7 навыков, необходимых для разработчиков AI и ML Engineer

СохранитьСохраненоУдалён 0

Машинное обучение и искусственный интеллект (ML / AI) — это две передовые технологии, способные изменить способы работы бизнеса и взаимодействия людей.

ML / AI уже влияет на такие отрасли, как IT, FinTech, здравоохранение, образование и транспорт — и на этом не остановится. Согласно исследованию Forrester Research, 2020 год будет большим для ИИ: компании станут ориентироваться на лазерные технологии на значение ИИ, выйдут из фазы эксперимента и действительно сосредоточатся на ускорении его принятия.

Это означает, что инженеры-программисты, готовые занимать должности по разработке ML / AI, скоро будут более востребованы, чем когда-либо прежде.

Станьте Data Scientist
Подробнее

За 5 месяцев Вы перейдете в сферу Data Science, повысите уровень дохода, будете решать интересные задачи и примените знания к новым задачам и освоите востребованную профессию

Вот семь навыков, которые нужны, для хороших специалистов в области ML / AI:

1. Языки программирования

Чтобы стать экспертом в области машинного обучения, важно развивать свой опыт работы с языками программирования. Согласно GitHub, это 10 лучших языков машинного обучения, на которые стоит обратить внимание.

  • Python
  • C++
  • Javascript
  • Java
  • C#
  • Julia
  • Shell
  • R
  • Typescript
  • Scala

Хотя Python является наиболее распространенным языком среди репозиториев машинного обучения на GitHub, Scala становится все более распространенным, особенно когда речь идет о взаимодействии с платформами больших данных, такими как Apache Spark.

вернуться в меню ↑

2. Разработка данных

Первым шагом в развитии машинного обучения является предварительная обработка и хранение необработанных данных, сгенерированных вашими системами. Например, давайте представим интернет-магазин, который продает различные товары покупателям по всему миру.

Этот интернет-магазин создаст много данных, связанных с конкретными событиями. Когда клиент нажимает на описание продукта или покупает продукт, генерируются новые данные, и вам необходимо создать конвейеры извлечения, преобразования и загрузки (ETL), которые обрабатывают, очищают и хранят данные, чтобы они были легко доступны для других процессов, такие как аналитика и прогнозы.

Для хранения данных вы можете использовать хранилище объектов, такое как AWS S3, или хранилище данных, такое как AWS Redshift.

вернуться в меню ↑

3. Разведочный анализ данных

Возможность выполнять предварительный анализ данных в наборе данных является особенно важным навыком, поскольку он позволяет вам обнаруживать интересные закономерности в данных, выявлять определенные аномалии и проверять гипотезы. Вы должны быть способны:

  • Создавать сводную статистику для набора данных, например:
  1. Количество строк и столбцов
  2. Типы данных столбца
  3. Столбцы, которые можно обнулять или нет
  4. Среднее значение столбца, стандартное отклонение, минимальное и максимальное значения, процентиль и т. д.
  • Создавать графические представления, которые позволяют легко визуализировать данные, например:
Станьте Data Scientist
Подробнее

За 5 месяцев Вы перейдете в сферу Data Science, повысите уровень дохода, будете решать интересные задачи и примените знания к новым задачам и освоите востребованную профессию

  1. Гистограммы: для визуализации распределения набора данных
  2. Рамочные диаграммы: для стандартизированного способа отображения распределения количественных данных на основе сводки из пяти чисел: минимум, первый квартиль, медиана, третий квартиль и максимум (можно также определить выбросы и посмотреть, является ли распределение данных симметричным или искажены.)
  3. Тепловые карты: для определения корреляций между переменными набора данных
  • Проводить санитарную обработку и подготовить данные для моделирования, например:
  1. Удалить выбросы из вашего набора данных
  2. Удалить коррелированные переменные
  • Выполнять проектирование функций, чтобы извлечь больше информации из вашего набора данных, чтобы вы могли улучшить модели машинного обучения, которые вы будете строить
вернуться в меню ↑

4. Модели

Если вы хотите быть профессионалом в машинном обучении, вы должны хорошо разбираться в алгоритмах машинного обучения. Но этого недостаточно; Вы также должны знать, когда их применять.

