Φωτογραφία Όλια Ντανίλεβιτς
Το 2022 είδε περισσότερους ανθρώπους να αγκαλιάζουν την τεχνητή νοημοσύνη. Πιο συγκεκριμένα, τα μοντέλα κειμένου σε εικόνα (τεχνική τεχνητής νοημοσύνης) έγιναν εξαιρετικά δημοφιλή. Οι μηχανές αναζήτησης αντικαταστάθηκαν με εξελιγμένα chatbots όπως το ChatGPT. Με εναλλακτικές λύσεις ανοιχτού κώδικα όπως PalM + RLHF στον ορίζοντα, η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση θα γίνουν πιο προσιτές στους νεοφυείς προγραμματιστές. Ωστόσο, το να γίνει κάποιος αληθινός μηχανικός μηχανικής εκμάθησης απαιτεί περισσότερες δεξιότητες από ό,τι απλώς το σενάριο ή την κωδικοποίηση. Αυτή τη στιγμή είναι μια από τις πιο περιζήτητες τεχνολογικές εργασίες στον κόσμο.
Ως εκ τούτου, περισσότεροι άνθρωποι αρχίζουν να το θεωρούν ως μια πιθανή επαγγελματική πορεία. Ωστόσο, με τη μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη να εξελίσσονται τόσο γρήγορα, μπορεί να είναι δύσκολο ακόμη και για τον πιο έμπειρο μηχανικό μηχανικής μάθησης να παραμείνει ενημερωμένος με τις πιο πρόσφατες πρακτικές. Τι δεξιότητες χρειάζεστε λοιπόν για να γίνετε μηχανικός μηχανικής μάθησης ή να βελτιωθείτε ως μηχανικός το 2023; Αυτός ο οδηγός θα απαντήσει σε αυτές τις ερωτήσεις.
Ποια είναι λοιπόν η διαφορά μεταξύ μηχανικών μηχανικής εκμάθησης και προγραμματιστών λογισμικού ή μηχανικών; Τελικά, δεν υπάρχει διαφορά. Μηχανικοί μηχανικής εκμάθησης είναι η επόμενη εξέλιξη των προγραμματιστών λογισμικού.
Είναι προγραμματιστές υψηλής εξειδίκευσης που ειδικεύονται στη σύνταξη αλγορίθμων που διευκολύνουν την αυτοματοποίηση λογισμικού και μηχανών. Βασικά, εάν είστε παθιασμένοι με τον προγραμματισμό ή είστε ήδη προγραμματιστής λογισμικού, είστε ήδη στο δρόμο σας για να γίνετε μηχανικός μηχανικής μάθησης. Ποια είναι όμως τα προνόμια; Γιατί να μην παραμείνετε ένας παραδοσιακός προγραμματιστής λογισμικού ή ιστού;
Η εξέλιξή σας σε μηχανικό μηχανικής μάθησης μπορεί να σας βοηθήσει να βελτιώσετε το χαρτοφυλάκιο εργασίας σας και σας ανοίξει μεγαλύτερες ευκαιρίες απασχόλησης και σας επιτρέπουν να συμμετέχετε ενεργά στην πρόοδο του AI και του Symbiotic Web. Είναι μια εξαιρετικά ικανοποιητική καριέρα. Ούτε χρειάζεται να ακολουθήσετε τον δρόμο της απασχόλησης, καθώς μπορείτε ακόμα να εργαστείτε με μεμονωμένους πελάτες σε ανεξάρτητη βάση. Ποιες όμως δεξιότητες θα σας πάνε στο επόμενο επίπεδο;
1. Βαθιά μάθηση
Βαθιά μάθηση είναι ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης που έχει γίνει ουσιαστικό λόγω της ικανότητάς του να αναλύει και να ερμηνεύει τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Χρησιμοποιεί τεχνητά νευρωνικά δίκτυα που εμπνέονται από τη δομή του ανθρώπινου εγκεφάλου και λειτουργούν για να ανιχνεύουν μοτίβα σε δεδομένα και να μαθαίνουν από αυτά να κάνουν ακριβείς προβλέψεις.
Μία από τις κύριες εφαρμογές της βαθιάς μάθησης είναι στην όραση υπολογιστή, όπου χρησιμοποιείται για την ανάλυση και την ταξινόμηση εικόνων και βίντεο. Για παράδειγμα, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αναγνώριση προσώπων, την αναγνώριση αντικειμένων σε εικόνες και τον εντοπισμό ανωμαλιών σε ιατρικές εικόνες.
