Kita hidup di dunia manusia dan mesin. Manusia telah berkembang dan belajar dari pengalaman masa lalu mereka selama jutaan tahun. Di sisi lain, era mesin dan robot baru saja dimulai. Masa depan mesin sangat besar dan berada di luar jangkauan imajinasi kita. Kami meninggalkan tanggung jawab besar ini di pundak individu tertentu yaitu . Jadi, mari kita lihat beberapa di antaranya Keterampilan Insinyur dibutuhkan untuk menjadi Insinyur ML yang sukses.
Dalam artikel ini saya akan membahas Topik berikut:
Jadi sebelum kita mengenal Keterampilan Machine Learning Engineer, Mari kita pahami dulu siapa sebenarnya seorang ML Engineer.
Siapa Insinyur Pembelajaran Mesin?
Insinyur pembelajaran mesin adalah pemrogram canggih yang mengembangkan mesin dan sistem yang dapat mempelajari dan menerapkan pengetahuan tanpa arahan khusus.
adalah tujuan dari seorang insinyur pembelajaran mesin. Mereka adalah pemrogram komputer, tetapi fokus mereka melampaui mesin pemrograman khusus untuk melakukan tugas tertentu. Mereka membuat program yang akan memungkinkan mesin untuk mengambil tindakan tanpa secara khusus diarahkan untuk melakukan tugas tersebut.
Sekarang kita tahu, siapa yang merupakan seorang ML Engineer, mari kita lanjutkan ke Keterampilan Machine Learning Engineer satu per satu.
melewati referensi di java
Keterampilan Insinyur Pembelajaran Mesin
Bahasa Pemrograman (R / Java / Python / C ++)
Persyaratan pertama dan terpenting adalah menguasai bahasa pemrograman dengan baik, lebih disukai python karena mudah dipelajari dan aplikasinya lebih luas daripada bahasa lain. adalah bahasa pergaulan dari Machine Learning.
Penting untuk memiliki pemahaman yang baik tentang topik seperti Struktur data, Manajemen memori, dan kelas. Meskipun Python adalah Bahasa yang sangat bagus, itu sendiri tidak dapat membantu Anda. Anda mungkin harus mempelajari semua bahasa ini seperti C ++, R, Python, Java dan juga bekerja di MapReduce di beberapa titik.
Statistik
Pemahaman tentang Matriks, Vektor, dan Perkalian Matriks diperlukan. Pemahaman yang baik tentang Derivatif dan Integral diperlukan, karena bahkan konsep sederhana seperti penurunan gradien mungkin luput dari Anda.
Konsep statistik seperti Mean, Deviasi Standar, dan Distribusi Gaussian diperlukan bersama dengan teori probabilitas untuk algoritme sejenis Naive Bayes , Model Campuran Gaussian, dan Model Markov Tersembunyi.
Teknik Pengolahan Sinyal
Salah satu dari sedikit Keterampilan Engineer Pembelajaran Mesin juga memahami Pemrosesan Sinyal dan memiliki kemampuan untuk memecahkan masalah yang berbeda menggunakan teknik Pemrosesan Sinyal karena ekstraksi fitur adalah salah satu bagian terpenting dari Pembelajaran Mesin.
Pengetahuan tentang Analisis Frekuensi Waktu dan Algoritma Pemrosesan Sinyal Tingkat Lanjut seperti Wavelet, Shearlets, Curvelets, dan Bandlet akan membantu Anda memecahkan situasi yang kompleks.
Matematika Terapan
Banyak teknik pembelajaran mesin di luar sana yang hanya berupa jenis perkiraan fungsi yang mewah. Memiliki pemahaman yang kuat tentang teori Algoritma dan pemahaman mata pelajaran seperti Penurunan Gradien , Pengoptimalan Cembung, Pemrograman Kuadrat, dan Diferensiasi Parsial akan banyak membantu.
Arsitektur Jaringan Neural
adalah kelas model dalam literatur pembelajaran mesin umum. Jaringan saraf adalah sekumpulan algoritme khusus yang telah merevolusi pembelajaran mesin.
Kita membutuhkan pembelajaran mesin untuk tugas-tugas yang terlalu kompleks bagi manusia untuk dikodekan secara langsung, yaitu tugas-tugas yang sangat kompleks sehingga tidak praktis. Neural Networks sendiri merupakan perkiraan fungsi umum, itulah sebabnya Neural Network dapat diterapkan pada hampir semua masalah machine learning tentang mempelajari pemetaan kompleks dari ruang masukan ke keluaran.
Jaringan saraf sejauh ini merupakan cara paling akurat untuk menangani banyak masalah, seperti terjemahan, pengenalan ucapan, dan klasifikasi gambar.
