Tá Machine Learning tagtha chun cinn mar cheann de na réimsí gairmiúla is teo le blianta beaga anuas. Is iomaí teideal post atá tagtha chun cinn maidir leis. San Airteagal seo, déanfaimid iniúchadh ar ról innealtóir foghlama meaisín. Foghlaimeoidh muid faoin obair atá i gceist leis, na scileanna agus na huirlisí atá de dhíth air, agus déanfaimid iad a dhifreáil ó róil eile a bhaineann le meaisínfhoghlaim/sonraí.
-
Cad iad na Scileanna a Chaithfidh Innealtóir Meaisín-Fhoghlaim a Bhith a bheith acu?
-
Cad iad na hUirlisí a úsáideann Innealtóirí Foghlama Meaisín go minic?
a. … Anailísí Sonraí?
c. … staitisteoir?
d. … Eolaí Sonraí?
Mar sin, Cad a dhéanann innealtóir foghlama meaisín go díreach?
1. Cad a Dhéanann Innealtóir Meaisín Foghlama?
Is gairmí é innealtóir foghlama meaisín atá freagrach as samhlacha meaisínfhoghlama a dhearadh, a thógáil agus a chothabháil. Cruthaítear na samhlacha seo chun anailís a dhéanamh ar shonraí, chun foghlaim uathu, agus chun cinntí nó tuar cliste a dhéanamh bunaithe ar na sonraí. Oibríonn innealtóirí meaisínfhoghlama le tacair shonraí móra, ag baint úsáide as teicnící staidrimh agus matamaitice chun samhlacha a thógáil ar féidir leo torthaí a thuar go beacht nó sonraí a rangú i gcatagóirí ar leith.
Is gnách go mbíonn na céimeanna seo a leanas i gceist le hobair innealtóra meaisínfhoghlama:
-
An fhadhb gnó a thuiscint: Is é an chéad chéim maidir le múnla foghlama meaisín a thógáil ná an fhadhb ghnó a theastaíonn a réiteach a thuiscint. Is éard atá i gceist leis seo ná oibriú le páirtithe leasmhara chun an fhadhb a aithint, sonraí a bhailiú, agus an cur chuige meaisínfhoghlama cuí a chinneadh chun an fhadhb a réiteach. Cé go bhfuil sraith na n-algartam meaisínfhoghlama neamhspleách ar fhearann an fheidhmchláir, tá halgartaim áirithe níos oiriúnaí do shocruithe sonracha, mar shampla samhlacha seichimh le haghaidh Próiseáil Teanga Nádúrtha nó Géanómaíocht etc.
-
Réamhphróiseáil agus sonraí a ghlanadh: Éilíonn samhlacha meaisínfhoghlama, go háirithe cinn Deep Learning le go leor paraiméadair le hoiliúint, go mbeidh líon mór sonraí éifeachtach. Mar sin féin, is minic a bhíonn na sonraí seo praiseach agus ní mór iad a ghlanadh agus a réamhphróiseáil sular féidir é a úsáid chun múnla a oiliúint. Is éard atá i gceist leis seo ná tascanna ar nós leithlisiú luacha in easnamh, braite asluiteacha, normalú srl. Is dócha gurb é glanadh agus próiseáil sonraí an chuid is lú spreagúil d’aon tionscadal, ach tá sé ar cheann de na cinn is tábhachtaí freisin. Tá cuid mhór den am a chaitear ar thionscadal meaisínfhoghlama tiomnaithe dó, agus tá an tuiscint ar an bhfadhb gnó a luaitear thuas ríthábhachtach dá rath.
-
Múnla cuí a roghnú: Tá go leor cineálacha éagsúla samhlacha meaisínfhoghlama ann, agus tá a láidreachtaí agus a laigí féin ag gach ceann acu. Caithfidh innealtóir foghlama meaisín an tsamhail is oiriúnaí don fhadhb atá ar láimh a roghnú, ag cur san áireamh nádúr na sonraí agus an toradh inmhianaithe. Ba cheart go mbeadh dea-innealtóir ML eolach ar shraith mhór halgartaim chun go mbeadh sé in ann rogha a dhéanamh astu.
