우리는 인간과 기계의 세계에 살고 있습니다. 인간은 수백만 년 동안 과거의 경험에서 진화하고 배워 왔습니다. 반면에 기계와 로봇의 시대는 막 시작되었습니다. 기계의 미래는 어마 어마하며 상상의 범위를 벗어납니다. 우리는이 큰 책임을 특정 개인의 어깨에 맡깁니다. . 그래서 우리는 성공적인 ML 엔지니어가 되려면 엔지니어 기술이 필요합니다.
이 기사에서는 다음 주제를 다룰 것입니다.
따라서 기계 학습 엔지니어 기술에 익숙해지기 전에 먼저 정확히 누가 ML 엔지니어인지 이해하겠습니다.
기계 학습 엔지니어는 누구입니까?
기계 학습 엔지니어는 특별한 지시없이 지식을 학습하고 적용 할 수있는 기계와 시스템을 개발하는 정교한 프로그래머입니다.
기계 학습 엔지니어의 목표입니다. 그들은 컴퓨터 프로그래머이지만 특정 작업을 수행하기 위해 기계를 특별히 프로그래밍하는 것 이상의 초점을 맞 춥니 다. 그들은 기계가 그러한 작업을 수행하도록 특별히 지시하지 않고 행동을 취할 수 있도록하는 프로그램을 만듭니다.
이제 ML 엔지니어가 누구인지 알았으니 기계 학습 엔지니어 기술을 하나씩 살펴 보겠습니다.
기계 학습 엔지니어 기술
system.exit (0)을 사용하여 프로그램을 종료 할 수 있습니다.
프로그래밍 언어 (R / Java / Python / C ++)
첫 번째이자 가장 중요한 요구 사항은 프로그래밍 언어, 가급적이면 배우기 쉽고 응용 프로그램이 다른 언어보다 넓기 때문에 Python을 잘 이해하는 것입니다. 기계 학습의 언어입니다.
데이터 구조, 메모리 관리 및 클래스와 같은 주제를 잘 이해하는 것이 중요합니다. 파이썬은 아주 좋은 언어이지만 그것만으로는 당신을 도울 수 없습니다. 아마도 C ++, R, Python, Java와 같은 모든 언어를 배우고 어느 시점에서 MapReduce에서 작업해야 할 것입니다.
통계
행렬, 벡터 및 행렬 곱셈에 대한 지식이 필요합니다. 미분과 적분에 대한 좋은 이해가 필요합니다. 그래디언트 하강과 같은 단순한 개념조차도 당신을 피할 수 있기 때문입니다.
평균, 표준 편차 및 가우스 분포와 같은 통계 개념은 다음과 같은 알고리즘에 대한 확률 이론과 함께 필요합니다. 나이브 베이 즈 , 가우스 혼합 모델 및 은닉 마르코프 모델.
신호 처리 기술
몇 안되는 기계 학습 엔지니어 기술 중 하나는 신호 처리에 대한 이해이며 특징 추출이 기계 학습의 가장 중요한 부분 중 하나이기 때문에 신호 처리 기술을 사용하여 다양한 문제를 해결할 수있는 능력을 보유하는 것입니다.
Wavelet, Shearlet, Curvelet 및 Bandlet과 같은 시간 주파수 분석 및 고급 신호 처리 알고리즘에 대한 지식은 복잡한 상황을 해결하는 데 도움이됩니다.
응용 수학
꼭두각시와 요리사는 무엇입니까
많은 기계 학습 기술에는 멋진 유형의 함수 근사가 있습니다. 알고리즘 이론에 대한 확고한 이해와 다음과 같은 주제 이해 경사 하강 법 , 볼록 최적화, 2 차 계획법 및 부분 미분은 많은 도움이 될 것입니다.
신경망 아키텍처
일반 기계 학습 문헌에있는 모델 클래스입니다. 신경망은 기계 학습에 혁명을 일으킨 특정 알고리즘 집합입니다.
인간이 직접 코딩하기에는 너무 복잡한 작업, 즉 너무 복잡해서 실용적이지 않은 작업에 대한 기계 학습이 필요합니다. 신경망은 그 자체로 일반적인 함수 근사치이므로 입력에서 출력 공간으로의 복잡한 매핑 학습에 대한 거의 모든 기계 학습 문제에 적용 할 수 있습니다.
신경망은 번역, 음성 인식 및 이미지 분류와 같은 많은 문제에 접근하는 가장 정확한 방법이었습니다.
