Nasıl Makine Öğrenimi Mühendisi olunur – 7 Adım [Resimlerle]

Teknik dünya, Yapay Zekanın sunduğu olanaklarla yanıp tutuşuyor. Hayatımızın her sıradan parçasını (araba kullanmak dahil) otomatikleştirme vaadi bilim adamları, vizyonerler ve fütüristler için direnemeyecek kadar çekici. Ve bu günlerde, AI ile ilgili Makine Öğrenimi alanı popülerlik kazanıyor.

International Data Corporation (IDC), AI ve ML'ye yapılan harcamaların 2017'de 12 milyar dolardan 5 kat artarak 2021'de 57,6 milyar dolara çıkacağını tahmin ediyor. Pastanın en büyük dilimini teknoloji ve finans endüstrileri alacak. Bu sektörlere ait şirketlerin sırasıyla %64 ve %52'si gelecekte makine öğrenimi süreçlerini benimsemiş olacak.

Şu anda, bu grafiğin açıkça gösterdiği gibi, makine öğrenimi uzmanlarına olan talep sürekli artıyor:

Kaynak: Indeed.com | Kredi: Ann Saphir, Veri Görselleştirme Mühendisi, Reuters

Bunun merkezinde, makine bir sorudan kaynaklanmaktadır: Bu sistemi otomatik olarak geliştirmek ve deneyimle öğrenmek için nasıl programlayabiliriz? Burada öğrenin, verilerden sonuç çıkarma ve akıllı kararlar alma eylemini ifade eder. Makine öğrenimi, bunun için istatistiksel ve hesaplama ilkelerine dayalı olarak belirli verilerden ve deneyimlerden bilgi toplayan algoritmalar geliştirir.

Yukarıdaki paragraf, makine öğreniminin ne kadar zorlu olacağını belirtebilirdi. Öyle, ama aynı zamanda öğrenilebilir. Geleneksel bir üniversitenin bilginizi doğrulamasını beklemeden şimdi bir makine öğrenimi mühendisi olmaya hazırsanız, aşağıda verilen 7 adımı izleyin ve tekrarlayın, aşağıda belirtilen gereksinimleri okuyun –

1. Adım: Python ve Yazılım becerilerinizi yükseltin

Üst düzey, kullanımı kolay bir dil olan Python, yapay zeka uzmanları, veri bilimciler ve makine öğrenimi mühendisleri için tercih edilen dildir.

Python'un sözdizimini öğrenmesi kolaydır ve tonlarca yerleşik kütüphaneye sahiptir. Yine de, kodun yürütülmesini bozabilecekleri için boşluklara dikkat etmeniz gerekecek. Ayrıca, işlevsel programlama ve nesne yönelimli programlama gibi her tür programlama paradigması için destek içerir.

Süper aşina olmak için bir diğer önemli şey de Github. Zamana duyarlı uygulamalar için kod oluşturmak üzere bir ekipte çalışıyor olacaksınız. Burun gibi çerçeveleri kullanarak kodunuz için kapsamlı birim testleri yazma alışkanlığı edinin. Postacı gibi araçları kullanarak API'lerinizi test edin.

Python'u veri kümelerinde çalıştırmak için ihtiyaç duyacağınız araçlar hakkında fikir edinmek için bazı kitapları veya makaleleri okuyun.

2. Adım: Makine öğrenimi algoritmalarına bakın

Python'a aşina ve rahat olduktan sonra, makine öğrenimi algoritmalarına bakmaya başlayabilirsiniz. Modelleri kolaylıkla uygulayabilmeniz için her bir algoritmayla ilgili teoriyi okuduğunuzdan emin olun.

Makine Öğrenimine Yeni Başlayanlar İçin En İyi On Algoritma Turu sizi güncel bilgilerle donatmaya yardımcı olacaktır. Hiçbir 1 algoritmasının mükemmel çözüm olmayacağını unutmayın. Bunlardan çeşitli uygulamanız gerekecek. Bu nedenle, her birini iyice inceleyin.

upGrad'ın ' Veri Biliminde Yüksek Lisans ' kursu , Panda, NumPy vb. araçlar aracılığıyla Python'u Veri Bilimi ile birleştirmeye başlamanıza yardımcı olacaktır.

3. Adım: Mini projeler üzerinde çalışın

Artık Python ve makine öğrenimi alanlarına girişiniz tamamlandı (hem bireysel hem de birleşik olarak), tüm bu bilgileri alıp projelerde uygulamaya başlamanın zamanı geldi.

İlk makine öğrenimi projelerinizle başlamak için bu Kaggle Veri Kümelerine göz atabilirsiniz. Yukarıdaki anlık görüntü, dünyanın farklı şehirlerinde Airbnb listeleri sağlayan Inside Airbnb tarafından sunulan (ücretsiz herkese açık) veri kümesinden alınmıştır.

Adım 4: Hadoop ve Spark ile işleri bir sonraki seviyeye taşıyın

Hadoop ve Spark, Python kullanarak veri kümeleriyle çalışma konusunda biraz yeterlilik kazandıktan sonra ele almak isteyeceğiniz 2 sistemdir. Bu büyük veri çerçeveleri, terabayt ve petabayt ölçeğinde verilerle çalışmanıza olanak tanır.

Databricks'te barındırılan Spark Jupyter not defterleri, çerçeveye öğretici düzeyinde bir giriş sunar ve ayrıca size kodlama konusunda pratik yapma olanağı tanır.

Adım 5: TensorFlow'a geçin

Makine öğrenimi algoritmaları? Kontrol. Büyük veri çerçeveleri? Kontrol. Gelişmiş makine öğrenimi? TensorFlow ile çalışmaya başlayın.

Doktora olmadan TensorFlow ve Derin Öğrenmeyi alabilirsiniz. Google ile kurs, öğrenciyi teorik ve pratik yönlerden eğitir. Bu noktada ayrıca upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmede PG Sertifikasyonundan da yararlanabilirsiniz.

Adım 6: Büyük Olun

Tüm yapı taşlarıyla çalıştıktan sonra, şimdi büyük veri kümeleriyle boğuşma ve önceki 5 adımda edindiğiniz tüm bilgileri uygulama zamanı.

Büyük veri kümelerinin (teorik olarak) nasıl işleneceğini öğrenmek için Makine Öğrenimi için Veri Dosyalarını Kullanma Yollarına bakın . Ardından, Kamuya Açık Veri Kümelerini kullanarak edinilen bilgileri uygulayın.

7. Adım: Pratik yapmaya ve gelişmeye devam edin

Son adım, yukarıda belirtilen 6 adımı basitçe uygulamak ve tekrar etmektir. Artık kendi makine öğrenimi modellerinizi oluşturabileceğiniz bir noktadasınız. Şimdi bu becerileri geliştirme ve daha iyi olmaya devam etme zamanı.

Gökkuşağının sonundaki parlayan altın potunuz bir işse, O halde Bilmeniz Gereken Makine Öğrenimi Soruları – Lojistik Regresyon'dan geçerek bir röportaj için hazırlanabilirsiniz.

Yukarıdaki oldukça pratik adımlar, mümkün olan en kısa sürede bir makine öğrenimi mühendisi olmayı öğrenmenizi ve yine de gerekli tüm becerilerde ustalaşmanızı sağlayacaktır. gereken tek şey. Tutarlılık ve düzenli uygulama. Bu 2 özellikle donanmış olarak, makine öğrenimi mühendisi olma arzunuzun gerçekleşmemesi için hiçbir neden yok.

Yeni bir teknoloji çağını, habercisi olarak sizinle birlikte karşılamanın zamanı geldi.