-
An múnla a oiliúint: Nuair a bheidh an múnla roghnaithe, is é an chéad chéim eile é a oiliúint ag baint úsáide as na sonraí glanta agus réamhphróiseáilte. Baineann sé seo le halgartaim a úsáid chun paraiméadair an mhúnla a choigeartú ionas gur féidir leis torthaí a thuar go cruinn nó sonraí a rangú. Ar cheann de na halgartaim oiliúna is tábhachtaí dá leithéid tá sliocht grádán.
-
An múnla a mheas agus a bharrfheabhsú: Tar éis don mhúnla a bheith oilte, tá sé tábhachtach a fheidhmíocht a mheas chun a chinntiú go bhfuil sé cruinn agus iontaofa. D’fhéadfadh go mbeadh tástáil ar an tsamhail ar thacar sonraí ar leith i gceist leis seo, nó úsáid a bhaint as méadracht éagsúla chun a fheidhmíocht a thomhas. Mura bhfuil feidhmíocht an mhúnla sásúil, b'fhéidir go gcaithfeadh an t-innealtóir foghlama meaisín dul siar agus leas iomlán a bhaint as an múnla trína paraiméadair a choigeartú, nó múnla difriúil a roghnú ar fad.
-
Imscaradh an mhúnla: Nuair a bheidh an múnla oilte agus uasmhéadú, tá sé réidh le himscaradh i dtimpeallacht táirgthe. D’fhéadfadh go mbeadh i gceist leis seo an tsamhail a chomhtháthú in iarratas atá ann cheana féin, nó feidhmchlár nua a thógáil go sonrach chun an tsamhail a úsáid. Roghnaíonn formhór na gcuideachtaí a gcuid samhlacha a óstáil i seirbhís néil tiomnaithe, mar Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, nó Google Cloud Platform (GCP).
-
Monatóireacht agus cothabháil an mhúnla: Fiú amháin tar éis an múnla a imscaradh, níl obair innealtóir foghlama meaisín críochnaithe. Tá sé tábhachtach monatóireacht leanúnach a dhéanamh ar an tsamhail lena chinntiú go bhfuil sé ag feidhmiú mar a bhíothas ag súil leis agus chun aon nuashonruithe nó coigeartuithe riachtanacha a dhéanamh. D’fhéadfadh go mbeadh athoiliúint ar an tsamhail ar shonraí nua i gceist leis seo nó mionchoigeartú a dhéanamh ar a paraiméadair chun a fheidhmíocht a fheabhsú. Is sampla tipiciúil de dhíghrádú feidhmíochta múnla é sruth sonraí, nuair a athraíonn dáileadh na sonraí le himeacht ama, agus nach ndéantar an tsamhail a nuashonrú (Smaoinigh, mar shampla mar shampla, faoi shamhail atá oilte chun comharthaí reitineapaite a bhrath i saotharlann faoi choinníollacha soilsithe áirithe, ach a imscartar ansin san fhiántas áit a n-úsáidtear é i gcoinníollacha soilsithe nádúrtha ).
Chomh maith leis na tascanna seo, féadfaidh innealtóir meaisínfhoghlama a bheith freagrach freisin as taighde agus forbairt, agus as comhoibriú le foirne trasfheidhmeacha. Caithfidh siad a bheith cothrom le dáta freisin maidir leis na teicnící agus na teicneolaíochtaí meaisínfhoghlama is déanaí, de réir mar a fhorbraíonn siad i gcónaí.
Anois go bhfuil a fhios againn cad a dhéanann innealtóir meaisínfhoghlama ina chuid oibre, breathnaímid ar na scileanna a thógann sé seo.
2. Cad iad na Scileanna a Chaithfidh Innealtóir Meaisín-Fhoghlaim a Bhith A bheith acu?
Le bheith i do innealtóir meaisínfhoghlama, tá roinnt scileanna riachtanacha:
-
Scileanna láidre ríomhchlárúcháin: Ní mór d'innealtóirí meaisínfhoghlama a bheith inniúil i dteanga ríomhchlárúcháin amháin nó níos mó, mar Python. Ba chóir go mbeidís ar a gcompord ag obair le bunachair chóid mhóra agus a bheith in ann cód éifeachtach dea-struchtúrtha a scríobh.
-
Ionramháil agus anailís sonraí: Déantar samhlacha foghlama meaisín a oiliúint ar thacair sonraí móra, agus mar sin tá sé tábhachtach go mbeadh scileanna láidre ag innealtóirí foghlama meaisín maidir le hionramháil agus anailís sonraí. Áirítear leis seo oibriú le huirlisí ar nós SQL, Pandas, agus NumPy chun sonraí a ghlanadh, a athrú agus a anailísiú.
