Введение

Машинное обучение изменило мир, в котором мы живем, но наибольшее влияние можно увидеть в индустрии разработки программного обеспечения. Поскольку алгоритмы машинного обучения день ото дня становятся все более изощренными, разработчики также придумывают новые способы их использования. Этот процесс привел к созданию интеллектуального программного обеспечения, способного учиться на данных и предвидеть результаты.

Использование машинного обучения в последнее время можно увидеть практически везде в Интернете. От простого поиска в Google до алгоритма ленты Instagram. Последние достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта привлекли миллионы людей. По мере развития этой области все больше и больше традиционных разработчиков обращаются к машинному обучению. Сегодня мы пройдем путь от разработки программного обеспечения к машинному обучению.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение относится к области искусственного интеллекта, включающей создание моделей и алгоритмов, которые дают компьютеру возможность учиться на данных, а также гарантируют, что он может улучшаться с течением времени без необходимости явно программировать его для этого. С точки зрения непрофессионала, машинное обучение — это процесс обучения машин обучению и принятию решений путем анализа большого количества данных.

Алгоритмы машинного обучения находят закономерности и взаимосвязи в данных, которые впоследствии используются для прогнозирования и принятия решений в отношении новых и ранее неизвестных данных.

Мы можем разделить машинное обучение на несколько более мелких подполей. Это обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Приложения машинного обучения также широки, включая, помимо прочего, такие области, как обработка естественного языка (NLP), распознавание речи, распознавание изображений, обнаружение мошенничества и персонализированные рекомендации.

Переход к машинному обучению от разработки программного обеспечения

Переход от инженера-программиста к специалисту по машинному обучению — это сложный подвиг. Этот процесс требует фундаментального изменения подхода к решению проблем. Кроме того, набор навыков для машинного обучения немного отличается от традиционной разработки программного обеспечения. Чтобы преуспеть в качестве инженера по машинному обучению, необходима прочная база в области математики, статистики и компьютерных наук.

Это может звучать тревожно. Но не беспокойтесь. Вот несколько шагов, которые помогут вам стать успешным инженером по машинному обучению.

Изучите основы машинного обучения

Первый шаг к превращению себя в инженера по машинному обучению — изучить основы. Вам необходимо иметь представление о различных типах подходов к машинному обучению. Но перед этим нам нужно знать о некоторых основных концепциях машинного обучения, таких как модели и наборы данных.

Модели

Модель машинного обучения — это программа, которая использует математику для изучения закономерностей и прогнозирования некоторых заданных данных. Модель должна быть обучена, часто на больших наборах данных, чтобы распознавать закономерности и отношения. Это свойство можно использовать, чтобы делать прогнозы, идентифицировать что-то и делать много других удивительных вещей.

Наборы данных

Набор данных в области машинного обучения относится к набору данных, которые мы используем для обучения нашей модели. Этот набор данных включает в себя входные данные и выходные данные, которые соответственно называются функциями и метками. Наборы данных бывают разных форм и форм, но служат цели обучения нашей модели.

Теперь, когда мы знаем, что такое модели и наборы данных, давайте узнаем о различных подходах к машинному обучению.

Существуют различные типы подходов к машинному обучению, а именно машинное обучение с учителем, машинное обучение без учителя и машинное обучение с полуучителем.

Контролируемое машинное обучение:

Как следует из названия, подход с контролируемым машинным обучением требует вмешательства человека. В этом процессе машинного обучения модели будут предоставлены входные и выходные значения. Теперь работа Модели заключается в анализе тенденций и взаимосвязей между входными и выходными данными. Этот подход машинного обучения широко используется в таких приложениях, как распознавание изображений, обработка естественного языка и т. д.

Неконтролируемое машинное обучение:

Интуитивно понятно, что неконтролируемое машинное обучение относится к подходу, при котором нам не нужен человек для маркировки входных и выходных данных. В подход подаются только входные данные, а выходная или целевая переменная отсутствует. Целью неконтролируемого обучения является обнаружение закономерностей в данных без какого-либо предварительного представления об этих данных. Этот метод обычно используется в визуализации данных, исследовательском анализе, а также в таких приложениях, как предварительная обработка данных.

