Sizi Mükemmel Bir İşe Yerleştirebilecek 6 Makine Öğrenimi Beceri Seti

Hindistan'da Veri Bilimi ve Makine Öğreniminde 50.000'den fazla iş ilanının hala doldurulmadığını söylesek şaşırır mısınız? Makine Öğreniminin şu anda en sıcak kariyer alanlarından biri olduğu gerçeği göz önüne alındığında, bu şok edici görünebilir, ancak bu acı gerçek. Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi alanındaki profesyonellerin arz-talep paradoksunun arkasındaki nedeni biliyor musunuz?

Bunun nedeni, gelişmekte olan bu alanlarda gelişen iş fırsatlarını üstlenmeye hazır yeterli sayıda yetenekli ve yetenekli adayın bulunmamasıdır. Gartner, Hindistan'daki 10 lakh kayıtlı firma arasında, %75 kadar yüksek bir kısmının Makine Öğrenimi'ne zaten yatırım yaptığını veya yatırım yapmaya hazır olduğunu savunuyor. Açıkça görülüyor ki, Makine öğrenimindeki iş fırsatları yakın gelecekte katlanarak artacaktır. ML iş profillerinin gereksinimlerine uyması için saatin ihtiyacı olan "beceri kazandırmak".

Makine Öğrenimi işlerini almak için gereken beceriler

1. Temel Bilgisayar Bilimi ve Programlama bilgisi

Makine öğreniminde başarılı bir kariyer inşa etmek için öncelikle Veri Yapıları (yığınlar, kuyruklar, ağaçlar, grafikler, çok boyutlu diziler vb.) dahil olmak üzere Bilgisayar Biliminin temel kavramlarını derinlemesine anlamanız gerekir; Bilgisayar Mimarileri (bellek, önbellek, bant genişliği, dağıtılmış işleme vb.); Algoritmalar (dinamik programlama, arama, sıralama, vb.) ve Hesaplanabilirlik ve Karmaşıklık (big-O notasyonu, P vs NP, NP-tamamlanmış problemler, yaklaşık algoritmalar, vb.), birkaç isim.

Bunları anladıktan sonra, kod yazarken bunları nasıl kullanacağınızı ve uygulayacağınızı öğrenmelisiniz. Programlama dili seçimine Python ile başlayabilirsiniz. Yeni başlayanlar için harikadır ve Makine Öğreniminin ortak dilidir. Çevrimiçi kodlama yarışmalarına ve hackathon'lara katılarak programlama becerilerinizi geliştirebilirsiniz.

2. Olasılık ve İstatistik ile güçlü bir ilişki

İstatistikler ve olasılık kavramları, çok sayıda ML algoritmasının çekirdeğini oluşturur. Doğal olarak, Ortalama, Medyan, Varyans, Türevler, İntegraller, Standart Sapmalar vb. dahil olmak üzere istatistiksel kavramlar hakkında güçlü bir bilgi ve anlayışa sahip olmak zorunludur; Hem veri modelleri geliştirmek hem de bunları doğrulamak için gerekli olan dağılımlar (tek biçimli, normal, iki terimli vb.) ve çeşitli analiz yöntemleri (ANOVA, hipotez testi vb.). İstatistiksel yeteneğin yanı sıra, Bayes kuralı, olabilirlik, bağımsızlık, Bayes Ağları, Gauss Karışım Modelleri, Markov Karar İşlemleri, Gizli Markov Modelleri vb. gibi olasılığın temellerini de anlamalısınız.

3. Veri Modelleme ve Değerlendirme Deneyimi

Makine Öğreniminin birincil hedeflerinden biri, büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi analiz etmektir. Bunu yapmak için Veri Modelleme sanatını bilmelisiniz. Veri Modelleme, içindeki gizli kalıpları (kümeler, korelasyonlar, özvektörler, vb.) çözmek ve tanımlamak için belirli bir veri kümesinin altında yatan veri yapısını tahmin etme tekniğidir ve ayrıca daha önce hiç görülmemiş örneklerin özelliklerini (sınıflandırma, regresyon, anomali tespiti) tahmin etme tekniğidir. , vb.).

