K:
Melyek azok az alapvető módok, amelyek révén a karrier-előnyeik kiemelkednek a gépi tanulásban?
A:A gépi tanulás sikeréhez gyakran szükséges a készségek és a tapasztalatok kombinációja. Ezeknek az alapelveknek és a készségeknek a részletesebb megismerése segít abban, hogy az egyének jobban megértsék, mit keresnek a vállalatok, amikor gépi tanulási szakembereket vesznek fel.
Alapvető értelemben elmondhatjuk, hogy a gépi tanulás sikere gyakran háromszoros elven nyugszik - programozás, matematika és betekintés. Ez a három dolog alapvetően különbözik egymástól, de mindegyik szerepet játszik a karrier-szakember gépi tanulási szakértőként történő fejlesztésében.
A programozás végétől kezdve a nyelvek, például a Python és az R ismerete rendkívül hasznos lesz, de vannak olyan átváltási készségek is, mint például a COBOL, a Perl és a Ruby on Rails olyan nyelveken, amelyek értéket képviselhetnek. Ennek részben a programozás alapvető jellege miatt van - hogy a műveletek és az értékek irányításával foglalkozik, ahol kell. Ezután vannak olyan gépi tanulási projektek is, amelyek kihasználják a régi kód előnyeit.
A második alapelv a matematika. A fejlett matematikai készségekkel vagy ügyességgel rendelkező embereknek sokkal több sikere van a gépi tanulás világában. Neurális hálózatokat vagy más modelleket vizsgálva képesek lebontani a hálózati outputokhoz vezető matematikai egyenleteket. Az emberek gyakran beszélnek arról, hogy a neurális hálózatok még a technikusok számára is „fekete dobozoknak” minősülnek, ám ha a hozzáértés a matematikában nagyon jó, megindulhat a program jobb megértése felé.
Ez a harmadik alapelvhez vezet, amely a betekintés. A valószínűségi statisztikák megértése valóban elősegíti a gépi tanulás sikerét. Ennek oka az, hogy a gépi tanulással a projektek egy tisztán determinisztikus vagy lineáris programozási zónából egy új valószínűségi zónába kerülnek. Azok a személyek, akik hozzáértőek a valószínűség szempontjából, megnézhetik a súlyozott inputokat és jobban megjósolni, hogy mi lehet az eredmény. Ugyanakkor egy másik értelemben az emberek, akik intuitív módon bölcs módon gondolkodnak a gépi tanulásban, meg fogják érteni, hogyan lehet az alkalmazást az értelmes dolgokra korlátozni.
A gépi tanulás manapság az öt legnagyobb hibája az, hogy a gépi tanulás visszafogottan és válogatás nélkül alkalmazza a vállalati alkalmazásokat. Sok olyan helyzet van, amikor a gépi tanulás egyszerűen nem jó megoldás - oka a rendszer összetettsége, a túlzott felszereltség, a korábban említett fekete doboz probléma, vagy bármi más. A gépi tanulási tér legértékesebb szakemberei azok lesznek, akik tudják, hogyan kell jól megválasztani a projekteket - hogyan kell felkészíteni a gépi tanulási alkalmazásokat -, és hogyan kell kezelni a felvásárlást és az ügyintézést mint képzett tanácsadóként.
