Daripada Pembangun Web kepada Jurutera Pembelajaran Mesin: Perjalanan Transformasi untuk Meningkatkan Kerjaya Anda

Daripada Pembangun Web kepada Jurutera Pembelajaran Mesin: Perjalanan Transformasi untuk Meningkatkan Kerjaya Anda

Daripada Pembangun Web kepada Jurutera Pembelajaran Mesin: Perjalanan Transformasi untuk Meningkatkan Kerjaya Anda
Peralihan daripada pembangun web tradisional kepada jurutera pembelajaran mesin tidaklah sesukar yang disangka. Apa yang anda perlukan ialah matlamat yang jelas, keazaman dan kesabaran. Jika anda menetapkan fikiran anda untuk mencapai matlamat ini dan bersedia bekerja keras untuknya, anda akan sampai ke sana. Sebagai pembangun web, kami sudah mempunyai asas yang kukuh dalam pengaturcaraan, yang memberi kami permulaan yang lebih awal.
Dalam artikel ini, saya akan berkongsi peta jalan peribadi saya untuk menjadi jurutera pembelajaran mesin dan cara anda juga boleh mencapai matlamat anda.

Asas Teguh dalam Matematik dan Statistik
Matematik dan statistik adalah penting dalam pembelajaran mesin, tetapi anda tidak perlu menguasai segala-galanya. Mempunyai pemahaman yang baik tentang asas - terutamanya algebra linear dan kalkulus - akan memberikan anda kelebihan tambahan semasa anda menyelami konsep ML. Terdapat banyak platform yang mengajar topik ini dengan baik, jadi lakukan satu langkah pada satu masa.

Kemahiran Pengaturcaraan
Jika anda membaca ini, kemungkinan besar anda sudah pun menjadi pembangun web, yang bermaksud bahagian ini lebih mudah untuk anda. Anda mungkin mempunyai pengalaman dengan asas pengaturcaraan. Sebagai pembangun backend berasaskan Python atau pembangun JavaScript (terutamanya jika anda bekerja dengan tindanan MERN), anda sudah tahu cara logik kod berfungsi.
Pembelajaran mesin berbeza daripada pembangunan web, tetapi asas pengaturcaraan masih digunakan. Daripada membina tapak web atau aplikasi, anda akan membuat model yang membuat ramalan atau mengelaskan data.
Python ialah bahasa yang sangat baik untuk pembelajaran mesin kerana perpustakaan dan rangka kerjanya yang luas, yang boleh membantu anda mempelajari ML dengan lebih pantas. Beberapa rangka kerja yang paling popular termasuk:

• TensorFlow dan PyTorch (pembelajaran mendalam)
• Scikit-belajar (pembelajaran mesin am)
• Keras (pembelajaran mendalam peringkat tinggi)
• NumPy dan Pandas (manipulasi data)
• Matplotlib dan Seaborn (visualisasi data)

Pengendalian Data dan Prapemprosesan
Dalam pembelajaran mesin, sebahagian besar kerja anda akan melibatkan penyediaan data. Sebelum anda boleh melatih model, anda perlu memastikan data anda bersih dan diformat dengan betul. Proses ini melibatkan beberapa langkah:
Perselisihan Data: Membersih, mengubah dan memproses data mentah supaya sedia untuk latihan.
Analisis Data Penerokaan (EDA): Menganalisis data untuk mendapatkan cerapan, mengenal pasti corak dan menyediakannya untuk pemodelan.
Kejuruteraan Ciri: Mencipta ciri baharu daripada data mentah yang meningkatkan prestasi model.

Setiap langkah ini membantu memastikan data anda dioptimumkan untuk model pembelajaran mesin.

Memahami Algoritma Pembelajaran Mesin
Untuk berjaya sebagai jurutera pembelajaran mesin, anda perlu memahami konsep utama seperti:
Pembelajaran Terselia: Algoritma yang belajar daripada data berlabel (cth., pengelasan, regresi).
Pembelajaran Tanpa Selia: Algoritma yang mencari corak dalam data tidak berlabel (cth., pengelompokan, pengurangan dimensi).
Pembelajaran Pengukuhan: Belajar melalui ganjaran dan hukuman.
Pembelajaran Mendalam: Melibatkan rangkaian saraf yang kompleks untuk tugas seperti pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP).