Veri Modelleme işlemi sırasında, uygun doğruluk/hata ölçülerini (örneğin, sınıflandırma için log-kayıp, regresyon için kareler toplamı, vb.) ve değerlendirme stratejilerini (eğitim-test ayrımı, sıralı) seçmeniz istenecektir. vs rastgele çapraz doğrulama, vb.). Bu nedenle, algoritmaları uygulamaya başlamadan önce, Veri Modelleme ile ilgili temel kavramları tam olarak anlamanız gerekir.

4. Yazılım Mühendisliği becerilerine sahip

İster Veri Bilimcisi ister Makine Öğrenimi Mühendisi olun, tipik Yazılım Mühendisliği becerilerine ve bilgi tabanına sahip olmanız gerekir. Yazılım Mühendisliği geçmişiniz varsa, harika! Bunu yapmazsanız, diğer şeylerin yanı sıra sistem tasarımı, modülerlik, sürüm kontrolü, kod analizi, gereksinim analizi, test, dokümantasyon dahil olmak üzere Yazılım Mühendisliğindeki en iyi uygulamaları öğrenmeniz gerekir. Sonraki adım, sistem arayüzlerinin geliştirilmesinde bu kavramların birlikte nasıl çalıştığını öğrenmek olacaktır. Süreçte darboğazların oluşmasını önlemek için sistem tasarımının esasını anlamak çok önemlidir.

5. ML Algoritmalarını ve Kitaplıklarını nasıl uygulayacağınızı öğrenin

Scikit-learn, Theano, Spark MLlib, H2O, TensorFlow vb. gibi ML algoritmalarının standart uygulamalarını içeren bir dizi kitaplık/paket ve API vardır. Ancak bunlardan en iyi şekilde yararlanmanın sırrı, nasıl yapılacağını bilmektir. bunları uygun modellerde (sinir ağları, karar ağaçları, en yakın komşu, destek vektör makinesi vb.) etkili bir şekilde uygular. Sadece bu değil, aynı zamanda eldeki verilere uyan öğrenme prosedürlerine (doğrusal regresyon, gradyan iniş, genetik algoritmalar, artırma vb.) aşina olmalısınız.

Makine öğrenimi algoritmalarına, kitaplıklarına ve bunların nasıl doğru şekilde uygulanacağına aşina olmanın en iyi yolu, Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi alanında çevrimiçi zorluklara göğüs germektir.

6. Gelişmiş Sinyal İşleme tekniklerini öğrenin

Özellik çıkarma, Makine Öğreniminin temel özlerinden biridir. Eldeki probleme bağlı olarak, dalgacıklar, şeritler, eğriler, konturlar, bantlar vb. gibi uygun gelişmiş sinyal işleme algoritmalarını kullanarak özellik çıkarımı yapmanız gerekir. Aynı zamanda, Zaman-Frekans analizi gibi çeşitli analiz tekniklerini de öğrenmelisiniz, Fourier Analizi, Evrişim, vb.

7. Beceri geliştirmeyi ve öğrenmeyi asla bırakmayın

Bildiğiniz gibi, Makine Öğrenimi hala gelişen bir disiplindir ve zamanla yeni ML kavramları, algoritmaları ve teknolojileri gelişecektir. Değişen zamana ayak uydurabilmek için sürekli olarak yeni beceriler geliştirmeli ve geliştirmelisiniz. Bu, en son teknoloji ve Veri Bilimi trendleriyle güncel kalmayı, yeni araçlar ve teorilerle çalışmayı, bilimsel dergileri okumayı, çeşitli çevrimiçi topluluklarda aktif olmayı ve çok daha fazlasını içerir. Uzun lafın kısası, her zaman yeni şeyler öğrenme dürtüsüne sahip olmalısınız.

Sonuçlandırmak için,

Makine Öğrenimi uygulamaları, daha önce hayal bile edemediğimiz şekillerde hayatımıza girmeye başladı bile. Sağlık, eğitim, finans, iş - adını siz koyun, Makine Öğrenimi her yerde. Dünya verileri karıştırmaya devam ettiği sürece, Makine Öğrenimi hüküm sürecek ve zamanla en karmaşık gerçek dünya senaryolarına yanıt bulmamıza yardımcı olacaktır. Değişim başladı - Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi ile kendinizi yeni geleceğe hazırlamanın zamanı geldi.

O halde bugün başlayın ve bu Makine Öğrenimi becerilerini edinmeye başlayın!