مهارات لتعلم كيف تصبح محترفًا في تعلم الآلة

 

من هو مهندس التعلم الآلي؟

مهندس التعلم الآلي هو متخصص في تكنولوجيا المعلومات متخصص في دراسة وتطوير وبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي ذاتية التشغيل (AI) لأتمتة النماذج التنبؤية. من المهم أيضًا فهم الفروق بين محلل البيانات وعالم البيانات ومهندس التعلم الآلي.

بصفتك محلل بيانات ، فإنك تقوم بتحليل البيانات لنقل قصة وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ لأعضاء فريقك. يقوم الأفراد بتنفيذ التحليل وتسليمه إلى أفراد آخرين ، والذين قد يتخذون لاحقًا قرارات العمل بناءً على ما تم توفيره. إن "جمهور" مخرجاتك فردي.

بصفتك مهندسًا للتعلم الآلي ، فإن "منتجك" النهائي هو برنامج وظيفي (بدلاً من التحليلات أو التصورات التي قد يتعين عليك إجراؤها على طول الطريق) ، و "جمهورك" لهذا الناتج غالبًا ما يكون مكونات برمجية أخرى تعمل بشكل مستقل بأدنى حد من البشر الرقابة.

عالم البيانات موجود في مكان ما في وسط هذين العالمين. يجب أن يتمتعوا بقدرات هندسة البرمجيات على جمع البيانات وتنظيفها وتنظيمها لتحليلها ، فضلاً عن القدرة على استخدام التعلم الآلي لاستخراج الرؤى.

المهارات الفنية الأساسية لمهندسي ML

هندسة التعلم الآلي هي استخدام مفاهيم هندسة البرمجيات مع المهارات التحليلية وعلوم البيانات لجعل نموذج التعلم الآلي قابلاً للاستخدام بواسطة برنامج أو شخص. هذا يعني أن مهندسي التعلم الآلي يجب أن يكونوا على دراية جيدة في كل من علوم البيانات وهندسة البرمجيات.

معرفة هندسة البرمجيات. فهم هياكل البيانات مثل المكدسات وقوائم الانتظار والرسوم البيانية والأشجار والمصفوفات متعددة الأبعاد ؛ كتابة البحث والفرز وتحسين الخوارزميات ؛ المعرفة مع خوارزميات التقريب ؛ فهم هياكل البيانات مثل الأكوام وقوائم الانتظار والرسوم البيانية والأشجار والمصفوفات متعددة الأبعاد ؛ يعتمد مهندسو التعلم الآلي على مبادئ علوم الكمبيوتر مثل الحوسبة والتعقيد ، بالإضافة إلى المعرفة بهندسة الكمبيوتر مثل الذاكرة والمجموعات وعرض النطاق الترددي وحالات الجمود والتخزين المؤقت.

قدرات علم البيانات. يعتمد مهندسو التعلم الآلي على أساسيات علوم البيانات مثل الإلمام بلغات البرمجة مثل Python و SQL و Java ؛ اختبار الفرضيات؛نمذجة البيانات الرياضية والاحتمالية والإحصائية (مثل مصنفات Naive Bayes والاحتمال الشرطي والاحتمالية وقاعدة Bayes وشبكات Bayes ونماذج Hidden Markov وما إلى ذلك) ؛ والمهارة اللازمة لإنشاء استراتيجية تقييم للخوارزميات والنماذج التنبؤية.

قدرات تعلم الآلة الإضافية. تم تدريس التعلم العميق ، والبرمجة الديناميكية ، وتصميمات الشبكات العصبية ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، ومعالجة الصوت والفيديو ، والتعلم المعزز ، وأساليب معالجة الإشارات المتقدمة ، وتحسين خوارزمية التعلم الآلي للعديد من مهندسي التعلم الآلي.

المهارات الأساسية الأساسية لمهندسي ML

المهارات اللينة هي ما يميز المهندسين الأكفاء عن أولئك الذين يكافحون. في حين أن هندسة التعلم الآلي هي في الأساس مهنة تقنية ، فإن المهارات اللينة مثل القدرة على التواصل بشكل صحيح وحل المشكلات وإدارة الوقت والعمل مع الآخرين هي التي تساهم في إتمام المشروع وتسليمه بنجاح.

قدرات الاتصال. نظرًا لأن مهندسي التعلم الآلي يتعاونون بشكل متكرر مع علماء البيانات والمحللين ومهندسي البرمجيات وعلماء الأبحاث وفرق التسويق وفرق المنتجات ، فإن القدرة على شرح أهداف المشروع والجداول الزمنية والتوقعات لأصحاب المصلحة هي عنصر أساسي في الوظيفة.

قدرات حل المشكلات. تعد القدرة على حل المشكلات ضرورية لكل من علماء البيانات ومهندسي البرمجيات ، فضلاً عن مهندسي التعلم الآلي. نظرًا لأن التعلم الآلي يركز على حل مشاكل الوقت الفعلي ، فإن القدرة على التفكير النقدي والإبداعي في الصعوبات التي تحدث وتوليد الحلول أمر لا بد منه.

