Estamos vivendo no mundo dos humanos e das máquinas. Os humanos têm evoluído e aprendido com suas experiências anteriores por milhões de anos. Por outro lado, a era das máquinas e robôs apenas começou. O futuro da máquina é enorme e está além de nossa imaginação. Deixamos esta grande responsabilidade nas costas de um indivíduo em particular, a saber . Então, vamos dar uma olhada em alguns dos Habilidades de engenheiro necessárias para se tornar um engenheiro de ML de sucesso.
Neste artigo, cobrirei os seguintes tópicos:
Portanto, antes de nos familiarizarmos com as habilidades do engenheiro de aprendizado de máquina, vamos primeiro entender quem exatamente é um engenheiro de ML.
Quem é um engenheiro de aprendizado de máquina?
Os engenheiros de aprendizado de máquina são programadores sofisticados que desenvolvem máquinas e sistemas que podem aprender e aplicar o conhecimento sem orientação específica.
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é a meta de um engenheiro de aprendizado de máquina. Eles são programadores de computador, mas seu foco vai além da programação específica de máquinas para executar tarefas específicas. Eles criam programas que permitirão que as máquinas executem ações sem serem especificamente direcionadas para executar essas tarefas.
Agora que sabemos quem é um engenheiro de ML, vamos avançar para as habilidades de engenheiro de aprendizado de máquina, uma por uma.
Habilidades de engenheiro de aprendizado de máquina
Linguagens de programação (R / Java / Python / C ++)
O primeiro e mais importante requisito é ter um bom domínio de uma linguagem de programação, de preferência python, pois é fácil de aprender e seus aplicativos são mais amplos do que qualquer outra linguagem. é a língua franca do aprendizado de máquina.
É importante ter um bom entendimento de tópicos como estruturas de dados, gerenciamento de memória e classes. Embora Python seja uma linguagem muito boa, ela sozinha não pode ajudá-lo. Você provavelmente terá que aprender todas essas linguagens como C ++, R, Python, Java e também trabalhar no MapReduce em algum momento.
Estatisticas
É necessária familiaridade com matrizes, vetores e multiplicação de matrizes. É necessário um bom entendimento de derivados e integrais, porque até mesmo conceitos simples como gradiente descendente podem escapar.
Conceitos estatísticos como média, desvios padrão e distribuições gaussianas são necessários junto com a teoria da probabilidade para algoritmos como Baías ingénuas , Modelos de mistura gaussiana e modelos de Markov ocultos.
Técnicas de processamento de sinais
Uma das poucas habilidades do engenheiro de aprendizado de máquina é também o entendimento do processamento de sinais e ter a capacidade de resolver diferentes problemas usando técnicas de processamento de sinais, uma vez que a extração de recursos é uma das partes mais importantes do aprendizado de máquina.
Conhecimento de análise de frequência de tempo e algoritmos de processamento de sinal avançado, como wavelets, shearlets, curvelets e bandlets, o ajudará a resolver situações complexas.
Matemática Aplicada
Muitas técnicas de aprendizado de máquina existentes são apenas tipos sofisticados de aproximação de funções. Ter um sólido entendimento da teoria do algoritmo e compreender assuntos como Gradiente descendente , Otimizações convexas, Programação quadrática e Diferenciação parcial ajudarão muito.
Arquiteturas de rede neural
são uma classe de modelos na literatura geral de aprendizado de máquina. As redes neurais são um conjunto específico de algoritmos que revolucionaram o aprendizado de máquina.
Precisamos de aprendizado de máquina para tarefas que são muito complexas para serem codificadas diretamente por humanos, ou seja, tarefas que são tão complexas que não são práticas. Redes Neurais são em si mesmas aproximações de funções gerais, e é por isso que podem ser aplicadas a quase qualquer problema de aprendizado de máquina sobre o aprendizado de um mapeamento complexo do espaço de entrada para o espaço de saída.