-
Coincheapa agus teicnící foghlama meaisín: Ba cheart go mbeadh tuiscint láidir ag innealtóir meaisínfhoghlama ar choincheapa agus ar theicníochtaí meaisínfhoghlama, lena n-áirítear foghlaim faoi mhaoirseacht agus gan mhaoirseacht, crainn chinnidh, líonraí néaracha, ailtireachtaí claochladáin etc. Ba cheart go mbeadh siad eolach ar éagsúlacht algartam, agus a bheith in ann an ceann is oiriúnaí a roghnú le haghaidh fadhb ar leith.
-
Staitisticí agus dóchúlacht: Tá samhlacha meaisínfhoghlama bunaithe ar phrionsabail staidrimh agus dóchúlachta, agus mar sin tá bunús láidir sna réimsí seo tábhachtach d'innealtóirí meaisínfhoghlama. Áirítear leis seo tuiscint a fháil ar choincheapa mar thástáil hipitéise, tátal Bayesian, agus dáileacháin dóchúlachta.
-
Amharcléiriú sonraí: Is scil thábhachtach d'innealtóirí foghlama meaisín é a bheith in ann sonraí a léirshamhlú agus a chur in iúl go héifeachtach. Áirítear leis seo úsáid a bhaint as uirlisí ar nós Matplotlib, Seaborn, agus Tableau chun graif agus cairteacha atá soiléir agus faisnéiseach a chruthú.
-
Réiteach fadhbanna agus smaointeoireacht chriticiúil: Is minic a bhíonn fadhbanna casta ag innealtóirí foghlama meaisín a dteastaíonn réitigh chruthaitheacha uathu. Tá sé tábhachtach go mbeidís in ann smaoineamh go criticiúil agus dul i ngleic le fadhbanna ar bhealach loighciúil agus córasach.
Chun na scileanna seo a fháil, is féidir le duine tosú trí chúrsaí ar líne a dhéanamh nó céim a thuilleamh i réimse mar eolaíocht ríomhaireachta, eolaíocht sonraí, nó staitisticí. Tá sé tábhachtach freisin d’innealtóirí foghlama meaisín inmhianaithe taithí phraiticiúil a fháil trí bheith ag obair ar thionscadail agus a bheith rannpháirteach i haiceatóin nó dúshláin ar líne. D’fhéadfadh sé a bheith an-chabhrach chun punann láidir tionscadal a thógáil agus an cumas chun coincheapa meaisínfhoghlama a chur i bhfeidhm ar fhadhbanna an tsaoil mhóir a léiriú chun daoine a fhostú mar innealtóir meaisínfhoghlama.
D'fhonn a fháil amach conas a bheith i do innealtóir foghlama meaisín maith, tá sé tábhachtach go mbeadh a fhios agat cé na huirlisí a úsáideann siad go rialta, chun d'fhoghlaim a dhíriú orthu.
3. Cad iad na hUirlisí a nÚsáideann Innealtóirí Meaisín Foghlama go minic?
Cad iad cuid de na huirlisí tábhachtacha a gcaithfidh innealtóir foghlama meaisín a mháistir chun a bheith éifeachtach ina gcuid oibre?
Tá go leor uirlisí ann a úsáideann innealtóirí meaisínfhoghlama go coitianta, agus beidh na huirlisí sonracha is tábhachtaí le máistir ag brath ar nádúr na hoibre agus ar roghanna an duine aonair. Mar sin féin, seo roinnt uirlisí a úsáidtear go coitianta i réimse na meaisínfhoghlama:
-
Teangacha ríomhchlárúcháin: De ghnáth ní mór d'innealtóirí meaisínfhoghlama a bheith inniúil i dteanga ríomhchlárúcháin amháin nó níos mó, mar Python. Úsáidtear na teangacha seo chun cód a scríobh a chuireann algartaim meaisínfhoghlama i bhfeidhm agus a thógann samhlacha, ag baint úsáide as leabharlanna agus creataí tiomnaithe go minic.
-
Leabharlanna agus creataí meaisínfhoghlama: Tá go leor leabharlann agus creat ar fáil a éascaíonn samhlacha meaisínfhoghlama a thógáil, mar scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, agus JAX. Soláthraíonn na leabharlanna seo algartaim agus feidhmeanna réamhthógtha ar féidir iad a ionchorprú go héasca i dtionscadail meaisínfhoghlama.
