Strojno učenje je ena najbolj vročih in najbolj motečih tehnologij. Za delovna mesta strojnega učenja je zelo veliko povpraševanja. Vse več podjetij sprejema te tehnologije in to povpraševanje se bo samo še povečalo. V tem članku si bomo ogledali spretnosti, potrebne za pridobitev teh služb.

Pred tem pa razumimo osnove strojnega učenja.

Kaj je strojno učenje?

5 spretnosti, potrebnih za delovna mesta strojnega učenja

V prvi vrsti, kaj je strojno učenje?

Strojno učenje (ML) je preučevanje algoritmov in statističnih modelov, ki jih računalniški sistemi uporabljajo za postopno izboljšanje njihove uspešnosti pri določeni nalogi. Laično gledano gre za vir znanja, ki ga računalniški sistem uporablja, da postane bolj inteligenten.

Torej, kakšne so različne vrste učnih sistemov? No, spadajo v štiri različne kategorije:

  • Nadzorovano učenje
  • Nenadzorovano učenje
  • Polnadzorovano učenje
  • Okrepitveno učenje

Nadzorovano učenje

Pri nadzorovanem učenju stroj napajate z vrsto vhodov in ustreznih izhodov. Ideja je, da se navadijo na vrsto izhodnih rezultatov, ki jih lahko pričakujejo od določenih vložkov, tako da se sčasoma sami naučijo, kakšen izhod bi morali dati prihodnjim vložkom.

[Nabor vhodov / izhodov] —–> [Strojni algoritem] ——> [Delovni model]

To je v bistvu klasično hranjenje z žlico. Na svoji napravi govorite, naj se nauči prepoznati določene izhode za vhode. Pomislite, kako ste se v otroštvu učili matematike. Pregledali ste nekaj primerov in nato sami rešili nove težave.

Nenadzorovano učenje

Pri nenadzorovanem učenju preprosto vstavite niz vhodov v stroj, ne da bi jim dali zahtevane izhode. Ideja je pomagati vaši napravi prepoznati in prepoznati različne vzorce na vhodu ter jih razvrstiti po podobnih podatkih.

Torej, če v stroj vstavite 1, črno, 3, rdečo, jih bodo združili v:

{rdeča, črna}, {1,3}

Torej, skeletni okvir tega stroja bo videti takole:

[Nabor vhodov] —–> [Strojni algoritem] ——> [{Grozd 1}, {grozd 2}…. {Grozd N}]

Polnadzorovano učenje

Nekje med nadzorovanim in nenadzorovanim učenjem imamo polnadzorovano učenje. Polpregledani podatki so kombinacija označenih in neoznačenih podatkov. Označeni podatki so vhodi, ki imajo ustrezne izhode, medtem ko imajo neoznačeni podatki vhode brez izhodov.

Številni raziskovalci strojnega učenja so ugotovili, da lahko neoznačeni podatki, če se uporabljajo skupaj z majhno količino označenih podatkov, znatno izboljšajo natančnost učenja pri nenadzorovanem učenju (kjer podatki niso označeni), vendar brez časa in stroškov, potrebnih za nadzorovano učenje. učenje (kjer so vsi podatki označeni).

Okrepitveno učenje

5 spretnosti, potrebnih za delovna mesta strojnega učenja

Na koncu imamo še okrepitveno učenje.

V tem nekako učenju imamo agenta, ki komunicira z okoljem tako, da izvede dejanje. To dejanje spremeni stanje okolja in odvisno od tega, ali je stanje dobro ali slabo, bo agent dobil nagrado ali kazen.

S takšnim učenjem smo se že večkrat srečali v življenju. Kadarkoli smo storili kaj dobrega, smo bili nagrajeni, medtem ko smo bili vsakič, ko smo storili kaj slabega / napačnega, bili kaznovani. To nas je naučilo, katera dejanja so bila prava in katera ne.

Torej, to bi vam moralo dati pošteno predstavo o tem, kaj gre za strojno učenje.

Vzpon delovnih mest strojnega učenja

Revija Analytics India je razkril, da je bilo leta 2017 v Indiji prazno približno 78.000 delovnih mest na področju podatkovne znanosti in strojnega učenja. Te številke kažejo, da so v analitični skupnosti zelo zahtevne vloge delovnih mest ML Engineers in Data Scientist.

LinkedIn je opravil tudi zanimivo študijo v zvezi s tem naraščajočim povpraševanjem. Inženirji strojnega učenja, podatkovni znanstveniki in inženirji velikih podatkov se uvrščajo med najboljša nova delovna mesta na LinkedInu. Od leta 2012 so se vloge Data Scientist povečale za 650% in po ocenah ameriškega urada za statistiko dela bo do leta 2026 11,5 delovnih mest strojnega učenja..

