6 zestawów umiejętności uczenia maszynowego, które pomogą Ci znaleźć idealną pracę

Czy zdziwiłbyś się, gdybyśmy powiedzieli Ci, że ponad 50 000 wakatów w dziedzinie Data Science i Machine Learning pozostaje w Indiach nieobsadzonych? Biorąc pod uwagę fakt, że uczenie maszynowe jest obecnie jedną z najgorętszych dziedzin kariery, może to wydawać się szokujące, ale to trudna prawda. Czy znasz przyczynę paradoksu popytowo-podażowego profesjonalistów zajmujących się Data Science i ML?

Dzieje się tak wyłącznie dlatego, że nie ma wystarczającej liczby wykwalifikowanych i utalentowanych kandydatów gotowych do podjęcia rosnących możliwości pracy w tych rozwijających się dziedzinach. Gartner utrzymuje, że spośród 10 lakh firm zarejestrowanych w Indiach aż 75% już zainwestowało lub jest gotowych zainwestować w uczenie maszynowe. Oczywiście w najbliższej przyszłości możliwości pracy w uczeniu maszynowym z pewnością wzrosną wykładniczo. Potrzeba godziny to „podnoszenie kwalifikacji”, aby dopasować się do wymagań profili zawodowych ML.

Umiejętności wymagane do zdobycia zadań związanych z uczeniem maszynowym

1. Podstawowa wiedza z zakresu informatyki i programowania

Aby zbudować udaną karierę w ML, musisz najpierw dogłębnie zrozumieć podstawowe pojęcia informatyki, w tym struktury danych (stosy, kolejki, drzewa, wykresy, tablice wielowymiarowe itp.); Architektury komputerowe (pamięć, pamięć podręczna, przepustowość, przetwarzanie rozproszone itp.); Algorytmy (programowanie dynamiczne, wyszukiwanie, sortowanie itp.) oraz Obliczalność i złożoność (notacja big-O, problemy P vs NP, problemy NP-zupełne, algorytmy aproksymacyjne itp.), żeby wymienić tylko kilka.

Kiedy już je zrozumiesz, musisz nauczyć się, jak je stosować i wdrażać podczas pisania kodu. Jeśli chodzi o wybór języka programowania, możesz zacząć od Pythona. Jest świetny dla początkujących i jest lingua franca uczenia maszynowego. Możesz doskonalić swoje umiejętności programistyczne, biorąc udział w internetowych konkursach kodowania i hackathonach.

2. Silny związek z prawdopodobieństwem i statystyką

Statystyka i koncepcje prawdopodobieństwa stanowią podstawę wielu algorytmów ML. Oczywiście niezbędna jest dobra znajomość i zrozumienie pojęć statystycznych, w tym średniej, mediany, wariancji, pochodnych, całek, odchyleń standardowych itp.; Rozkłady (jednostajny, normalny, dwumianowy itp.) oraz różne metody analizy (ANOVA, testowanie hipotez itp.), które są niezbędne zarówno do opracowywania modeli danych, jak i ich walidacji. Oprócz talentu statystycznego, musisz również zrozumieć podstawy prawdopodobieństwa, takie jak reguła Bayesa, prawdopodobieństwo, niezależność, sieci Bayesa, modele mieszanin Gaussa, procesy decyzyjne Markowa, ukryte modele Markowa i tak dalej.

3. Doświadczenie w modelowaniu i ocenie danych

Jednym z głównych celów uczenia maszynowego jest analiza ogromnych ilości nieustrukturyzowanych danych. Aby to zrobić, musisz znać sztukę modelowania danych. Modelowanie danych to technika szacowania podstawowej struktury danych określonego zbioru danych w celu rozwikłania i zidentyfikowania ukrytych wzorców (zgrupowań, korelacji, wektorów własnych itp.), a także przewidywania właściwości instancji nigdy wcześniej nie widzianych (klasyfikacja, regresja, wykrywanie anomalii itp.).