Η βαθιά μάθηση χρησιμοποιείται επίσης στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας για την ανάλυση και την ερμηνεία της ανθρώπινης γλώσσας. Αυτό περιλαμβάνει εργασίες όπως ανάλυση συναισθήματος, μηχανική μετάφραση και μοντελοποίηση γλώσσας. Επιπλέον, η βαθιά μάθηση χρησιμοποιείται στην αναγνώριση ομιλίας για τη μεταγραφή της προφορικής γλώσσας και την αναγνώριση προτύπων ομιλίας.
Ως μηχανικός μηχανικής μάθησης, είναι σημαντικό να έχετε καλή κατανόηση της βαθιάς μάθησης και να είστε ικανοί στη χρήση εργαλείων και βιβλιοθηκών βαθιάς μάθησης, όπως π.χ. TensorFlow, Keras, να PyTorch.
2. Επεξεργασία φυσικής γλώσσας
Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) είναι ένα υποπεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που επικεντρώνεται στην αλληλεπίδραση μεταξύ υπολογιστών και ανθρώπινης γλώσσας. Το NLP στοχεύει να επιτρέψει στις μηχανές να κατανοούν, να ερμηνεύουν και να δημιουργούν ανθρώπινη γλώσσα, συμπεριλαμβανομένου του γραπτού κειμένου και των προφορικών λέξεων. Περιλαμβάνει την ανάπτυξη αλγορίθμων και μοντέλων που μπορούν να αναλύσουν δεδομένα γλώσσας και να εξάγουν νόημα από αυτά.
Εικόνα από datasciencedojo
Το NLP είναι σημαντικό στη μηχανική μάθηση επειδή επιτρέπει στις μηχανές να επικοινωνούν με τους ανθρώπους με φυσικό τρόπο. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό καθώς αναπτύσσονται όλο και περισσότερες εφαρμογές που απαιτούν αλληλεπίδραση μεταξύ ανθρώπων και μηχανών. Χωρίς NLP, αυτές οι αλληλεπιδράσεις θα περιορίζονταν σε απλές εντολές ή απαντήσεις, οι οποίες θα μείωναν σημαντικά τη χρησιμότητα και τον πιθανό αντίκτυπό τους.
3. Στατιστική ανάλυση
Η στατιστική ανάλυση είναι η διαδικασία συλλογής, ανάλυσης και ερμηνείας δεδομένων για να αποκτήσουν γνώσεις και να λάβει τεκμηριωμένες αποφάσεις. Η στατιστική ανάλυση είναι μια κρίσιμη δεξιότητα στη μηχανική μάθηση επειδή παρέχει τη μαθηματική βάση για πολλούς αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. Η στατιστική ανάλυση χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό προτύπων στα δεδομένα, τον έλεγχο υποθέσεων και την πραγματοποίηση προβλέψεων.
Μερικά από τα βασικά εργαλεία και βιβλιοθήκες που χρησιμοποιούνται στη στατιστική ανάλυση περιλαμβάνουν τα R, Python, SAS και SPSS. Είναι σημαντικό να κατανοήσετε καλά αυτά τα εργαλεία και τις γλώσσες για να γίνετε ικανοί στη στατιστική ανάλυση.
4. Προετοιμασία Δεδομένων
Προετοιμασία δεδομένων είναι η διαδικασία συλλογής, καθαρισμού και οργάνωσης δεδομένων πριν από τη χρήση τους για την εκπαίδευση ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης. Αυτό είναι ένα κρίσιμο βήμα στη γραμμή μηχανικής μάθησης, επειδή η ποιότητα των δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση ενός μοντέλου επηρεάζει σημαντικά την ακρίβεια των προβλέψεών του. Τα δεδομένα κακής ποιότητας οδηγούν σε εσφαλμένες ή αναξιόπιστες προβλέψεις, ενώ τα δεδομένα υψηλής ποιότητας βοηθούν στη δημιουργία πιο ακριβών μοντέλων.
Η προετοιμασία δεδομένων περιλαμβάνει εργασίες όπως ο καθαρισμός δεδομένων, ο μετασχηματισμός δεδομένων, η μηχανική χαρακτηριστικών και η ενοποίηση δεδομένων.
