6 set di abilità di apprendimento automatico che possono farti ottenere un lavoro perfetto

Saresti sorpreso se ti dicessimo che oltre 50.000 offerte di lavoro in Data Science e Machine Learning rimangono insoddisfatte in India? Considerando il fatto che l'apprendimento automatico è uno dei campi di carriera più caldi in questo momento, questo può sembrare scioccante, ma è la dura verità. Conosci il motivo del paradosso domanda-offerta dei professionisti di Data Science e ML?

È solo perché non ci sono abbastanza candidati qualificati e di talento pronti ad accettare le opportunità di lavoro in forte espansione in questi campi emergenti. Gartner sostiene che tra le 10 migliaia di aziende registrate in India, ben il 75% ha già investito o è pronto a investire in Machine Learning. Chiaramente, le opportunità di lavoro nell'apprendimento automatico sono destinate ad aumentare in modo esponenziale nel prossimo futuro. La necessità dell'ora è "rafforzamento delle competenze" per soddisfare i requisiti dei profili di lavoro ML.

Competenze richieste per ottenere lavori di Machine Learning

1. Conoscenze di base di Informatica e Programmazione

Per costruire una carriera di successo nel ML, devi prima avere una comprensione approfondita dei concetti fondamentali dell'informatica, comprese le strutture dei dati (stack, code, alberi, grafici, array multidimensionali, ecc.); Architetture di computer (memoria, cache, larghezza di banda, elaborazione distribuita, ecc.); Algoritmi (programmazione dinamica, ricerca, ordinamento, ecc.) e Computabilità e complessità (notazione O grande, P vs NP, problemi NP-completi, algoritmi approssimati, ecc.), solo per citarne alcuni.

Una volta compresi questi, è necessario imparare come utilizzarli e implementarli durante la scrittura del codice. Per quanto riguarda la scelta di un linguaggio di programmazione, puoi iniziare con Python. È ottimo per i principianti ed è la lingua franca del Machine Learning. Puoi affinare le tue abilità di programmazione partecipando a concorsi di programmazione online e hackathon.

2. Un forte rapporto con Probabilità e Statistica

I concetti di statistica e probabilità costituiscono il nucleo di numerosi algoritmi ML. Naturalmente, è imperativo avere una forte conoscenza e comprensione dei concetti statistici tra cui Media, Mediana, Varianza, Derivati, Integrali, Deviazioni Standard, ecc.; Le distribuzioni (uniforme, normale, binomiale, ecc.) ei vari metodi di analisi (ANOVA, test di ipotesi, ecc.) sono essenziali sia per lo sviluppo di modelli di dati che per la loro validazione. Oltre al talento statistico, devi anche comprendere i fondamenti della probabilità come la regola di Bayes, la probabilità, l'indipendenza, le reti di Bayes, i modelli di miscele gaussiane, i processi decisionali di Markov, i modelli di Markov nascosti e così via.

3. Esperienza nella modellazione e valutazione dei dati

Uno degli obiettivi primari di Machine Learning è analizzare grandi quantità di dati non strutturati. Per fare questo, devi conoscere l'arte del Data Modelling. La modellazione dei dati è la tecnica per stimare la struttura dei dati alla base di un particolare set di dati per svelare e identificare i modelli nascosti all'interno (cluster, correlazioni, autovettori, ecc.) e anche prevedere le proprietà di istanze mai viste prima (classificazione, regressione, rilevamento di anomalie , eccetera.).

Durante il processo di modellazione dei dati, ti verrà richiesto di scegliere misure di accuratezza/errore appropriate (ad esempio, log-loss per la classificazione, errori di somma al quadrato per la regressione, ecc.) e strategie di valutazione (divisione training-testing, sequenziale vs convalida incrociata randomizzata, ecc.). Quindi, prima di iniziare ad applicare gli algoritmi, è necessario acquisire una conoscenza approfondita dei concetti di base coinvolti nella modellazione dei dati.

4. Possedere competenze di ingegneria del software

Che tu sia un Data Scientist o un Machine Learning Engineer, devi possedere le competenze e la base di conoscenze tipiche dell'ingegneria del software. Se hai un background di ingegneria del software, fantastico! In caso contrario, è necessario conoscere le migliori pratiche nell'ingegneria del software, tra cui progettazione del sistema, modularità, controllo della versione, analisi del codice, analisi dei requisiti, test, documentazione, tra le altre cose. Il passo successivo consiste nell'imparare come questi concetti funzionano insieme nello sviluppo delle interfacce di sistema. Comprendere il nocciolo della progettazione del sistema è essenziale per prevenire il verificarsi di colli di bottiglia nel processo.

5. Scopri come applicare algoritmi e librerie ML

Esistono numerose librerie/pacchetti e API che contengono le implementazioni standard di algoritmi ML come Scikit-learn, Theano, Spark MLlib, H2O, TensorFlow ecc. Tuttavia, il segreto per trarne il massimo è sapere come applicarli efficacemente su modelli adeguati (reti neurali, alberi decisionali, vicino più prossimo, macchina vettore di supporto, ecc.). Non solo, devi anche avere familiarità con le procedure di apprendimento (regressione lineare, discesa del gradiente, algoritmi genetici, boosting, ecc.) che si adattano ai dati a portata di mano.

Il modo migliore per acquisire familiarità con gli algoritmi e le librerie di ML e come applicarli correttamente è affrontare le sfide online in Data Science e Machine Learning.

6. Acquisisci familiarità con le tecniche di elaborazione avanzata del segnale

L'estrazione delle funzionalità è una delle essenze principali di Machine Learning. A seconda del problema in questione, è necessario eseguire l'estrazione delle caratteristiche utilizzando algoritmi di elaborazione del segnale avanzati appropriati come wavelet, shearlet, curvelet, contourlet, bandlet, ecc. Allo stesso tempo, è necessario anche conoscere le varie tecniche di analisi come l'analisi della frequenza temporale, Analisi di Fourier, Convoluzione, ecc.

7. Non smettere mai di migliorare le competenze e di imparare

Come sapete, il Machine Learning è ancora una disciplina in evoluzione, con il tempo si svilupperanno nuovi concetti, algoritmi e tecnologie di ML. Per stare al passo con i tempi che cambiano, devi continuamente migliorare le tue abilità e sviluppare nuove abilità. Ciò comporterebbe rimanere aggiornati con le ultime tendenze della tecnologia e della scienza dei dati, lavorare con nuovi strumenti e teorie, leggere riviste scientifiche, rimanere attivi in ​​varie comunità online e molto altro. Per farla breve, dovresti sempre avere la voglia di imparare cose nuove.

Concludere,

Le applicazioni del Machine Learning hanno già iniziato a intrecciarsi nelle nostre vite in modi che prima non potevamo immaginare. Sanità, istruzione, finanza, affari: il Machine Learning è ovunque. Finché il mondo continuerà a sfornare dati, il Machine Learning regnerà e, con il tempo, ci aiuterà a trovare risposte agli scenari più complicati del mondo reale. Il cambiamento è iniziato: è ora che ti prepari per il nuovo futuro con Data Science e Machine Learning.

Quindi, inizia oggi e inizia ad acquisire queste competenze di Machine Learning!