6 seturi de abilități de învățare automată care vă pot conduce într-un loc de muncă perfect

Ați fi surprins dacă v-am spune că peste 50.000 de posturi vacante în Data Science și Machine Learning rămân neocupate în India? Având în vedere faptul că învățarea automată este unul dintre cele mai tare domenii de carieră în acest moment, acest lucru poate părea șocant, dar este adevărul dur. Cunoașteți motivul din spatele paradoxului cerere-ofertă al profesioniștilor din Data Science și ML?

Este doar pentru că nu există destui candidați calificați și talentați gata să accepte oportunitățile de angajare în plină expansiune din aceste domenii emergente. Gartner susține că dintre cele 10 milioane de firme înregistrate din India, până la 75% au investit deja sau sunt gata să investească în Machine Learning. În mod clar, oportunitățile de angajare în învățarea automată vor crește exponențial în viitorul apropiat. Necesitatea orei este de „performare” pentru a se potrivi cerințelor profilurilor de locuri de muncă ML.

Abilități necesare pentru a obține locuri de muncă de învățare automată

1. Cunoștințe fundamentale de informatică și programare

Pentru a construi o carieră de succes în ML, trebuie mai întâi să aveți o înțelegere aprofundată a conceptelor fundamentale ale informaticii, inclusiv structurile de date (stive, cozi, arbori, grafice, matrice multidimensionale etc.); Arhitecturi de calculatoare (memorie, cache, lățime de bandă, procesare distribuită etc.); Algoritmi (programare dinamică, căutare, sortare etc.) și Calcul și complexitate (notație O mare, P vs NP, probleme NP-complete, algoritmi aproximativi etc.), pentru a numi câteva.

Odată ce le înțelegi, trebuie să înveți cum să le folosești și să le implementezi în timp ce scrii cod. În ceea ce privește alegerea unui limbaj de programare, puteți începe cu Python. Este grozav pentru începători și este lingua franca a învățării automate. Vă puteți perfecționa abilitățile de programare participând la competiții de codare online și hackathoane.

2. Un raport puternic cu Probabilitatea și Statistica

Statisticile și conceptele de probabilitate formează nucleul a numeroși algoritmi ML. Desigur, este imperativ să aveți o cunoaștere și o înțelegere puternică a conceptelor statistice, inclusiv Media, Mediană, Varianță, Derivate, Integrale, Abateri standard etc.; Distribuții (uniforme, normale, binomiale etc.) și diferitele metode de analiză (ANOVA, testarea ipotezelor etc.) care sunt esențiale atât pentru dezvoltarea modelelor de date, cât și pentru validarea acestora. În afară de flerul statistic, trebuie să înțelegeți și elementele fundamentale ale probabilității, cum ar fi regula Bayes, probabilitatea, independența, rețele Bayes, modelele de amestec Gaussian, procesele de decizie Markov, modelele Markov ascunse și așa mai departe.

3. Experiență în modelarea și evaluarea datelor

Unul dintre obiectivele principale ale Machine Learning este de a analiza cantități mari de date nestructurate. Pentru a face acest lucru, trebuie să cunoașteți arta modelării datelor. Modelarea datelor este tehnica de estimare a structurii de date subiacente a unui anumit set de date pentru a dezlega și identifica modelele ascunse în interior (clustere, corelații, vectori proprii etc.) și, de asemenea, pentru a prezice proprietățile instanțelor nemaivăzute înainte (clasificare, regresie, detectarea anomaliilor). , etc.).

În timpul procesului de modelare a datelor, vi se va cere să alegeți măsurile adecvate de acuratețe/erori (de exemplu, pierderea logaritării pentru clasificare, suma erorilor pătrate pentru regresie etc.) și strategii de evaluare (diviziunea antrenament-testare, secvenţială). vs validarea încrucișată randomizată etc.). Deci, înainte de a începe să aplicați algoritmi, trebuie să obțineți o înțelegere aprofundată a conceptelor de bază implicate în modelarea datelor.

4. Deține abilități de inginerie software

Indiferent dacă sunteți un Data Scientist sau un inginer de învățare automată, trebuie să dețineți abilitățile tipice de inginerie software și baza de cunoștințe. Dacă aveți un fundal în inginerie software, grozav! Dacă nu, trebuie să aflați despre cele mai bune practici în Ingineria software, inclusiv proiectarea sistemului, modularitatea, controlul versiunilor, analiza codului, analiza cerințelor, testarea, documentația, printre altele. Următorul pas ar fi să înveți cum funcționează aceste concepte împreună în dezvoltarea interfețelor de sistem. Înțelegerea noțiunii de proiectare a sistemului este esențială pentru a preveni apariția blocajelor în proces.

5. Aflați cum să aplicați algoritmi și biblioteci ML

Există o mulțime de biblioteci/pachete și API-uri care conțin implementări standard ale algoritmilor ML, cum ar fi Scikit-learn, Theano, Spark MLlib, H2O, TensorFlow etc. Cu toate acestea, secretul pentru a profita la maximum de ele este să știi cum să faci aplicați-le în mod eficient pe modele adecvate (rețele neuronale, arbori de decizie, cel mai apropiat vecin, mașină vector suport etc.). Nu doar atât, trebuie să fii familiarizat și cu procedurile de învățare (regresie liniară, coborâre a gradientului, algoritmi genetici, amplificare etc.) care se potrivesc cu datele disponibile.

Cea mai bună modalitate de a vă familiariza cu algoritmii ML, bibliotecile și cum să le aplicați corect este să faceți față provocărilor online din Data Science și Machine Learning.

6. Familiarizați-vă cu tehnicile avansate de procesare a semnalului

Extragerea caracteristicilor este una dintre esențele de bază ale învățării automate. În funcție de problema la îndemână, trebuie să efectuați extragerea caracteristicilor folosind algoritmi de procesare a semnalului în avans, cum ar fi wavelets, shearlets, curvelets, contourlets, bandlets, etc. Analiza Fourier, Convoluția etc.

7. Nu încetați niciodată să vă îmbunătățiți și să învățați

După cum știți, Machine Learning este încă o disciplină în evoluție, cu timpul se vor dezvolta noi concepte ML, algoritmi și tehnologii. Pentru a ține pasul cu vremurile în schimbare, trebuie să vă îmbunătățiți în permanență abilitățile și să dezvoltați noi seturi de abilități. Acest lucru ar implica să rămâneți la curent cu cele mai recente tendințe în domeniul tehnologiei și al științei datelor, să lucrați cu noi instrumente și teorii, să citiți reviste științifice, să rămâneți activ în diferite comunități online și multe altele. Pe scurt, ar trebui să aveți întotdeauna dorința de a învăța lucruri noi.

A concluziona,

Aplicațiile Machine Learning au început deja să se împletească în viața noastră în moduri pe care nu ni le-am putea imagina până acum. Asistență medicală, educație, finanțe, afaceri – cum vrei să spui, Machine Learning este peste tot. Atâta timp cât lumea continuă să producă date, Machine Learning va domni și, cu timpul, ne va ajuta să găsim răspunsuri la cele mai complicate scenarii din lumea reală. Schimbarea a început – este timpul să vă pregătiți pentru noul viitor cu Data Science și Machine Learning.

Așadar, începe astăzi și începe să dobândești aceste abilități de învățare automată!