5 competenze indispensabili necessarie per i lavori di machine learning

L’apprendimento automatico è una delle tecnologie più calde e dirompenti in circolazione. I lavori di machine learning sono molto richiesti. Sempre più aziende stanno adottando queste tecnologie e questa domanda non farà che aumentare. In questo articolo, esamineremo le competenze necessarie per ottenere questi lavori.

Ma prima di questo, vediamo le basi dell’apprendimento automatico.

Cos’è l’apprendimento automatico?

5 competenze necessarie per i lavori di machine learning

Prima di tutto, cos’è l’apprendimento automatico?

L’apprendimento automatico (ML) è lo studio di algoritmi e modelli statistici che i sistemi informatici utilizzano per migliorare progressivamente le proprie prestazioni su un’attività specifica. In parole povere, è la fonte di conoscenza che un sistema informatico utilizza per diventare più intelligente.

Allora, quali sono i diversi tipi di sistemi di apprendimento là fuori? Bene, rientrano in quattro categorie distinte:

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  • Apprendimento supervisionato
  • Apprendimento senza supervisione
  • Apprendimento semi-supervisionato
  • Insegnamento rafforzativo

Apprendimento supervisionato

Nell’apprendimento supervisionato, si alimenta la macchina con una serie di input e le relative uscite. L’idea è di farli abituare al tipo di output che possono aspettarsi da determinati input in modo che alla fine imparino da soli quale output dovrebbero dare agli input futuri.

[Input / Output Set] —–> [Algoritmo macchina] ——> [Modello di lavoro]

Questa è fondamentalmente la classica alimentazione al cucchiaio. Stai dicendo alla tua macchina di imparare come identificare output specifici per gli input. Pensa a come hai imparato la matematica quando eri un bambino. Hai esaminato alcuni esempi e poi hai risolto nuovi problemi per conto tuo.

Apprendimento senza supervisione

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Nell’apprendimento senza supervisione, si alimenta semplicemente una serie di input alla macchina senza fornire loro gli output richiesti. L’idea è di aiutare la macchina a riconoscere e identificare modelli diversi nell’input e raggrupparli in base a dati simili.

Quindi, se inserisci 1, nero, 3, rosso nella macchina, li raggrupperanno come:

{rosso, nero}, {1,3}

Quindi, la struttura scheletrica di questa macchina sarà simile a questa:

[Input Set] —–> [Algoritmo macchina] ——> [{Cluster 1}, {Cluster 2}…. {Cluster N}]

Apprendimento semi-supervisionato

Da qualche parte tra l’apprendimento supervisionato e non supervisionato, abbiamo l’apprendimento semi-supervisionato. I dati semi-supervisionati sono una combinazione di dati etichettati e non etichettati. I dati etichettati sono gli input che hanno gli output corrispondenti, mentre i dati senza etichetta hanno input senza output.

Molti ricercatori sull’apprendimento automatico hanno scoperto che i dati senza etichetta, se usati insieme a una piccola quantità di dati etichettati, possono produrre un notevole miglioramento nell’accuratezza dell’apprendimento rispetto all’apprendimento non supervisionato (dove nessun dato è etichettato), ma senza il tempo e i costi necessari per la supervisione apprendimento (dove tutti i dati sono etichettati).

Insegnamento rafforzativo

5 competenze necessarie per i lavori di machine learning

Infine, abbiamo l’apprendimento per rinforzo.

In questo tipo di apprendimento, abbiamo un agente che interagisce con l’ambiente commettendo un’azione. Questa azione cambia lo stato dell’ambiente e, a seconda che lo stato sia buono o cattivo, l’agente riceverà una ricompensa o una punizione.

Noi stessi abbiamo affrontato questo tipo di apprendimento più volte nella nostra vita. Ogni volta che facevamo qualcosa di buono, venivamo ricompensati, mentre ogni volta che facevamo qualcosa di brutto / sbagliato, venivamo puniti. Questo ci ha insegnato quali azioni erano quelle giuste da intraprendere e quali no.

Quindi, questo dovrebbe darti una buona idea di cosa sia l’apprendimento automatico.

L’ascesa dei lavori di machine learning

Rivista di Analytics India ha rivelato che nel 2017 circa 78.000 posti di lavoro nello spazio di Data Science e Machine Learning erano vacanti in India. Questi numeri suggeriscono che i ruoli professionali sia di ML Engineer che di Data Scientist sono molto richiesti nella comunità di analisi.

