6 مجموعات مهارات التعلم الآلي التي يمكن أن تجعلك في وظيفة مثالية
نشرت: 2019-08-18هل ستندهش إذا قلنا لك أن أكثر من 50000 وظيفة شاغرة في علوم البيانات والتعلم الآلي لا تزال غير محققة في الهند؟ بالنظر إلى حقيقة أن التعلم الآلي هو أحد أكثر المجالات المهنية سخونة في الوقت الحالي ، فقد يبدو هذا صادمًا ، لكنه الحقيقة الصعبة. هل تعرف السبب وراء مفارقة العرض والطلب للمحترفين في علوم البيانات و ML؟
هذا فقط بسبب عدم وجود عدد كافٍ من المرشحين المهرة والموهوبين المستعدين لتولي فرص العمل المزدهرة في هذه المجالات الناشئة. تؤكد شركة Gartner أنه من بين 10 شركات مسجلة في الهند ، استثمر ما يصل إلى 75 ٪ بالفعل أو مستعد للاستثمار في التعلم الآلي. من الواضح أن فرص العمل في التعلم الآلي ستزداد بشكل كبير في المستقبل القريب. الحاجة للساعة هي "تحسين المهارات" لتلائم متطلبات ملفات تعريف وظائف ML.
المهارات المطلوبة للحصول على وظائف التعلم الآلي
- المعرفة الأساسية بعلوم الحاسوب والبرمجة
لبناء مستقبل مهني ناجح في ML ، يجب أولاً أن يكون لديك فهم متعمق للمفاهيم الأساسية لعلوم الكمبيوتر بما في ذلك هياكل البيانات (الأكوام ، وقوائم الانتظار ، والأشجار ، والرسوم البيانية ، والمصفوفات متعددة الأبعاد ، وما إلى ذلك) ؛ معماريات الكمبيوتر (الذاكرة ، ذاكرة التخزين المؤقت ، النطاق الترددي ، المعالجة الموزعة ، إلخ) ؛ الخوارزميات (البرمجة الديناميكية ، البحث ، الفرز ، إلخ) ، والحوسبة والتعقيد (تدوين Big-O ، P مقابل NP ، مشاكل NP الكاملة ، الخوارزميات التقريبية ، إلخ) ، على سبيل المثال لا الحصر.
بمجرد أن تفهم هذه الأمور ، يجب أن تتعلم كيفية توظيفها وتنفيذها أثناء كتابة التعليمات البرمجية. بالنسبة لاختيار لغة البرمجة ، يمكنك البدء ببايثون. إنها رائعة للمبتدئين وهي اللغة المشتركة لتعلم الآلة. يمكنك صقل مهاراتك في البرمجة من خلال المشاركة في مسابقات الترميز والهاكاثون عبر الإنترنت.
- علاقة قوية مع الاحتمالات والإحصاء
تشكل مفاهيم الإحصاء والاحتمالات جوهر العديد من خوارزميات تعلم الآلة. بطبيعة الحال ، من الضروري أن يكون لديك معرفة وفهم قويان للمفاهيم الإحصائية بما في ذلك المتوسط ، والوسيط ، والتباين ، والمشتقات ، والتكاملات ، والانحرافات المعيارية ، وما إلى ذلك ؛ التوزيعات (موحدة ، عادية ، ذات الحدين ، إلخ) ، وطرق التحليل المختلفة (ANOVA ، اختبار الفرضيات ، إلخ) التي تعتبر ضرورية لتطوير نماذج البيانات والتحقق من صحتها. بصرف النظر عن الذوق الإحصائي ، يجب عليك أيضًا فهم أساسيات الاحتمالات مثل قاعدة Bayes ، والاحتمال ، والاستقلال ، وشبكات Bayes ، و Gaussian Mixture Models ، و Markov Decision Processes ، و Hidden Markov Models ، وما إلى ذلك.
- خبرة في نمذجة البيانات وتقييمها
أحد الأهداف الأساسية للتعلم الآلي هو تحليل كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة. للقيام بذلك ، يجب أن تعرف فن نمذجة البيانات. نمذجة البيانات هي تقنية لتقدير بنية البيانات الأساسية لمجموعة بيانات معينة للكشف عن الأنماط المخفية وتحديدها داخل (المجموعات ، والارتباطات ، والمتجهات الذاتية ، وما إلى ذلك) وأيضًا التنبؤ بخصائص الحالات التي لم يسبق رؤيتها من قبل (التصنيف ، الانحدار ، اكتشاف الانحراف ، إلخ.).
