Как стать инженером по машинному обучению — 7 шагов [с иллюстрациями]

Технический мир горит возможностями, предлагаемыми искусственным интеллектом. Обещание автоматизации каждой обыденной части нашей жизни (включая вождение автомобиля) слишком заманчиво для ученых, провидцев и футуристов, чтобы сопротивляться. И в наши дни набирает популярность область машинного обучения, связанная с искусственным интеллектом.

Международная корпорация данных (IDC) прогнозирует, что расходы на AI и ML вырастут в 5 раз с 12 миллиардов долларов в 2017 году до 57,6 миллиардов долларов к 2021 году . Технологические и финансовые отрасли получат самый большой кусок пирога. 64% и 52% компаний, принадлежащих к этим отраслям соответственно, в будущем внедрят процессы машинного обучения.

В настоящее время спрос на специалистов по машинному обучению постоянно растет, что наглядно иллюстрирует этот график:

Источник: Действительно.com | Авторы и права: Энн Сапфир, инженер по визуализации данных, Reuters

В основе машины лежит один вопрос: как мы можем запрограммировать эту систему, чтобы она автоматически улучшалась и училась на опыте? Учиться здесь относится к процессу делать выводы из данных и принимать разумные решения. Машинное обучение разрабатывает для этого алгоритмы, которые извлекают знания из конкретных данных и опыта на основе статистических и вычислительных принципов.

Приведенный выше абзац показал бы, насколько сложным будет машинное обучение. Это так, но этому тоже можно научиться. Если вы готовы стать инженером по машинному обучению сейчас, не дожидаясь, пока традиционный университет подтвердит ваши знания, выполните и повторите 7 шагов, приведенных ниже, прочитайте требования, указанные ниже -

Шаг 1: улучшите свои навыки Python и программного обеспечения

Python — это простой в использовании язык высокого уровня, который выбирают специалисты по искусственному интеллекту, специалисты по данным и инженеры по машинному обучению.

Синтаксис Python прост в освоении, и в нем уже есть множество встроенных библиотек. Однако вам нужно следить за пробелами, поскольку они могут испортить выполнение кода. Он также включает поддержку всех типов парадигм программирования, таких как функциональное программирование и объектно-ориентированное программирование.

Еще одна важная вещь, с которой нужно хорошо ознакомиться, — это Github. Вы будете работать в команде над созданием кода для срочных приложений. Возьмите за привычку писать подробные модульные тесты для своего кода, используя такие фреймворки, как Nose. Протестируйте свои API с помощью таких инструментов, как Postman.

Прочтите несколько книг или статей, чтобы получить представление об инструментах, которые вам понадобятся для запуска Python на наборах данных.

Шаг 2. Изучите алгоритмы машинного обучения

После того, как вы познакомитесь и освоитесь с Python, вы можете начать изучать алгоритмы машинного обучения. Обязательно ознакомьтесь с теорией, связанной с каждым алгоритмом, чтобы вы могли легко реализовывать модели.

Экскурсия по десяти лучшим алгоритмам для новичков в области машинного обучения поможет вам быть в курсе последних событий. Помните, что ни один алгоритм не будет идеальным решением. Вам нужно будет реализовать множество из них. Поэтому внимательно изучайте каждый.

Курс upGrad « Магистр наук о данных » поможет вам получить преимущество в объединении Python с наукой о данных с помощью таких инструментов, как Panda, NumPy и т. д.

Шаг 3: Работайте над мини-проектами

Теперь, когда ваше знакомство с Python и машинным обучением завершено (как по отдельности, так и вместе), пришло время взять все эти знания и начать применять их в проектах.

Вы можете проверить эти наборы данных Kaggle, чтобы начать свои первые проекты машинного обучения. Приведенный выше снимок взят из (бесплатного общедоступного) набора данных, предлагаемого Inside Airbnb, который предоставляет списки Airbnb в разных городах по всему миру.

Шаг 4. Перейдите на новый уровень с помощью Hadoop и Spark

Hadoop и Spark — это две системы, которыми вы захотите заняться после того, как приобретете навыки работы с наборами данных с помощью Python. Эти платформы больших данных позволят вам работать с данными в терабайтном и петабайтном масштабе.

Записные книжки Spark Jupyter, размещенные на Databricks, предлагают введение в структуру на уровне учебника, а также дают вам возможность попрактиковаться в написании кода.

Шаг 5: Перейдите на TensorFlow

Алгоритмы машинного обучения? Проверить. Фреймворки для больших данных? Проверить. Расширенное машинное обучение? Начните работать с TensorFlow.

Вы можете пройти TensorFlow и Deep Learning без докторской степени. Курс от Google обучает студентов теоретическим и практическим аспектам. На этом этапе вы также можете воспользоваться сертификацией upGrad PG в области машинного обучения и глубокого обучения.

Шаг 6: идите по-крупному

После работы со всеми строительными блоками пришло время заняться большими наборами данных и применить все знания, полученные на предыдущих 5 шагах.

Обратитесь к Способы обработки файлов данных для машинного обучения , чтобы узнать, как обрабатывать большие наборы данных (теоретически). Затем реализуйте полученные знания с помощью общедоступных наборов данных.

Шаг 7: Продолжайте практиковаться и расти

Последний шаг — просто попрактиковаться и повторить вышеупомянутые 6 шагов. Теперь вы находитесь на этапе, когда вы можете создавать свои собственные модели машинного обучения. Пришло время усовершенствовать эти навыки и продолжать совершенствоваться.

Если работа — это ваш сияющий горшочек с золотом на конце радуги, то вы можете подготовиться к собеседованию, ответив на обязательные вопросы машинного обучения — логистическая регрессия.

Вышеупомянутые очень практические шаги гарантируют, что вы научитесь тому, как стать инженером по машинному обучению за минимально возможное время, и при этом овладеете всеми необходимыми навыками. Единственное, что требуется. Последовательность и регулярная практика. Вооружившись этими двумя чертами, нет никаких причин, по которым ваше желание стать инженером по машинному обучению не будет реализовано.

Пришло время приветствовать новую эру технологий вместе с вами как ее предвестником.