Come diventare un ingegnere dell'apprendimento automatico: 7 passaggi [con immagini]

Il mondo tecnico è in fiamme con le possibilità offerte dall'Intelligenza Artificiale. La promessa di automatizzare ogni parte mondana della nostra vita (compresa la guida) è troppo allettante per resistere a scienziati, visionari e futuristi. E in questi giorni, il campo dell'apprendimento automatico relativo all'intelligenza artificiale sta guadagnando popolarità.

L'International Data Corporation (IDC) ha previsto che la spesa per AI e ML aumenterà di 5 volte da $ 12 miliardi nel 2017 a $ 57,6 miliardi entro il 2021. Le industrie della tecnologia e della finanza si prenderanno la fetta più grande della torta. Il 64% e il 52% delle aziende appartenenti rispettivamente a questi settori avranno adottato in futuro processi di machine learning.

Al momento, la domanda di esperti di machine learning è in costante aumento, come mostra chiaramente questo grafico:

Fonte: Indeed.com | Crediti: Ann Saphir, Data Visualization Engineer, Reuters

Al centro, la macchina nasce da una domanda: come possiamo programmare questo sistema per migliorare automaticamente e imparare con l'esperienza? Imparare qui si riferisce all'atto di trarre conclusioni dai dati e prendere decisioni intelligenti. L'apprendimento automatico sviluppa algoritmi per questo che raccolgono conoscenze da dati ed esperienze specifici, basati su principi statistici e computazionali.

Il paragrafo precedente avrebbe indicato quanto sarebbe stato impegnativo il machine learning. Lo è, ma è anche apprendibile. Se sei pronto per diventare un ingegnere dell'apprendimento automatico ora senza aspettare che un'università tradizionale convalidi le tue conoscenze, segui e ripeti i 7 passaggi indicati di seguito, leggi i requisiti indicati di seguito:

Passaggio 1: migliora le tue abilità di Python e software

Python è un linguaggio di alto livello e facile da usare, il linguaggio preferito da specialisti di intelligenza artificiale, data scientist e ingegneri dell'apprendimento automatico.

La sintassi di Python è facile da imparare e ha tonnellate di librerie già integrate. Tuttavia, dovrai fare attenzione agli spazi bianchi, poiché possono pasticciare con l'esecuzione del codice. Include anche il supporto per tutti i tipi di paradigmi di programmazione come la programmazione funzionale e la programmazione orientata agli oggetti.

Un'altra cosa importante con cui familiarizzare è Github. Lavorerai in un team per creare codice per applicazioni time-sensitive. Prendi l'abitudine di scrivere unit test approfonditi per il tuo codice utilizzando framework come il naso. Testa le tue API utilizzando strumenti come Postman.

Leggi alcuni libri o articoli per avere un'idea degli strumenti necessari per eseguire Python sui set di dati.

Passaggio 2: esamina gli algoritmi di apprendimento automatico

Dopo aver acquisito familiarità e dimestichezza con Python, puoi iniziare a guardare gli algoritmi di apprendimento automatico. Assicurati di leggere la teoria relativa a ciascun algoritmo in modo da poter implementare facilmente i modelli.

Un tour dei primi dieci algoritmi per i principianti dell'apprendimento automatico ti aiuterà ad aggiornarti. Ricorda che nessun algoritmo sarà la soluzione perfetta. Avrai bisogno di implementarne una varietà. Quindi, studia ognuno a fondo.

Il corso di upGrad " Master in Data Science " ti aiuterà a iniziare a sposare Python con Data Science attraverso strumenti come Panda, NumPy ecc.

Passaggio 3: lavora su mini progetti

Ora che la tua iniziazione ai regni di Python e dell'apprendimento automatico è completa (sia individualmente che in combinazione), è tempo di prendere tutta questa conoscenza e iniziare a implementarla nei progetti.

Puoi dare un'occhiata a questi set di dati Kaggle per iniziare con i tuoi primi progetti di apprendimento automatico. L'istantanea di cui sopra proviene dal set di dati (pubblico gratuito) offerto da Inside Airbnb che fornisce annunci Airbnb in diverse città del mondo.

Passaggio 4: porta le cose al livello successivo con Hadoop e Spark

Hadoop e Spark sono i 2 sistemi che vorrai affrontare dopo aver sviluppato una certa competenza nel lavorare con i set di dati usando Python. Questi framework di Big Data ti consentiranno di lavorare con dati su scala di terabyte e petabyte.

I notebook Spark Jupyter ospitati su Databricks offrono un'introduzione a livello di tutorial al framework e ti consentono anche di esercitarti con la codifica.

Passaggio 5: passa a TensorFlow

Algoritmi di apprendimento automatico? Dai un'occhiata. Quadri di Big Data? Dai un'occhiata. Apprendimento automatico avanzato? Inizia a lavorare con TensorFlow.

Puoi sostenere TensorFlow e Deep Learning senza un dottorato di ricerca. corso di Google con educa lo studente agli aspetti teorici e pratici. A questo punto puoi anche beneficiare della certificazione PG di upGrad in Machine Learning e Deep Learning.

Passaggio 6: vai alla grande

Dopo aver lavorato con tutti gli elementi costitutivi, è giunto il momento di lottare con grandi set di dati e applicare tutte le conoscenze acquisite nei 5 passaggi precedenti.

Fare riferimento a Modi per gestire i file di dati per l'apprendimento automatico per informazioni su come gestire set di dati di grandi dimensioni (in teoria). Quindi implementare le conoscenze acquisite utilizzando i set di dati pubblicamente disponibili.

Passaggio 7: continua a esercitarti e a crescere

Il passaggio finale è semplicemente esercitarsi e ripetere i 6 passaggi sopra menzionati. Ora sei a un punto in cui puoi creare i tuoi modelli di machine learning. È ora di affinare queste abilità e continuare a migliorare.

Se un lavoro è la tua scintillante pentola d'oro alla fine dell'arcobaleno, allora puoi prepararti per un colloquio esaminando le domande imperdibili sull'apprendimento automatico: regressione logistica.

I passaggi altamente pratici di cui sopra ti assicureranno di imparare come diventare un ingegnere di apprendimento automatico nel minor tempo possibile e di padroneggiare comunque tutte le competenze richieste. L'unica cosa richiesta. Coerenza e pratica regolare. Grazie a questi 2 tratti, non c'è motivo per cui il tuo desiderio di essere un ingegnere di apprendimento automatico non sarà soddisfatto.

È ora di dare il benvenuto a una nuova era della tecnologia con te come presagio di essa.