أثناء عملية نمذجة البيانات ، سيُطلب منك اختيار مقاييس الدقة / الخطأ المناسبة (على سبيل المثال ، فقدان السجل للتصنيف ، ومجموع الأخطاء التربيعية للانحدار ، وما إلى ذلك) واستراتيجيات التقييم (تقسيم اختبار التدريب ، والتسلسل مقابل التحقق العشوائي المتبادل ، وما إلى ذلك). لذلك ، قبل البدء في تطبيق الخوارزميات ، تحتاج إلى اكتساب فهم شامل للمفاهيم الأساسية المتضمنة في نمذجة البيانات.
- يمتلك مهارات هندسة البرمجيات
سواء كنت عالم بيانات أو مهندس تعلم آلي ، فأنت بحاجة إلى امتلاك المهارات النموذجية لهندسة البرمجيات وقاعدة المعرفة. إذا كان لديك خلفية في هندسة البرمجيات ، فهذا رائع! إذا لم تقم بذلك ، فأنت بحاجة إلى التعرف على أفضل الممارسات في هندسة البرمجيات ، بما في ذلك تصميم النظام ، والنمطية ، والتحكم في الإصدار ، وتحليل الكود ، وتحليل المتطلبات ، والاختبار ، والتوثيق ، من بين أشياء أخرى. ستكون الخطوة التالية هي معرفة كيفية عمل هذه المفاهيم معًا في تطوير واجهات النظام. يعد فهم التفاصيل الدقيقة لتصميم النظام أمرًا ضروريًا لمنع حدوث الاختناقات في العملية.
- تعرف على كيفية تطبيق مكتبات وخوارزميات ML
هناك مجموعة من المكتبات / الحزم وواجهات برمجة التطبيقات التي تحتوي على التطبيقات القياسية لخوارزميات ML مثل Scikit-Learn و Theano و Spark MLlib و H2O و TensorFlow وما إلى ذلك ، ومع ذلك ، فإن سر تحقيق أقصى استفادة منها هو معرفة كيفية قم بتطبيقها بشكل فعال على النماذج المناسبة (الشبكات العصبية ، أشجار القرار ، الجار الأقرب ، آلة ناقلات الدعم ، إلخ). ليس ذلك فحسب ، بل يجب أيضًا أن تكون على دراية بإجراءات التعلم (الانحدار الخطي ، والنسب المتدرج ، والخوارزميات الجينية ، والتعزيز ، وما إلى ذلك) التي تناسب البيانات الموجودة.
أفضل طريقة للتعرف على خوارزميات التعلم الآلي والمكتبات وكيفية تطبيقها بشكل صحيح هي مواجهة التحديات عبر الإنترنت في علوم البيانات والتعلم الآلي.
- تعرف على تقنيات معالجة الإشارات المتقدمة
يعد استخراج الميزات أحد الجوهر الأساسي لتعلم الآلة. اعتمادًا على المشكلة المطروحة ، يجب عليك إجراء استخراج الميزات باستخدام خوارزميات معالجة الإشارات المتقدمة المناسبة مثل الموجات ، والمقصات ، والمنحنيات ، والكفافات ، والنطاقات الصغيرة ، وما إلى ذلك في نفس الوقت ، يجب عليك أيضًا التعرف على تقنيات التحليل المختلفة مثل تحليل الوقت والتردد ، تحليل فورييه ، الالتواء ، إلخ.
- لا تتوقف أبدًا عن تطوير المهارات والتعلم
كما تعلم ، لا يزال "التعلم الآلي" نظامًا متطورًا ، مع مرور الوقت ستتطور مفاهيم وخوارزميات وتقنيات جديدة في تعلم الآلة. لمواكبة الأوقات المتغيرة ، يجب عليك باستمرار تطوير المهارات وتطوير مجموعات جديدة من المهارات. قد يتضمن ذلك مواكبة أحدث اتجاهات التكنولوجيا وعلوم البيانات ، والعمل باستخدام أدوات ونظريات جديدة ، وقراءة المجلات العلمية ، والبقاء نشطًا في مجتمعات الإنترنت المختلفة ، وغير ذلك الكثير. قصة قصيرة طويلة ، يجب أن يكون لديك دائمًا الرغبة في تعلم أشياء جديدة.
ليستنتج،
لقد بدأت تطبيقات التعلم الآلي بالفعل في التشابك في حياتنا بطرق لم نكن نتخيلها من قبل. الرعاية الصحية والتعليم والتمويل والأعمال - سمها ما شئت ، التعلم الآلي في كل مكان. طالما استمر العالم في تغيير البيانات ، فسوف يسود التعلم الآلي ، ومع مرور الوقت ، يساعدنا في العثور على إجابات لأكثر سيناريوهات العالم الحقيقي تعقيدًا. لقد بدأ التغيير - لقد حان الوقت لتستعد للمستقبل الجديد باستخدام علوم البيانات والتعلم الآلي.
لذا ، ابدأ اليوم وابدأ في اكتساب مهارات التعلم الآلي هذه!