Μερικά από τα βασικά εργαλεία και βιβλιοθήκες που χρησιμοποιούνται στην προετοιμασία δεδομένων περιλαμβάνουν Πάντα, μουδιασμένος, να scikit-μάθετε σε Python, καθώς και dplyr και τακτοποιημένος στο R. Είναι σημαντικό να έχετε καλή κατανόηση αυτών των εργαλείων και βιβλιοθηκών, καθώς και των γλωσσών προγραμματισμού όπως η Python και η R, για να είστε ικανοί στην προετοιμασία δεδομένων.
Εικόνα από Pexels
Επιπλέον, είναι σημαντικό να έχουμε καλή κατανόηση στατιστικών εννοιών, όπως ο έλεγχος πιθανοτήτων και υποθέσεων, καθώς και γνώση συστημάτων βάσεων δεδομένων και SQL.
5. Προγραμματισμός
Ο προγραμματισμός είναι μια βασική δεξιότητα για τους μηχανικούς μηχανικής μάθησης επειδή είναι το κύριο εργαλείο που χρησιμοποιείται για τη δημιουργία και την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης. Γλώσσες προγραμματισμού όπως η Python, η R και η Java χρησιμοποιούνται συνήθως στη μηχανική εκμάθηση λόγω της ευκολίας χρήσης τους και της διαθεσιμότητας βιβλιοθηκών και πλαισίων μηχανικής εκμάθησης.
Ένας από τους καλύτερους τρόπους να αποκτήσουν δεξιότητες προγραμματισμού είναι η εξάσκηση και η εργασία σε έργα μηχανικής μάθησης. Αυτό παρέχει πρακτική εμπειρία στην εφαρμογή εννοιών προγραμματισμού σε προβλήματα του πραγματικού κόσμου. Η εργασία σε έργα μηχανικής μάθησης παρέχει επίσης την ευκαιρία να μάθετε από άλλους προγραμματιστές και να συνεργαστείτε μαζί τους.
Ορισμένες βασικές έννοιες προγραμματισμού που πρέπει να μάθετε ως μηχανικός μηχανών περιλαμβάνουν δομές δεδομένων, αλγόριθμους, αντικειμενοστραφή προγραμματισμό και αρχές ανάπτυξης λογισμικού, όπως έλεγχος έκδοσης, εντοπισμός σφαλμάτων και δοκιμή.
Το να γίνεις μηχανικός μηχανικής μάθησης είναι μια πολύπλευρη καριέρα και απαιτεί σημαντικό χρόνο και προσπάθεια. Επομένως, πρέπει να προσεγγίσετε τη μάθηση και να μοιράσετε το χρόνο σας ρεαλιστικά. Το να μπορείς να το κάνεις αυτό είναι από μόνο του μια ικανότητα. Ωστόσο, υπάρχουν μερικές δεξιότητες που δεν πρέπει να χάνετε πολύ χρόνο για να βελτιώσετε.
Για παράδειγμα, ορισμένες πηγές μπορεί να σας πουν ότι χρειάζεστε οπωσδήποτε εφαρμοσμένα μαθηματικά στο σύνολο δεξιοτήτων σας για να γίνετε αποτελεσματικός μηχανικός ML. Αυτό είναι αναληθές. Υπάρχουν πολύ λίγα μαθηματικά που εμπλέκονται στη σύγχρονη εφαρμοσμένη μηχανική μάθηση. Ωστόσο, μπορεί να είναι ακόμα μια σπουδαία ικανότητα να έχεις. Μπορεί να σας διδάξει πώς να προσεγγίζετε τα προβλήματα μεθοδικά και λογικά. Ωστόσο, τα σκληρά εφαρμοσμένα μαθηματικά είναι ως επί το πλείστον περιττά.
Επιπλέον, δεν πρέπει να σπαταλάτε τον χρόνο σας για να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας στο μόντελινγκ. Μεγάλο μέρος της μοντελοποίησης μηχανικής μάθησης έχει εκδημοκρατιστεί. Ως εκ τούτου, πολλά από τα μοντέλα που θα χρειαστείτε είναι διαθέσιμα και αυτοματοποιημένα. Ωστόσο, πρέπει να είστε σε θέση να προσδιορίσετε το καλύτερο μοντέλο που θα χρησιμοποιήσετε για ένα δεδομένο πρόβλημα. Τελικά, η μοντελοποίηση είναι ένα λυμένο πρόβλημα και είναι ένα από τα πιο εύκολα κομμάτια της δουλειάς ενός μηχανικού ML.
