מהן כמה מהדרכים היסודיות בהן בולטות אנשי הקריירה בלימוד מכונות?

ש:

מהן כמה מהדרכים היסודיות בהן בולטות אנשי הקריירה בלימוד מכונות?

הצלחה למידה במכונה דורשת לעיתים קרובות שילוב של מיומנויות והתנסויות. עיון בפרטי פרטים על כמה מעקרונות ומערכות המיומנות הללו עוזר לאנשים להבין טוב יותר מה חברות מחפשות כאשר הם שוכרים אנשי מקצוע ללימוד מכונות.

במובן בסיסי מאוד, אפשר לומר שהצלחה בלימוד מכונות נשענת לעיתים קרובות על עיקרון משולש - תכנות, מתמטיקה ותובנה. כל אחד משלושת הדברים הללו שונה באופן מהותי, אך לכל אחד מהם תפקיד בפיתוח איש מקצוע בקריירה כמומחה ללימוד מכונות.

מסוף התכנות, ידיעת שפות כמו פייתון ו- R הופכת להיות שימושית להפליא, אך יש גם כישורי מעבר בין שפות כמו COBOL, Perl ו- Ruby on Rails שיכולים להיות בעלי ערך מסוים. חלק מזה נובע מהטבע הבסיסי של תכנות - שאתה מתמודד עם ניתוב הפעולות והערכים היכן שהם צריכים להיות. יש גם פרויקטים של למידת מכונות המנצלים את קוד הקוד.

העיקרון הבסיסי השני הוא המתמטיקה. אנשים עם כישורים מתמטיים מתקדמים או חריפות זוכים לעיתים קרובות להצלחה רבה יותר בעולם למידת המכונות. כאשר הם מסתכלים על רשתות עצביות או מודלים אחרים, הם מסוגלים לפרק את המשוואות המתמטיות המובילות לתפוקות הרשת. אנשים מדברים לעתים קרובות על כך שרשתות עצביות הן "קופסאות שחורות" אפילו לטכנאים - אבל במידה ואתה מתמצא במתמטיקה, אתה יכול להתחיל לנסוע להבנה טובה יותר של מה התוכנית עושה.

זה מוביל לעיקרון השלישי, שהוא תובנות. הבנת סטטיסטיקות הסתברותיות באמת עוזרת בהצלחת למידת מכונה. הסיבה לכך היא שלמידת מכונה, פרויקטים עוברים מאזור תכנות דטרמיניסטי או ליניארי גרידא לאזור הסתברותי חדש. אנשים שבחים יותר בהסתברות יכולים להסתכל בתשומות משוקללות ולחזות טוב יותר מהן התוצאות עשויות להיות. עם זאת, במובן אחר, אנשים חכמים באופן אינטואיטיבי לגבי למידת מכונה יבינו כיצד להגביל את היישומים שלה לדברים הגיוניים.

אחת מחמש המהמורות הגדולות שלימודי מכונה כיום היא היישום המשתולל והבלתי-הבחין של למידת מכונות ליישומים ארגוניים. ישנם מצבים רבים שלמידה במכונה פשוט אינה פיתרון טוב - בין אם זה בגלל מורכבות המערכת, התאמת יתר, בעיית הקופסא השחורה שהוזכרה קודם לכן, או כל דבר אחר. כמה מאנשי המקצוע היקרים ביותר בחלל למידת המכונות יהיו אלה שיודעים לבחור פרויקטים היטב - כיצד לאצור יישומי למידת מכונות - ואיך להתמודד עם רכישה והליך כייעוץ מיומן.