Tu je nekaj zanimivih točk njihovih raziskav.

OPOMBA: Študija je bila narejena leta 2017.

5 spretnosti, potrebnih za delovna mesta strojnega učenja

Med izračunom stopnje rasti delovnih mest so ugotovili:

  • Danes dela 9,8-krat več inženirjev strojnega učenja kot pred 5 leti.
  • Podatkovnih znanstvenikov je 6,5-krat več kot pred petimi leti in 5,5-krat več razvijalcev velikih podatkov.

Študija tudi kaže, da je programsko inženirstvo pogosto izhodišče za strokovnjake, ki se sčasoma lotijo ​​strojnega učenja in velikih podatkov.

Spodaj je prikazanih pet najboljših poklicnih poti z najvišjo rastjo:

5 spretnosti, potrebnih za delovna mesta strojnega učenja

Kaj naredi inženirsko vlogo strojnega učenja tako priljubljeno?

Naslednji graf prikazuje naraščajoče povpraševanje po delovnih mestih s področja strojnega učenja / umetne inteligence, po poročanju priljubljenega spletnega portala za zaposlovanje Dejansko.

5 spretnosti, potrebnih za delovna mesta strojnega učenja

Torej, v čem je skrivnost te rasti? Zakaj so delovna mesta s strojnim učenjem v tako kratkem času pridobila toliko priljubljenosti?

No, to je zato, ker mnoga vrhunska podjetja v svoje sisteme vključujejo ML in AI! Res je tako preprosto. Ker si vse več podjetij želi vstopiti v ta prostor, želijo vlagati in najeti več strokovnjakov za strojni jezik, da se postavijo pred svojo konkurenco. Po tem članku avtorja Forbes, število patentov za strojno učenje se je med leti 2013 in 2017 povečalo za 34% CAGR.

Če želite še bolj odpeljati domov pomen strojnega učenja v današnjem času, je tu še eno lepo dejstvo za vas. Večina teh patentov prihaja iz podjetij, kot so IBM, Facebook, Microsoft, LinkedIn, Intel itd.

V redu, kaj smo se doslej naučili?

  • Strojno učenje in delovna mesta na osnovi Ai so v porastu.
  • Strojno učenje je preučevanje algoritmov, ki našim strojem pomagajo pri učenju in pametnejšem.
  • Nekatera vodilna svetovna podjetja si aktivno želijo najeti strokovnjake na tem področju, da bi zagotovili prednost tam

Naslednje vprašanje je torej, katere veščine potrebujemo, da postanemo strokovnjak na tem področju? No, poglejmo.

5 spretnosti, potrebnih za delovna mesta strojnega učenja

# 1 Osnove programiranja

5 spretnosti, potrebnih za delovna mesta strojnega učenja

Osnove računalništva in programiranja so bistvenega pomena za strojno učenje in umetno inteligenco. Izjemno pomembno je imeti določeno stopnjo znanja v podatkovnih strukturah, algoritmih, izračunljivosti, zapletenosti in arhitekturi. The pet jezikov izbira so Python, R, JavaScript, Java in C++.

  • Če vaše strokovno znanje na področju strojnega učenja temelji na analizi sentimenta, potem morate dati prednost Pythonu in R.
  • Če vas zanima obdelava naravnega jezika, lahko za izdelavo visoko zmogljivih algoritmov uporabite široko knjižnico, ki jo ponuja Python
  • Če je omrežna varnost odkrivanje goljufij vaše področje zanimanja, bi verjetno morali raziskati Javo
  • C / C ++ se običajno uporablja za vključitev umetne inteligence v igre in gibanje robotov, saj so to področja, kjer je potrebna izjemno visoka raven nadzora, zmogljivosti in učinkovitosti
  • R ima veliko prednost na področjih, kot sta bioinformatika in bioinženiring
  • Zdi se, da razvijalci, ki so novi v znanosti o podatkih in strojnem učenju, dajejo prednost JavaScriptu in Javi.

5 spretnosti, potrebnih za delovna mesta strojnega učenja

Kreditna slika: Razvojna ekonomija

Za učenje lahko preberete naše vodiče python in javascript.

# 2 Matematika

5 spretnosti, potrebnih za delovna mesta strojnega učenja

Matematika, zlasti verjetnost in statistika, sta bistveni zobnik strojnega učenja. Za vas je izredno pomembno, da temeljito razumete strojno učenje. V samem srcu in duši strojnega učenja leži formalna opredelitev verjetnosti (pogojna verjetnost, Bayesovo pravilo, verjetnost, neodvisnost itd.) In iz nje izpeljanih tehnik (Bayes Nets, Markov odločitveni procesi, skriti modeli Markova itd..