Adalah penting untuk membiasakan diri dengan asas terlebih dahulu, kemudian secara beransur-ansur menyelami topik yang lebih lanjutan seperti Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) dan Generative Adversarial Networks (GANs).

Rangkaian Neural dan Pembelajaran Mendalam
Rangkaian saraf adalah teras kepada pembelajaran mendalam. Walaupun ia kelihatan rumit, ia hanyalah model yang meniru cara otak manusia memproses maklumat. Mulakan dengan memahami rangkaian saraf asas sebelum beralih kepada seni bina yang lebih maju seperti:
CNN untuk tugasan berkaitan imej.
RNN untuk tugasan berdasarkan urutan seperti siri masa atau bahasa semula jadi.
GAN untuk menjana data baharu.

Pemprosesan Bahasa Asli (NLP)
Satu lagi bidang yang menarik dalam pembelajaran mesin ialah Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP). Ini ialah teknologi di sebalik chatbots, pengecaman pertuturan dan terjemahan bahasa. Beberapa konsep utama dalam NLP termasuk tokenisasi, analisis sentimen dan pemodelan bahasa.
Mempelajari kemahiran ini akan memberi anda kelebihan jika anda berminat dengan aplikasi AI berasaskan bahasa.

Kini Tiba Masanya untuk Membina Projek
Pada peringkat ini, anda harus mempunyai pemahaman yang kukuh tentang konsep pembelajaran mesin dan kemahiran pengaturcaraan. Sekarang ialah masa yang sesuai untuk menggabungkan kepakaran pembangunan web anda dengan pembelajaran mesin untuk membina aplikasi dunia sebenar. Kemungkinannya tidak berkesudahan!
Contohnya, anda boleh membuat:

Portal ramalan saham untuk meramalkan arah aliran pasaran
Perisian pengesanan kanser untuk membantu dalam diagnosis perubatan
Sistem pengesyoran, chatbots atau alat analitik ramalan

Projek pembinaan bukan sahaja akan meningkatkan kemahiran anda tetapi juga memberi anda pengalaman berharga untuk dipamerkan kepada bakal majikan.
Jika anda berminat untuk membina tapak web ramalan saham menggunakan Pembelajaran Mesin dan Django, saya amat mengesyorkan anda menyemak kursus komprehensif ini: Bina Portal Ramalan Saham Menggunakan Django, React dan Pembelajaran Mesin.
Kursus ini menawarkan panduan langkah demi langkah tentang cara mengintegrasikan pembelajaran mesin dengan pembangunan web. Anda juga akan mendapat sokongan jika anda menghadapi sebarang masalah, dan bahagian yang terbaik - bersama-sama mempelajari asas ML, React.js dan Django, anda akan menerima surat pra-pengalaman dan bukannya sijil biasa. Ini akan meningkatkan prospek pekerjaan anda dengan ketara!

Perjalanan Saya dan Fikiran Terakhir
Beralih daripada menjadi pembangun web kepada jurutera pembelajaran mesin mungkin kelihatan mencabar, tetapi ia boleh dicapai sepenuhnya dengan pemikiran yang betul. Jika anda mempunyai matlamat yang jelas, terus bersabar dan berusaha secara konsisten, anda boleh beralih dengan lancar. Pelaburan yang anda buat dalam mempelajari kemahiran ini akan membuahkan hasil, membawa anda kejayaan besar pada masa hadapan.
Semoga berjaya dalam perjalanan anda - tiada yang mustahil dengan kerja keras dan dedikasi!
https://rathank.com/

Atas ialah kandungan terperinci Daripada Pembangun Web kepada Jurutera Pembelajaran Mesin: Perjalanan Transformasi untuk Meningkatkan Kerjaya Anda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!