-
Uirlisí ionramhála agus anailíse sonraí: Uirlisí mar SQL, Pandas ), agus NumPy a úsáidtear chun tacair shonraí mhóra a ionramháil agus a anailísiú. Éascaíonn na huirlisí seo sonraí a ghlanadh, a athrú agus a ullmhú le húsáid i múnlaí meaisínfhoghlama.
-
Uirlisí léirshamhlaithe sonraí: Uirlisí mar Matplotlib, Seaborn, agus Úsáidtear Tableau chun graif agus cairteacha atá soiléir agus faisnéiseach a chruthú a chabhraíonn le sonraí a léirshamhlú agus a thuiscint.
-
Ardáin néalríomhaireachta: Is minic go mbíonn acmhainní suntasacha ríomhaireachta ag teastáil ó mhúnlaí meaisínfhoghlama, agus ardáin néalríomhaireachta ar nós Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, nó Google Cloud Platform (GCP) rochtain ar acmhainní ríomhaireachta cumhachtacha ar éileamh.
-
Uirlisí comhoibrithe agus bainistíochta tionscadail: Is minic a oibríonn innealtóirí meaisínfhoghlama ar fhoirne agus féadfaidh siad úsáid a bhaint as uirlisí ar nós Jupyter notebook, Google colab, GitHub, agus Asana chun comhoibriú agus tionscadail a bhainistiú.
Chomh maith leis na huirlisí seo, tá sé tábhachtach freisin go mbeadh innealtóirí foghlama meaisín eolach ar éagsúlacht halgartaim agus teicnící foghlama meaisín, agus tuiscint láidir a bheith acu ar choincheapa staidrimh agus matamaitice.
Mar a dúradh cheana, is sampla amháin é innealtóir foghlama meaisín de go leor gairmeacha atá tar éis éirí as an réimse sách nua foghlama meaisín. Déanaimis iarracht na difríochtaí idir na príomhtheidil phoist a thuiscint.
4. Cad é an Difríocht idir Innealtóir Foghlama Meaisín agus…
a. … Anailísí Sonraí?
Cé go bhfuil roinnt forluí idir róil innealtóra meaisínfhoghlama agus róil anailísí sonraí, is gairmeacha ar leith iad a mbíonn scileanna agus freagrachtaí éagsúla i gceist leo.
Tá anailísí sonraí freagrach go príomha as anailís a dhéanamh ar shonraí agus as tuairisciú ar thorthaí chun bonn eolais a chur faoi chinntí gnó. D’fhéadfadh tascanna a bheith i gceist leis seo amhail sonraí a bhailiú agus a ghlanadh, graif agus cairteacha a chruthú chun é a shamhlú, agus anailísí staitistiúla a rith air. Féadfaidh anailísí sonraí deais nó tuarascálacha a fhorbairt freisin chun cabhrú le páirtithe leasmhara na sonraí a thuiscint agus a úsáid.
Baineann obair innealtóra meaisínfhoghlama úsáid as teicnící staitistiúla agus matamaitice chun samhlacha a thógáil ar féidir leo torthaí a thuar go beacht nó sonraí a rangú bunaithe ar phatrúin sna sonraí. Féadfaidh siad a bheith freagrach freisin as taighde agus forbairt, as comhoibriú le foirne trasfheidhmeacha, agus ag coinneáil suas chun dáta leis na teicnící agus na teicneolaíochtaí meaisínfhoghlama is déanaí.
Go ginearálta, díríonn anailísithe sonraí níos mó ar anailís agus tuairisciú a dhéanamh ar shonraí, agus díríonn innealtóirí foghlama meaisín níos mó ar mhúnlaí foghlama meaisín a thógáil agus a chothabháil. Mar sin féin, tá roinnt forluí idir an dá ról, agus d'fhéadfadh roinnt daoine gairmiúla a bheith ag obair sa dá réimse.
b. … Innealtóir Bogearraí?
Tá innealtóir foghlama meaisín agus innealtóir bogearraí araon freagrach as córais ríomhaireachta a dhearadh, a thógáil agus a chothabháil, ach tá réimsí éagsúla fócais agus saineolais acu.