Razumevanje verjetnosti in statistike bo vašemu stroju omogočilo, da se v postopku odločanja spopada z negotovostjo. Vedeti morate, kateri algoritem uporabiti za kakšne namene in kako narediti spremembe na podlagi sprememb v okolju. Verjetnost je lahko v tem pogledu zelo koristna. Statistični podatki pa vam bodo dali ukrepe, metode distribucije in analize, potrebne za učinkovito izdelavo trdnega modela iz opazovanih podatkov..

# 3 Algoritmi strojnega učenja

5 spretnosti, potrebnih za delovna mesta strojnega učenja

Samoumevno je, da morate biti usposobljeni v algoritmih strojnega učenja, da boste usposobljeni v strojnem učenju. Razumeti morate, kako linearna regresija, logistična regresija, SVM-ji, gradientni spust, kvadratno programiranje itd. Vendar, če veste, kaj so ti algoritmi, ni dovolj, morate vedeti tudi, kdaj kaj uporabiti. Vsak pristop ima svoje prednosti in slabosti, zato bi morali vedeti, kako krmariti po algoritmih, ne da bi se spotaknili. Ta instinkt lahko razvijete samo s prakso.

# 4 Modeliranje podatkov

5 spretnosti, potrebnih za delovna mesta strojnega učenja

Modeliranje podatkov in načrtovanje sistema je naslednja veščina, ki jo morate obvladati. Po navedbah Wikipedija,

»Modeliranje podatkov je postopek, ki se uporablja za določanje in analizo podatkovnih potreb, potrebnih za podporo poslovnim procesom v okviru ustreznih informacijskih sistemov v organizacijah. Zato postopek modeliranja podatkov vključuje profesionalne modelarje podatkov, ki tesno sodelujejo s poslovnimi deležniki in potencialnimi uporabniki informacijskega sistema. “

Preprosto povedano, modeliranje podatkov bo vašemu računalniku pomagalo pri ocenjevanju osnovne strukture danega nabora podatkov s ciljem najti uporabne vzorce in / ali predvideti lastnosti prej neprimernih primerkov.

Podatkovno modeliranje se uporablja za modeliranje podatkov na standarden, dosleden in predvidljiv način, da bi jih lahko upravljali kot vir. Kakršen koli projekt, na primer strojno učenje, ki zahteva standardna sredstva za analizo podatkov, da:

  • Pomagajte poslovnim analitikom, programerjem, preizkuševalcem, piscem priročnikov, izbirnikom IT paketov, inženirjem, menedžerjem, povezanim organizacijam in strankam, da bodo razumeli, kako koncepti organizacije delujejo in kako se med seboj povezujejo.
  • Upravljanje podatkov kot vira
  • Vključite različne informacijske sisteme
  • Oblikujte baze podatkov

Postopek ocenjevanja pomaga pri nenehnem preverjanju, kako dober je model in kaj vse je treba narediti, da ga še izboljšamo. Razumevanje teh procesov je ključnega pomena pri uporabi algoritmov strojnega učenja.

# 5 Programsko inženirstvo

Ko je vse rečeno in končano, je končni izid vašega dela inženirja strojnega učenja izdelava programske opreme. Programsko inženirstvo je uporaba inženiringa za razvoj programske opreme na sistematičen način. Urad za statistiko dela tako opredeljuje programsko inženirstvo,

“Sistematična uporaba znanstvenega in tehnološkega znanja, metod in izkušenj pri načrtovanju, izvedbi, preskušanju in dokumentiranju programske opreme.”

Med ustvarjanjem modela strojnega učenja boste morali razumeti, kako različne komponente delujejo in komunicirajo med seboj. Zato bi morali vedeti, kaj vse storiti, da se izognete nepotrebnim prekrivanjem in pustite, da se algoritmi prilagajajo, ko se količina podatkov v sistemu poveča.

Bonus: Learn Learn Learn

5 spretnosti, potrebnih za delovna mesta strojnega učenja

Strojno učenje in umetna inteligenca sta hitro rastoča področja. Vsak dan pride do novega odkritja ali primera uporabe, ki ima potencial za motenje industrije. Neprestano morate nenehno brati in se učiti, da pridobite vedno več znanja. Le tako boste poskrbeli, da vaše sposobnosti ne bodo zastarele.

Zaključek: Dela za strojno učenje

To so torej veščine, ki jih boste potrebovali za pridobitev najboljših delovnih mest strojnega učenja. Z naraščanjem povpraševanja po delovnih mestih morate storiti vse, kar je v vaši moči, da se postavite kot strokovnjak. Strojno učenje ni neka tehnologija, ki je “na poti”. Je že tukaj in podjetja so ga že začela uporabljati za izboljšanje svojega vsakdanjega poslovanja. Z velikim pomanjkanjem talentov je zdaj najboljši čas, da začnete

Mike Owergreen Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me