Cum să devii inginer de învățare automată – 7 pași [cu imagini]

Lumea tehnică este în flăcări cu posibilitățile oferite de Inteligența Artificială. Promisiunea de a automatiza fiecare parte banală a vieții noastre (inclusiv conducerea) este prea tentantă pentru ca oamenii de știință, vizionari și futuriști să reziste. Și în zilele noastre, domeniul învățării automate, legat de inteligența artificială, câștigă în popularitate.

International Data Corporation (IDC) a prezis că cheltuielile pentru AI și ML vor crește de 5 ori de la 12 miliarde de dolari în 2017 la 57,6 miliarde de dolari până în 2021. Tehnologia și industria financiară vor lua cea mai mare felie din tort. 64% și, respectiv, 52% dintre companiile aparținând acestor industrii vor fi adoptat procese de învățare automată în viitor.

În prezent, cererea de experți în învățarea automată este în continuă creștere, deoarece acest grafic ilustrează clar:

Sursa: Indeed.com | Credite: Ann Saphir, inginer de vizualizare a datelor, Reuters

În centrul acesteia, mașina provine dintr-o întrebare: cum putem programa acest sistem să se îmbunătățească automat și să învețe cu experiență? Aflați aici se referă la actul de a trage concluzii din date și de a lua decizii inteligente. Învățarea automată dezvoltă algoritmi pentru aceasta, care colectează cunoștințe din date și experiență specifice, bazate pe principii statistice și de calcul.

Paragraful de mai sus ar fi indicat cât de provocatoare ar fi învățarea automată. Este, dar este și învățabil. Dacă sunteți gata să deveniți un inginer de învățare automată acum, fără să așteptați ca o universitate tradițională să vă valideze cunoștințele, urmați și repetați cei 7 pași de mai jos, citiți cerințele menționate mai jos -

Pasul 1: Crește-ți abilitățile Python și Software

Un limbaj de nivel înalt, ușor de utilizat, Python este limbajul ales pentru specialiștii AI, oamenii de știință de date și inginerii de învățare automată.

Sintaxa lui Python este ușor de învățat și are tone de biblioteci deja încorporate. Totuși, va trebui să fiți atenți la spațiile albe, deoarece acestea se pot încurca cu execuția codului. De asemenea, include suport pentru toate tipurile de paradigme de programare, cum ar fi programarea funcțională și programarea orientată pe obiecte.

Un alt lucru important cu care să vă familiarizați este Github. Veți lucra într-o echipă pentru a crea cod pentru aplicații sensibile la timp. Obișnuiți-vă să scrieți teste unitare amănunțite pentru codul dvs. folosind cadre precum nasul. Testați-vă API-urile folosind instrumente precum Postman.

Citiți câteva cărți sau articole pentru a vă face o idee despre instrumentele de care veți avea nevoie pentru a rula Python pe seturi de date.

Pasul 2: Priviți algoritmii de învățare automată

După ce sunteți familiarizat și confortabil cu Python, puteți începe să vă uitați la algoritmii de învățare automată. Asigurați-vă că citiți teoria referitoare la fiecare algoritm, astfel încât să puteți implementa modele cu ușurință.

Un tur al primilor zece algoritmi pentru începătorii în învățarea automată vă va ajuta să vă aduceți la curent. Amintiți-vă că niciun algoritm nu va fi soluția perfectă. Va trebui să implementați o varietate de ele. Prin urmare, studiați-le pe fiecare cu atenție.

Cursul upGrad „ Maestru în Știința datelor ” vă va ajuta să obțineți un avans în căsătoria Python cu Data Science prin instrumente precum Panda, NumPy etc.

Pasul 3: Lucrați la mini proiecte

Acum că inițierea dvs. în domeniul Python și al învățării automate este completă (atât individual, cât și combinat), este timpul să luați toate aceste cunoștințe și să începeți să le implementați în proiecte.

Puteți consulta aceste seturi de date Kaggle pentru a începe cu primele proiecte de învățare automată. Instantaneul de mai sus este din setul de date (public gratuit) oferit de Inside Airbnb, care oferă listări Airbnb în diferite orașe de pe glob.

Pasul 4: Duceți lucrurile la următorul nivel cu Hadoop și Spark

Hadoop și Spark sunt cele două sisteme pe care veți dori să le abordați după ce ați acumulat o anumită competență în lucrul cu seturi de date folosind Python. Aceste cadre de date mari vă vor permite să lucrați cu date la scara de terabyte și petabyte.

Blocnotesurile Spark Jupyter găzduite pe Databricks oferă o introducere la nivel de tutorial în cadrul și, de asemenea, vă oferă exersare cu codificare.

Pasul 5: Treceți pe TensorFlow

Algoritmi de învățare automată? Verifica. Cadre de date mari? Verifica. Învățare automată avansată? Începeți să lucrați cu TensorFlow.

Puteți lua TensorFlow și Deep Learning fără un doctorat. curs Google cu educă studentul despre aspectele teoretice și practice. De asemenea, puteți beneficia de certificarea PG de la upGrad în învățare automată și învățare profundă în acest moment.

Pasul 6: Du-te mare

După ce ați lucrat cu toate elementele de bază, acum este timpul să vă luptați cu seturi de date mari și să aplicați toate cunoștințele pe care le-ați dobândit în cei 5 pași anteriori.

Consultați Modalități de tratare a fișierelor de date pentru învățare automată pentru a afla cum să gestionați seturi mari de date (teoretic). Apoi implementați cunoștințele acumulate folosind seturi de date disponibile public.

Pasul 7: Continuați să exersați și să creșteți

Pasul final este să exersați și să repetați cei 6 pași menționați mai sus. Acum sunteți într-un punct în care vă puteți construi propriile modele de învățare automată. Este timpul să perfecționați aceste abilități acum și să continuați să vă îmbunătățiți.

Dacă o slujbă este vasul tău strălucitor de aur la sfârșitul curcubeului, atunci te poți pregăti pentru un interviu parcurgând Întrebări obligatorii de învățare automată – Regresie logistică.

Pașii extrem de practici de mai sus vă vor asigura că veți învăța cum să deveniți inginer de învățare automată în cel mai mic timp posibil și să vă stăpâniți în continuare toate abilitățile necesare. Singurul lucru necesar. Consecvență și practică regulată. Înarmat cu aceste 2 trăsături, nu există niciun motiv pentru care dorința ta de a fi inginer de învățare automată nu va fi îndeplinită.

E timpul să întâmpinăm o nouă eră a tehnologiei cu tine ca un prevestitor al acesteia.