vertraut machen, sollten wir zunächst verstehen, wer genau ein ML-Ingenieur ist.
Wer ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen?
Ingenieure für maschinelles Lernen sind hoch entwickelte Programmierer, die Maschinen und Systeme entwickeln, die Wissen ohne bestimmte Anweisung lernen und anwenden können.
ist das Ziel eines Ingenieurs für maschinelles Lernen. Sie sind Computerprogrammierer, aber ihr Fokus geht über die spezifische Programmierung von Maschinen zur Ausführung bestimmter Aufgaben hinaus. Sie erstellen Programme, mit denen Maschinen Aktionen ausführen können, ohne speziell zur Ausführung dieser Aufgaben angewiesen zu sein.
Nachdem wir nun wissen, wer ein ML-Ingenieur ist, gehen wir nacheinander zu den Fähigkeiten des maschinellen Lerningenieurs über.
Fähigkeiten als Ingenieur für maschinelles Lernen
Programmiersprachen (R / Java / Python / C ++)
Die erste und wichtigste Voraussetzung ist, eine Programmiersprache, vorzugsweise Python, gut im Griff zu haben, da sie leicht zu erlernen ist und ihre Anwendungen breiter sind als jede andere Sprache. ist die Verkehrssprache des maschinellen Lernens.
Es ist wichtig, ein gutes Verständnis für Themen wie Datenstrukturen, Speicherverwaltung und Klassen zu haben. Obwohl Python eine sehr gute Sprache ist, kann es Ihnen allein nicht helfen. Sie müssen wahrscheinlich alle diese Sprachen wie C ++, R, Python, Java lernen und irgendwann auch an MapReduce arbeiten.
Statistiken
Kenntnisse in Matrizen, Vektoren und Matrixmultiplikation sind erforderlich. Ein gutes Verständnis von Derivaten und Integralen ist erforderlich, da selbst einfache Konzepte wie der Gradientenabstieg Ihnen möglicherweise entgehen.
Statistische Konzepte wie Mittelwert, Standardabweichungen und Gaußsche Verteilungen sind zusammen mit der Wahrscheinlichkeitstheorie für Algorithmen wie erforderlich Naive Bayes , Gaußsche Mischungsmodelle und versteckte Markov-Modelle.
Signalverarbeitungstechniken
Eine der wenigen Fähigkeiten des Ingenieurs für maschinelles Lernen ist auch das Verständnis der Signalverarbeitung und die Fähigkeit, verschiedene Probleme mithilfe von Signalverarbeitungstechniken zu lösen, da die Merkmalsextraktion einer der wichtigsten Teile des maschinellen Lernens ist.
Kenntnisse der Zeit-Frequenz-Analyse und fortgeschrittener Signalverarbeitungsalgorithmen wie Wavelets, Shearlets, Curvelets und Bandlets helfen Ihnen bei der Lösung komplexer Situationen.
Angewandte Mathematik
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Viele Techniken des maschinellen Lernens gibt es nur ausgefallene Arten der Funktionsnäherung. Ein festes Verständnis der Algorithmus-Theorie und das Verständnis von Themen wie Gradientenabstieg , Konvexe Optimierungen, quadratische Programmierung und partielle Differenzierung werden viel helfen.
Neuronale Netzwerkarchitekturen
sind eine Klasse von Modellen in der allgemeinen Literatur zum maschinellen Lernen. Neuronale Netze sind ein spezifischer Satz von Algorithmen, die das maschinelle Lernen revolutioniert haben.
Wir brauchen maschinelles Lernen für Aufgaben, die für Menschen zu komplex sind, um direkt codiert zu werden, d. H. Aufgaben, die so komplex sind, dass sie unpraktisch sind. Neuronale Netze sind selbst allgemeine Funktionsnäherungen, weshalb sie auf fast jedes Problem des maschinellen Lernens angewendet werden können, bei dem es darum geht, eine komplexe Zuordnung von der Eingabe zum Ausgaberaum zu lernen.
Neuronale Netze waren bei weitem die genaueste Methode, um viele Probleme wie Übersetzung, Spracherkennung und Bildklassifizierung anzugehen.
Sprach-, Audio- und Videoverarbeitung
Da Natural Language Processing zwei der Hauptarbeitsbereiche kombiniert, dh. Linguistik und Informatik und die Chancen stehen gut, dass Sie irgendwann entweder mit Text, Audio oder Video arbeiten werden. Daher ist eine gute Kontrolle über Bibliotheken wie Gensim, NLTK und Techniken wie word2vec, sentimentale Analyse und Zusammenfassung erforderlich.
