Vivimos en el mundo de los humanos y las máquinas. Los seres humanos han estado evolucionando y aprendiendo de su experiencia pasada durante millones de años. Por otro lado, la era de las máquinas y los robots acaba de comenzar. El futuro de la máquina es enorme y está más allá de nuestro alcance de imaginación. Dejamos esta gran responsabilidad en el hombro de un individuo en particular, a saber . Entonces, echemos un vistazo a algunos de Habilidades de ingeniero necesarias para convertirse en un ingeniero de ML exitoso.
En este artículo, cubriré los siguientes temas:
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Entonces, antes de familiarizarnos con las habilidades del ingeniero de aprendizaje automático, primero comprendamos quién es exactamente un ingeniero de aprendizaje automático.
¿Quién es un ingeniero de aprendizaje automático?
Los ingenieros de aprendizaje automático son programadores sofisticados que desarrollan máquinas y sistemas que pueden aprender y aplicar conocimientos sin una dirección específica.
es el objetivo de un ingeniero de aprendizaje automático. Son programadores de computadoras, pero su enfoque va más allá de programar máquinas específicamente para realizar tareas específicas. Crean programas que permitirán a las máquinas realizar acciones sin estar dirigidas específicamente a realizar esas tareas.
Ahora que sabemos quién es un ingeniero de aprendizaje automático, avancemos hacia las habilidades de ingeniero de aprendizaje automático una por una.
Habilidades de ingeniero de aprendizaje automático
Lenguajes de programación (R / Java / Python / C ++)
El primer y más importante requisito es tener un buen dominio de un lenguaje de programación, preferiblemente python, ya que es fácil de aprender y sus aplicaciones son más amplias que cualquier otro lenguaje. es la lengua franca del aprendizaje automático.
Es importante tener una buena comprensión de temas como estructuras de datos, gestión de memoria y clases. Aunque Python es un lenguaje muy bueno, por sí solo no puede ayudarlo. Probablemente tendrá que aprender todos estos lenguajes como C ++, R, Python, Java y también trabajar en MapReduce en algún momento.
Estadísticas
Se requiere familiaridad con matrices, vectores y multiplicación de matrices. Es necesario tener una buena comprensión de las derivadas y las integrales, porque incluso conceptos simples como el descenso de gradientes pueden eludirlo.
Se requieren conceptos estadísticos como la media, las desviaciones estándar y las distribuciones gaussianas junto con la teoría de la probabilidad para algoritmos como Bayes ingenuo , Modelos de mezcla gaussiana y modelos ocultos de Markov.
Técnicas de procesamiento de señales
Una de las pocas habilidades de los ingenieros de aprendizaje automático es también la comprensión del procesamiento de señales y tener la capacidad de resolver diferentes problemas utilizando técnicas de procesamiento de señales, ya que la extracción de características es una de las partes más importantes del aprendizaje automático.
El conocimiento del análisis de frecuencia de tiempo y los algoritmos avanzados de procesamiento de señales como Wavelets, Shearlets, Curvelets y Bandlets lo ayudarán a resolver situaciones complejas.
Matemáticas Aplicadas
Muchas de las técnicas de aprendizaje automático que existen son simplemente tipos sofisticados de aproximación de funciones. Tener un conocimiento firme de la teoría de algoritmos y comprender temas como Descenso de gradiente , Optimizaciones convexas, Programación cuadrática y Diferenciación parcial ayudarán mucho.
Arquitecturas de redes neuronales
son una clase de modelos dentro de la literatura general sobre aprendizaje automático. Las redes neuronales son un conjunto específico de algoritmos que han revolucionado el aprendizaje automático.
Necesitamos el aprendizaje automático para tareas que son demasiado complejas para que los humanos las codifiquen directamente, es decir, tareas que son tan complejas que no son prácticas. Las redes neuronales son en sí mismas aproximaciones de funciones generales, por lo que se pueden aplicar a casi cualquier problema de aprendizaje automático sobre el aprendizaje de un mapeo complejo desde el espacio de entrada hasta el de salida.
