मशीन लर्निंग इंजीनियर बनने के लिए शीर्ष 10 कौशल

यह आलेख आपको तकनीकी के साथ-साथ गैर-तकनीकी मशीन लर्निंग इंजीनियर कौशल के बारे में ज्ञान प्रदान करेगा।

हम इंसानों और मशीनों की दुनिया में जी रहे हैं। मनुष्य लाखों वर्षों से अपने पिछले अनुभव से विकसित और सीख रहा है। दूसरी ओर, मशीनों और रोबोटों का युग अभी शुरू हुआ है। मशीन का भविष्य बहुत बड़ा है और हमारी कल्पना के दायरे से परे है। हम एक विशेष व्यक्ति के कंधे पर इस महान जिम्मेदारी को छोड़ देते हैं तो, आइए हम में से कुछ पर नजर डालें इंजीनियर कौशल एक सफल एमएल इंजीनियर बनने के लिए आवश्यक है।

इस लेख में मैं निम्नलिखित विषयों को शामिल करूंगा:





तो इससे पहले कि हम मशीन लर्निंग इंजीनियर कौशल से परिचित हों, हम पहले यह समझ लें कि वास्तव में एक एमएल इंजीनियर कौन है।



मशीन लर्निंग इंजीनियर कौन है?

मशीन लर्निंग इंजीनियर परिष्कृत प्रोग्रामर हैं जो मशीनों और प्रणालियों को विकसित करते हैं जो विशिष्ट दिशा के बिना ज्ञान सीख और लागू कर सकते हैं।

मशीन लर्निंग इंजीनियर

एक मशीन लर्निंग इंजीनियर का लक्ष्य है। वे कंप्यूटर प्रोग्रामर हैं, लेकिन उनका ध्यान विशिष्ट कार्यों को करने के लिए विशेष रूप से प्रोग्रामिंग मशीनों से परे जाता है। वे ऐसे कार्यक्रम बनाते हैं जो मशीनों को उन कार्यों को करने के लिए विशेष रूप से निर्देशित किए बिना कार्रवाई करने में सक्षम बनाएंगे।



अब जब हम जानते हैं कि एक एमएल इंजीनियर कौन है, तो मशीन लर्निंग इंजीनियर कौशल को एक-एक करके आगे बढ़ाएं।

मशीन लर्निंग इंजीनियर कौशल


कैसे जावा में तारीख करने के लिए स्ट्रिंग परिवर्तित करने के लिए

प्रोग्रामिंग भाषाएँ (आर / जावा / पायथन / सी ++)

पहली और महत्वपूर्ण आवश्यकता प्रोग्रामिंग भाषा पर अच्छी पकड़ है, अधिमानतः अजगर के रूप में यह सीखना आसान है और इसके अनुप्रयोग किसी भी अन्य भाषा की तुलना में व्यापक हैं। मशीन लर्निंग का लिंगुआ फ्रेंका है।

डेटा संरचनाओं, मेमोरी प्रबंधन और कक्षाओं जैसे विषयों की अच्छी समझ होना महत्वपूर्ण है। हालाँकि पाइथन एक बहुत अच्छी भाषा है, लेकिन यह अकेले आपकी मदद नहीं कर सकता है। आपको शायद इन सभी भाषाओं जैसे C ++, R, Python, Java को सीखना होगा और कुछ बिंदु पर MapReduce पर भी काम करना होगा।

सांख्यिकी

मैट्रिसेस, वैक्टर और मैट्रिक्स गुणा के साथ परिचित होना आवश्यक है। डेरिवेटिव और इंटीग्रल की एक अच्छी समझ आवश्यक है, और भी सरल अवधारणाएं जैसे कि ग्रेडिएंट डीसेंट आपको अलग कर सकती हैं।

माध्य, मानक विचलन और गॉसियन डिस्ट्रीब्यूशन जैसे सांख्यिकीय अवधारणाओं को एल्गोरिदम जैसे संभावना सिद्धांत के साथ आवश्यक है भोले भाले , गाऊसी मिश्रण मॉडल और छिपे हुए मार्कोव मॉडल।

