“Top 10 Kỹ năng cần thiết để trở thành Kỹ sư Máy học”

Bạn muốn trở thành một kỹ sư máy học? Mười kỹ năng này sẽ giúp bạn.

Vai trò của kỹ sư máy học là gì?

Các kỹ sư chuyên về học máy tạo ra các chương trình và hệ thống phức tạp có thể học và áp dụng kiến ​​thức một cách độc lập. Mục tiêu cuối cùng của các kỹ sư máy học là trí tuệ nhân tạo. Họ là những lập trình viên máy tính nhưng không chỉ quan tâm đến việc làm cho máy tính làm những việc nhất định. Họ phát triển phần mềm cho phép máy tính hoạt động mà không cần hướng dẫn thực sự.

Với Khóa học Trí tuệ Nhân tạo, bạn có thể trở thành một chuyên gia được kính trọng và có một sự nghiệp được trả lương cao. Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về kỹ sư ML là ai, chúng ta hãy lần lượt chuyển sang các kỹ năng của kỹ sư máy học.

1. Ngôn ngữ lập trình: Yêu cầu quan trọng nhất là kỹ năng về ngôn ngữ lập trình. Python được khuyên dùng vì nó dễ học và có nhiều ứng dụng hơn bất kỳ ngôn ngữ nào khác. Ngôn ngữ chính được sử dụng trong học máy là Python. Có kiến ​​thức vững chắc về các khái niệm như lớp, quản lý bộ nhớ và cấu trúc dữ liệu là điều cần thiết. Python là một ngôn ngữ tuyệt vời, nhưng nó chỉ có thể làm được rất nhiều thứ cho bạn. Tất cả các ngôn ngữ này, bao gồm C++, R, Python và Java, và làm việc với MapReduce sẽ được yêu cầu tại một số thời điểm.

2. Kiến thức thống kê: Việc làm quen với ma trận, vectơ và phép nhân ma trận là cần thiết. Bạn phải có hiểu biết vững chắc về đạo hàm và tích phân bởi vì, với chúng, những ý tưởng cơ bản như hệ số giảm dần có thể vuột khỏi tầm tay của bạn. Đối với các thuật toán như Naive Bayes, Mô hình hỗn hợp Gaussian và Mô hình Markov ẩn, lý thuyết xác suất là bắt buộc bên cạnh các khái niệm thống kê như Giá trị trung bình, Độ lệch chuẩn và Phân phối Gaussian.

3. Xử lý tín hiệu: Hiểu quá trình xử lý tín hiệu và sử dụng nó để giải quyết các vấn đề khác nhau là một trong số ít kỹ năng của kỹ sư máy học và trích xuất tính năng là một trong những khía cạnh quan trọng nhất của máy học. Bạn có thể giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng phân tích tần số thời gian và các thuật toán xử lý tín hiệu nâng cao như Wavelet, Shearlets, Curvelets và Bandlets.

4. Toán ứng dụng: Nhiều hình thức ước tính chức năng phức tạp được sử dụng trong học máy. Sẽ rất hữu ích nếu bạn có hiểu biết vững chắc về lý thuyết thuật toán và hiểu các khái niệm như giảm độ dốc, tối ưu lồi, lập trình bậc hai và vi phân từng phần.

5. Kiến trúc mạng nơ-ron: Một nhóm các mô hình trong tài liệu học máy rộng lớn được gọi là mạng lưới thần kinh. Học máy đã được cách mạng hóa nhờ một bộ thuật toán mạng thần kinh cụ thể. Chúng ta cần máy học cho những công việc quá khó để con người có thể viết mã trực tiếp hoặc quá phức tạp để thực hiện. Mạng nơ-ron có thể giải quyết hầu hết tất cả các vấn đề về học máy liên quan đến việc học các ánh xạ phức tạp từ không gian đầu vào đến không gian đầu ra vì chúng là các xấp xỉ chức năng chung. Phương pháp chính xác nhất để giải quyết các vấn đề khác nhau, bao gồm dịch thuật, nhận dạng giọng nói và phân loại hình ảnh, là mạng lưới thần kinh.

6. Xử lý ngôn ngữ và âm thanh video: Vì Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tích hợp hai trong số các lĩnh vực nghiên cứu quan trọng nhất, ngôn ngữ học và khoa học máy tính, nên rất có thể bạn sẽ xử lý văn bản, âm thanh hoặc video vào một thời điểm nào đó. Do đó, điều quan trọng là phải kiểm soát hiệu quả các công cụ như word2vec, phân tích và tóm tắt tình cảm, cũng như các thư viện như Gensim và NLTK. Quá trình phân tích giọng nói và âm thanh lấy xung âm thanh và trích xuất thông tin liên quan. Bạn sẽ làm tốt hơn phần này nếu quen thuộc với số học cơ bản và phép biến đổi Fourier.

7. Kiến thức ngành: Những nỗ lực học máy nhắm vào các vấn đề thực tế sẽ hiệu quả nhất. Không quan trọng bạn đang ở trong ngành nào. Bạn cần phải làm quen với các hoạt động của lĩnh vực này và điều gì sẽ mang lại lợi ích cho công ty. Tài năng kỹ thuật như vậy chỉ có thể được sử dụng hiệu quả nếu các kỹ sư máy học có ý thức kinh doanh và hiểu biết về các thành phần của chiến lược kinh doanh thành công. Bạn sẽ không thể xác định được những vấn đề và những khó khăn có thể gặp phải để công ty tồn tại và phát triển. Bạn sẽ không thể thực sự giúp công ty của mình theo đuổi những triển vọng kinh doanh mới.

8. Kỹ năng giao tiếp hiệu quả: Bạn cần truyền đạt các nguyên tắc của ML cho những người khác có ít kiến ​​thức trước đó. Bạn có thể cần phải làm việc với một số nhóm bổ sung và nhóm kỹ thuật. Chìa khóa để tạo điều kiện cho tất cả những điều này là giao tiếp. Một kỹ sư ML giỏi sẽ có thể truyền đạt những phát hiện kỹ thuật của họ cho các nhóm phi kỹ thuật, chẳng hạn như tiếp thị hoặc bán hàng, một cách rõ ràng và đơn giản.

9.Tạo mẫu nhanh: Tìm kiếm những ý tưởng thành công đòi hỏi phải lặp đi lặp lại nhanh chóng trên một số khái niệm. Điều này đúng với tất cả các khía cạnh của máy học, bao gồm cả việc chọn mô hình tốt nhất và thực hiện các nhiệm vụ như thử nghiệm A/B. Tốt nhất là sử dụng các quy trình để nhanh chóng tạo các mô hình tỷ lệ từ các vật phẩm vật lý hoặc dữ liệu thiết kế có sự hỗ trợ của máy tính (CAD) ba chiều của một tổ hợp.

10. Luôn cập nhật: Giữ cho mình thông báo về bất kỳ thay đổi sắp tới. Các mô hình mạng thần kinh mới vượt trội so với các thiết kế trước đó được phát hành hàng tháng. Nó cũng yêu cầu cập nhật thông tin mới nhất về lý thuyết và thuật toán liên quan đến phát triển công cụ thông qua các tài liệu nghiên cứu, blog, bản ghi hội nghị, v.v. Cộng đồng trực tuyến rất năng động.