Pemrosesan Bahasa, Audio dan Video
Karena Pemrosesan Bahasa Alami menggabungkan dua bidang utama pekerjaan yaitu. Linguistik dan Ilmu Komputer dan kemungkinan pada titik tertentu Anda akan bekerja dengan teks atau audio atau video. Jadi, penting untuk memiliki kontrol yang baik atas pustaka seperti Gensim, NLTK, dan teknik seperti word2vec, analisis sentimental, dan ringkasan.
Analisis Suara dan Audio melibatkan penggalian informasi yang berguna dari sinyal audio itu sendiri. Menjadi ahli dalam matematika dan konsep Transformasi Fourier akan membawa Anda jauh dalam hal ini.
Sekarang kita telah melihat file Teknis Keterampilan Engineer Pembelajaran Mesin, mari kita lihat Non-Teknis Keterampilan Insinyur Pembelajaran Mesin
Pengetahuan Industri
Proyek pembelajaran mesin yang paling sukses di luar sana adalah proyek-proyek yang mengatasi masalah yang sebenarnya. Industri apa pun tempat Anda bekerja. Anda harus tahu bagaimana industri itu bekerja dan apa yang akan bermanfaat bagi bisnis.
Jika seorang Insinyur Pembelajaran Mesin tidak memiliki ketajaman bisnis dan pengetahuan tentang elemen-elemen yang membentuk model bisnis yang sukses, semua keterampilan teknis tersebut tidak dapat disalurkan secara produktif. Anda tidak akan dapat melihat masalah dan potensi tantangan yang perlu diselesaikan agar bisnis dapat bertahan dan berkembang. Anda tidak akan benar-benar dapat membantu organisasi Anda menjelajahi peluang bisnis baru.
instal php di windows 10
Komunikasi yang efektif
Anda perlu menjelaskan konsep ML kepada orang-orang dengan sedikit atau tanpa keahlian di bidang tersebut. Kemungkinan Anda perlu bekerja dengan tim insinyur, serta banyak tim lainnya. Komunikasi akan membuat semua ini lebih mudah.
Perusahaan yang mencari Engineer ML yang kuat sedang mencari seseorang yang dapat menerjemahkan temuan teknis mereka dengan jelas dan lancar ke tim non-teknis, seperti departemen Pemasaran atau Penjualan.
Pembuatan Prototipe Cepat
Mengulangi ide secepat mungkin adalah wajib untuk menemukan ide yang berhasil. Dalam pembelajaran mesin, ini berlaku untuk semua hal mulai dari memilih model yang tepat, hingga mengerjakan proyek seperti pengujian A / B.
Anda perlu melakukan sekelompok teknik yang digunakan untuk membuat model skala dari bagian fisik atau perakitan dengan cepat menggunakan data desain berbantuan komputer (CAD) tiga dimensi.
Terus Diperbarui
Anda harus selalu mengikuti perkembangan terkini dan perubahan yang akan datang. Setiap bulan model jaringan neural baru keluar yang mengungguli arsitektur sebelumnya.
Ini juga berarti mengetahui berita tentang perkembangan teori dan algoritme alat melalui makalah penelitian, blog, video konferensi, dll. Komunitas online berubah dengan cepat.
Bonus Keterampilan Engineer Pembelajaran Mesin
Anda mungkin berada dalam situasi di mana Anda ingin menerapkan teknik pembelajaran mesin ke sistem yang akan berinteraksi dengan dunia nyata. Memiliki pengetahuan tentang Fisika akan membawamu jauh.
Pembelajaran Penguatan telah menjadi pendorong di balik banyak perkembangan paling menarik dalam pembelajaran mendalam dan kecerdasan buatan pada tahun 2017. Ini sangat penting untuk dipahami jika Anda ingin terjun ke robotika, mobil self-driving, atau area terkait AI lainnya.
Visi Komputer dan Pembelajaran Mesin adalah dua cabang inti Ilmu Komputer yang dapat berfungsi dan memberdayakan sistem yang sangat canggih yang mengandalkan algoritme CV dan ML secara eksklusif, tetapi bila Anda menggabungkan keduanya, Anda dapat mencapai lebih banyak lagi.
Jadi dengan ini, kita sampai pada akhir artikel ini. Saya harap Anda mendapatkan pemahaman tentang berbagai Keterampilan Engineer Pembelajaran Mesin dan Non-Teknis yang diperlukan untuk menjadi Insinyur ML yang sukses.
Edureka's membuat Anda mahir dalam teknik seperti Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Pemrosesan Bahasa Alami. Ini mencakup pelatihan tentang kemajuan terbaru dan pendekatan teknis dalam Kecerdasan Buatan & Pembelajaran Mesin seperti Pembelajaran Mendalam, Model Grafis, dan Pembelajaran Penguatan.
Ada pertanyaan untuk kami? Harap sebutkan di bagian komentar artikel 'Keterampilan Insinyur Pembelajaran Mesin' dan kami akan menghubungi Anda kembali