كيف تصبح مهندس تعلم آلي - 7 خطوات [بالصور]

العالم التقني مليء بالإمكانيات التي يوفرها الذكاء الاصطناعي. يعد الوعد بأتمتة كل جزء من حياتنا (بما في ذلك القيادة) أمرًا مغريًا للغاية بالنسبة للعلماء وأصحاب الرؤى والمستقبليين. وفي هذه الأيام ، يكتسب مجال التعلم الآلي المرتبط بالذكاء الاصطناعي شعبية كبيرة.

توقعت مؤسسة البيانات الدولية (IDC) أن ينمو الإنفاق على الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بمقدار 5 أضعاف من 12 مليار دولار في عام 2017 إلى 57.6 مليار دولار بحلول عام 2021. وستأخذ التكنولوجيا والصناعات المالية الجزء الأكبر من الكعكة. 64٪ و 52٪ من الشركات التي تنتمي على التوالي إلى هذه الصناعات ستتبنى عمليات التعلم الآلي في المستقبل.

في الوقت الحالي ، يتزايد الطلب على خبراء التعلم الآلي باستمرار حيث يوضح هذا الرسم البياني بوضوح:

المصدر: إنديد.كوم | الاعتمادات: آن سفير ، مهندسة تصور البيانات ، رويترز

في جوهرها ، تنبع الآلة من سؤال واحد: كيف يمكننا برمجة هذا النظام لتحسينه تلقائيًا والتعلم من خلال التجربة؟ تعلم هنا يشير إلى فعل استخلاص النتائج من البيانات واتخاذ قرارات ذكية. يطور التعلم الآلي خوارزميات لهذا الغرض والتي تجمع المعرفة من بيانات وخبرات محددة ، بناءً على المبادئ الإحصائية والحسابية.

قد تشير الفقرة أعلاه إلى مدى صعوبة التعلم الآلي. إنه كذلك ، لكنه أيضًا قابل للتعلم. إذا كنت مستعدًا لأن تصبح مهندسًا للتعلم الآلي الآن دون انتظار جامعة تقليدية للتحقق من صحة معرفتك ، فاتبع وكرر الخطوات السبعة الواردة أدناه ، اقرأ المتطلبات المذكورة أدناه -

الخطوة 1: ارفع مستوى مهاراتك في Python والبرامج

لغة عالية المستوى وسهلة الاستخدام ، Python هي اللغة المفضلة لمتخصصي الذكاء الاصطناعي وعلماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي.

من السهل تعلم بناء جملة Python ، ولديها أطنان من المكتبات المدمجة بالفعل. ستحتاج إلى الانتباه من المسافات البيضاء ، على الرغم من ذلك ، حيث يمكنها العبث بتنفيذ الكود. يتضمن أيضًا دعمًا لجميع أنواع نماذج البرمجة مثل البرمجة الوظيفية والبرمجة الموجهة للكائنات.

شيء آخر مهم للتعرف عليه هو Github. ستعمل في فريق لإنشاء رمز للتطبيقات الحساسة للوقت. اعتد على كتابة اختبارات وحدة شاملة لشفرتك باستخدام أطر عمل مثل الأنف. اختبر واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بك باستخدام أدوات مثل Postman.

اقرأ بعض الكتب أو المقالات للحصول على فكرة عن الأدوات التي ستحتاجها لتشغيل Python على مجموعات البيانات.

الخطوة 2: ابحث في خوارزميات التعلم الآلي

بعد أن تكون معتادًا على لغة Python ومرتاحًا لها ، يمكنك البدء في البحث عن خوارزميات التعلم الآلي. تأكد من قراءة النظرية المتعلقة بكل خوارزمية حتى تتمكن من تنفيذ النماذج بسهولة.

ستساعدك جولة في أفضل عشر خوارزميات للمبتدئين في التعلم الآلي على إطلاعك على آخر المستجدات. تذكر أنه لا توجد خوارزمية واحدة ستكون الحل الأمثل. ستحتاج إلى تنفيذ مجموعة متنوعة منها. ومن ثم ، ادرس كل واحد بدقة.

