Machine Learning es en sí mismo un gran aprendizaje. El término aprendizaje automático se explica por sí mismo. Las máquinas aprenden a realizar tareas que no están programadas específicamente para hacer.
El aprendizaje automático es un proceso de
- Algoritmos que consumen datos enormes
- Excavar patrones de los datos
- Convertir patrones en acciones
Para desarrollar una carrera en aprendizaje automático, debe tener las siguientes habilidades para desarrollar una carrera en aprendizaje automático
- ¿Cuál es la forma mejor y más simple de agrupar productos por sus nombres?
- ¿Qué debo hacer para poder contribuir al campo de la visión por computadora y trabajar en Google en el futuro?
- Cómo cuantificar la cantidad de ruido en un conjunto de datos
- ¿Por qué tantos geeks de datos se unen a compañías web en lugar de resolver problemas de datos a gran escala en biología?
- ¿Cuál es la desventaja de usar ADVI?
Habilidades básicas
Machine Learning es una mezcla de ingeniería de software, matemática y ciencia de datos. Estas tres son las habilidades básicas y uno debe ser competente en ello. Profundizando en esto
Probabilidades y estadísticas
Uno puede aprender sobre algoritmos con la ayuda de teorías de probabilidad y estadística. Algunos modelos como los modelos de mezcla gaussiana, los modelos naive bayes y los modelos ocultos de Markov exigen una comprensión sólida de la probabilidad y las estadísticas. Aprende la teoría de la medida. Las estadísticas ayudan como medida de evaluación del modelo, como curvas receptor-operador, matrices de confusión, valores p, etc.
Modelado de datos
Los ingenieros de aprendizaje automático también tienen que analizar datos no estructurados. Esto se basa principalmente en la ciencia del modelado de datos, el proceso de evaluar la estructura básica de un conjunto de datos, ubicar patrones y cerrar la brecha donde no hay rastros de datos. El modelado de datos es la base del desarrollo de algoritmos firmes que se pueden mejorar con el tiempo.
Habilidades en programación
Sus habilidades de programación y desarrollo de software serán las más importantes, ya que el aprendizaje automático se trata de desarrollar algoritmos productivos.
Programación y fundamentos informáticos
Hay muchos cálculos sobre una cantidad extremadamente grande de datos en el aprendizaje automático. Por lo tanto, uno debe ser claro con
- Estructuras de datos como colas, matrices multidimensionales, pilas de árboles, gráficos, etc.
- Complejidad como problemas NP-completos, P vs. NP, notación big-O.
- Algoritmos como búsqueda, optimización, programación dinámica, clasificación.
- Constitución informática como caché, puntos muertos, memoria, ancho de banda, procesamiento distribuido.
Una vez que conozca profundamente estos fundamentos, también es responsable de saber cómo aplicarlos y desplegarlos durante la programación.
Diseño de software
¿Qué ofrecen los ingenieros de aprendizaje automático? Entregan “Software”. Si miramos de cerca, el software es un componente muy pequeño, sin embargo, un cambio de juego en una gran comunidad de productos y servicios. Por lo tanto, es importante formar sistemas y algoritmos que puedan integrarse efectivamente con dicho software. Al tener un fuerte dominio de la API, las bibliotecas dinámicas ayudarán en el diseño de software adecuado y el desarrollo efectivo de interfaces.
Matemáticas Aplicadas y Algoritmos
Se puede acceder fácilmente a las implementaciones universales del aprendizaje automático a través de bibliotecas como Theano, scikit-learn, Spark MLlib, TensorFlow, H2O, etc. Sin embargo, elija un modelo apropiado para implementarlas de manera efectiva como árbol de decisión, vecino más cercano, red neuronal, conjunto de múltiples modelos, admite máquinas de vectores, etc. Debe tener conocimientos sobre optimización convexa, programación cuadrática, gradiente decente, ecuaciones diferenciales parciales, lagrange, etc. Además, es importante tener una idea sobre los méritos y deméritos de diferentes enfoques, como el sobreajuste y la falta de ajuste, la fuga de datos, sesgo y varianza, datos faltantes, fuga de datos.
Lenguajes de programación de aprendizaje automático
El aprendizaje automático no se limita a ningún idioma específico. Encontrará bibliotecas ML en diferentes lenguajes de programación como C, C ++, R y Python. Entre todos estos lenguajes de programación, el mejor lenguaje en mi opinión para seguir adelante es Python.
Los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático se enamoran fácilmente del lenguaje python debido a su fácil sintaxis. Python garantiza una eficiente informática científica y procesamiento de datos, gracias a sus útiles bibliotecas como SciPy, NumPy y Pandas. Algunas bibliotecas especializadas de ML como Theano, scikit-learn y TensorFlow desarrollan fácilmente algoritmos con diversas plataformas informáticas.
Con tanto entusiasmo por el aprendizaje automático ya en 2017, estoy seguro de que el aprendizaje automático surgirá más en los próximos años. ML jugará un papel importante en moldear el futuro de las plataformas en línea.
Si siente que tiene una buena cantidad de conocimiento y habilidades como se mencionó anteriormente, está listo para comenzar con él. Puede comenzar con algunos cursos en línea ofrecidos por Udemy, Udacity, etc.
Sin embargo, el aprendizaje automático es una parte importante de la ciencia de datos. Te sugiero que vayas a un programa basado en el aula, muy orientado a la práctica y dirigido por un instructor.
Pocos puntos básicos a considerar al elegir un programa son
- El énfasis está más en la práctica y no solo en la teoría.
- El proyecto se basa en enunciados de problemas relevantes de la industria y no en las tareas antiguas
- Los aprendizajes y proyectos son colaborativos y se realizan en equipos.
- Obtiene herramientas reales de la industria y se enfoca en el desarrollo basado en pruebas
Descargo de responsabilidad: soy cofundador de @GreyAtom y ayudo a talentos de ingeniería a encontrar carreras sostenibles en tecnologías emergentes.
El programa insignia altamente selectivo de GreyAtom tiene como objetivo orientar a los profesionales que trabajan y los más novedosos en el inicio de su carrera de ciencia de datos. Los estudiantes crearon proyectos a partir de conjuntos de datos REALES y declaraciones de problemas proporcionadas por nuestra industria y socios de contratación. El programa se basa en el aula y está fuertemente orientado a la práctica. GreyAtom es un ecosistema donde los estudiantes pueden aprovechar lo mejor de la academia, profesionales de la industria y personas influyentes.
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