Полууправляемое машинное обучение:

Машинное обучение с полуучителем объединяет лучшее из обоих миров. При таком подходе некоторые данные помечаются, а другие остаются немаркированными. Размеченные данные используются для обучения модели, а неразмеченные данные используются для извлечения новых фрагментов информации и повышения производительности модели.

Теперь, когда мы знаем о различных подходах к обучению моделей машинного обучения, давайте для начала узнаем, какие алгоритмы являются обычными в машинном обучении.

  1. Нейронные сети
  2. Логистическая регрессия
  3. Линейная регрессия
  4. Деревья решений

Изучите язык программирования для машинного обучения

Для начала нам нужно выучить язык программирования, широко распространенный в этой области. Хотя в этой области используется несколько языков программирования, Python находится на вершине с точки зрения внедрения. Python имеет богатую экосистему библиотек, которая значительно упрощает процесс. В Python есть различные пакеты, которые почти неотъемлемы от области машинного обучения. К ним относятся NumPy, TensorFlow, Keras (для глубокого обучения) и многое другое. Мы также можем видеть такие языки, как R, Java и Julia. Но Python широко используется благодаря своей гибкости и простоте.

Совершенствуйте свои знания в области математики и статистики

Знание математики и статистики является ключом к пониманию машинного обучения и необходимо, если вы хотите продолжить карьеру инженера по машинному обучению. Необходимы математические навыки, такие как статистика и линейная алгебра вероятностей, а также знание исчисления.

В математике и статистике знание следующих тем почти обязательно:

Статистика и вероятность:

  • Распределения вероятностей
  • Регрессивный анализ
  • Теорема Байеса
  • Условная возможность
  • Среднее значение, медиана и стандартное отклонение

Исчисление:

  • Дифференциальное исчисление
  • Интегральное исчисление
  • Частное дифференциальное исчисление

Получите опыт в науке о данных

Наука о данных — это область, тесно связанная с машинным обучением. Для работы в области машинного обучения вам необходимо

Наука о данных и машинное обучение очень похожи. Машинное обучение требует некоторого опыта в сборе, очистке и анализе данных. Также желательно иметь опыт работы с визуализацией данных и моделированием данных.

Работа над проектами машинного обучения

Чтобы продолжить карьеру в области машинного обучения или стать хорошим инженером по машинному обучению, важно работать над проектами машинного обучения. Ознакомившись с алгоритмами, инструментами и методами машинного обучения, вы можете приступить к работе над проектом.

Мы должны начать с небольшого набора данных и модели. Затем мы должны постепенно увеличивать сложность Системы. Каждый проект машинного обучения состоит из нескольких шагов. Это-

  • Постановка проблемы
  • Сбор данных
  • Предварительная обработка данных
  • Выбор модели
  • Обучение модели
  • Оценка модели
  • Развертывание

Мы можем получить помощь от таких платформ, как Kaggle, UCI Machine Learning Repository и Google Dataset Search. Эти веб-сайты предоставляют наборы данных для обучения и оценки нашей Модели.

Проблемы при переходе от разработки программного обеспечения к машинному обучению

Переход от разработки программного обеспечения к машинному обучению может быть сложным. Вот некоторые из основных проблем, с которыми вы можете столкнуться:

  1. Отсутствие знаний по математике и статистике
  2. Подготовка данных
  3. Построение модели
  4. Оценка производительности модели

Заключение

Переход от инженера по машинному обучению к инженеру-программисту требует фундаментального изменения подхода к проблемам и их решения. Вы должны иметь прочную основу в таких областях, как математика, статистика и информатика. Возможно, вам придется выучить новый язык программирования для машинного обучения. Вам также необходим опыт работы в области науки о данных, и вам нужно будет работать над проектами машинного обучения. Вы должны знать о проблемах, которые могут встретиться на вашем пути. Отсутствие предварительных знаний по математике и статистике, подготовке данных и построению моделей может преследовать вас. Но вам придется преодолевать трудности по мере их поступления. Вы должны быть открыты для новых вещей и учиться новому. Но когда у вас есть нужные навыки и опыт, вы можете преуспеть в переходе от инженера-программиста к инженеру по машинному обучению.