6 наборов навыков машинного обучения, которые помогут вам найти идеальную работу

Вы бы удивились, если бы мы сказали вам, что более 50 000 вакансий в области науки о данных и машинного обучения остаются незаполненными в Индии? Учитывая тот факт, что машинное обучение сейчас является одной из самых популярных областей карьеры, это может показаться шокирующим, но это суровая правда. Знаете ли вы причину парадокса спроса и предложения профессионалов в области Data Science и ML?

Это происходит исключительно потому, что не хватает квалифицированных и талантливых кандидатов, готовых воспользоваться быстро растущими возможностями трудоустройства в этих новых областях. Gartner утверждает, что среди 10 миллионов зарегистрированных фирм в Индии до 75% уже инвестировали или готовы инвестировать в машинное обучение. Очевидно, что возможности трудоустройства в области машинного обучения в ближайшем будущем будут расти в геометрической прогрессии. Потребность часа — «повышение квалификации», чтобы соответствовать требованиям профилей работы ML.

Навыки, необходимые для получения работы в области машинного обучения

1. Базовые знания информатики и программирования

Чтобы построить успешную карьеру в области машинного обучения, вы должны сначала иметь глубокое понимание фундаментальных концепций информатики, включая структуры данных (стеки, очереди, деревья, графики, многомерные массивы и т. д.); Компьютерные архитектуры (память, кэш, пропускная способность, распределенная обработка и т. д.); Алгоритмы (динамическое программирование, поиск, сортировка и т. д.), а также вычислимость и сложность (обозначение с большим O, P против NP, NP-полные задачи, приближенные алгоритмы и т. д.), и это лишь некоторые из них.

Как только вы их поймете, вы должны научиться применять и реализовывать их при написании кода. Что касается выбора языка программирования, то начать можно с Python. Он отлично подходит для начинающих и является языком общения машинного обучения. Вы можете отточить свои навыки программирования, участвуя в онлайн-соревнованиях по кодированию и хакатонах.

2. Сильная связь с вероятностью и статистикой

Понятия статистики и вероятности составляют основу многочисленных алгоритмов машинного обучения. Естественно, необходимо хорошо знать и понимать статистические понятия, включая среднее значение, медиану, дисперсию, производные, интегралы, стандартные отклонения и т. д.; Распределения (равномерное, нормальное, биномиальное и т. д.) и различные методы анализа (ANOVA, проверка гипотез и т. д.), необходимые как для разработки моделей данных, так и для их проверки. Помимо статистического чутья, вы также должны понимать основы вероятности, такие как правило Байеса, вероятность, независимость, байесовские сети, гауссовские смешанные модели, марковские процессы принятия решений, скрытые марковские модели и так далее.

3. Опыт моделирования и оценки данных

Одной из основных целей машинного обучения является анализ огромных объемов неструктурированных данных. Для этого вы должны знать искусство моделирования данных. Моделирование данных — это метод оценки базовой структуры данных конкретного набора данных для раскрытия и выявления скрытых закономерностей внутри (кластеров, корреляций, собственных векторов и т. д.), а также для прогнозирования свойств экземпляров, никогда ранее не встречавшихся (классификация, регрессия, обнаружение аномалий). , так далее.).

В процессе моделирования данных вам потребуется выбрать соответствующие меры точности/ошибки (например, логарифмическая потеря для классификации, сумма квадратов ошибок для регрессии и т. д.) и стратегии оценки (разделение обучения и тестирования, последовательное по сравнению с рандомизированной перекрестной проверкой и т. д.). Итак, прежде чем вы начнете применять алгоритмы, вам необходимо получить полное представление об основных концепциях, связанных с моделированием данных.

4. Обладать навыками разработки программного обеспечения

Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по данным или инженером по машинному обучению, вам необходимо обладать типичными навыками разработки программного обеспечения и базой знаний. Если у вас есть опыт разработки программного обеспечения, отлично! Если вы этого не сделаете, вам нужно узнать о передовых методах разработки программного обеспечения, включая проектирование системы, модульность, контроль версий, анализ кода, анализ требований, тестирование, документацию и многое другое. Следующим шагом будет изучение того, как эти концепции работают вместе при разработке системных интерфейсов. Понимание тонкостей проектирования системы необходимо для предотвращения возникновения узких мест в процессе.

5. Узнайте, как применять алгоритмы и библиотеки машинного обучения

Существует множество библиотек/пакетов и API-интерфейсов, содержащих стандартные реализации алгоритмов машинного обучения, таких как Scikit-learn, Theano, Spark MLlib, H2O, TensorFlow и т. д. Однако секрет получения максимальной отдачи от них заключается в том, чтобы знать, как эффективно применять их на подходящих моделях (нейронные сети, деревья решений, ближайший сосед, метод опорных векторов и т. д.). Мало того, вы также должны быть знакомы с процедурами обучения (линейная регрессия, градиентный спуск, генетические алгоритмы, бустинг и т. д.), которые соответствуют имеющимся данным.

Лучший способ познакомиться с алгоритмами машинного обучения, библиотеками и способами их правильного применения — принять участие в онлайн-задачах по науке о данных и машинному обучению.

6. Ознакомьтесь с методами расширенной обработки сигналов

Извлечение признаков — одна из основных основ машинного обучения. В зависимости от решаемой задачи вам необходимо выполнить извлечение признаков с использованием соответствующих алгоритмов предварительной обработки сигналов, таких как вейвлеты, шарлеты, кривые, контурлеты, бандлеты и т. д. Одновременно вы также должны изучить различные методы анализа, такие как частотно-временной анализ, Анализ Фурье, свертка и т. д.

7. Никогда не прекращайте повышать квалификацию и учиться

Как вы знаете, машинное обучение все еще является развивающейся дисциплиной, и со временем будут развиваться новые концепции, алгоритмы и технологии машинного обучения. Чтобы идти в ногу со временем, вы должны постоянно повышать квалификацию и развивать новые навыки. Для этого нужно быть в курсе последних тенденций в области технологий и науки о данных, работать с новыми инструментами и теориями, читать научные журналы, оставаться активным в различных онлайн-сообществах и многое другое. Короче говоря, у вас всегда должно быть желание узнавать что-то новое.

Заключить,

Приложения машинного обучения уже начали вплетаться в нашу жизнь так, как мы не могли себе представить раньше. Здравоохранение, образование, финансы, бизнес — вы называете это машинным обучением повсюду. Пока мир продолжает перерабатывать данные, машинное обучение будет править и со временем поможет нам найти ответы на самые сложные сценарии реального мира. Изменения начались — пришло время подготовиться к новому будущему с наукой о данных и машинным обучением.

Итак, начните сегодня и начните приобретать эти навыки машинного обучения!