మేము మనుషుల మరియు యంత్రాల ప్రపంచంలో జీవిస్తున్నాము. మానవులు మిలియన్ల సంవత్సరాలుగా వారి గత అనుభవం నుండి అభివృద్ధి చెందుతున్నారు మరియు నేర్చుకుంటున్నారు. మరోవైపు, యంత్రాలు మరియు రోబోట్ల యుగం ఇప్పుడే ప్రారంభమైంది. యంత్రం యొక్క భవిష్యత్తు అపారమైనది మరియు మన .హ పరిధికి మించినది. మేము ఈ గొప్ప బాధ్యతను ఒక నిర్దిష్ట వ్యక్తి యొక్క భుజంపై వదిలివేస్తాము . కాబట్టి, కొన్నింటిని పరిశీలిద్దాం విజయవంతమైన ఎంఎల్ ఇంజనీర్ కావడానికి ఇంజనీర్ నైపుణ్యాలు అవసరం.
ఈ వ్యాసంలో నేను ఈ క్రింది అంశాలను కవర్ చేస్తాను:
కాబట్టి మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ నైపుణ్యాలతో పరిచయం పొందడానికి ముందు, ఎంఎల్ ఇంజనీర్ ఎవరు అని మొదట అర్థం చేసుకుందాం.
మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ ఎవరు?
మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్లు అధునాతన ప్రోగ్రామర్లు, వారు నిర్దిష్ట దిశ లేకుండా జ్ఞానాన్ని నేర్చుకోవచ్చు మరియు వర్తింపజేయగల యంత్రాలు మరియు వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేస్తారు.
యంత్ర అభ్యాస ఇంజనీర్ యొక్క లక్ష్యం. వారు కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామర్లు, కానీ వారి దృష్టి నిర్దిష్ట పనులను నిర్వహించడానికి ప్రత్యేకంగా ప్రోగ్రామింగ్ యంత్రాలకు మించి ఉంటుంది. వారు ఆ పనులను ప్రత్యేకంగా నిర్దేశించకుండా చర్యలు తీసుకోవడానికి యంత్రాలను అనుమతించే ప్రోగ్రామ్‌లను సృష్టిస్తారు.
ML ఇంజనీర్ అయిన ఇప్పుడు మనకు తెలుసు, మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ నైపుణ్యాలను ఒక్కొక్కటిగా ముందుకు సాగండి.
మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ నైపుణ్యాలు
ప్రోగ్రామింగ్ భాషలు (R / Java / Python / C ++)
ప్రోగ్రామింగ్ భాషపై మంచి పట్టు కలిగి ఉండటం మొదటి మరియు అన్నిటికంటే అవసరం, పైథాన్ నేర్చుకోవడం సులభం మరియు దాని అనువర్తనాలు ఇతర భాషల కంటే విస్తృతంగా ఉంటాయి. మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క భాష.
డేటా స్ట్రక్చర్స్, మెమరీ మేనేజ్‌మెంట్, క్లాసులు వంటి అంశాలపై మంచి అవగాహన కలిగి ఉండటం చాలా ముఖ్యం. పైథాన్ చాలా మంచి భాష అయినప్పటికీ, అది మాత్రమే మీకు సహాయం చేయదు. మీరు బహుశా సి ++, ఆర్, పైథాన్, జావా వంటి అన్ని భాషలను నేర్చుకోవలసి ఉంటుంది మరియు ఏదో ఒక సమయంలో మ్యాప్‌రెడ్యూస్‌లో కూడా పని చేయాలి.
గణాంకాలు
మాత్రికలు, వెక్టర్స్ మరియు మ్యాట్రిక్స్ గుణకారం గురించి పరిచయం అవసరం. డెరివేటివ్స్ మరియు ఇంటిగ్రల్స్ గురించి మంచి అవగాహన అవసరం, ప్రవణత సంతతి వంటి సాధారణ భావనలు కూడా మిమ్మల్ని తప్పించగలవు.
వంటి అల్గోరిథంల కోసం సంభావ్యత సిద్ధాంతంతో పాటు మీన్, స్టాండర్డ్ డీవియేషన్స్ మరియు గాస్సియన్ డిస్ట్రిబ్యూషన్స్ వంటి గణాంక అంశాలు అవసరం నైవ్ బేయెస్ , గాస్సియన్ మిశ్రమ నమూనాలు మరియు దాచిన మార్కోవ్ నమూనాలు.
ng-change vs onchange
సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ టెక్నిక్స్
మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ నైపుణ్యాలలో ఒకటి సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ యొక్క అవగాహన మరియు సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ టెక్నిక్‌లను ఉపయోగించి వివిధ సమస్యలను పరిష్కరించగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉండటం ఫీచర్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్ మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ముఖ్యమైన భాగాలలో ఒకటి.
