Как следует из названия, машинное обучение или машинное обучение — это исследование, в котором компьютер или машина могут выполнять свои собственные задачи без явного программирования человеком. Машинное обучение (МО) позволяет машинам учиться так же, как люди
Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта. Машинное обучение учится на обучающих данных или на собственном опыте. И имеет глубокое обучение и нейронные сети в качестве своей части, которые часто используются взаимозаменяемо. ML такой же, как новорожденный ребенок. Новорожденный учится на инструкциях, данных родителем, и на собственном опыте. Он пытается идти, но падает. А потом снова пытается ходить. Точно так же работает машинное обучение.
Машинное обучение учится на обучающих данных и прогнозирует результат. Основываясь на прогнозируемом выходе, он повышает точность путем повторного прогнозирования.
Кто такой инженер по машинному обучению?
Инженер по машинному обучению — это программист, который создает машины и системы, которые могут обучаться и реагировать так же, как человек. Цель инженера по машинному обучению – создать искусственный интеллект.
Инженер по машинному обучению обычно выполняет следующие действия:
Сбор данных.
Предварительная обработка данных.
Выберите алгоритм машинного обучения.
Обучение модели
Тестирование модели.
Настройка модели
Инженеры по машинному обучению создают модель машинного обучения, которая может правильно работать с максимальной производительностью. Инженеры по машинному обучению должны выбирать правильные алгоритмы в соответствии с совместимостью модели и требованиями.
Они должны получать идеи от команды специалистов по обработке и анализу данных, выбирать подходящие инструменты и экосистемы, использовать платформы машинного обучения и быть в курсе последних разработок.
Какова зарплата инженера по машинному обучению?
По данным Indeed, средняя зарплата инженера по машинному обучению составляет 142 858,67 долларов США.
1. Зарплата начинающих инженеров по машинному обучению
Инженеры машинного обучения начального уровня — это люди сопытом от 0 до 4 лет, окончившие колледж или сменившие работуи устроившиеся на работу с компьютером. Область обучения.
Итак, средняя зарплата (в США) инженера машинного обучения начального уровня составляет 97 090 долларов США, но с учетом премий и участия в прибыли эта сумма может составить 130 000 долларов США и даже больше
2. Зарплата инженеров по машинному обучению среднего уровня
Инженер по машинному обучению среднего уровня — это человек с опытом работы от 5 до 9 лет. Так, согласно PayScale, средняя зарплата (в США) инженера по машинному обучению среднего звена составляет 112 095 долларов, а с учетом бонуса зарплата может составить 153 000 долларов и даже больше
Какой квалификацией обладают инженеры машинного обучения?
Большинство вакансий инженера по машинному обучению требуютстепени магистра или доктора наук. в области компьютерных наук, информационных наук, разработки программного обеспечения, статистики и других смежных областях. Инженер по машинному обучению — это не работа для выпускников.
Для этого требуется многолетний опыт работы в области науки о данных и разработки программного обеспечения, а также высшее образование.
Стать инженером по машинному обучению легко, если вы являетесь инженером-программистом и хотите сменить работу или получили степень магистра или доктора философии. в связанной области.
Итак, это необходимая квалификация для инженеров машинного обучения, но одной степени недостаточно. Чтобы стать инженером по машинному обучению, у вас должны быть определенные навыки.
Навыки, необходимые инженеру по машинному обучению
1. Программирование-
Знание языка программирования обязательно для машинного обучения. Для машинного обучения наиболее популярными языками программирования являются Python, R, Java и C++. Как новичок, вы можете начать с Python, но иногда Python недостаточно для задач машинного обучения. Вот почему вы должны знать все эти языки программирования.
Но Python и R — наиболее востребованные языки для инженеров по машинному обучению.
Язык программирования R удобен для статистических операций, тогда как для реализации преобразователей и редьюсеров в Hadoop вы должны быть знакомы с Java. Наряду с этим вы должны хорошо разбираться в классах, структуре данных, алгоритмах и управлении памятью.
2. Математика –
Знание математики очень важно для понимания того, как работает машинное обучение и его алгоритмы. В математике наиболее важными темами являются-
Вероятность и статистика
Линейная алгебра
Исчисление
А теперь давайте подробно рассмотрим их все
а. Вероятность и статистика
Вероятность и статистика используются в теореме Байеса, распределении вероятностей, выборке и проверке гипотез.
б. Линейная алгебра
В линейной алгебре есть два важных термина: матрицы и векторы. Они оба широко используются в машинном обучении. Матрицы используются при распознавании изображений.
в. Расчет
В исчислении есть дифференциальное исчисление и интегральное исчисление. Эти термины помогут вам определить вероятность событий. Например, нахождение апостериорной вероятности в наивной байесовской модели.
3. Инжиниринг данных-
Для построения модели машинного обучения вам нужны данные для обучения и тестирования. Вот почему знание инженерии данных важно. Инжиниринг данных состоит из трех основных этапов:
Предварительная обработка данных. Предварительная обработка данных выполняется перед их обработкой. Шаги предварительной обработки данных – это cочистка, синтаксический анализ, исправление и объединение данных.
ETL (извлечение, преобразование и загрузка).На этом этапе вам необходимо выполнить извлечение данных из Интернета или локального сервера, затем преобразовать данные в подходящий формат и после этого загрузить данные в вашу программу. Вот почему вы должны знать ETL, чтобы легко выполнять эти шаги.
Знание базы данных – вы должны быть знакомы с такими СУБД, как SQL, Oracle Database и No SQL.
4. Алгоритмы машинного обучения.
Некоторые из наиболее распространенных алгоритмов машинного обучения:
а. Алгоритмы контролируемого обучения:-
Простая линейная регрессия
Множественная линейная регрессия
Нелинейная регрессия
Полиномиальная регрессия
Дерева решений
Логическая регрессия
К ближайших соседей (KNN)
Машины опорных векторов
Наивный байесовский анализ
б. Алгоритмы обучения без присмотра:
Кластеризация K-средних
Иерархическая кластеризация
Кластеризация на основе плотности
Системы рекомендаций
5. Платформы машинного обучения —
Среды машинного обучения значительно облегчают жизнь разработчикам и инженерам по машинному обучению. Платформы машинного обучения убирают сложную часть машинного обучения и делают его доступным для всех, кто хочет его использовать.
Это некоторые широко используемые платформы машинного обучения.
Тензорный поток
Керас
Питорч
Обучение Scikit
Источники-
Спасибо!
Знай своего автора
Нитин Нарла — разработчик SQL в Accenture, Индия. Ему нравится визуализировать данные и создавать поучительные истории.
