Q:
Apakah beberapa cara asas yang menonjolkan kerjaya dalam pembelajaran mesin?
A:Kejayaan pembelajaran mesin sering memerlukan gabungan kemahiran dan pengalaman. Melakukan perincian tentang beberapa prinsip dan kemahiran ini membantu individu untuk lebih memahami apa yang syarikat cari apabila mereka menyewa profesional pembelajaran mesin.
Dalam erti kata yang sangat asas, anda boleh mengatakan kejayaan pembelajaran komputer sering bergantung kepada prinsip tiga kali - pengaturcaraan, matematik dan wawasan. Setiap tiga perkara ini berbeza, tetapi setiap satunya memainkan peranan dalam membangun profesional kerjaya sebagai pakar pembelajaran mesin.
Dari akhir pengaturcaraan, mengetahui bahasa seperti Python dan R sangat berguna, tetapi terdapat juga kemahiran crossover dari bahasa seperti COBOL, Perl dan Ruby on Rails yang boleh mempunyai nilai tertentu. Sebahagian daripada itu adalah kerana sifat dasar pengaturcaraan - bahawa anda berurusan dengan routing operasi dan nilai-nilai di mana mereka perlu. Kemudian terdapat juga projek pembelajaran mesin yang memanfaatkan kod warisan.
Prinsip asas kedua adalah matematik. Orang yang mempunyai kemahiran matematik atau kecerdasan canggih sering lebih berjaya dalam dunia pembelajaran mesin. Apabila mereka melihat rangkaian saraf atau model lain, mereka dapat memecahkan persamaan matematik yang membawa kepada output rangkaian. Orang sering bercakap tentang rangkaian saraf sebagai "kotak hitam" walaupun kepada juruteknik - tetapi setakat yang anda pandai dalam matematik, anda boleh memulakan perjalanan ke arah pemahaman yang lebih baik mengenai apa yang dilakukan oleh program.
Ini membawa kepada prinsip ketiga, iaitu pandangan. Memahami statistik probabilistik benar-benar membantu dalam kejayaan pembelajaran mesin. Itu kerana dengan pembelajaran mesin, projek bergerak dari satu zon pengaturcaraan linear yang semata-mata ke dalam zon probabilistik yang baru. Individu yang lebih bijak mengenai kebarangkalian boleh melihat input berwajaran dan lebih baik meramalkan apa keputusannya. Walau bagaimanapun, dalam erti kata lain, orang yang bijak tentang pembelajaran mesin akan memahami bagaimana untuk membatasi aplikasinya kepada perkara yang masuk akal.
Salah satu daripada lima masalah besar dalam pembelajaran mesin hari ini adalah penerapan pembelajaran mesin yang berleluasa dan sewenang-wenang kepada aplikasi perusahaan. Terdapat banyak situasi di mana pembelajaran komputer bukanlah satu penyelesaian yang baik - sama ada kerana kerumitan sistem, yang berlebihan, masalah kotak hitam yang dinyatakan sebelum ini, atau apa-apa lagi. Sesetengah profesional yang paling berharga dalam ruang pembelajaran mesin akan menjadi orang yang tahu bagaimana memilih projek dengan baik - cara mengendali aplikasi pembelajaran mesin - dan cara mengendalikan pembelian dan prosedur sebagai perunding yang mahir.
