ชุดทักษะการเรียนรู้ด้วยเครื่อง 6 ชุดที่จะช่วยให้คุณได้งานที่สมบูรณ์แบบ
เผยแพร่แล้ว: 2019-08-18คุณจะแปลกใจไหมถ้าเราบอกคุณว่าตำแหน่งงานว่างมากกว่า 50,000 ตำแหน่งใน Data Science และ Machine Learning ยังคงไม่สำเร็จในอินเดีย เมื่อพิจารณาถึงข้อเท็จจริงที่ว่าแมชชีนเลิร์นนิงเป็นหนึ่งในสายอาชีพที่ร้อนแรงที่สุดในขณะนี้ อาจดูน่าตกใจ แต่ก็เป็นความจริงที่ยาก คุณรู้เหตุผลเบื้องหลังความขัดแย้งของอุปสงค์-อุปทานของผู้เชี่ยวชาญใน Data Science และ ML หรือไม่?
เป็นเพราะว่ามีผู้สมัครที่มีทักษะและความสามารถไม่เพียงพอที่จะรับโอกาสในการทำงานที่เฟื่องฟูในสาขาที่กำลังเติบโตเหล่านี้ Gartner ยืนยันว่าในบรรดาบริษัทจดทะเบียน 10 แสนแห่งในอินเดีย 75% ได้ลงทุนไปแล้วหรือพร้อมที่จะลงทุนใน Machine Learning เห็นได้ชัดว่าโอกาสในการทำงานในแมชชีนเลิร์นนิงจะเพิ่มขึ้นอย่างมากในอนาคตอันใกล้ ความจำเป็นของชั่วโมงนี้คือ “การเพิ่มทักษะ” เพื่อให้เหมาะสมกับข้อกำหนดของโปรไฟล์งาน ML
ทักษะที่จำเป็นสำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิง
- ความรู้พื้นฐานของวิทยาการคอมพิวเตอร์และการเขียนโปรแกรม
ในการสร้างอาชีพที่ประสบความสำเร็จใน ML ก่อนอื่นคุณต้องมีความเข้าใจในเชิงลึกเกี่ยวกับแนวคิดพื้นฐานของวิทยาการคอมพิวเตอร์ รวมถึงโครงสร้างข้อมูล (สแต็ก คิว ต้นไม้ กราฟ อาร์เรย์หลายมิติ ฯลฯ) สถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์ (หน่วยความจำ แคช แบนด์วิดท์ การประมวลผลแบบกระจาย ฯลฯ); อัลกอริทึม (การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก การค้นหา การเรียงลำดับ ฯลฯ) และความสามารถในการคำนวณและความซับซ้อน (สัญกรณ์ big-O, P vs NP, ปัญหา NP-complete, อัลกอริธึมโดยประมาณ ฯลฯ ) เป็นต้น
เมื่อคุณเข้าใจสิ่งเหล่านี้แล้ว คุณต้องเรียนรู้วิธีการใช้งานและใช้งานในขณะที่เขียนโค้ด สำหรับการเลือกภาษาโปรแกรม คุณสามารถเริ่มต้นด้วย Python เหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้เริ่มต้นและเป็นภาษากลางของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง คุณสามารถฝึกฝนทักษะการเขียนโปรแกรมโดยเข้าร่วมการแข่งขันเขียนโค้ดออนไลน์และแฮกกาธอน
- สายสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งกับความน่าจะเป็นและสถิติ
แนวคิดทางสถิติและความน่าจะเป็นเป็นแกนหลักของอัลกอริธึม ML จำนวนมาก โดยธรรมชาติแล้ว มีความจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีความรู้และความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับแนวคิดทางสถิติ เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน ความแปรปรวน อนุพันธ์ ปริพันธ์ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ฯลฯ การแจกแจง (สม่ำเสมอ ปกติ ทวินาม ฯลฯ) และวิธีการวิเคราะห์ต่างๆ (ANOVA การทดสอบสมมติฐาน ฯลฯ) ที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาแบบจำลองข้อมูลและการตรวจสอบความถูกต้อง นอกเหนือจากไหวพริบทางสถิติแล้ว คุณต้องเข้าใจพื้นฐานของความน่าจะเป็นด้วย เช่น กฎของเบย์ ความน่าจะเป็น ความเป็นอิสระ Bayes Nets แบบจำลองส่วนผสมแบบเกาส์เซียน กระบวนการตัดสินใจของมาร์กอฟ โมเดลมาร์กอฟที่ซ่อนอยู่ และอื่นๆ
- ประสบการณ์ในการสร้างแบบจำลองข้อมูลและการประเมิน
เป้าหมายหลักของ Machine Learning คือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาล ในการทำเช่นนี้ คุณต้องรู้จักศิลปะของการสร้างแบบจำลองข้อมูล การสร้างแบบจำลองข้อมูลเป็นเทคนิคในการประเมินโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานของชุดข้อมูลเฉพาะเพื่อคลี่คลายและระบุรูปแบบที่ซ่อนอยู่ภายใน (คลัสเตอร์ ความสัมพันธ์ เวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ ฯลฯ) และยังทำนายคุณสมบัติของอินสแตนซ์ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน (การจัดประเภท การถดถอย การตรวจจับความผิดปกติ เป็นต้น)
