Q:
Kokie yra pagrindiniai karjeros privalumų, išskiriamų mokantis mašinų, būdai?
A:Sėkmingas mašininis mokymasis reikalauja įgūdžių ir patirties derinio. Išsamiau apie kai kuriuos iš šių principų ir įgūdžių rinkinių individai gali geriau suprasti, ko ieško įmonės, kai samdo mašinų mokymosi specialistus.
Galima sakyti, kad mašininio mokymosi sėkmė dažnai remiasi trimis principais - programavimu, matematika ir įžvalgomis. Visi šie trys dalykai iš esmės skiriasi, tačiau kiekvienas iš jų vaidina tam tikrą vaidmenį kuriant karjeros profesionalą, kaip mašinų mokymosi ekspertą.
Jau nuo programavimo pabaigos tokių kalbų, kaip Python ir R, žinojimas tampa nepaprastai naudingas, tačiau yra ir tokių kalbų, kaip COBOL, Perl ir Ruby on Rails, perėjimo įgūdžių, kurie gali turėti tam tikrą vertę. Iš dalies tai yra dėl pagrindinio programavimo pobūdžio - tai, kad jūs nukreipiate operacijas ir vertybes ten, kur jos turi būti. Tada taip pat yra mašininio mokymosi projektai, kuriuose naudojamasi senuoju kodu.
Antras pagrindinis principas yra matematika. Žmonės, turintys pažangių matematinių įgūdžių ar supratimą, mašinų mokymosi pasaulyje dažnai turi daug daugiau sėkmės. Žiūrėdami į neuroninius tinklus ar kitus modelius, jie sugeba suskaidyti matematines lygtis, kurios veda prie tinklo išvesties. Žmonės dažnai kalba apie tai, kad neuroniniai tinklai yra „juodosios dėžės“ net ir technikams, tačiau tiek, kiek esate patyręs matematikoje, galite pradėti geriau suprasti, ką programa daro.
Tai veda prie trečiojo principo, kuris yra įžvalgos. Tikimybinės statistikos supratimas tikrai padeda sėkmingai mokytis kompiuteriu. Taip yra todėl, kad mokantis mašinų, projektai pereina iš grynai deterministinės ar linijinės programavimo zonos į naują tikimybių zoną. Asmenys, labiau linkę į tikimybę, gali pažvelgti į įvertintus duomenis ir geriau nuspėti, kokie gali būti rezultatai. Tačiau kita prasme žmonės, kurie intuityviai išmano apie mašinų mokymąsi, supras, kaip apriboti jo taikymą tik prasmingiems dalykams.
Viena iš didžiausių penkių mašinų mokymosi spragų šiandien yra siaučiantis ir neatsiejamas mašininio mokymosi pritaikymas įmonėse. Yra daugybė situacijų, kai mašininis mokymasis tiesiog nėra geras sprendimas - dėl sistemos sudėtingumo, per didelių įrengimų, anksčiau minėtos juodosios dėžės problemos ar dar ko nors. Vieni iš vertingiausių mašinų mokymosi erdvės specialistų bus tie, kurie žino, kaip gerai pasirinkti projektus - kaip kurti mašininio mokymosi programas - ir kaip susitvarkyti pirkimo procesą bei kvalifikuoto konsultanto procedūras.
