Полное руководство для инженера машинного обучения

Полное руководство для инженера машинного обучения

Я получил множество запросов относительно рекомендуемого карьерного пути, чтобы стать инженером машинного обучения или специалистом по данным.

В этой части я стремлюсь дать общее руководство для всех, кто стремится стать инженером машинного обучения.

Отказ от ответственности: важно отметить, что путь к успеху в этой области (или, если на то пошло, в любой другой) может сильно различаться в зависимости от различных факторов, таких как предыдущее образование, математические способности и технологическое мастерство. Без личного понимания человека я могу дать только общий обзор.

Тем не менее, следующие пункты считаются важными для успешной карьеры инженера машинного обучения. Итак, приступим.

• Основы математики и статистики

Несмотря на то, что говорят нам социальные сети, прочная основа в области математики является фундаментальным требованием для инженера машинного обучения, для тех, кто занимается наукой о данных, это требование несколько смягчено, но в случае машинного обучения оно является обязательным и не подлежит обсуждению.

• Изучите программирование

Ознакомьтесь с Python и его библиотеками, такими как NumPy, Pandas и Matplotlib. Вы можете выбрать R, это нормально. У обоих есть свои плюсы и минусы.

• Изучите алгоритмы машинного обучения

Начните с контролируемых и неконтролируемых алгоритмов машинного обучения, таких как линейная и логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса, k ближайших соседей и алгоритмы кластеризации.

• Получите практический опыт

Участвуйте в онлайн-соревнованиях по машинному обучению на таких платформах, как Kaggle, чтобы получить практический опыт создания и развертывания моделей машинного обучения.

• Алгоритмы глубокого обучения

Выполнив описанные выше шаги, перейдите к алгоритмам глубокого обучения, таким как Keras и TensorFlow.

#уведомление о мнении⚠️

Технология глубокого обучения слишком разрекламирована. Да, это причудливая часть, которая привлекает все внимание, но именно грязная работа, которую мы выполняем во время контролируемого и неконтролируемого обучения, готовит нас к пониманию этой работы. Я бы посоветовал НЕ сразу переходить к глубокому обучению!

• Большие данные и распределенные вычисления

Узнайте, как работать с технологиями больших данных, такими как Apache Spark и Hadoop, и как масштабировать модели машинного обучения с помощью распределенных вычислений.

• Развертывание

Наконец, узнайте, как развертывать модели машинного обучения в производственной среде и интегрировать их с другими системами.

Самое главное, поскольку это новая область, и многие ее возможности еще предстоит раскрыть, будьте в курсе, держите себя в курсе последних событий в области поле, следя за блогами машинного обучения и посещая конференции.

Надеюсь, это было полезно. Если вы сочтете это полезным, рассмотрите возможность оказания услуги, поделившись ею с другими, которым эта информация также может быть полезна. Спасибо!