จะเป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างไร - 7 ขั้นตอน [พร้อมรูปภาพ]

โลกแห่งเทคนิคลุกไหม้ด้วยความเป็นไปได้ที่ปัญญาประดิษฐ์นำเสนอ คำมั่นสัญญาที่จะทำให้ทุกส่วนของชีวิตเราเป็นอัตโนมัติ (รวมถึงการขับรถ) เป็นสิ่งที่ดึงดูดใจเกินกว่าที่นักวิทยาศาสตร์ นักวิสัยทัศน์ และนักอนาคตนิยมจะต่อต้าน และทุกวันนี้ แมชชีนเลิร์นนิงสาขาที่เกี่ยวข้องกับ AI กำลังได้รับความนิยม

International Data Corporation (IDC) คาดการณ์ว่าการใช้จ่ายด้าน AI & ML จะเพิ่มขึ้น 5 เท่าจาก 12 พันล้านดอลลาร์ในปี 2560 เป็น 57.6 พันล้านดอลลาร์ในปี 2564 เทคโนโลยีและอุตสาหกรรมการเงินจะแย่งชิงส่วนแบ่งที่ใหญ่ที่สุด 64% และ 52% ของบริษัทที่อยู่ในอุตสาหกรรมเหล่านี้ตามลำดับจะนำกระบวนการแมชชีนเลิร์นนิงมาใช้ในอนาคต

ในปัจจุบัน ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากกราฟนี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจน:

ที่มา: Indeed.com | เครดิต: Ann Saphir, Data Visualization Engineer, Reuters

หัวใจสำคัญของมัน แมชชีนเกิดจากคำถามเดียว เราจะตั้งโปรแกรมระบบนี้ให้ปรับปรุงและเรียนรู้จากประสบการณ์โดยอัตโนมัติได้อย่างไร เรียนรู้ที่นี่หมายถึงการสรุปผลจากข้อมูลและการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด แมชชีนเลิร์นนิงพัฒนาอัลกอริทึมสำหรับสิ่งนี้ ซึ่งจะรวบรวมความรู้จากข้อมูลและประสบการณ์เฉพาะ โดยอิงตามหลักสถิติและการคำนวณ

ย่อหน้าข้างต้นจะระบุว่าแมชชีนเลิร์นนิงจะท้าทายเพียงใด มันเป็น แต่ก็สามารถเรียนรู้ได้ หากคุณพร้อมที่จะเป็นวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงโดยไม่ต้องรอให้มหาวิทยาลัยดั้งเดิมตรวจสอบความรู้ของคุณ ให้ทำตามและทำซ้ำ 7 ขั้นตอนที่ระบุไว้ด้านล่าง อ่านข้อกำหนดที่ระบุไว้ด้านล่าง –

ขั้นตอนที่ 1: เพิ่มระดับทักษะ Python และซอฟต์แวร์ของคุณ

ภาษาระดับสูงที่ใช้งานง่าย Python เป็นภาษาทางเลือกสำหรับผู้เชี่ยวชาญ AI นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง

ไวยากรณ์ของ Python นั้นง่ายต่อการเรียนรู้ และมีไลบรารีในตัวอยู่แล้วมากมาย อย่างไรก็ตาม คุณจะต้องคอยระวังช่องว่าง เนื่องจากอาจรบกวนการทำงานของโค้ดได้ นอกจากนี้ยังรองรับกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมทุกประเภท เช่น การเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชันและการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ

สิ่งสำคัญอีกอย่างที่ต้องทำความคุ้นเคยคือ Github คุณจะทำงานเป็นทีมเพื่อสร้างโค้ดสำหรับแอปพลิเคชันที่คำนึงถึงเวลา สร้างนิสัยในการเขียนการทดสอบหน่วยอย่างละเอียดสำหรับโค้ดของคุณโดยใช้กรอบงาน เช่น จมูก ทดสอบ API ของคุณโดยใช้เครื่องมืออย่างบุรุษไปรษณีย์

อ่านหนังสือหรือบทความเพื่อรับแนวคิดเกี่ยวกับเครื่องมือต่างๆ ที่คุณจำเป็นต้องเรียกใช้ Python บนชุดข้อมูล

ขั้นตอนที่ 2: ดูอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

หลังจากที่คุณคุ้นเคยและคุ้นเคยกับ Python แล้ว คุณสามารถเริ่มดูอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องได้ อย่าลืมอ่านทฤษฎีที่เกี่ยวข้องกับแต่ละอัลกอริทึมเพื่อให้คุณสามารถใช้โมเดลได้อย่างง่ายดาย

ทัวร์ชมอัลกอริธึมสิบอันดับแรกสำหรับมือใหม่สำหรับการเรียนรู้ด้วยเครื่องจะช่วยให้คุณได้รับข้อมูลล่าสุด โปรดจำไว้ว่าไม่มีอัลกอริธึม 1 อันจะเป็นโซลูชันที่สมบูรณ์แบบ คุณจะต้องดำเนินการหลายอย่าง ดังนั้นจงศึกษาแต่ละอย่างให้ถี่ถ้วน

