نحن نعيش في عالم البشر والآلات. يتطور البشر ويتعلمون من تجاربهم السابقة لملايين السنين. من ناحية أخرى ، بدأ للتو عصر الآلات والروبوتات. مستقبل الآلة هائل ويتجاوز نطاق خيالنا. نترك هذه المسؤولية الكبيرة على عاتق فرد معين وهي . لذا ، دعونا نلقي نظرة على بعض المهارات الهندسية المطلوبة لتصبح مهندس ML ناجحًا.
في هذه المقالة سأغطي المواضيع التالية:
لذلك قبل أن نتعرف على مهارات مهندس التعلم الآلي ، دعونا أولاً نفهم من هو مهندس ML بالضبط.
من هو مهندس التعلم الآلي؟
مهندسو التعلم الآلي هم مبرمجون متطورون يطورون آلات وأنظمة يمكنها تعلم وتطبيق المعرفة دون توجيه محدد.
هو هدف مهندس التعلم الآلي. إنهم مبرمجو كمبيوتر ، لكن تركيزهم يتجاوز آلات البرمجة على وجه التحديد لأداء مهام محددة. إنهم ينشئون برامج تمكن الآلات من اتخاذ إجراءات دون توجيههم بشكل خاص لأداء تلك المهام.
الآن بعد أن عرفنا ، من هو مهندس ML ، دعنا ننتقل إلى مهارات مهندس التعلم الآلي واحدة تلو الأخرى.
مهارات مهندس التعلم الآلي
لغات البرمجة (R / Java / Python / C ++)
ما هو مقرر علوم البيانات
الشرط الأول والأهم هو أن يكون لديك قبضة جيدة على لغة البرمجة ، ويفضل أن تكون لغة python لأنها سهلة التعلم وتطبيقاتها أوسع من أي لغة أخرى. هي اللغة المشتركة لتعلم الآلة.
من المهم أن يكون لديك فهم جيد لموضوعات مثل هياكل البيانات وإدارة الذاكرة والفصول الدراسية. على الرغم من أن لغة بايثون جيدة جدًا ، إلا أنها وحدها لا تستطيع مساعدتك. ربما يتعين عليك تعلم كل هذه اللغات مثل C ++ و R و Python و Java وأيضًا العمل على MapReduce في مرحلة ما.
الإحصاء
مطلوب الإلمام بالمصفوفات والمتجهات ومضاعفة المصفوفة. يعد الفهم الجيد للمشتقات والتكاملات أمرًا ضروريًا ، لأن المفاهيم البسيطة مثل النسب المتدرجة قد تستعصي عليك.
المفاهيم الإحصائية مثل المتوسط والانحرافات المعيارية والتوزيعات الغاوسية مطلوبة جنبًا إلى جنب مع نظرية الاحتمالات لخوارزميات مثل ساذج بايز ونماذج المزيج الغاوسي ونماذج ماركوف المخفية.
تقنيات معالجة الإشارات
واحدة من مهارات مهندس التعلم الآلي القليلة هي أيضًا فهم معالجة الإشارات والقدرة على حل المشكلات المختلفة باستخدام تقنيات معالجة الإشارات حيث أن استخراج الميزات هو أحد أهم أجزاء التعلم الآلي.
ستساعدك المعرفة بتحليل تردد الوقت وخوارزميات معالجة الإشارات المتقدمة مثل Wavelets و Shearlets و Curvelets و Bandlets على حل المواقف المعقدة.
الرياضيات التطبيقية
هناك الكثير من تقنيات التعلم الآلي ، وهناك أنواع خيالية لتقريب الوظائف. امتلاك فهم راسخ لنظرية الخوارزمية وفهم مواضيع مثل نزول متدرج والتحسينات المحدبة والبرمجة التربيعية والتمايز الجزئي ستساعد كثيرًا.
معماريات الشبكة العصبية
فئة من النماذج في أدبيات تعلم الآلة العامة. الشبكات العصبية هي مجموعة محددة من الخوارزميات التي أحدثت ثورة في التعلم الآلي.
نحن بحاجة إلى التعلم الآلي للمهام التي يصعب على البشر ترميزها مباشرة ، أي المهام المعقدة للغاية بحيث لا تكون عملية. الشبكات العصبية هي بحد ذاتها تقديرات وظيفية عامة ، وهذا هو سبب إمكانية تطبيقها على أي مشكلة تعلم آلي تقريبًا حول تعلم رسم خرائط معقد من الإدخال إلى مساحة الإخراج.
كانت الشبكات العصبية إلى حد بعيد الطريقة الأكثر دقة للتعامل مع العديد من المشكلات ، مثل الترجمة والتعرف على الكلام وتصنيف الصور.
معالجة اللغة والصوت والفيديو
منذ Natural Language Processing يجمع بين اثنين من مجالات العمل الرئيسية مثل. اللغويات وعلوم الكمبيوتر والفرص في مرحلة ما ستعمل إما بالنص أو الصوت أو الفيديو. لذلك من الضروري أن يكون لديك سيطرة جيدة على المكتبات مثل Gensim و NLTK وتقنيات مثل word2vec والتحليل العاطفي والتلخيص.