الخبرة نطاق. يجب أن يفهم مهندسو التعلم الآلي كلاً من متطلبات الشركة وأنواع المشكلات التي تعالجها تصميماتهم من أجل إنشاء برامج ذاتية التشغيل وتحسين الحلول التي تستخدمها الشركات والعملاء. بدون خبرة المجال ، قد تفتقر توصيات مهندس التعلم الآلي إلى الدقة ، وقد يتجاهل عملهم الخصائص المفيدة ، وقد يكون تقييم النموذج أمرًا صعبًا.

إدارة الوقت أمر ضروري. كثيرًا ما يوفق مهندسو التعلم الآلي مع الطلبات من العديد من أصحاب المصلحة بينما لا يزالون يجدون الوقت لإجراء الأبحاث وتنظيم المشاريع والتخطيط لها وإنشاء البرامج واختبارها بدقة. تعد مهارة إدارة الوقت أمرًا ضروريًا لتقديم مساهمات حاسمة للفريق.

العمل بروح الفريق الواحد. غالبًا ما يكون مهندسو التعلم الآلي في قلب مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بالمؤسسة ، وبالتالي يجب عليهم التعاون مع علماء البيانات ومهندسي البرمجيات والمسوقين ومصممي المنتجات والمديرين والمختبرين. عند تعيين مهندس تعلم آلي ، يبحث العديد من مسؤولي التوظيف عن القدرة على التعاون مع زملاء العمل والمساهمة في ثقافة عمل داعمة.

تعطش للمعرفة. يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والتعلم الآلي وعلوم البيانات على تغيير الموضوعات بسرعة ، وحتى الأشخاص الحاصلون على درجات الدكتوراه ويعملون كمهندسي تعلم الآلة يجدون طرقًا لتعزيز تعليمهم من خلال المعسكرات التمهيدية وورش العمل والدراسة الذاتية. يعمل مهندسو التعلم الآلي الأكثر فاعلية دائمًا على تجديد مجموعة أدواتهم والانفتاح على اكتساب قدرات جديدة ، سواء كانت تعلم أحدث لغات البرمجة ، أو إتقان أدوات أو برامج جديدة ، أو البحث عن أحدث الأساليب والتقنيات المتقدمة.

الأدوات / البرامج الأساسية لإتقان مهندسي ML

العديد من مهندسي التعلم الآلي على دراية بالتطبيقات والأدوات التالية ، بالإضافة إلى فهم شامل للغات البرمجة والبرمجة النصية مثل Python و SQL و Java و C ++.

• TensorFlow
• شرارة وهادوب
• برمجة R
• أباتشي كافكا
• ويكا
• ماتلاب
• جوجل كلاود ML Engine
• التعلم الآلي من أمازون
• دفتر PytorchJupyter
• آي بي إم واتسون

استعد لمستقبل التعلم الآلي

تُعرف دراسة أنظمة الكمبيوتر التي يمكنها تطوير نفسها تلقائيًا بناءً على الخبرة والبيانات باسم التعلم الآلي (ML). تنشئ خوارزميات التعلم الآلي نموذجًا من بيانات التدريب وتستخدمه لعمل تنبؤات أو أحكام دون أن يتم تدريبها بشكل صريح على القيام بذلك. عند إنشاء خوارزميات قياسية للقيام بالمهام الأساسية التي قد تكون صعبة أو مستحيلة ، يتم استخدام خوارزميات التعلم الآلي في مجموعة واسعة من التطبيقات ، بما في ذلك الطب ، وتصفية البريد الإلكتروني ، والتعرف على الكلام ، ورؤية الكمبيوتر.

في بعض الحالات ، هناك حاجة ماسة إلى مناهج التعلم الآلي. خير مثال على ذلك هو الرعاية الصحية. يتم بالفعل استخدام تقنيات التعلم الآلي في المجالات الحيوية للرعاية الصحية ، مثل تقليل تباين الرعاية ومعالجة الفحص الطبي.

لا يمكن إنكار أن العالم يتغير بوتيرة سريعة ودراماتيكية ، وستستمر الحاجة إلى خبراء التعلم الآلي في الارتفاع بسرعة. إن صعوبات العالم معقدة ، وحلها يحتاج إلى حلول متطورة.

يتم إنشاء هذه الحلول بواسطة مهندسي التعلم الآلي. إذا كان هذا هو مستقبلك ، فلا توجد لحظة أفضل لبدء تطوير قدراتك وصقل العقلية التي ستحتاجها لتزدهر. قم بالتسجيل في برنامج التعلم الآلي لدينا الآن.

تعلم آلة التعلم مع LSET

بايثون ليست لغة برمجة صعبة لتتعلمها بنفسك. ومع ذلك ، فإن المنافسة المتزايدة جعلت من الصعب على الوافدين الجدد الحصول على عمل لائق. قد يمنحك الحصول على الخبرة من المتخصصين في الأعمال مزايا كبيرة في الحصول على الوظيفة التي اخترتها. انضم إلى دورة شهادة التعلم الآلي من LSET لاكتساب المهارات ذات الصلة بالصناعة ، وتحديد الإجراءات اللازمة ووضع نفسك في مكانة لتعزيز تطبيقات مشروعات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عالية الأداء. إنها فرصة ممتازة لاكتساب خبرة عملية في إعداد بايثون النشط. بعد الانتهاء من دورة شهادة التعلم الآلي ، ستكون جاهزًا للانطلاق على الفور.