Podczas procesu modelowania danych będziesz musiał wybrać odpowiednie miary dokładności/błędu (na przykład straty logarytmiczne dla klasyfikacji, suma kwadratów błędów dla regresji itp.) oraz strategie oceny (podział treningu-testowania, sekwencyjny w porównaniu z randomizowaną walidacją krzyżową itp.). Dlatego zanim zaczniesz stosować algorytmy, musisz dokładnie zrozumieć podstawowe pojęcia związane z modelowaniem danych.

4. Posiadać umiejętności inżynierii oprogramowania

Niezależnie od tego, czy jesteś naukowcem zajmującym się danymi, czy inżynierem uczenia maszynowego, musisz posiadać typowe umiejętności w zakresie inżynierii oprogramowania i bazę wiedzy. Jeśli masz doświadczenie w inżynierii oprogramowania, świetnie! Jeśli nie, musisz poznać najlepsze praktyki w inżynierii oprogramowania, w tym między innymi projektowanie systemów, modułowość, kontrolę wersji, analizę kodu, analizę wymagań, testowanie, dokumentację. Następnym krokiem byłoby nauczenie się, jak te koncepcje współdziałają w rozwoju interfejsów systemowych. Zrozumienie sedna projektu systemu jest niezbędne, aby zapobiec występowaniu wąskich gardeł w procesie.

5. Dowiedz się, jak stosować algorytmy i biblioteki ML

Istnieje wiele bibliotek/pakietów i interfejsów API, które zawierają standardowe implementacje algorytmów ML, takie jak Scikit-learn, Theano, Spark MLlib, H2O, TensorFlow itp. Jednak kluczem do ich maksymalnego wykorzystania jest umiejętność zastosuj je efektywnie na odpowiednich modelach (sieci neuronowe, drzewa decyzyjne, najbliższy sąsiad, maszyna wektorów nośnych itp.). Nie tylko to, musisz również znać procedury uczenia się (regresja liniowa, opadanie gradientowe, algorytmy genetyczne, wzmacnianie itp.), które pasują do dostępnych danych.

Najlepszym sposobem na zapoznanie się z algorytmami i bibliotekami ML oraz poprawnym ich stosowaniem jest podjęcie wyzwań online w nauce o danych i uczeniu maszynowym.

6. Zapoznaj się z technikami zaawansowanego przetwarzania sygnałów

Ekstrakcja funkcji jest jedną z podstawowych esencji uczenia maszynowego. W zależności od problemu, musisz przeprowadzić ekstrakcję cech przy użyciu odpowiednich zaawansowanych algorytmów przetwarzania sygnału, takich jak falki, shearlets, krzywe, konturówki, bandlety itp. Jednocześnie musisz także poznać różne techniki analizy, takie jak analiza czasowo-częstotliwościowa, Analiza Fouriera, splot itp.

7. Nigdy nie przestawaj podnosić umiejętności i uczyć się

Jak wiecie, uczenie maszynowe jest wciąż rozwijającą się dyscypliną, a z czasem pojawią się nowe koncepcje, algorytmy i technologie ML. Aby dotrzymać kroku zmieniającym się czasom, musisz stale podnosić swoje umiejętności i rozwijać nowe zestawy umiejętności. Wymagałoby to bycia na bieżąco z najnowszymi trendami w zakresie technologii i Data Science, pracy z nowymi narzędziami i teoriami, czytania czasopism naukowych, pozostawania aktywnym w różnych społecznościach internetowych i wielu innych. Krótko mówiąc, zawsze powinieneś mieć ochotę uczyć się nowych rzeczy.

Podsumowując,

Zastosowania uczenia maszynowego zaczęły już splatać się w naszym życiu w sposób, którego wcześniej nie mogliśmy sobie wyobrazić. Opieka zdrowotna, edukacja, finanse, biznes – co tylko chcesz, uczenie maszynowe jest wszędzie. Dopóki świat będzie nadal wirował dane, uczenie maszynowe będzie dominować, a z czasem pomoże nam znaleźć odpowiedzi na najbardziej skomplikowane scenariusze w świecie rzeczywistym. Zmiana już się rozpoczęła — czas przygotować się na nową przyszłość dzięki Data Science i Machine Learning.

Zacznij więc już dziś i zacznij zdobywać umiejętności uczenia maszynowego!