Nous vivons dans le monde des humains et des machines. Les humains évoluent et apprennent de leur expérience passée depuis des millions d'années. En revanche, l'ère des machines et des robots ne fait que commencer. L'avenir de la machine est énorme et dépasse notre champ d'imagination. Nous laissons cette grande responsabilité sur l'épaule d'un individu en particulier, à savoir . Alors, jetons un coup d'œil à certains des Ingénieur Compétences requises pour devenir un ingénieur ML réussi.
Dans cet article, je couvrirai les sujets suivants:
Donc, avant de nous familiariser avec les compétences d'ingénieur en apprentissage automatique, voyons d'abord qui est exactement un ingénieur ML.
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Qui est un ingénieur en apprentissage automatique?
Les ingénieurs en apprentissage automatique sont des programmeurs sophistiqués qui développent des machines et des systèmes capables d'apprendre et d'appliquer des connaissances sans direction spécifique.
est l'objectif d'un ingénieur en apprentissage automatique. Ce sont des programmeurs informatiques, mais leur objectif va au-delà de la programmation de machines spécifiques pour effectuer des tâches spécifiques. Ils créent des programmes qui permettront aux machines d'effectuer des actions sans être spécifiquement dirigées pour effectuer ces tâches.
Maintenant que nous savons, qui est un ingénieur ML, passons aux compétences d'ingénieur d'apprentissage machine une par une.
Compétences d'ingénieur en apprentissage automatique
Langages de programmation (R / Java / Python / C ++)
La première exigence est d'avoir une bonne maîtrise d'un langage de programmation, de préférence python car il est facile à apprendre et ses applications sont plus larges que tout autre langage. est la lingua franca du Machine Learning.
Il est important d'avoir une bonne compréhension de sujets tels que les structures de données, la gestion de la mémoire et les classes. Bien que Python soit un très bon langage, il ne peut à lui seul vous aider. Vous devrez probablement apprendre tous ces langages comme C ++, R, Python, Java et également travailler sur MapReduce à un moment donné.
Statistiques
Une connaissance des matrices, des vecteurs et de la multiplication matricielle est requise. Une bonne compréhension des dérivés et des intégraux est nécessaire, car même des concepts simples tels que la descente de gradient pourraient vous échapper.
Des concepts statistiques tels que la moyenne, les écarts types et les distributions gaussiennes sont nécessaires avec la théorie des probabilités pour des algorithmes tels que Naive Bayes , Modèles de mélanges gaussiens et modèles de Markov cachés.
Techniques de traitement du signal
L'une des rares compétences d'ingénieur en apprentissage automatique est également la compréhension du traitement du signal et la capacité à résoudre différents problèmes à l'aide de techniques de traitement du signal, car l'extraction de fonctionnalités est l'une des parties les plus importantes de l'apprentissage automatique.
La connaissance de l'analyse temps-fréquence et des algorithmes avancés de traitement du signal tels que les ondelettes, les shearlets, les curvelets et les bandelettes vous aidera à résoudre des situations complexes.
Mathématiques appliquées
De nombreuses techniques d'apprentissage automatique ne sont que des types d'approximation de fonction sophistiqués. Avoir une solide compréhension de la théorie des algorithmes et comprendre des sujets tels que Descente graduelle , Les optimisations convexes, la programmation quadratique et la différenciation partielle vous aideront beaucoup.
Architectures de réseau neuronal
sont une classe de modèles dans la littérature générale sur l'apprentissage automatique. Les réseaux de neurones sont un ensemble spécifique d'algorithmes qui ont révolutionné l'apprentissage automatique.
Nous avons besoin d'un apprentissage automatique pour des tâches trop complexes pour que les humains puissent coder directement, c'est-à-dire des tâches si complexes qu'elles ne sont pas pratiques. Les réseaux de neurones sont eux-mêmes des approximations de fonctions générales, c'est pourquoi ils peuvent être appliqués à presque tous les problèmes d'apprentissage automatique concernant l'apprentissage d'un mappage complexe de l'espace d'entrée à l'espace de sortie.
Les réseaux neuronaux ont été de loin le moyen le plus précis d'aborder de nombreux problèmes, tels que la traduction, la reconnaissance vocale et la classification d'images.