LinkedIn ha anche condotto uno studio interessante su questa crescente domanda. Gli ingegneri del machine learning, i data scientist e gli ingegneri dei big data si collocano tra i migliori lavori emergenti su LinkedIn. Dal 2012, i ruoli di Data Scientist sono aumentati del 650% e si stima che entro il 2026 ci saranno 11,5 posizioni di machine learning engineering, secondo il Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti.

Ecco alcuni dei punti di interesse della loro ricerca.

NOTA: Lo studio è stato condotto nel 2017.

5 competenze necessarie per i lavori di machine learning

Durante il calcolo del tasso di crescita dei posti di lavoro, hanno scoperto:

  • Ci sono 9,8 volte più ingegneri di machine learning che lavorano oggi rispetto a 5 anni fa.
  • Ci sono 6,5 volte più Data Scientist rispetto a cinque anni fa e 5,5 volte più sviluppatori di Big Data.

Lo studio mostra anche che l’ingegneria del software è un punto di partenza comune per i professionisti che alla fine entrano nel machine learning e nei big data.

Di seguito sono riportati i primi cinque percorsi di carriera tipici del lavoro a più alta crescita:

5 competenze necessarie per i lavori di machine learning

Cosa rende così popolare il ruolo dell’ingegneria dell’apprendimento automatico?

Il grafico seguente mostra l’aumento della domanda di lavori di machine learning / intelligenza artificiale, secondo Indeed, il popolare portale di lavoro online.

5 competenze necessarie per i lavori di machine learning

Allora, qual è il segreto dietro questa crescita? Perché i lavori di machine learning hanno guadagnato così tanta popolarità in un lasso di tempo così breve?

Bene, questo perché molte delle migliori aziende stanno incorporando ML e AI nei loro sistemi! E ‘davvero così semplice. Man mano che sempre più aziende cercano di entrare in questo spazio, stanno cercando di investire e assumere più esperti di linguaggio macchina per mettersi di fronte alla concorrenza. Secondo questo articolo di Forbes, il numero di brevetti di machine learning è aumentato tra il 2013 e il 2017 di un tasso del 34% CAGR.

Per spiegare ulteriormente l’importanza dell’apprendimento automatico al giorno d’oggi, ecco un altro piccolo fatto per te. La maggior parte di questi brevetti proviene da aziende come IBM, Facebook, Microsoft, LinkedIn, Intel ecc.

Bene, allora cosa abbiamo imparato finora?

  • L’apprendimento automatico e i lavori basati sull’ai sono in aumento.
  • L’apprendimento automatico è lo studio di algoritmi che aiutano le nostre macchine ad apprendere e diventare più intelligenti.
  • Alcune delle migliori aziende del mondo stanno attivamente cercando di assumere esperti in questo settore per ottenere un vantaggio rispetto alla concorrenza

Quindi, la domanda successiva è: di quali competenze abbiamo bisogno per diventare esperti in questo settore? Bene, diamo un’occhiata.

5 competenze necessarie per i lavori di machine learning

# 1 Fondamenti di programmazione

5 competenze necessarie per i lavori di machine learning

Le basi dell’informatica e della programmazione sono assolutamente essenziali per l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale. È estremamente importante avere un certo grado di competenza in strutture dati, algoritmi, computabilità, complessità e architettura. Il cinque lingue di scelta sono Python, R, JavaScript, Java e C++.

  • Se la tua esperienza nel machine learning riguarda l’analisi del sentiment, dovresti dare la priorità a Python e R..
  • Se sei interessato all’elaborazione del linguaggio naturale, puoi utilizzare la vasta libreria che Python ha da offrire per creare algoritmi ad alte prestazioni
  • Se la sicurezza della rete e il rilevamento delle frodi sono la tua area di interesse, probabilmente dovresti esaminare Java
  • C / C ++ viene solitamente utilizzato per incorporare l’intelligenza artificiale nei giochi e la locomozione dei robot in quanto questi sono i campi in cui è richiesto un livello estremamente elevato di controllo, prestazioni ed efficienza
  • R è fortemente prioritario in settori come la bioinformatica e la bioingegneria
  • Gli sviluppatori che non conoscono la scienza dei dati e l’apprendimento automatico sembrano dare la priorità a JavaScript e Java.

5 competenze necessarie per i lavori di machine learning

Credito immagine: Developer Economics

Puoi leggere le nostre guide per imparare pitone e javascript.

# 2 Matematica

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La matematica, e in particolare la probabilità e la statistica, sono un ingranaggio essenziale dell’apprendimento automatico. È estremamente importante per te acquisire una conoscenza approfondita dell’apprendimento automatico. Al centro e all’anima dell’apprendimento automatico si trova una caratterizzazione formale della probabilità (probabilità condizionale, regola di Bayes, probabilità, indipendenza, ecc.) E delle tecniche da essa derivate (reti di Bayes, processi decisionali di Markov, modelli di Markov nascosti, ecc..