सिग्नल प्रोसेसिंग तकनीक

कुछ मशीन लर्निंग इंजीनियर स्किल्स में से एक सिग्नल प्रोसेसिंग की समझ भी है और सिग्नल प्रोसेसिंग तकनीकों का उपयोग करके विभिन्न समस्याओं को हल करने की क्षमता है क्योंकि मशीन निष्कर्षण मशीन लर्निंग के सबसे महत्वपूर्ण भागों में से एक है।

टाइम-फ़्रीक्वेंसी एनालिसिस और एडवांस्ड सिग्नल प्रोसेसिंग एल्गोरिदम जैसे वेवलेट्स, शीर्लेट्स, कर्वलेट्स और बैंडलेट्स का ज्ञान आपको जटिल परिस्थितियों को हल करने में मदद करेगा।

व्यावहारिक गणित

मशीन सीखने की बहुत सारी तकनीकें फंक्शन सन्निकटन के सिर्फ फैंसी प्रकार हैं। एल्गोरिथ्म सिद्धांत और इस तरह के विषयों को समझने की एक मजबूत समझ होने के नाते ढतला हुआ वंश , उत्तल अनुकूलन, द्विघात प्रोग्रामिंग और आंशिक भेदभाव से बहुत मदद मिलेगी।

तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर

सामान्य मशीन लर्निंग साहित्य के भीतर मॉडल का एक वर्ग है। तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम का एक विशिष्ट सेट है जिसने मशीन सीखने में क्रांति ला दी है।

हमें उन कार्यों के लिए मशीन लर्निंग की आवश्यकता है जो मनुष्यों के लिए सीधे कोड करने के लिए बहुत जटिल हैं, अर्थात् ऐसे कार्य जो इतने जटिल हैं कि यह अव्यावहारिक है। तंत्रिका नेटवर्क स्वयं सामान्य फ़ंक्शन सन्निकटन हैं, यही वजह है कि उन्हें इनपुट से आउटपुट स्पेस तक एक जटिल मैपिंग सीखने के बारे में लगभग किसी भी मशीन सीखने की समस्या पर लागू किया जा सकता है।

तंत्रिका नेटवर्क अब तक अनुवाद, भाषण मान्यता और छवि वर्गीकरण जैसी कई समस्याओं के करीब पहुंचने का सबसे सटीक तरीका है।

भाषा, ऑडियो और वीडियो प्रसंस्करण

चूंकि प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्य के दो प्रमुख क्षेत्रों को जोड़ती है। भाषाविज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान और मौके कुछ बिंदु पर हैं जो आप पाठ या ऑडियो या वीडियो के साथ काम करने जा रहे हैं। इसलिए गेन्सिम, एनएलटीके जैसे पुस्तकालयों और वर्ड 2 वीवीसी, भावुक विश्लेषण और सारांश जैसे तकनीकों पर अच्छा नियंत्रण होना आवश्यक है।

वॉयस और ऑडियो विश्लेषण में स्वयं ऑडियो संकेतों से उपयोगी जानकारी निकालना शामिल है। गणित में अच्छी तरह से वाकिफ होने और फूरियर रूपांतरण की अवधारणाएं आपको इस एक में बहुत दूर मिलेंगी।

अब जब हमने देखा है तकनीकी मशीन लर्निंग इंजीनियर स्किल, आइए हम एक नजर डालते हैं गैर तकनिकि मशीन लर्निंग इंजीनियर कौशल

उद्योग ज्ञान

सबसे सफल मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स हैं जो वास्तविक दर्द बिंदुओं को संबोधित करने वाले हैं। आप जिस भी उद्योग के लिए काम कर रहे हैं। आपको पता होना चाहिए कि उद्योग कैसे काम करता है और व्यवसाय के लिए क्या फायदेमंद होगा।

यदि मशीन लर्निंग इंजीनियर के पास व्यावसायिक कौशल नहीं है और उन तत्वों का पता है जो एक सफल व्यवसाय मॉडल बनाते हैं, तो उन सभी तकनीकी कौशल को उत्पादकता से नहीं जोड़ा जा सकता है। आप उन समस्याओं और संभावित चुनौतियों के बारे में नहीं जान पाएंगे जो व्यापार को बनाए रखने और बढ़ने के लिए हल करने की आवश्यकता है। आप वास्तव में अपने संगठन को नए व्यावसायिक अवसरों का पता लगाने में मदद करने में सक्षम नहीं होंगे।