Las redes neuronales han sido, con mucho, la forma más precisa de abordar muchos problemas, como la traducción, el reconocimiento de voz y la clasificación de imágenes.
Procesamiento de idioma, audio y video
Dado que el procesamiento del lenguaje natural combina dos de las principales áreas de trabajo, es decir. Lingüística e informática y es probable que en algún momento trabajes con texto, audio o video. Por lo tanto, es necesario tener un buen control sobre bibliotecas como Gensim, NLTK y técnicas como word2vec, análisis sentimental y resumen.
El análisis de voz y audio implica extraer información útil de las propias señales de audio. Estar bien versado en matemáticas y conceptos de la Transformación de Fourier lo llevará lejos en este.
usando r para el aprendizaje automático
Ahora que hemos visto el Técnico Habilidades de ingeniero de aprendizaje automático, echemos un vistazo a No técnico Habilidades de ingeniero de aprendizaje automático
Conocimiento de la industria
Los proyectos de aprendizaje automático más exitosos serán aquellos que aborden puntos de dolor reales. Independientemente de la industria para la que trabaje. Debe saber cómo funciona esa industria y qué será beneficioso para el negocio.
Si un ingeniero de aprendizaje automático no tiene perspicacia para los negocios y el conocimiento de los elementos que componen un modelo de negocio exitoso, todas esas habilidades técnicas no pueden canalizarse de manera productiva. No podrá discernir los problemas y desafíos potenciales que deben resolverse para que la empresa se mantenga y crezca. Realmente no podrá ayudar a su organización a explorar nuevas oportunidades comerciales.
Comunicación efectiva
Deberá explicar los conceptos de AA a personas con poca o ninguna experiencia en el campo. Es probable que deba trabajar con un equipo de ingenieros, así como con muchos otros equipos. La comunicación hará que todo esto sea mucho más fácil.
Las empresas que buscan un ingeniero de ML sólido buscan a alguien que pueda traducir de manera clara y fluida sus hallazgos técnicos a un equipo no técnico, como los departamentos de marketing o ventas.
Creación rápida de prototipos
Es obligatorio repetir las ideas lo más rápido posible para encontrar una que funcione. En el aprendizaje automático, esto se aplica a todo, desde elegir el modelo correcto hasta trabajar en proyectos como las pruebas A / B.
Necesita hacer un grupo de técnicas que se utilizan para fabricar rápidamente un modelo a escala de una pieza física o ensamblaje utilizando datos de diseño asistido por computadora (CAD) tridimensionales.
Mantener actualizado
Debe mantenerse actualizado con los cambios futuros. Cada mes surgen nuevos modelos de redes neuronales que superan la arquitectura anterior.
También significa estar al tanto de las novedades sobre el desarrollo de la teoría y los algoritmos de las herramientas a través de artículos de investigación, blogs, videos de conferencias, etc. La comunidad en línea cambia rápidamente.
Habilidades adicionales de ingeniero de aprendizaje automático
Es posible que se encuentre en una situación en la que le gustaría aplicar técnicas de aprendizaje automático a sistemas que interactuarán con el mundo real. Tener algún conocimiento de Física te llevará lejos
Aprendizaje reforzado ha sido un impulsor de muchos de los desarrollos más emocionantes en aprendizaje profundo e inteligencia artificial en 2017. Esto será fundamental para comprender si desea ingresar a la robótica, los autos autónomos o cualquier otra área relacionada con la inteligencia artificial.
Visión por computador y Machine Learning son dos ramas centrales de la informática que pueden funcionar y potenciar sistemas muy sofisticados que se basan exclusivamente en algoritmos de CV y ML, pero cuando combinas los dos, puedes lograr aún más.
Entonces, con esto, llegamos al final de este artículo. Espero que comprenda las diversas habilidades técnicas y no técnicas de los ingenieros de aprendizaje automático que se requieren para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático exitoso.
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