So wird man Machine Learning Engineer – 7 Schritte [mit Bildern]

Die technische Welt brennt mit den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz. Das Versprechen, jeden alltäglichen Teil unseres Lebens (einschließlich des Fahrens) zu automatisieren, ist zu verlockend für Wissenschaftler, Visionäre und Futuristen, um ihm zu widerstehen. Und heutzutage gewinnt das KI-bezogene Feld des maschinellen Lernens an Popularität.

Die International Data Corporation (IDC) prognostiziert, dass die Ausgaben für KI und ML von 12 Milliarden US-Dollar im Jahr 2017 um das Fünffache auf 57,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 steigen werden. Die Technologie- und die Finanzbranche werden das größte Stück vom Kuchen abbekommen. 64 % bzw. 52 % der Unternehmen dieser Branchen werden in Zukunft maschinelle Lernverfahren einsetzen.

Derzeit steigt die Nachfrage nach Experten für maschinelles Lernen ständig, wie diese Grafik deutlich macht:

Quelle: Indeed.com | Credits: Ann Saphir, Datenvisualisierungsingenieur, Reuters

Im Kern geht es bei der Maschine um eine Frage: Wie können wir dieses System so programmieren, dass es sich automatisch verbessert und aus Erfahrung lernt? „Lernen hier“ bezieht sich auf das Ziehen von Schlussfolgerungen aus Daten und das Treffen intelligenter Entscheidungen. Maschinelles Lernen entwickelt dafür Algorithmen, die auf Basis statistischer und rechnerischer Prinzipien aus bestimmten Daten und Erfahrungen Erkenntnisse gewinnen.

Der obige Absatz hätte angedeutet, wie herausfordernd maschinelles Lernen wäre. Es ist, aber es ist auch erlernbar. Wenn Sie bereit sind, jetzt Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, ohne auf eine traditionelle Universität zu warten, um Ihr Wissen zu validieren, befolgen und wiederholen Sie die unten angegebenen 7 Schritte, lesen Sie die unten genannten Anforderungen –

Schritt 1: Verbessern Sie Ihre Python- und Softwarekenntnisse

Python ist eine hochrangige, einfach zu verwendende Sprache und die Sprache der Wahl für KI-Spezialisten, Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen.

Die Syntax von Python ist leicht zu erlernen und verfügt über Tonnen von bereits integrierten Bibliotheken. Sie müssen jedoch auf die Leerzeichen achten, da sie die Ausführung des Codes beeinträchtigen können. Es umfasst auch Unterstützung für alle Arten von Programmierparadigmen wie funktionale Programmierung und objektorientierte Programmierung.

Eine weitere wichtige Sache, mit der man sich super vertraut machen sollte, ist Github. Sie arbeiten in einem Team, um Code für zeitkritische Anwendungen zu erstellen. Gewöhnen Sie sich an, gründliche Unit-Tests für Ihren Code zu schreiben, indem Sie Frameworks wie die Nase verwenden. Testen Sie Ihre APIs mit Tools wie Postman.

Lesen Sie einige Bücher oder Artikel, um sich ein Bild von den Tools zu machen, die Sie benötigen, um Python auf Datensätzen auszuführen.

Schritt 2: Untersuchen Sie maschinelle Lernalgorithmen

Nachdem Sie mit Python vertraut und vertraut sind, können Sie sich mit maschinellen Lernalgorithmen befassen. Informieren Sie sich unbedingt über die Theorie zu jedem Algorithmus, damit Sie Modelle problemlos implementieren können.

Eine Tour durch die zehn besten Algorithmen für Machine Learning-Neulinge hilft Ihnen dabei, Sie auf den neuesten Stand zu bringen. Denken Sie daran, dass kein 1-Algorithmus die perfekte Lösung sein wird. Sie müssen eine Vielzahl davon implementieren. Studieren Sie daher jeden gründlich.

Der upGrad-Kurs „ Masters in Data Science “ hilft Ihnen, einen Vorsprung bei der Verbindung von Python mit Data Science durch Tools wie Panda, NumPy usw. zu erlangen.

Schritt 3: Arbeiten Sie an Miniprojekten

Jetzt, da Ihre Einführung in die Bereiche Python und maschinelles Lernen abgeschlossen ist (sowohl einzeln als auch kombiniert), ist es an der Zeit, all dieses Wissen zu nutzen und damit zu beginnen, es in Projekten zu implementieren.

Sie können sich diese Kaggle-Datensätze ansehen, um mit Ihren ersten Machine-Learning-Projekten zu beginnen. Der obige Schnappschuss stammt aus dem (kostenlosen öffentlichen) Datensatz von Inside Airbnb, der Airbnb-Inserate in verschiedenen Städten auf der ganzen Welt bereitstellt.

Schritt 4: Bringen Sie die Dinge mit Hadoop und Spark auf die nächste Stufe

Hadoop und Spark sind die beiden Systeme, die Sie in Angriff nehmen sollten, nachdem Sie einige Kenntnisse in der Arbeit mit Datensätzen mit Python erworben haben. Diese Big-Data-Frameworks ermöglichen es Ihnen, mit Daten im Terabyte- und Petabyte-Bereich zu arbeiten.

Die auf Databricks gehosteten Spark Jupyter-Notebooks bieten eine Einführung in das Framework auf Tutorial-Ebene und vermitteln Ihnen außerdem Übungen zum Programmieren.

Schritt 5: Wechseln Sie zu TensorFlow

Algorithmen für maschinelles Lernen? Überprüfen. Big-Data-Frameworks? Überprüfen. Fortgeschrittenes maschinelles Lernen? Beginnen Sie mit der Arbeit mit TensorFlow.

Sie können TensorFlow und Deep Learning ohne Promotion absolvieren. Kurs von Google mit schult den Studenten über die theoretischen und praktischen Aspekte. Profitieren Sie an dieser Stelle auch von der PG-Zertifizierung von upGrad in Machine Learning & Deep Learning.

Schritt 6: Gehen Sie groß

Nachdem Sie mit allen Bausteinen gearbeitet haben, ist es jetzt an der Zeit, mit großen Datensätzen zu ringen und all das Wissen anzuwenden, das Sie in den vorherigen 5 Schritten gewonnen haben.

Informationen zum (theoretischen) Umgang mit großen Datensätzen finden Sie unter Möglichkeiten zum Umgang mit Datendateien für maschinelles Lernen . Setzen Sie dann das gewonnene Wissen mit öffentlich verfügbaren Datensätzen um.

Schritt 7: Üben und wachsen Sie weiter

Der letzte Schritt besteht darin, einfach die oben genannten 6 Schritte zu üben und zu wiederholen. Sie sind jetzt an einem Punkt angelangt, an dem Sie Ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen erstellen können. Es ist an der Zeit, diese Fähigkeiten jetzt zu verfeinern und immer besser zu werden.

Wenn ein Job Ihr Goldschatz am Ende des Regenbogens ist, können Sie sich auf ein Vorstellungsgespräch vorbereiten, indem Sie Must-know Machine Learning Questions – Logistic Regression durchgehen.

Die oben genannten äußerst praktischen Schritte stellen sicher, dass Sie in kürzester Zeit lernen, wie man ein Ingenieur für maschinelles Lernen wird, und dennoch alle erforderlichen Fähigkeiten beherrschen. Das einzige, was erforderlich ist. Konsistenz und regelmäßiges Üben. Ausgestattet mit diesen 2 Eigenschaften gibt es keinen Grund, warum Ihr Wunsch, ein Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, nicht erfüllt wird.

Es ist an der Zeit, mit Ihnen als Vorbote eine neue Ära der Technologie zu begrüßen.