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प्रभावी संचार

आपको क्षेत्र में कम विशेषज्ञता वाले लोगों को एमएल अवधारणाओं की व्याख्या करने की आवश्यकता होगी। संभावना है कि आपको इंजीनियरों की एक टीम के साथ-साथ कई अन्य टीमों के साथ काम करने की आवश्यकता होगी। संचार यह सब बहुत आसान बनाने जा रहा है।

एक मजबूत एमएल इंजीनियर की खोज करने वाली कंपनियां किसी ऐसे व्यक्ति की तलाश कर रही हैं जो स्पष्ट रूप से और अपने तकनीकी निष्कर्षों को गैर-तकनीकी टीम में अनुवाद कर सके, जैसे कि विपणन या बिक्री विभाग।

तिव्र प्रतिकृति

जितनी जल्दी हो सके विचारों पर विचार करना एक काम करने के लिए अनिवार्य है। मशीन लर्निंग में, यह सही मॉडल को चुनने से लेकर ए / बी परीक्षण जैसी परियोजनाओं पर काम करने तक, सभी पर लागू होता है।

आपको तीन-आयामी कंप्यूटर-एडेड डिज़ाइन (CAD) डेटा का उपयोग करके भौतिक भाग या असेंबली के स्केल मॉडल को बनाने के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीकों का एक समूह बनाने की आवश्यकता है।

अपडेट करते रहें

आपको किसी भी अप और आने वाले परिवर्तनों के साथ अद्यतित रहना चाहिए। हर महीने नए तंत्रिका नेटवर्क मॉडल सामने आते हैं जो पिछले वास्तुकला को बेहतर बनाते हैं।

इसका मतलब यह भी है कि शोध पत्रों, ब्लॉगों, सम्मेलन वीडियो आदि के माध्यम से टूल थ्योरी और एल्गोरिदम के विकास के बारे में समाचारों से अवगत कराया जाए।

बोनस मशीन लर्निंग इंजीनियर कौशल

आप ऐसी स्थिति में हो सकते हैं जहाँ आप सिस्टम सीखने की मशीन को उन प्रणालियों पर लागू करना चाहते हैं जो वास्तविक दुनिया के साथ बातचीत करेंगे। का कुछ ज्ञान होना भौतिक विज्ञान आपको दूर तक ले जाएगा।

जावा में क्लाइंट सर्वर सॉकेट प्रोग्रामिंग

सुदृढीकरण सीखना 2017 में गहन सीखने और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में कई सबसे रोमांचक घटनाओं के पीछे एक चालक रहा है। यह समझना महत्वपूर्ण होगा कि क्या आप रोबोटिक्स, सेल्फ-ड्राइविंग कारों या किसी अन्य AI- संबंधित क्षेत्र में जाना चाहते हैं।

कंप्यूटर दृष्टी और मशीन लर्निंग कंप्यूटर विज्ञान की दो मुख्य शाखाएं हैं जो बहुत परिष्कृत प्रणालियों को कार्य और शक्ति प्रदान कर सकती हैं जो विशेष रूप से सीवी और एमएल एल्गोरिदम पर निर्भर हैं लेकिन जब आप दोनों को जोड़ते हैं, तो आप और भी अधिक प्राप्त कर सकते हैं।

तो इसके साथ, हम इस लेख के अंत में आते हैं। मुझे उम्मीद है कि आपको विभिन्न तकनीकी के साथ-साथ गैर-तकनीकी मशीन लर्निंग इंजीनियर कौशल की समझ मिली होगी जो एक सफल इंजीनियर बनने के लिए आवश्यक है।

एडुर्का की आपको सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुप्रवाइज्ड लर्निंग जैसी तकनीकों में पारंगत बनाता है, तथा प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण। इसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड मशीन लर्निंग में नवीनतम प्रगति और तकनीकी दृष्टिकोण पर प्रशिक्षण शामिल है जैसे कि डीप लर्निंग, ग्राफिकल मॉडल और सुदृढीकरण सीखना।

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