언어, 오디오 및 비디오 처리
Natural Language Processing은 두 가지 주요 작업 영역을 결합하기 때문에. 언어학 및 컴퓨터 과학과 기회는 어느 시점에서 텍스트 나 오디오 또는 비디오로 작업하게 될 것입니다. 따라서 Gensim, NLTK와 같은 라이브러리와 word2vec, 감성 분석 및 요약과 같은 기술을 잘 제어해야합니다.
음성 및 오디오 분석에는 오디오 신호 자체에서 유용한 정보를 추출하는 작업이 포함됩니다. 수학과 푸리에 변환의 개념에 정통하면 이것에 대해 훨씬 더 많이 얻을 수 있습니다.
이제 우리는 전문인 기계 학습 엔지니어 기술, 우리는 비 기술적 기계 학습 엔지니어 기술
산업 지식
가장 성공적인 기계 학습 프로젝트는 실제 문제점을 해결하는 프로젝트가 될 것입니다. 어떤 산업에서 일하든. 해당 산업이 어떻게 작동하는지, 그리고 비즈니스에 어떤 이점이 있는지 알아야합니다.
머신 러닝 엔지니어가 비즈니스 통찰력과 성공적인 비즈니스 모델을 구성하는 요소에 대한 노하우가 없다면 이러한 모든 기술을 생산적으로 전달할 수 없습니다. 비즈니스를 유지하고 성장시키기 위해 해결해야하는 문제와 잠재적 인 문제를 식별 할 수 없습니다. 조직이 새로운 비즈니스 기회를 모색하는 데 실제로 도움을 줄 수 없습니다.
효과적인 의사 소통
해당 분야의 전문 지식이 거의 또는 전혀없는 사람들에게 ML 개념을 설명해야합니다. 엔지니어 팀 및 다른 많은 팀과 협력해야 할 가능성이 있습니다. 의사 소통은이 모든 것을 훨씬 쉽게 만들어 줄 것입니다.
강력한 ML 엔지니어를 찾고있는 회사는 기술 결과를 마케팅 또는 영업 부서와 같은 비 기술 팀에게 명확하고 유창하게 번역 할 수있는 사람을 찾고 있습니다.
신속한 프로토 타입
가능한 한 빨리 아이디어를 반복하는 것은 작동하는 아이디어를 찾는 데 필수적입니다. 기계 학습에서 이는 올바른 모델 선택부터 A / B 테스트와 같은 프로젝트 작업에 이르기까지 모든 것에 적용됩니다.
3 차원 CAD (Computer-Aided Design) 데이터를 사용하여 물리적 부품 또는 어셈블리의 축척 모델을 신속하게 제작하는 데 사용되는 기술 그룹을 수행해야합니다.
업데이트 유지
최신 변경 사항을 확인해야합니다. 매달 이전 아키텍처를 능가하는 새로운 신경망 모델이 나옵니다.
또한 연구 논문, 블로그, 컨퍼런스 비디오 등을 통해 도구 이론 및 알고리즘 개발에 대한 뉴스를 인식하는 것을 의미합니다. 온라인 커뮤니티는 빠르게 변합니다.
보너스 머신 러닝 엔지니어 기술
실제 세계와 상호 작용할 시스템에 머신 러닝 기술을 적용하려는 상황에있을 수 있습니다. 약간의 지식을 가지고 물리학 당신을 멀리 데려 갈 것입니다.
참조 C ++ 예제로 호출
강화 학습 2017 년에 딥 러닝 및 인공 지능 분야에서 가장 흥미로운 많은 발전을 이끄는 원동력이되었습니다. 이것은 로봇 공학, 자율 주행 자동차 또는 기타 AI 관련 분야에 진출하려는 경우 이해하는 데 매우 중요합니다.
컴퓨터 시각 인식 머신 러닝은 컴퓨터 과학의 두 가지 핵심 분야로, CV 및 ML 알고리즘에만 의존하는 매우 정교한 시스템을 작동하고 구동 할 수 있지만 둘을 결합하면 더 많은 것을 달성 할 수 있습니다.
그래서 이것으로 우리는이 기사의 끝으로 왔습니다. 성공적인 ML 엔지니어가되기 위해 필요한 다양한 기술 및 비 기술 기계 학습 엔지니어 기술을 이해 하셨기를 바랍니다.
에두 레카 지도 학습, 비지도 학습과 같은 기술에 능숙하게 만듭니다. 과 자연어 처리. 여기에는 딥 러닝, 그래픽 모델 및 강화 학습과 같은 인공 지능 및 기계 학습의 최신 발전 및 기술적 접근에 대한 교육이 포함됩니다.
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