يتضمن تحليل الصوت والصوت استخراج معلومات مفيدة من الإشارات الصوتية نفسها. كونك على دراية جيدة بالرياضيات ومفاهيم تحويل فورييه سيوصلك بعيدًا في هذا.
الآن بعد أن رأينا تقني مهارات مهندس التعلم الآلي ، دعونا نلقي نظرة على غير فني مهارات مهندس التعلم الآلي
صناعة المعرفة
ستكون أكثر مشاريع التعلم الآلي نجاحًا هي تلك التي تتناول نقاط الألم الحقيقية. أيًا كان المجال الذي تعمل فيه. يجب أن تعرف كيف تعمل هذه الصناعة وما الذي سيكون مفيدًا للعمل.
إذا لم يكن لدى مهندس التعلم الآلي فطنة تجارية ومعرفة بالعناصر التي تشكل نموذج عمل ناجحًا ، فلا يمكن توجيه كل هذه المهارات التقنية بشكل منتج. لن تكون قادرًا على تمييز المشكلات والتحديات المحتملة التي تحتاج إلى حل لكي يستمر العمل وينمو. لن تكون قادرًا حقًا على مساعدة مؤسستك في استكشاف فرص عمل جديدة.
التواصل الفعال
ستحتاج إلى شرح مفاهيم ML للأشخاص ذوي الخبرة القليلة أو المعدومة في هذا المجال. من المحتمل أنك ستحتاج إلى العمل مع فريق من المهندسين ، بالإضافة إلى العديد من الفرق الأخرى. التواصل سيجعل كل هذا أسهل بكثير.
تحويل السلسلة إلى تاريخ جافا
تبحث الشركات التي تبحث عن مهندس ML قوي عن شخص يمكنه بوضوح وطلاقة ترجمة نتائجهم الفنية إلى فريق غير تقني ، مثل أقسام التسويق أو المبيعات.
النماذج الأولية السريعة
يعد تكرار الأفكار في أسرع وقت ممكن أمرًا إلزاميًا للعثور على فكرة ناجحة. في التعلم الآلي ، ينطبق هذا على كل شيء بدءًا من اختيار النموذج الصحيح إلى العمل في مشاريع مثل اختبار A / B.
تحتاج إلى القيام بمجموعة من التقنيات المستخدمة لتصنيع نموذج مصغر سريعًا لجزء مادي أو تجميع باستخدام بيانات التصميم بمساعدة الكمبيوتر (CAD) ثلاثية الأبعاد.
ابق على اطلاع
يجب أن تظل على اطلاع دائم بأية تغييرات قادمة. كل شهر تخرج نماذج جديدة للشبكات العصبية تتفوق في الأداء على البنية السابقة.
وهذا يعني أيضًا أن تكون على دراية بالأخبار المتعلقة بتطوير نظرية الأدوات والخوارزميات من خلال الأوراق البحثية والمدونات ومقاطع الفيديو الخاصة بالمؤتمرات وما إلى ذلك. يتغير المجتمع عبر الإنترنت بسرعة.
مهارات مهندس تعلم الآلة الإضافية
قد تكون في موقف ترغب فيه في تطبيق تقنيات التعلم الآلي على الأنظمة التي ستتفاعل مع العالم الحقيقي. امتلاك بعض المعرفة بـ الفيزياء سوف يأخذك بعيدا.
تعزيز التعلم كان الدافع وراء العديد من التطورات الأكثر إثارة في التعلم العميق والذكاء الاصطناعي في عام 2017. سيكون هذا أمرًا بالغ الأهمية لفهم ما إذا كنت تريد الخوض في الروبوتات أو السيارات ذاتية القيادة أو أي مجال آخر متعلق بالذكاء الاصطناعي.
الرؤية الحاسوبية و Machine Learning هما فرعان أساسيان لعلوم الكمبيوتر يمكنهما العمل وتشغيل أنظمة معقدة للغاية تعتمد على خوارزميات السيرة الذاتية والتعلم الآلي بشكل حصري ولكن عندما تجمع بين الاثنين ، يمكنك تحقيق المزيد.
بهذا نصل إلى نهاية هذا المقال. آمل أن تكون قد حصلت على فهم لمختلف المهارات الفنية وغير الفنية لمهندس تعلم الآلة المطلوبة لتصبح مهندس ML ناجحًا.
إديوريكا تجعلك بارعًا في تقنيات مثل التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف و معالجة اللغة الطبيعية. ويشمل التدريب على أحدث التطورات والأساليب التقنية في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مثل التعلم العميق والنماذج الرسومية والتعلم المعزز.
لديك سؤال لنا؟ يرجى ذكر ذلك في قسم التعليقات بمقال 'مهارات مهندس التعلم الآلي' وسنعاود الاتصال بك