P:
Jakie są podstawowe sposoby wyróżniania się zawodowców w dziedzinie uczenia maszynowego?
ZA:Sukces uczenia maszynowego często wymaga połączenia umiejętności i doświadczeń. Dogłębne zapoznanie się z niektórymi z tych zasad i zestawów umiejętności pomaga osobom lepiej zrozumieć, czego szukają firmy, zatrudniając specjalistów w dziedzinie uczenia maszynowego.
W bardzo podstawowym znaczeniu można powiedzieć, że sukces uczenia maszynowego często opiera się na trojakiej zasadzie - programowaniu, matematyce i wiedzy. Każda z tych trzech rzeczy jest zasadniczo inna, ale każda z nich odgrywa rolę w rozwoju kariery zawodowej jako ekspert w dziedzinie uczenia maszynowego.
Od końca programowania znajomość języków takich jak Python i R staje się niezwykle przydatna, ale istnieją również umiejętności krzyżowania z języków takich jak COBOL, Perl i Ruby on Rails, które mogą mieć pewną wartość. Częściowo dzieje się tak z powodu podstawowej natury programowania - że masz do czynienia z kierowaniem operacji i wartości tam, gdzie powinny one być. Są też projekty uczenia maszynowego, które korzystają ze starszego kodu.
Drugą podstawową zasadą jest matematyka. Ludzie z zaawansowanymi umiejętnościami matematycznymi lub przenikliwością często odnoszą znacznie większe sukcesy w świecie uczenia maszynowego. Kiedy patrzą na sieci neuronowe lub inne modele, są w stanie rozbić równania matematyczne, które prowadzą do wyników sieci. Ludzie często mówią o sieciach neuronowych jako „czarnych skrzynkach” nawet dla techników - ale w stopniu, w którym jesteś obeznany z matematyką, możesz zacząć podróż w kierunku lepszego zrozumienia tego, co robi program.
To prowadzi do trzeciej zasady, którą jest wgląd. Zrozumienie statystyki probabilistycznej naprawdę pomaga w sukcesie uczenia maszynowego. Dzieje się tak, ponieważ dzięki uczeniu maszynowemu projekty przechodzą ze strefy czysto deterministycznej lub liniowej do nowej strefy probabilistycznej. Osoby bardziej świadome prawdopodobieństwa mogą spojrzeć na ważone dane wejściowe i lepiej przewidzieć, jakie mogą być wyniki. Jednak w innym sensie osoby, które intuicyjnie rozumieją uczenie maszynowe, zrozumieją, jak ograniczyć jego zastosowania do rzeczy, które mają sens.
Jednym z pięciu poważnych problemów w uczeniu maszynowym jest obecnie powszechne i masowe zastosowanie uczenia maszynowego w aplikacjach korporacyjnych. Istnieje wiele sytuacji, w których uczenie maszynowe po prostu nie jest dobrym rozwiązaniem - czy to z powodu złożoności systemu, przeregulowania, wcześniej wspomnianego problemu z czarną skrzynką, czy czegoś innego. Jednymi z najcenniejszych specjalistów w dziedzinie uczenia maszynowego będą ci, którzy wiedzą, jak dobrze wybierać projekty - jak dobrać aplikacje do uczenia maszynowego - oraz jak obsługiwać wpis i procedurę jako wykwalifikowany konsultant.