టైమ్-ఫ్రీక్వెన్సీ అనాలిసిస్ మరియు వేవ్లెట్స్, షీర్లెట్స్, కర్వ్లెట్స్ మరియు బ్యాండ్లెట్స్ వంటి అడ్వాన్స్డ్ సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ అల్గోరిథంల పరిజ్ఞానం సంక్లిష్ట పరిస్థితులను పరిష్కరించడానికి మీకు సహాయం చేస్తుంది.
అప్లైడ్ మ్యాథమెటిక్స్
జావాలో రిఫరెన్స్ ద్వారా ఎలా పాస్ చేయాలి
అక్కడ మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్స్ చాలా ఫంక్షన్ ఉజ్జాయింపు యొక్క ఫాన్సీ రకాలు. అల్గోరిథం సిద్ధాంతంపై దృ understanding మైన అవగాహన కలిగి ఉండటం మరియు వంటి విషయాలను అర్థం చేసుకోవడం ప్రవణత సంతతి , కుంభాకార ఆప్టిమైజేషన్లు, క్వాడ్రాటిక్ ప్రోగ్రామింగ్ మరియు పాక్షిక భేదం చాలా సహాయపడతాయి.
న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్స్
సాధారణ యంత్ర అభ్యాస సాహిత్యంలోని నమూనాల తరగతి. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు యంత్ర అభ్యాసంలో విప్లవాత్మకమైన అల్గోరిథంల యొక్క నిర్దిష్ట సమితి.
మానవులకు నేరుగా కోడ్ చేయడానికి చాలా క్లిష్టంగా ఉండే పనుల కోసం మాకు యంత్ర అభ్యాసం అవసరం, అనగా చాలా క్లిష్టంగా ఉన్న పనులు అసాధ్యమైనవి. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు సాధారణ ఫంక్షన్ ఉజ్జాయింపులు, అందువల్ల అవి ఇన్పుట్ నుండి అవుట్పుట్ స్థలానికి సంక్లిష్టమైన మ్యాపింగ్ నేర్చుకోవడం గురించి ఏదైనా యంత్ర అభ్యాస సమస్యకు వర్తించవచ్చు.
అనువాద, ప్రసంగ గుర్తింపు మరియు చిత్ర వర్గీకరణ వంటి అనేక సమస్యలను చేరుకోవటానికి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు చాలా ఖచ్చితమైన మార్గం.
భాష, ఆడియో మరియు వీడియో ప్రాసెసింగ్
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ పని యొక్క రెండు ప్రధాన రంగాలను మిళితం చేస్తుంది కాబట్టి. భాషాశాస్త్రం మరియు కంప్యూటర్ సైన్స్ మరియు అవకాశాలు ఏదో ఒక సమయంలో మీరు టెక్స్ట్ లేదా ఆడియో లేదా వీడియోతో పని చేయబోతున్నారు. కాబట్టి జెన్సిమ్, ఎన్‌ఎల్‌టికె వంటి లైబ్రరీలపై మరియు వర్డ్ 2 వెక్, సెంటిమెంట్ ఎనాలిసిస్ మరియు సారాంశం వంటి పద్ధతులపై మంచి నియంత్రణ కలిగి ఉండటం అవసరం.
వాయిస్ మరియు ఆడియో విశ్లేషణలో ఆడియో సిగ్నల్స్ నుండి ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని సేకరించడం జరుగుతుంది. గణితంలో బాగా ప్రావీణ్యం కలవడం మరియు ఫోరియర్ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ యొక్క భావనలు మీకు ఈ విషయంలో చాలా దూరం లభిస్తాయి.
ఇప్పుడు మేము చూశాము సాంకేతిక మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ స్కిల్స్, చూద్దాం నాన్-టెక్నికల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ నైపుణ్యాలు
పరిశ్రమ జ్ఞానం
అక్కడ అత్యంత విజయవంతమైన యంత్ర అభ్యాస ప్రాజెక్టులు నిజమైన నొప్పి పాయింట్లను పరిష్కరించేవి. మీరు ఏ పరిశ్రమ కోసం పనిచేస్తున్నారో. ఆ పరిశ్రమ ఎలా పనిచేస్తుందో మరియు వ్యాపారానికి ఏది ప్రయోజనకరంగా ఉంటుందో మీరు తెలుసుకోవాలి.
మెషీన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్‌కు వ్యాపార చతురత మరియు విజయవంతమైన వ్యాపార నమూనాను రూపొందించే అంశాల గురించి తెలియకపోతే, ఆ సాంకేతిక నైపుణ్యాలన్నీ ఉత్పాదకంగా మార్చబడవు. వ్యాపారాన్ని కొనసాగించడానికి మరియు వృద్ధి చెందడానికి అవసరమైన సమస్యలను మరియు సంభావ్య సవాళ్లను మీరు గుర్తించలేరు. క్రొత్త వ్యాపార అవకాశాలను అన్వేషించడానికి మీ సంస్థకు మీరు నిజంగా సహాయం చేయలేరు.