Πιστοποιηθείτε
Εάν σκοπεύετε να αναζητήσετε εργασία ως μηχανικός μηχανικής μάθησης, πρέπει να βεβαιωθείτε ότι έχετε την κατάλληλη πιστοποίηση. Οι περισσότερες εταιρείες απαιτούν πτυχίο Bachelor στην επιστήμη των υπολογιστών ή συναφείς τομείς όπως τα Εφαρμοσμένα Μαθηματικά και η Φυσική.
Σχεδόν ειρωνικά, πολλοί υπεύθυνοι προσλήψεων χρησιμοποιούν αυτοματισμό και μηχανική μάθηση για να εντοπίσουν τους καλύτερους υποψηφίους για θέσεις. Και πάλι, εάν ο στόχος σας είναι να εργαστείτε, πρέπει να εξασφαλίσετε όσο το δυνατόν περισσότερες συνεντεύξεις για δουλειά.
Ένα από τα κριτήρια που προσέχουν αυτά τα εργαλεία πρόσληψης είναι η πιστοποίηση. Σε ορισμένες περιπτώσεις, δεν έχει καν σημασία από πού προέρχεται η πιστοποίηση. Αρκεί να το έχετε στο βιογραφικό σας. Η πιστοποίηση θα πρέπει να συνδέεται με τις δεξιότητες που περιλαμβάνονται στον παραπάνω οδηγό. Έτσι, θα πρέπει να έχετε εξειδικευμένη πιστοποίηση για όλες τις γλώσσες προγραμματισμού, εφαρμοσμένα στατιστικά στοιχεία για μηχανική εκμάθηση, πώς να χρησιμοποιείτε βιβλιοθήκες μηχανικής εκμάθησης κ.λπ.
Δημιουργήστε ένα δημόσιο αποθετήριο
Καθώς περιμένετε απαντήσεις Όσον αφορά τις αιτήσεις εργασίας σας, θα πρέπει να εξετάσετε το ενδεχόμενο να ανοίξετε ένα δημόσιο αποθετήριο GitHub γεμάτο με τα δικά σας προσωπικά έργα μηχανικής μάθησης. Αυτό το αποθετήριο θα πρέπει να διατηρείται καλά και να έχει τακτικές δεσμεύσεις σε αυτό. Μπορείτε επίσης να το συμπεριλάβετε στο βιογραφικό σας, επιτρέποντας στους πιθανούς υπαλλήλους να δουν δείγματα της δουλειάς σας.
Όπως συμβαίνει με τις περισσότερες θέσεις τεχνολογίας, οι μηχανικοί μηχανικής μάθησης πρέπει να είναι πρόθυμοι δια βίου φοιτητές και μαθητευόμενοι. Πρέπει να είστε ενημερωμένοι για το πιο πρόσφατα πλαίσια, τεχνολογία και πρακτικές. Η υπομονή, η ανθεκτικότητα και το να είσαι ανοιχτός στη μάθηση είναι καλές δεξιότητες για να βελτιώσεις ως μηχανικός ML. Είναι σκληρή δουλειά και χρειάζεται χρόνο, αλλά το ταξίδι είναι ικανοποιητικό. Οι καλοί προγραμματιστές λογισμικού και οι μηχανικοί μηχανικής μάθησης σπάνια βρίσκονται στο όριο της ανεργίας για πολύ. Ο παραπάνω οδηγός διερευνά 5 δεξιότητες μηχανικής μάθησης που κάθε μηχανικός μηχανικής μάθησης πρέπει να γνωρίζει το 2023. Προσθέστε τον σελιδοδείκτη και επισκεφτείτε τον ξανά όποτε αισθάνεστε χαμένοι και θέλετε να βελτιωθείτε ως μηχανικός ML.
Νάχλα Ντέιβις είναι προγραμματιστής λογισμικού και συγγραφέας τεχνολογίας. Προτού αφιερώσει τη δουλειά της με πλήρες ωράριο στην τεχνική συγγραφή, κατάφερε - μεταξύ άλλων συναρπαστικών πραγμάτων - να υπηρετήσει ως επικεφαλής προγραμματιστής σε έναν οργανισμό εμπειρικής επωνυμίας Inc. 5,000, του οποίου οι πελάτες περιλαμβάνουν τη Samsung, την Time Warner, το Netflix και τη Sony.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://www.kdnuggets.com/2023/03/5-machine-learning-skills-every-machine-learning-engineer-know-2023.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-machine-learning-skills-every-machine-learning-engineer-should-know-in-2023