Tá innealtóir bogearraí freagrach as cláir agus córais bogearraí a fhorbairt a fhreastalaíonn ar riachtanais eagraíochta nó cliaint. D’fhéadfadh tascanna a bheith i gceist leis seo mar fheidhmchláir a dhearadh agus a thógáil, cód a scríobh, cláir a thástáil agus a dhífhabhtú, agus na córais atá ann cheana a chothabháil agus a nuashonrú. Féadfaidh innealtóirí bogearraí oibriú ar thionscadail éagsúla, lena n-áirítear feidhmchláir ghréasáin, aipeanna móibíleacha, agus bogearraí deisce.
I gcodarsnacht leis sin, tá innealtóir foghlama meaisín dírithe ar mhúnlaí foghlama meaisín a thógáil agus a chothabháil. Oibríonn innealtóirí meaisínfhoghlama le tacair shonraí móra agus úsáideann siad teicníochtaí staitistiúla agus matamaitice chun samhlacha a thógáil ar féidir leo torthaí a thuar go cruinn nó sonraí a rangú i gcatagóirí ar leith.
Cé go bhfuil innealtóirí bogearraí agus innealtóirí foghlama meaisín araon freagrach as córais ríomhaireachta a fhorbairt agus a chothabháil, díríonn innealtóirí bogearraí níos mó ar fhorbairt bogearraí traidisiúnta, agus díríonn innealtóirí foghlama meaisín ar mhúnlaí foghlama meaisín a thógáil agus a chothabháil.
c. … Staitisteoir?
Is daoine gairmiúla iad innealtóir foghlama meaisín agus staitisteoir a oibríonn le sonraí agus a úsáideann teicnící staidrimh agus matamaitice chun anailís a dhéanamh agus tuar a dhéanamh bunaithe ar na sonraí. Mar sin féin, tá réimsí éagsúla fócais agus saineolais acu.
Is gairmí é staitisteoir a úsáideann modhanna staidrimh chun sonraí a bhailiú, a anailísiú agus a léirmhíniú. Féadfaidh staitisteoirí oibriú i réimsí éagsúla, lena n-áirítear gnó, airgeadas, cúram sláinte agus rialtas. Féadfaidh siad a bheith freagrach as tascanna amhail sonraí a bhailiú agus a anailísiú, samhlacha staidrimh a fhorbairt, agus moltaí arna dtiomáint ag sonraí a dhéanamh.
Tá innealtóir foghlama meaisín, ar an láimh eile, dírithe ar mhúnlaí foghlama meaisín a thógáil agus a chothabháil. Tá na samhlacha seo deartha chun anailís a dhéanamh ar shonraí, foghlaim uathu, agus cinntí cliste nó tuar a dhéanamh bunaithe air. Oibríonn innealtóirí meaisínfhoghlama le tacair shonraí móra agus úsáideann siad teicníochtaí staitistiúla agus matamaitice chun samhlacha a thógáil ar féidir leo torthaí a thuar go beacht nó sonraí a rangú i gcatagóirí ar leith.
Oibríonn staitisteoirí agus innealtóirí meaisínfhoghlama le sonraí agus úsáideann siad teicnící staitistiúla. Go ginearálta díríonn staitisteoirí níos mó ar anailís agus samhaltú staitistiúil traidisiúnta, agus díríonn innealtóirí foghlama meaisín ar mhúnlaí foghlama meaisín a thógáil agus a chothabháil.
d. … Eolaí Sonraí?
Cuireann eolaí sonraí teicníochtaí staidrimh agus meaisínfhoghlama i bhfeidhm chun anailís agus léirmhíniú a dhéanamh ar shonraí casta. Tá siad freagrach as léargais a bhaint as sonraí, as samhlacha réamh-mheastacháin a thógáil, agus as a gcuid torthaí a chur in iúl do pháirtithe leasmhara.
Oibríonn innealtóirí meaisínfhoghlama agus eolaithe sonraí araon le sonraí agus úsáideann siad teicnící meaisínfhoghlama, ach tá réimsí fócais agus freagrachta éagsúla acu. Baineann innealtóirí meaisínfhoghlama go príomha le samhlacha meaisínfhoghlama a thógáil agus a imscaradh, agus tá eolaithe sonraí ag díriú níos mó ar shonraí a anailísiú agus a léirmhíniú chun léargais a bhaint amach agus samhlacha réamh-mheastacháin a thógáil.