Traitement de la langue, audio et vidéo
Depuis Natural Language Processing combine deux des principaux domaines de travail à savoir. La linguistique et l'informatique et il y a de fortes chances que vous travailliez à un moment donné avec du texte, de l'audio ou de la vidéo. Il est donc nécessaire d'avoir un bon contrôle sur les bibliothèques comme Gensim, NLTK et des techniques comme word2vec, l'analyse sentimentale et la synthèse.
L'analyse vocale et audio consiste à extraire des informations utiles des signaux audio eux-mêmes. Une bonne connaissance des mathématiques et des concepts de la transformation de Fourier vous mènera loin dans celle-ci.
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Maintenant que nous avons vu le Technique Compétences d'ingénieur en apprentissage automatique, jetons un coup d'œil à la Non technique Compétences d'ingénieur en apprentissage automatique
Connaissance de l'industrie
Les projets d'apprentissage automatique les plus réussis seront ceux qui abordent de réels problèmes. Quel que soit le secteur pour lequel vous travaillez. Vous devez savoir comment fonctionne cette industrie et ce qui sera bénéfique pour l'entreprise.
Si un ingénieur en apprentissage automatique n'a pas le sens des affaires et le savoir-faire des éléments qui composent un modèle commercial réussi, toutes ces compétences techniques ne peuvent pas être canalisées de manière productive. Vous ne serez pas en mesure de discerner les problèmes et les défis potentiels qui doivent être résolus pour que l'entreprise se maintienne et se développe. Vous ne pourrez pas vraiment aider votre organisation à explorer de nouvelles opportunités commerciales.
Communication efficace
Vous devrez expliquer les concepts de ML aux personnes ayant peu ou pas d'expertise dans le domaine. Il est fort probable que vous deviez travailler avec une équipe d’ingénieurs, ainsi que de nombreuses autres équipes. La communication va rendre tout cela beaucoup plus facile.
Les entreprises à la recherche d'un ingénieur ML fort recherchent une personne capable de traduire clairement et couramment leurs conclusions techniques à une équipe non technique, telle que les services marketing ou commerciaux.
Prototypage rapide
Itérer les idées le plus rapidement possible est obligatoire pour en trouver une qui fonctionne. Dans l'apprentissage automatique, cela s'applique à tout, de la sélection du bon modèle au travail sur des projets tels que les tests A / B.
Vous devez appliquer un groupe de techniques utilisées pour fabriquer rapidement un modèle réduit d'une pièce physique ou d'un assemblage à l'aide de données de conception assistée par ordinateur (CAO) en trois dimensions.
Reste informé
Vous devez vous tenir au courant de tout changement à venir. Chaque mois, de nouveaux modèles de réseaux neuronaux sortent qui surpassent l'architecture précédente.
C'est aussi être au courant de l'actualité concernant le développement de la théorie des outils et des algorithmes à travers des articles de recherche, des blogs, des vidéos de conférence, etc. La communauté en ligne change rapidement.
Bonus de compétences d'ingénieur en apprentissage automatique
Vous pourriez être dans une situation où vous souhaiteriez appliquer des techniques d'apprentissage automatique à des systèmes qui interagiront avec le monde réel. Avoir une certaine connaissance de La physique vous emmènera loin.
Apprentissage par renforcement a été l'un des moteurs de bon nombre des développements les plus passionnants en matière d'apprentissage en profondeur et d'intelligence artificielle en 2017. Ceci sera essentiel pour comprendre si vous souhaitez vous lancer dans la robotique, les voitures autonomes ou tout autre domaine lié à l'IA.
Vision par ordinateur et l'apprentissage automatique sont deux branches principales de l'informatique qui peuvent fonctionner et alimenter des systèmes très sophistiqués qui reposent exclusivement sur des algorithmes CV et ML, mais lorsque vous combinez les deux, vous pouvez obtenir encore plus.
Donc, avec cela, nous arrivons à la fin de cet article. J'espère que vous avez compris les différentes compétences techniques et non techniques d'ingénieur en apprentissage automatique nécessaires pour devenir un ingénieur ML réussi.
Edureka vous permet de maîtriser des techniques telles que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, et Traitement du langage naturel. Il comprend une formation sur les dernières avancées et approches techniques en intelligence artificielle et apprentissage automatique telles que l'apprentissage en profondeur, les modèles graphiques et l'apprentissage par renforcement.
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