Например, если у вас есть набор данных с серией входов с соответствующими им выходами, и вы хотите найти модель, описывающую отношения между ними, вам следует использовать контролируемые алгоритмы обучения, которые могут быть далее сгруппированы в регрессию (когда выходная переменная является реальным значением, таким как «вес» или «возраст») и алгоритмами классификации (когда выходной переменной является категория, например «да / нет»).

Если у вас есть только набор входов без выходов, и вы хотите идентифицировать различные шаблоны входов и кластеризовать их в соответствии с общими чертами, вы захотите использовать неконтролируемые алгоритмы обучения.

Также важно отметить, что для выполнения более сложных задач, таких как классификация изображений, обнаружение объектов, распознавание лиц, машинный перевод, генерация диалогов и т. д., Вам потребуются более сложные алгоритмы, которые попадают в категорию глубокого обучения, основанную на искусственные нейронные сети.

вернуться в меню ↑

5. Услуги

После того, как вы определили наиболее подходящую модель машинного обучения для решения данной проблемы, вам нужно будет решить, внедрять ли модель с нуля или использовать существующие сервисы. Например:

  • Если вам нужно интегрировать приятные разговорные интерфейсы (чат-ботов) в любое приложение, использующее голос и текст, AWS Lex предоставляет расширенные возможности глубокого изучения автоматического распознавания речи (ASR) для преобразования речи в текст и понимания естественного языка (NLU) для распознавания намерение текста, чтобы вы могли создавать приложения с очень интересным пользовательским опытом и реалистичными диалоговыми взаимодействиями.
  • Чтобы раскрыть понимание и взаимосвязь неструктурированных текстовых данных, AWS Comprehend поможет вам с:
  1. Определением языка текста
  2. Извлечением ключевых фраз, мест, людей, брендов или событий
  3. Проведением анализа настроений, чтобы определить, насколько положительный или отрицательный текст
  4. Автоматической организацией коллекции текстовых файлов по темам

Теперь, если вам нужно создать свои собственные модели машинного обучения и вы хотите полностью управляемую платформу, которая позволяет быстро и легко создавать, обучать и развертывать их в готовой среде, готовой к работе, AWS SageMaker — отличный выбор.

вернуться в меню ↑

6. Развертывание

Для развертывания решений машинного обучения в AWS необходимо учитывать ключевые параметры, такие как производительность, доступность, масштабируемость и отказоустойчивость.

Для этого AWS предлагает решения и лучшие практики, которые помогут вам в этом процессе. Например, вы можете включить мониторинг ваших решений, чтобы вы могли проверять производительность и соответственно увеличивать или уменьшать свои услуги.

Вы даже можете включить автоматическое масштабирование, чтобы AWS позаботился об этом за вас. А так же, по необходимости, развернуть свои решения в нескольких зонах доступности, чтобы обеспечить максимальную доступность.

вернуться в меню ↑

7. Безопасность

Как и в любом программном решении, управление безопасностью для решений машинного обучения AWS является критически важной задачей, особенно потому, что модели машинного обучения нуждаются в большом количестве данных для обучения, а доступ к этим данным должен предоставляться только авторизованным пользователям и приложениям.

Хорошая новость заключается в том, что в AWS есть специальная служба для этого: служба Identity and Access Management (IAM).

вернуться в меню ↑

Rock AWS Машинное обучение

Роль разработчика ML / AI становится стратегической необходимостью для большинства организаций. Как видите, есть несколько навыков, которые вам необходимы. Пробуйте и все получится!

Есть вопрос или дополнение?

      Оставить отзыв

      EdAdvisor
      Регистрация
      Сброс пароля
      Сравнить товары
      • Итого (0)
      Сравнить
      0