Bei der Sprach- und Audioanalyse werden nützliche Informationen aus den Audiosignalen selbst extrahiert. Wenn Sie sich mit Mathematik und Konzepten der Fourier-Transformation auskennen, werden Sie in diesem Fall weit kommen.
Jetzt, wo wir das gesehen haben Technisch Machine Learning Engineer Skills, werfen wir einen Blick auf die Nicht technisch Fähigkeiten als Ingenieur für maschinelles Lernen
Branchenkenntnisse
Die erfolgreichsten Projekte für maschinelles Lernen werden diejenigen sein, die sich mit echten Schwachstellen befassen. Für welche Branche Sie auch arbeiten. Sie sollten wissen, wie diese Branche funktioniert und was für das Unternehmen von Vorteil ist.
Wenn ein Ingenieur für maschinelles Lernen nicht über Geschäftssinn und das Know-how der Elemente verfügt, die ein erfolgreiches Geschäftsmodell ausmachen, können all diese technischen Fähigkeiten nicht produktiv kanalisiert werden. Sie werden nicht in der Lage sein, die Probleme und potenziellen Herausforderungen zu erkennen, die gelöst werden müssen, damit das Unternehmen bestehen und wachsen kann. Sie können Ihrem Unternehmen nicht wirklich dabei helfen, neue Geschäftsmöglichkeiten zu erkunden.
Effektive Kommunikation
Sie müssen ML-Konzepte Personen mit wenig bis gar keinem Fachwissen auf diesem Gebiet erklären. Möglicherweise müssen Sie mit einem Team von Ingenieuren sowie vielen anderen Teams zusammenarbeiten. Die Kommunikation wird dies alles viel einfacher machen.
Unternehmen, die einen starken ML-Ingenieur suchen, suchen jemanden, der ihre technischen Erkenntnisse klar und flüssig in ein nicht technisches Team wie die Marketing- oder Vertriebsabteilung übersetzen kann.
Rapid-Prototyping
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Um Ideen zu finden, die funktionieren, muss man so schnell wie möglich über Ideen nachdenken. Beim maschinellen Lernen gilt dies für alles, von der Auswahl des richtigen Modells bis zur Arbeit an Projekten wie A / B-Tests.
Sie müssen eine Gruppe von Techniken ausführen, mit denen schnell ein maßstabsgetreues Modell eines physischen Teils oder einer Baugruppe unter Verwendung dreidimensionaler CAD-Daten (Computer Aided Design) erstellt werden kann.
Neuesten Stand zu halten
Sie müssen über alle bevorstehenden Änderungen auf dem Laufenden bleiben. Jeden Monat kommen neue neuronale Netzwerkmodelle heraus, die die bisherige Architektur übertreffen.
Es bedeutet auch, sich über Forschungsergebnisse, Blogs, Konferenzvideos usw. über Neuigkeiten zur Entwicklung der Werkzeugtheorie und -algorithmen zu informieren. Die Online-Community ändert sich schnell.
Bonus Engineer Skills für maschinelles Lernen
Möglicherweise befinden Sie sich in einer Situation, in der Sie Techniken des maschinellen Lernens auf Systeme anwenden möchten, die mit der realen Welt interagieren. Kenntnisse haben über Physik wird dich weit bringen.
Verstärkungslernen hat 2017 viele der aufregendsten Entwicklungen im Bereich Deep Learning und künstliche Intelligenz vorangetrieben. Dies ist für das Verständnis von entscheidender Bedeutung, wenn Sie sich mit Robotik, selbstfahrenden Autos oder anderen AI-bezogenen Bereichen befassen möchten.
Computer Vision und Maschinelles Lernen sind zwei Kernbereiche der Informatik, die hochentwickelte Systeme funktionieren und betreiben können, die ausschließlich auf CV- und ML-Algorithmen basieren. Wenn Sie jedoch beide kombinieren, können Sie noch mehr erreichen.
Damit sind wir am Ende dieses Artikels angelangt. Ich hoffe, Sie haben ein Verständnis für die verschiedenen technischen und nichttechnischen Fähigkeiten des maschinellen Lerningenieurs, die erforderlich sind, um ein erfolgreicher ML-Ingenieur zu werden.
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