Una comprensione della probabilità e delle statistiche consentirà alla tua macchina di affrontare l’incertezza nel processo decisionale. È necessario sapere quale algoritmo utilizzare per quali scopi e come apportare modifiche in base ai cambiamenti nell’ambiente. La probabilità può essere molto utile a questo proposito. Le statistiche, d’altra parte, ti forniranno le misure, la distribuzione e i metodi di analisi necessari per costruire in modo efficiente un modello robusto dai dati osservati.

# 3 Algoritmi di apprendimento automatico

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Inutile dire che è necessario essere esperti negli algoritmi di apprendimento automatico per essere esperti nell’apprendimento automatico. Devi capire come regressione lineare, regressione logistica, SVM, discesa del gradiente, programmazione quadratica ecc. Tuttavia, solo sapere quali sono questi algoritmi non è sufficiente, dovresti anche sapere quando applicare cosa. Ogni approccio ha i suoi vantaggi e svantaggi e dovresti sapere come navigare negli algoritmi senza inciampare. Puoi sviluppare questo istinto solo attraverso la pratica.

# 4 Modellazione dei dati

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La modellazione dei dati e la progettazione del sistema sono le competenze successive che devi padroneggiare. Secondo Wikipedia,

“La modellazione dei dati è un processo utilizzato per definire e analizzare i requisiti dei dati necessari per supportare i processi aziendali nell’ambito dei corrispondenti sistemi informativi nelle organizzazioni. Pertanto, il processo di modellazione dei dati coinvolge modellatori di dati professionisti che lavorano a stretto contatto con gli stakeholder aziendali, nonché i potenziali utenti del sistema informativo “.

Per dirla semplicemente, la modellazione dei dati aiuterà la tua macchina a stimare la struttura sottostante di un dato set di dati, con l’obiettivo di trovare modelli utili e / o prevedere proprietà di istanze mai viste.

La modellazione dei dati viene utilizzata per modellare i dati in modo standard, coerente e prevedibile al fine di gestirli come una risorsa. Qualsiasi tipo di progetto, come il machine learning, che richiede un mezzo standard di analisi dei dati per:

  • Assistere analisti aziendali, programmatori, tester, scrittori di manuali, selezionatori di pacchetti IT, ingegneri, manager, organizzazioni correlate e clienti per capire come funzionano i concetti dell’organizzazione e come si collegano tra loro.
  • Gestisci i dati come una risorsa
  • Integrare diversi sistemi di informazione
  • Database di progettazione

Il processo di stima aiuta a controllare continuamente quanto è buono un modello e cosa è necessario fare per migliorarlo ulteriormente. La comprensione di questi processi è fondamentale nell’applicazione degli algoritmi di apprendimento automatico.

# 5 Ingegneria del software

Quando tutto è stato detto e fatto, il risultato finale di tutto il tuo lavoro come ingegnere di machine learning è produrre un pezzo di software. L’ingegneria del software è l’applicazione dell’ingegneria allo sviluppo del software in un metodo sistematico. Il Bureau of Labor Statistics definisce l’ingegneria del software in questo modo,

“L’applicazione sistematica della conoscenza, dei metodi e dell’esperienza scientifici e tecnologici alla progettazione, implementazione, test e documentazione del software.”

Durante la creazione di un modello di machine learning, dovrai capire come funzionano i diversi componenti e comunicano tra loro. Questo è il motivo per cui dovresti sapere cosa fare per evitare inutili sovrapposizioni e lasciare che i tuoi algoritmi si adattino all’aumentare della quantità di dati nel sistema.

Bonus: Impara Impara Impara

5 competenze necessarie per lavori di machine learning

L’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale sono campi in rapida crescita. Ogni singolo giorno c’è una nuova scoperta o caso d’uso che ha un potenziale di sconvolgimento del settore. Devi continuare a leggere e imparare costantemente per acquisire sempre più conoscenza. Questo è l’unico modo in cui ti assicurerai che le tue abilità non diventino obsolete.

Conclusione: lavori di machine learning

Quindi queste sono le competenze necessarie per ottenere i migliori lavori di machine learning. Con l’aumento della domanda di lavori di machine learning, devi fare tutto ciò che è in tuo potere per posizionarti come esperto. L’apprendimento automatico non è una tecnologia “in arrivo”. È già qui e le aziende hanno già iniziato a utilizzarlo per migliorare le loro operazioni quotidiane. Con l’assoluta carenza di talenti, ora è il momento migliore possibile per iniziare

Mike Owergreen Administrator
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