機械学習エンジニアになるためのトップ10スキル

この記事では、技術的および非技術的な機械学習エンジニアのスキルに関する明確な知識を提供します。

私たちは人間と機械の世界に住んでいます。人間は何百万年もの間、進化し、過去の経験から学んでいます。一方で、機械やロボットの時代は始まったばかりです。機械の未来は巨大であり、私たちの想像を超えています。私たちはこの大きな責任を特定の個人の肩に任せます。 だから、私たちはいくつかを見てみましょう 成功するMLエンジニアになるために必要なエンジニアスキル。

この記事では、次のトピックについて説明します。





したがって、機械学習エンジニアのスキルに精通する前に、まずMLエンジニアが誰であるかを正確に理解しましょう。



機械学習エンジニアとは誰ですか?

機械学習エンジニアは、特定の指示なしに知識を学習して適用できる機械とシステムを開発する高度なプログラマーです。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアの目標です。彼らはコンピュータープログラマーですが、彼らの焦点は、特定のタスクを実行するための特定のプログラミングマシンを超えています。それらは、マシンがそれらのタスクを実行するように特に指示されることなくアクションを実行できるようにするプログラムを作成します。



MLエンジニアであることがわかったので、機械学習エンジニアのスキルに1つずつ進んでいきましょう。

機械学習エンジニアのスキル


プログラミング言語(R / Java / Python / C ++)

何よりもまず必要なのは、プログラミング言語、できればPythonをしっかりと把握することです。これは、習得が容易で、そのアプリケーションが他のどの言語よりも広いためです。 機械学習の共通語です。

データ構造、メモリ管理、クラスなどのトピックをよく理解することが重要です。 Pythonは非常に優れた言語ですが、それだけでは役に立ちません。おそらく、C ++、R、Python、Javaなどのこれらすべての言語を学び、ある時点でMapReduceに取り組む必要があります。

統計学

行列、ベクトル、行列の乗算に精通している必要があります。微分と積分をよく理解する必要があります。最急降下法のような単純な概念でさえ、あなたを逃してしまうかもしれません。

平均、標準偏差、ガウス分布などの統計的概念は、次のようなアルゴリズムの確率論とともに必要です。 ナイーブベイズ 、ガウス混合モデル、および隠れマルコフモデル。

Javaのインタプリタとは

信号処理技術

数少ない機械学習エンジニアのスキルの1つは、信号処理の理解でもあり、特徴抽出は機械学習の最も重要な部分の1つであるため、信号処理技術を使用してさまざまな問題を解決する能力を備えています。

時間周波数分析およびウェーブレット、シアレット、カーブレット、バンドレットなどの高度な信号処理アルゴリズムの知識は、複雑な状況を解決するのに役立ちます。

応用数学

そこにある多くの機械学習技術は、関数近似の素晴らしいタイプです。アルゴリズム理論をしっかりと理解し、次のような主題を理解する 最急降下法 、凸最適化、二次計画法、偏微分が大いに役立ちます。

ニューラルネットワークアーキテクチャ

一般的な機械学習の文献に含まれるモデルのクラスです。ニューラルネットワークは、機械学習に革命をもたらした特定のアルゴリズムのセットです。

人間が直接コーディングするには複雑すぎるタスク、つまり複雑すぎて実用的でないタスクには、機械学習が必要です。ニューラルネットワークはそれ自体が一般的な関数近似であるため、入力空間から出力空間への複雑なマッピングの学習に関するほとんどすべての機械学習の問題に適用できます。

ニューラルネットワークは、翻訳、音声認識、画像分類など、多くの問題に取り組むための最も正確な方法です。

言語、オーディオ、ビデオ処理

インスタンス変数はJavaでどこで宣言する必要がありますか

自然言語処理は、2つの主要な作業領域を組み合わせているためです。言語学とコンピュータサイエンス、そしてチャンスは、ある時点で、テキスト、オーディオ、またはビデオのいずれかで作業することになるでしょう。そのため、Gensim、NLTKなどのライブラリ、およびword2vec、感情分析、要約などの手法を適切に制御する必要があります。

音声と音声の分析には、音声信号自体から有用な情報を抽出することが含まれます。フーリエ変換の数学と概念に精通していると、これに精通することができます。

今、私たちは見ました テクニカル 機械学習エンジニアのスキル、見てみましょう 非技術的な 機械学習エンジニアのスキル

業界知識

そこにある最も成功した機械学習プロジェクトは、実際の問題点に対処するプロジェクトになるでしょう。どちらの業界で働いているか。その業界がどのように機能し、ビジネスにとって何が有益になるかを知っておく必要があります。

機械学習エンジニアがビジネスの洞察力と成功するビジネスモデルを構成する要素のノウハウを持っていない場合、これらすべての技術スキルを生産的に導くことはできません。ビジネスが持続し成長するために解決する必要のある問題や潜在的な課題を識別することはできません。組織が新しいビジネスチャンスを模索するのを実際に支援することはできません。

効果的なコミュニケーション

この分野の専門知識がほとんどまたはまったくない人にMLの概念を説明する必要があります。エンジニアのチームや他の多くのチームと協力する必要がある可能性があります。コミュニケーションはこれらすべてをはるかに簡単にするでしょう。

強力なMLエンジニアを探している企業は、技術的な調査結果をマーケティング部門や営業部門などの非技術チームに明確かつ流暢に翻訳できる人を探しています。

ラピッドプロトタイピング

うまくいくアイデアを見つけるには、できるだけ早くアイデアを繰り返すことが必須です。機械学習では、これは適切なモデルの選択からA / Bテストなどのプロジェクトでの作業まですべてに当てはまります。

3次元コンピューター支援設計(CAD)データを使用して、物理部品またはアセンブリの縮尺モデルをすばやく作成するために使用される一連の手法を実行する必要があります。

更新してください

今後の変更については、常に最新の状態に保つ必要があります。毎月、以前のアーキテクチャを上回る新しいニューラルネットワークモデルが登場します。

また、研究論文、ブログ、会議ビデオなどを通じて、ツール理論とアルゴリズムの開発に関するニュースを認識することも意味します。オンラインコミュニティは急速に変化します。

ボーナス機械学習エンジニアのスキル

実世界と相互作用するシステムに機械学習技術を適用したい状況にあるかもしれません。の知識を持っている 物理 あなたを遠くへ連れて行きます。

文字列javaから日付を取得します

強化学習 は、2017年にディープラーニングと人工知能の最もエキサイティングな開発の多くを支えてきました。これは、ロボット工学、自動運転車、またはその他のAI関連分野に参入するかどうかを理解するために重要です。

コンピュータビジョン と機械学習はコンピュータサイエンスの2つのコアブランチであり、CVおよびMLアルゴリズムのみに依存する非常に洗練されたシステムを機能させ、電力を供給できますが、2つを組み合わせると、さらに多くのことを実現できます。

これで、この記事は終わりです。 MLエンジニアとして成功するために必要な、さまざまな技術的および非技術的な機械学習エンジニアのスキルを理解していただければ幸いです。

エドゥレカの 教師あり学習、教師なし学習などのテクニックに習熟します。 そして 自然言語処理。ディープラーニング、グラフィカルモデル、強化学習など、人工知能と機械学習の最新の進歩と技術的アプローチに関するトレーニングが含まれています。

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