Junior machine learning – це професіонал, який працює у сфері штучного інтелекту та машинного навчання. Цей спеціаліст відповідає за розробку та навчання моделей машинного навчання, які можуть аналізувати великі обсяги даних та робити передбачення. Для роботи в цій галузі потрібна міцна математична та програмістська освіта, а також уміння застосовувати алгоритми та методи машинного навчання.
Junior machine learning відповідає за розробку алгоритмів та моделей машинного навчання, які дозволяють комп'ютерам відстежувати та аналізувати дані. Вони можуть створювати моделі, які можуть класифікувати зображення, прогнозувати результати ігор або аналізувати тексти. Для цього важливо мати глибоке розуміння математичної статистики, лінійної алгебри та теорії ймовірностей.
Важливою навичкою Junior machine learning є здатність програмування мовою Python, C++ чи R. Вони повинні вміти створювати ефективні алгоритми та моделі, і навіть вміти обробляти і аналізувати дані. Крім того, важливо мати досвід роботи з основними фреймворками та бібліотеками машинного навчання, такими як TensorFlow, PyTorch або scikit-learn.
| Тема | Опис |
|---|---|
| Машинне навчання | Область штучного інтелекту, що вивчає розробку алгоритмів та моделей, які дозволяють комп'ютерам навчатися на основі досвіду та даних, а не програмуватись. |
| Нейронні мережі | Математична модель, побудована за принципом роботи біологічного мозку, що складається з безлічі з'єднаних між собою штучних нейронів. |
| Алгоритми класифікації | Алгоритми, які дозволяють поділити об'єкти на кілька класів на основі наявних даних. |
| Алгоритми регресії | Алгоритми, які дозволяють пророкувати числові значення на основі наявних даних. |
| Кластеризація | Метод, що використовується для угруповання подібних за характеристиками об'єктів однорідні кластери без заздалегідь заданої кількості класів. |
| Обробка природної мови | Область, пов'язана з розробкою методів та алгоритмів для роботи з природною мовою, такими як розпізнавання мови або аналіз тексту. |
| Навчання з підкріпленням | Тип машинного навчання, при якому агент взаємодіє з навколишнім середовищем та отримує нагороду чи покарання за свої дії, з метою максимізувати нагороду. |
| Дерева рішень | Метод представлення знань у вигляді деревоподібної структури, де кожен вузол є тестом на значення певної характеристики об'єкта. |
| Крос-валідація | Метод оцінки продуктивності моделей машинного навчання шляхом поділу даних на навчальну та тестову вибірки. |
Що має знати Junior Machine Learning?
Ключова вимога до Machine Learning Developer — хороша математична база, а саме: знання алгоритмів машинного навчання, математичної статистики, теорії ймовірності.
Які знання необхідні машинного навчання?
Які навички потрібні спеціалістам з МL
- Алгебра та дискретна математика. Вони знадобляться для розбору складних технічних концепцій, що лежать в основі машинних алгоритмів. …
- Статистика та теорія ймовірностей. …
- Програмування. …
- Англійська мова.
Що потрібно знати спеціалісту машинного навчання?
Так як ML-фахівець постійно працює з даними, йому потрібно знати SQL, вміти писати запити до баз даних та працювати зі сховищами даних. Найчастіше ML-фахівці використовують Python (або R) та бібліотеки: Pandas, NumPy, Sklearn, Keras.