సమర్థవంతమైన కమ్యూనికేషన్
ఈ రంగంలో నైపుణ్యం లేని వ్యక్తులకు మీరు ML భావనలను వివరించాలి. మీరు ఇంజనీర్ల బృందంతో పాటు అనేక ఇతర జట్లతో పని చేయాల్సిన అవకాశాలు ఉన్నాయి. కమ్యూనికేషన్ ఇవన్నీ చాలా సులభం చేస్తుంది.
బలమైన ML ఇంజనీర్ కోసం శోధిస్తున్న కంపెనీలు తమ సాంకేతిక ఫలితాలను మార్కెటింగ్ లేదా సేల్స్ విభాగాలు వంటి సాంకేతికేతర బృందానికి స్పష్టంగా మరియు సరళంగా అనువదించగల వ్యక్తి కోసం వెతుకుతున్నాయి.
వేగవంతమైన నమూనా
పని చేసేదాన్ని కనుగొనటానికి వీలైనంత త్వరగా ఆలోచనలను చెప్పడం తప్పనిసరి. యంత్ర అభ్యాసంలో, సరైన మోడల్‌ను ఎంచుకోవడం నుండి, A / B పరీక్ష వంటి ప్రాజెక్టులలో పనిచేయడం వరకు ప్రతిదానికీ ఇది వర్తిస్తుంది.
త్రిమితీయ కంప్యూటర్-ఎయిడెడ్ డిజైన్ (CAD) డేటాను ఉపయోగించి భౌతిక భాగం లేదా అసెంబ్లీ యొక్క స్కేల్ మోడల్‌ను త్వరగా రూపొందించడానికి ఉపయోగించే పద్ధతుల సమూహాన్ని మీరు చేయాలి.
నవీకరించండి
మీరు రాబోయే మరియు రాబోయే మార్పులతో తాజాగా ఉండాలి. ప్రతి నెలా కొత్త న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ నమూనాలు మునుపటి నిర్మాణాన్ని మించిపోతాయి.
పరిశోధనా పత్రాలు, బ్లాగులు, సమావేశ వీడియోలు మొదలైన వాటి ద్వారా సాధనాల సిద్ధాంతం మరియు అల్గోరిథంల అభివృద్ధికి సంబంధించిన వార్తల గురించి తెలుసుకోవడం కూడా దీని అర్థం. ఆన్‌లైన్ సంఘం త్వరగా మారుతుంది.
బోనస్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ నైపుణ్యాలు
మీరు వాస్తవ ప్రపంచంతో సంభాషించే వ్యవస్థలకు యంత్ర అభ్యాస పద్ధతులను ఉపయోగించాలనుకునే పరిస్థితిలో ఉండవచ్చు. గురించి కొంత జ్ఞానం ఉంది ఫిజిక్స్ మిమ్మల్ని చాలా దూరం తీసుకుంటుంది.
పైథాన్ __init__ తరగతి
ఉపబల అభ్యాసం 2017 లో లోతైన అభ్యాసం మరియు కృత్రిమ మేధస్సులో చాలా ఉత్తేజకరమైన పరిణామాల వెనుక డ్రైవర్‌గా ఉన్నారు. మీరు రోబోటిక్స్, సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్లు లేదా ఇతర AI- సంబంధిత ప్రాంతాలలోకి వెళ్లాలనుకుంటే అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం.
కంప్యూటర్ విజన్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది కంప్యూటర్ సైన్స్ యొక్క రెండు ప్రధాన శాఖలు, ఇవి సివి మరియు ఎంఎల్ అల్గారిథమ్‌లపై ప్రత్యేకంగా ఆధారపడే చాలా అధునాతన వ్యవస్థలను పని చేయగలవు మరియు శక్తినిస్తాయి, కానీ మీరు ఈ రెండింటినీ కలిపినప్పుడు, మీరు ఇంకా ఎక్కువ సాధించవచ్చు.
కాబట్టి దీనితో, మేము ఈ వ్యాసం ముగింపుకు వచ్చాము. విజయవంతమైన ML ఇంజనీర్ కావడానికి అవసరమైన వివిధ సాంకేతిక మరియు నాన్-టెక్నికల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ నైపుణ్యాల గురించి మీకు అవగాహన వచ్చిందని నేను ఆశిస్తున్నాను.
ఎడురేకా పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం, మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్. డీప్ లెర్నింగ్, గ్రాఫికల్ మోడల్స్ మరియు రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ వంటి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ & మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో తాజా పురోగతులు మరియు సాంకేతిక విధానాలపై శిక్షణ ఇందులో ఉంది.
మాకు ప్రశ్న ఉందా? దయచేసి దీనిని “మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ స్కిల్స్” వ్యాసంలోని వ్యాఖ్యల విభాగంలో పేర్కొనండి మరియు మేము మిమ్మల్ని సంప్రదిస్తాము