ستساعدك دورة upGrad " الماجستير في علوم البيانات " في الحصول على السبق في الزواج من Python مع Data Science من خلال أدوات مثل Panda و NumPy وما إلى ذلك.

الخطوة الثالثة: العمل على مشاريع صغيرة

الآن بعد أن اكتملت بدايتك في عوالم Python والتعلم الآلي (بشكل فردي وجماعي) ، حان الوقت لأخذ كل هذه المعرفة والبدء في تنفيذها في المشاريع.

يمكنك التحقق من مجموعات بيانات Kaggle هذه لتبدأ بمشروعاتك الأولى للتعلم الآلي. اللقطة أعلاه مأخوذة من مجموعة البيانات (العامة المجانية) التي تقدمها Inside Airbnb والتي توفر قوائم Airbnb في مدن مختلفة حول العالم.

الخطوة 4: اصطحب الأشياء إلى المستوى التالي مع Hadoop و Spark

Hadoop و Spark هما النظامان اللذان تريد معالجتهما بعد أن تكون قد اكتسبت بعض الكفاءة في العمل مع مجموعات البيانات باستخدام Python. ستمكّنك أطر عمل البيانات الضخمة هذه من العمل مع البيانات بمقياس تيرابايت وبيتابايت.

تقدم دفاتر Spark Jupyter المستضافة على Databricks مقدمة على مستوى البرنامج التعليمي لإطار العمل وتمنحك أيضًا ممارسة مع الترميز.

الخطوة 5: انتقل إلى TensorFlow

خوارزميات التعلم الآلي؟ يفحص. أطر البيانات الضخمة؟ يفحص. التعلم الآلي المتقدم؟ ابدأ العمل مع TensorFlow.

يمكنك أن تأخذ TensorFlow و Deep Learning بدون شهادة دكتوراه. كورس من جوجل لتعليم الطالب الجوانب النظرية والعملية. يمكنك أيضًا الاستفادة من شهادة upGrad's PG في التعلم الآلي والتعلم العميق في هذه المرحلة.

الخطوة 6: انطلق بشكل كبير

بعد العمل مع جميع اللبنات الأساسية ، حان الوقت الآن للتصارع مع مجموعات البيانات الضخمة وتطبيق كل المعرفة التي اكتسبتها في الخطوات الخمس السابقة.

راجع طرق التعامل مع ملفات البيانات لتعلم الآلة لمعرفة كيفية التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة (نظريًا). ثم قم بتنفيذ المعرفة المكتسبة باستخدام مجموعات البيانات المتاحة للجمهور.

الخطوة 7: استمر في الممارسة والنمو

الخطوة الأخيرة هي ببساطة التدرب على الخطوات الست المذكورة أعلاه وتكرارها. أنت الآن في مرحلة يمكنك فيها بناء نماذج التعلم الآلي الخاصة بك. حان الوقت لصقل هذه المهارات الآن والاستمرار في التحسن.

إذا كانت الوظيفة هي وعاء الذهب اللامع الخاص بك في نهاية قوس قزح ، فيمكنك الاستعداد لمقابلة من خلال الذهاب إلى أسئلة التعلم الآلي التي يجب معرفتها - الانحدار اللوجستي.

ستضمن الخطوات العملية للغاية المذكورة أعلاه أن تتعلم كيف تصبح مهندسًا للتعلم الآلي في أقل قدر ممكن من الوقت وما زلت تتقن جميع المهارات المطلوبة. الشيء الوحيد المطلوب. الاتساق والممارسة المنتظمة. مسلحًا بهاتين السمتين ، لا يوجد سبب لعدم تلبية رغبتك في أن تصبح مهندسًا للتعلم الآلي.

حان الوقت للترحيب بعصر جديد من التكنولوجيا معك كنذير له.