Советы и стратегии для начинающих младших инженеров.
«Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры работать без явного программирования». — Эндрю Нг.
Машинное обучение произвело революцию в способах обработки и анализа данных, что привело к значительным достижениям в таких областях, как здравоохранение, финансы и технологии. В результате существует высокий спрос на квалифицированных инженеров по машинному обучению, которые могут разрабатывать и внедрять модели и системы машинного обучения. Если вы заинтересованы в том, чтобы заняться машинным обучением и стать младшим инженером по машинному обучению, в этом руководстве представлен исчерпывающий обзор шагов, которые вы можете предпринять для достижения своей цели.
1. Создайте прочную основу в области математики и информатики.
Машинное обучение опирается на передовые математические и вычислительные методы для анализа и прогнозирования на основе данных. Таким образом, крайне важно иметь прочную основу в этих областях, чтобы добиться успеха в этой области.
С точки зрения математики, ключевые предметы, на которых следует сосредоточиться, включают линейную алгебру, исчисление и статистику. Линейная алгебра необходима для понимания того, как работать с матрицами и векторами, которые часто используются для представления данных в машинном обучении. Расчет необходим для понимания того, как оптимизировать модели машинного обучения и делать прогнозы на основе данных. Статистика важна для понимания того, как анализировать и интерпретировать данные, а также для оценки производительности моделей машинного обучения.
С точки зрения информатики, ключевые понятия, которые необходимо освоить, включают алгоритмы, структуры данных и языки программирования. Алгоритмы необходимы для понимания того, как разрабатывать и внедрять модели машинного обучения, а также для оптимизации их производительности. Структуры данных важны для хранения и организации данных таким образом, чтобы обеспечить эффективный доступ и манипулирование ими. Языки программирования, такие как Python и C++, широко используются в машинном обучении, и важно владеть хотя бы одним из этих языков, чтобы реализовывать модели машинного обучения и работать с данными.
2. Изучите концепции и методы машинного обучения.
Если у вас есть прочная основа в области математики и информатики, вы можете приступить к изучению концепций и методов машинного обучения. Для этой цели доступны многочисленные онлайн-ресурсы, такие как Coursera, edX и Udacity. Эти платформы предлагают широкий спектр курсов по машинному обучению от ведущих университетов и институтов, охватывающих такие темы, как контролируемое и неконтролируемое обучение, нейронные сети и глубокое обучение.
В дополнение к онлайн-курсам существует множество книг и руководств по машинному обучению, таких как «Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow» Орельена Жерона и «Глубокое обучение» Яна Гудфеллоу и др. Эти ресурсы обеспечивают более глубокое изучение концепций и методов машинного обучения и могут быть особенно полезны для тех, кто предпочитает самостоятельный подход к обучению.
3. Получите практический опыт через проекты и стажировки.
Хотя изучение теории важно, не менее важно получить практический опыт через проекты и стажировки. Это позволит вам применить то, чему вы научились, и развить такие навыки, как решение проблем, общение и работа в команде.
В Интернете доступно множество открытых наборов данных, которые можно использовать для создания проектов машинного обучения, таких как репозиторий машинного обучения UCI и Kaggle. Эти наборы данных предоставляют широкий спектр данных из различных областей, включая здравоохранение, финансы и розничную торговлю, и могут использоваться для построения различных моделей машинного обучения.
Помимо работы над личными проектами, стажировки в компаниях или исследовательских лабораториях могут дать ценный практический опыт решения реальных проблем. Эти стажировки также могут стать отличным способом для создания вашей профессиональной сети и установления связей в этой области.
4. Будьте в курсе последних событий в этой области.
Как упоминалось ранее, машинное обучение — это быстро развивающаяся область, в которой постоянно разрабатываются новые методы и технологии. Важно быть в курсе последних событий, чтобы оставаться конкурентоспособными на рынке труда.
Один из способов быть в курсе — следить за блогами и публикациями по машинному обучению, такими как Journal of Machine Learning Research и Machine Learning Times. Эти источники предоставляют обновленную информацию о последних исследованиях и разработках в этой области, а также комментарии и анализ от экспертов.
Посещение конференций и семинаров также может быть отличным способом узнать о последних исследованиях и пообщаться с другими специалистами в этой области. Основные конференции по машинному обучению включают Международную конференцию по машинному обучению и науке о данных (ICML) и Конференцию по системам обработки нейронной информации (NeurIPS). Эти конференции привлекают широкий круг участников, в том числе исследователей, практиков и профессионалов отрасли, и дают возможность узнать о последних исследованиях, пообщаться с другими специалистами в этой области и быть в курсе последних тенденций и технологий.
Вот анекдот про машинное обучение:
Почему модель машинного обучения всегда ошибалась?
Потому что она училась на работе!
Следуя этим рекомендациям, вы сможете стать младшим инженером по машинному обучению в 2023 году. Имея прочную основу в области математики и информатики, глубокое понимание концепций и методов машинного обучения, практический опыт в проектах и стажировках, а также приверженность быть в курсе последних событий в этой области, вы будете на пути к успешной карьере в области машинного обучения.
