התואר מהנדס לימודי מכונה הופך פופולרי יותר יותר, ועם זה אנחנו עדים לכך שיותר אנשים מביעים עניין בתחום מדעי הנתונים. גם אתם מעוניינים לדעת איך להפוך להיות מהנדסי למידת מכונה? במידה וכן המאמר הבא הוא בשבילכם! במאמר זה נתאר לכם שלב אחרי שלב מה יש לעשות כדי להפוך למהנדסי Machine Learning.
לפני שנבין מעט יותר על תהליך הלימוד של Machine Learning, קודם נבין מהי משמעות המושג, מה עושה מהנדס בתפקיד הזה והאם יש לו תחומי אחריות נוספים?
מי הוא מהנדס Machine Learning?
מהנדס Machine Learning הוא מתכנת אשר בונה מכונות ומערכות שיכולות ללמוד ולהגיב באופן הזה לבני אדם. המטרה של מהנדס למידת מכונה היא להשיג בינה מלאכותית.
תחומי האחריות של מהנדס למידת מכונה הם:
- איסוף נתונים
- עיבוד מוקדם של נתונים
- בחירת אלגוריתם Machine Learning.
- הכשרת המודל.
- בדיקת הדגם.
- כוונון הדגם.
מהנדסי Machine Learning יוצרים מודל שיכול לעבוד בצורה הטובה ביותר ולספק את הביצועים הטובים ביותר. המהנדסים למעשה צריכים לבחור את האלגוריתמים הנכונים לפי תאימות ודרישות הדגם.
על המהנדסים בעצם לחלץ רעיונות מצוותי מדעי הנתונים, לבחור כלים ומערכות אקולוגיות מתאימים, להשתמש במסגרות Machine Learning ולהישאר מעודכנים עד שלב הפיתוח האחרון.
הצעדים בדרך להפוך למהנדס Machine Learning
צעד ראשון: למדו שפת תכנות
בשביל לבנות מודל של Machine Learning עליכם להכיר שפת תכנות, וההמלצה היא להתחיל עם Python.
בשלב הזה, למדו את רק את היסודות של השפה כדי שתוכלו לקודד באמצעותה.
צעד שני: תרעננו את כישורי המתמטיקה שלכם
ידע במתמטיקה הוא הכרחי על מנת להבין כיצד עובד Machine Learning ואיך האלגורתמים שלה פועלים. תצטרכו לדעת את היסודות הבאים במתמטיקה:
- הסתברות וסטטיסטיקה
- חשבון
- מטריצה
יד בסטטיסטיקה יעניק לכם את היכולת להחליט איזה אלגוריתם יתאים לבעיה מסוימת. ידע סטטיסטי כולל התפלגויות ואומדני סבירות.
הצעד השלישי: למדו את מושגי היסוד של Machine Learning
לאחר שיש לכם כישורי פייתון ומתמטיקה, הגיע הזמן ללמוד את המושגים בלמידת מכונה. בשלב זה תלמדו את היסודות כמו: סוגי האלגוריתמים של Machine Learning, ולאחר מכן את הפירוט של כל האלגוריתמים ומושגים מתקדמים יותר.
צעד רביעי: הכירו את הכלים של מדעי הנתונים
לאחר שתכירו את פייתון, תרעננו את כישורי המתמטיקה שלכם ותכירו את מושגי היסוד של Machine Learning, הגיע השלב הפרקטי. בשלב הזה עליכם להכיר את הכלים של מדעי הנתונים כמו: Jupyter ו-Anaconda. הקדישו לזה כמה שעות טובות, ותתנסו בכלים האלה על מנת להבין יותר כיצד העולם הזה עובד.
צעד חמישי: ללמוד איך להתמודד עם הנתונים
בשלב הזה תצטרכו ללמוד כיצד להתמודד עם הנתונים, למה? מהסיבה הפשוטה שכדי לבנות מודל של Machine Learning, הדרישה הראשונה היא נתונים. עליכם לדעת כיצד לבצע מניפולציות, ניתוחים והדמיות של נתונים.
כלי מעולה לניתוח של נתונים בקוד פתוח הוא pandas, בעזרתו ניתן לעבוד עם מסגרות נתונים הדומות לקבצי אקסל. כלי נוסף שתוכלו ללמוד הוא NumPy, זהו כלי שיעזור לכם לבצע פעולות מספריות על נתונים בעזרתו תוכלו להמיר כל סוג של נתונים למספרים.
כלי נוסף אחר שתצטרכו להכיר בשלב הזה הוא Matplotlib המאפשר לכם לצייר גרפים ותרשימים של הממצאים שלכם. לעתים קשה להבין את הנתונים באמצעות טבלה, ולכן חשוב להמיר את התוצאות לגרף.
לסיום,
אלה הם חמשת הצעדים הראשונים בתהליך הלימוד של מהנדס Machine Learning, וזוהי התחלה מעולה להתחיל ממנה. בחרתם במקצוע מאתגר, מספק והכי חשוב יצירתי ומתגמל ואנחנו מאחלים לכם בהצלחה.