หลักสูตร ' Masters in Data Science ' ของ upGrad จะช่วยให้คุณเริ่มต้นแต่งงานกับ Python กับ Data Science ผ่านเครื่องมือต่างๆ เช่น Panda, NumPy เป็นต้น

ขั้นตอนที่ 3: ทำงานในมินิโปรเจ็กต์

เมื่อการเริ่มต้นของคุณในขอบเขตของ Python และการเรียนรู้ของเครื่องเสร็จสมบูรณ์แล้ว (ทั้งแบบแยกส่วนและรวมกัน) ก็ถึงเวลานำความรู้ทั้งหมดนั้นแล้วเริ่มนำไปใช้ในโครงการ

คุณสามารถตรวจสอบชุดข้อมูล Kaggle เหล่านี้เพื่อเริ่มต้นโครงการการเรียนรู้ของเครื่องแรกของคุณ สแนปชอตด้านบนมาจากชุดข้อมูล (สาธารณะฟรี) ที่เสนอโดย Inside Airbnb ซึ่งให้บริการที่พัก Airbnb ในเมืองต่างๆ ทั่วโลก

ขั้นตอนที่ 4: นำสิ่งต่าง ๆ ไปสู่อีกระดับด้วย Hadoop และ Spark

Hadoop และ Spark เป็น 2 ระบบที่คุณต้องการจัดการ หลังจากที่คุณสร้างความชำนาญในการทำงานกับชุดข้อมูลโดยใช้ Python แล้ว เฟรมเวิร์กบิ๊กดาต้าเหล่านี้จะช่วยให้คุณทำงานกับข้อมูลในระดับเทราไบต์และเพทาไบต์ได้

โน้ตบุ๊ก Spark Jupyter ที่โฮสต์บน Databricks นำเสนอข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับเฟรมเวิร์กในระดับบทช่วยสอน และยังให้คุณฝึกฝนการเขียนโค้ดอีกด้วย

ขั้นตอนที่ 5: ย้ายไปที่ TensorFlow

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง? ตรวจสอบ. กรอบข้อมูลขนาดใหญ่? ตรวจสอบ. การเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง? เริ่มทำงานกับ TensorFlow

คุณสามารถใช้ TensorFlow และ Deep Learning ได้โดยไม่ต้องมีปริญญาเอก หลักสูตรโดย Google พร้อมให้ความรู้แก่นักเรียนเกี่ยวกับด้านทฤษฎีและการปฏิบัติ คุณสามารถได้รับประโยชน์จากการรับรอง PG ของ upGrad ในการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก ณ จุดนี้

ขั้นตอนที่ 6: ไปใหญ่

หลังจากทำงานกับหน่วยการสร้างทั้งหมด ก็ถึงเวลาต่อสู้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และใช้ความรู้ทั้งหมดที่คุณได้รับใน 5 ขั้นตอนก่อนหน้านี้

ดู วิธีจัดการไฟล์ข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อเรียนรู้วิธีจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (ตามหลักวิชา) จากนั้นนำความรู้ที่ได้รับมาใช้โดยใช้ชุดข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะ

ขั้นตอนที่ 7: ฝึกฝนและเติบโตต่อไป

ขั้นตอนสุดท้ายคือการฝึกฝนและทำซ้ำ 6 ขั้นตอนที่กล่าวข้างต้น ตอนนี้คุณอยู่ในจุดที่คุณสามารถสร้างโมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องของคุณเองได้ ได้เวลาปรับแต่งทักษะเหล่านั้นแล้วและพัฒนาให้ดีขึ้นเรื่อยๆ

หากงานคือหม้อทองคำที่เปล่งประกายของคุณที่ปลายรุ้ง คุณสามารถเตรียมพร้อมสำหรับการสัมภาษณ์โดยอ่านคำถามเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องที่ต้องรู้ - การถดถอยโลจิสติก

ขั้นตอนที่ใช้งานได้จริงด้านบนนี้จะช่วยให้คุณเรียนรู้วิธีเป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องในระยะเวลาที่น้อยที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้และยังคงเชี่ยวชาญในทักษะที่จำเป็นทั้งหมด สิ่งเดียวที่จำเป็น ความสม่ำเสมอและการปฏิบัติอย่างสม่ำเสมอ ด้วยคุณสมบัติ 2 ข้อนี้ ไม่มีเหตุผลใดที่ความปรารถนาจะเป็นวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงจะไม่บรรลุผล

ถึงเวลาที่จะต้อนรับยุคใหม่ของเทคโนโลยีกับคุณในฐานะลางสังหรณ์ของมัน