As redes neurais têm sido, de longe, a maneira mais precisa de abordar muitos problemas, como tradução, reconhecimento de voz e classificação de imagens.
Processamento de idioma, áudio e vídeo
Já que o Processamento de Linguagem Natural combina duas das principais áreas de trabalho, ou seja. Lingüística e Ciência da Computação e as chances são de que, em algum momento, você trabalhará com texto, áudio ou vídeo. Portanto, é necessário ter um bom controle sobre bibliotecas como Gensim, NLTK e técnicas como word2vec, análise sentimental e resumo.
A análise de voz e áudio envolve a extração de informações úteis dos próprios sinais de áudio. Ser bem versado em matemática e conceitos da Transformação de Fourier o levará muito longe.
Agora que vimos o Técnico Habilidades de engenheiro de aprendizado de máquina, vamos dar uma olhada no Não técnico Habilidades de engenheiro de aprendizado de máquina
Conhecimento da Indústria
Os projetos de aprendizado de máquina mais bem-sucedidos que existem serão aqueles que tratam de verdadeiros pontos fracos. Qualquer que seja o setor para o qual você está trabalhando. Você deve saber como funciona esse setor e o que será benéfico para o negócio.
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Se um Engenheiro de Aprendizado de Máquina não tem visão de negócios e o know-how dos elementos que compõem um modelo de negócios de sucesso, todas essas habilidades técnicas não podem ser canalizadas de forma produtiva. Você não será capaz de discernir os problemas e desafios potenciais que precisam ser resolvidos para que o negócio se sustente e cresça. Você realmente não será capaz de ajudar sua organização a explorar novas oportunidades de negócios.
Comunicação efetiva
Você precisará explicar os conceitos de ML para pessoas com pouca ou nenhuma experiência na área. Provavelmente, você precisará trabalhar com uma equipe de engenheiros, bem como com muitas outras equipes. A comunicação vai tornar tudo isso muito mais fácil.
As empresas que procuram um Engenheiro de ML forte estão procurando alguém que possa traduzir de forma clara e fluente suas descobertas técnicas para uma equipe não técnica, como os departamentos de Marketing ou Vendas.
Prototipagem Rápida
Repetir ideias o mais rápido possível é obrigatório para encontrar uma que funcione. No aprendizado de máquina, isso se aplica a tudo, desde a escolha do modelo certo até o trabalho em projetos como o teste A / B.
Você precisa fazer um grupo de técnicas usadas para fabricar rapidamente um modelo em escala de uma peça física ou montagem usando dados de projeto auxiliado por computador (CAD) tridimensionais.
Mantenha-se atualizado
Você deve se manter atualizado com as mudanças futuras. Todos os meses, novos modelos de rede neural são lançados e superam a arquitetura anterior.
Significa também estar ciente das novidades sobre o desenvolvimento da teoria das ferramentas e algoritmos por meio de artigos de pesquisa, blogs, vídeos de conferências, etc. A comunidade online muda rapidamente.
Habilidades bônus de engenheiro de aprendizado de máquina
Você pode estar em uma situação em que gostaria de aplicar técnicas de aprendizado de máquina a sistemas que irão interagir com o mundo real. Ter algum conhecimento de Física vai te levar longe.
Aprendizagem por Reforço tem sido o condutor por trás de muitos dos desenvolvimentos mais empolgantes em aprendizado profundo e inteligência artificial em 2017. Isso será fundamental para a compreensão se você quiser entrar em robótica, carros autodirigidos ou qualquer outra área relacionada à IA.
Visão Computacional e o Aprendizado de Máquina são dois ramos centrais da Ciência da Computação que podem funcionar e alimentar sistemas muito sofisticados que dependem exclusivamente de algoritmos CV e ML, mas quando você combina os dois, pode conseguir ainda mais.
Assim, chegamos ao fim deste artigo. Espero que você tenha entendido as várias habilidades técnicas e não técnicas de engenheiro de aprendizado de máquina necessárias para se tornar um engenheiro de ML de sucesso.
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