ในระหว่างกระบวนการสร้างแบบจำลองข้อมูล คุณจะต้องเลือกการวัดความถูกต้อง/ข้อผิดพลาดที่เหมาะสม (เช่น บันทึกการสูญเสียสำหรับการจัดประเภท ผลรวมของข้อผิดพลาดกำลังสองสำหรับการถดถอย ฯลฯ) และกลยุทธ์การประเมิน (การแบ่งการทดสอบการฝึกอบรม ตามลำดับ เทียบกับการตรวจสอบข้ามแบบสุ่ม เป็นต้น) ดังนั้น ก่อนที่คุณจะเริ่มใช้อัลกอริธึม คุณจำเป็นต้องได้รับความเข้าใจอย่างถี่ถ้วนเกี่ยวกับแนวคิดพื้นฐานที่เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองข้อมูล
- มีทักษะด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์
ไม่ว่าคุณจะเป็น Data Scientist หรือ Machine Learning Engineer คุณจำเป็นต้องมีทักษะด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์และฐานความรู้ทั่วไป หากคุณมีพื้นฐานด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ เยี่ยมเลย! หากไม่เป็นเช่นนั้น คุณจะต้องเรียนรู้เกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในวิศวกรรมซอฟต์แวร์ รวมถึงการออกแบบระบบ โมดูลาร์ การควบคุมเวอร์ชัน การวิเคราะห์โค้ด การวิเคราะห์ข้อกำหนด การทดสอบ เอกสาร และอื่นๆ ขั้นตอนต่อไปคือการเรียนรู้ว่าแนวคิดเหล่านี้ทำงานร่วมกันอย่างไรในการพัฒนาส่วนต่อประสานระบบ การทำความเข้าใจสาระสำคัญของการออกแบบระบบเป็นสิ่งสำคัญในการป้องกันไม่ให้เกิดปัญหาคอขวดในกระบวนการ
- เรียนรู้วิธีใช้ ML Algorithms and Libraries
มีไลบรารี/แพ็คเกจและ API มากมายที่มีการใช้งานมาตรฐานของอัลกอริธึม ML เช่น Scikit-learn, Theano, Spark MLlib, H2O, TensorFlow เป็นต้น อย่างไรก็ตาม เคล็ดลับในการใช้ประโยชน์สูงสุดจากสิ่งเหล่านี้คือการรู้วิธีการ นำไปใช้กับโมเดลที่เหมาะสมอย่างมีประสิทธิภาพ (โครงข่ายประสาท ต้นไม้ตัดสินใจ เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน ฯลฯ) ไม่เพียงแค่นั้น คุณต้องคุ้นเคยกับขั้นตอนการเรียนรู้ด้วย (การถดถอยเชิงเส้น การไล่ระดับการไล่ระดับสี อัลกอริธึมทางพันธุกรรม การเร่งความเร็ว ฯลฯ) ที่เหมาะสมกับข้อมูลในมือ
วิธีที่ดีที่สุดในการทำความคุ้นเคยกับอัลกอริธึม ML, ไลบรารี และวิธีการใช้อย่างถูกต้องคือ รับมือกับความท้าทายออนไลน์ใน Data Science และ Machine Learning
- ทำความคุ้นเคยกับเทคนิคการประมวลผลสัญญาณขั้นสูง
การแยกคุณลักษณะเป็นหนึ่งในแก่นสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่อง คุณต้องทำการดึงข้อมูลคุณลักษณะโดยใช้อัลกอริธึมการประมวลผลสัญญาณขั้นสูงที่เหมาะสม เช่น เวฟเล็ต เชียร์เล็ต เส้นโค้ง คอนทัวร์เล็ต แบนเล็ต ฯลฯ พร้อมกัน คุณต้องเรียนรู้เกี่ยวกับเทคนิคการวิเคราะห์ต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ความถี่เวลา การวิเคราะห์ฟูเรียร์ Convolution ฯลฯ
- อย่าหยุดพัฒนาและเรียนรู้
อย่างที่คุณทราบ Machine Learning ยังคงเป็นวินัยที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา โดยจะมีการพัฒนาแนวคิด อัลกอริทึม และเทคโนโลยี ML ใหม่ๆ ของ ML เพื่อให้ทันกับเวลาที่เปลี่ยนแปลงไป คุณต้องพัฒนาทักษะและพัฒนาชุดทักษะใหม่อย่างต่อเนื่อง สิ่งนี้จะเกี่ยวข้องกับการอัปเดตเทคโนโลยีล่าสุดและแนวโน้มของ Data Science การทำงานกับเครื่องมือและทฤษฎีใหม่ การอ่านวารสารทางวิทยาศาสตร์ มีส่วนร่วมในชุมชนออนไลน์ต่างๆ และอีกมากมาย เรื่องสั้นคุณควรมีความกระตือรือร้นที่จะเรียนรู้สิ่งใหม่เสมอ
สรุป,
การใช้งาน Machine Learning ได้เริ่มเข้ามาเกี่ยวข้องในชีวิตของเราในแบบที่เราไม่สามารถจินตนาการได้มาก่อน การดูแลสุขภาพ การศึกษา การเงิน ธุรกิจ การเรียนรู้ของเครื่องมีอยู่ทุกที่ ตราบใดที่โลกยังคงปั่นป่วนข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิงจะครองราชย์ และเมื่อเวลาผ่านไปจะช่วยให้เราค้นหาคำตอบของสถานการณ์จริงที่ซับซ้อนที่สุดได้ การเปลี่ยนแปลงได้เริ่มขึ้นแล้ว ถึงเวลาที่คุณต้องเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตใหม่ด้วย Data Science และ Machine Learning
เริ่มวันนี้และเริ่มเรียนรู้ทักษะ Machine Learning เหล่านี้ได้เลย!