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¿Quieres ser ingeniero de aprendizaje automático?

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Idealmente, un ingeniero de aprendizaje automático tiene las habilidades de un ingeniero de software y la experiencia de un científico de datos e ingeniero de datos. Sin embargo, los científicos de datos y los desarrolladores de software suelen tener antecedentes muy diferentes y no se debe esperar que los científicos de datos sean grandes programadores, ni se debe esperar que los desarrolladores de software proporcionen resúmenes estadísticos. Aún así, la experiencia en algoritmos de aprendizaje automático y su implementación es fundamental para el ingeniero de aprendizaje automático (MLE).

Un MLE trabaja con diferentes algoritmos y los aplica a diferentes bases de código y configuraciones. La experiencia previa con la ingeniería de software y la base de código sería una base muy útil para este campo profesional. No es raro que un MLE comience con experiencia en desarrollo de software y luego pase al aprendizaje automático (ML) y la competencia estadística en el trabajo. También es una parte importante de la responsabilidad de MLE mantenerse al día e implementar la investigación actual sobre aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

El ingeniero de aprendizaje automático es responsable de crear sistemas de aprendizaje automático que puedan realizar tareas difíciles o reemplazar los esfuerzos humanos lentos y arduos. Estos objetivos requieren una buena ingeniería, la capacidad de escribir código ML sin errores y desarrollar los algoritmos necesarios.

Algoritmos

Un algoritmo es una serie de pasos o instrucciones que se utilizan para resolver problemas o decirle a una computadora qué hacer. Mediante algoritmos, el aprendizaje automático permite a las computadoras desarrollar respuestas habituales. Estas respuestas se basan en observaciones y los comportamientos y acciones repetitivos de las personas con las que interactúa el sistema. La capacidad de aprender comportamientos repetitivos es importante. A medida que los modelos de AA reciben nuevos datos, se adaptan, y la experiencia previa brinda opciones sobre cómo responder.

El conocimiento básico de los algoritmos que admiten el aprendizaje automático ayudará a implementar modelos. Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden dividir en tres categorías amplias:

  • El aprendizaje supervisado es el más utilizado. El programa de entrenamiento actúa como supervisor y corrige los errores que cometió el algoritmo después de una predicción.
  • El aprendizaje no supervisado puede ser útil en situaciones en las que el objetivo es utilizar los algoritmos para identificar y representar estructuras de los datos que de otro modo serían irreconocibles.
  • El aprendizaje por refuerzo es una mezcla de ambos. Proporciona algún tipo de retroalimentación para cada respuesta o acción, pero no da una calificación exacta de correcto o incorrecto.

Un recorrido por los diez mejores algoritmos de aprendizaje automático para principiantes es bueno para comenzar con lo básico.

Dado que no existe un algoritmo específico que pueda ofrecer resultados óptimos para cada configuración, se debe cambiar cada algoritmo. La modificación de un algoritmo existente es una práctica común. Los algoritmos son fáciles de cambiar y deben adaptarse a las circunstancias cambiantes. Cuando un algoritmo está estructurado correctamente, las nuevas modificaciones pueden producir mejores algoritmos.

pitón

Aprender Python es una necesidad. Afortunadamente, es uno de los lenguajes de programación más fáciles de aprender. La mayoría de los proyectos de aprendizaje automático utilizan Python o C / C ++ (normalmente se prefiere Python). Algunas personas lo describirían como un lenguaje de programación útil y bastante fácil de aprender. Para aquellos que son nuevos en Python, hay muchos cursos gratuitos y fáciles de usar disponibles. Un consejo útil: preste atención a las pestañas y al espaciado necesarios para organizar y activar códigos. El espacio en blanco es importante en Python.

Como lenguaje de programación, Python hace su trabajo rápidamente e integra sistemas de manera más eficiente. Python se usa normalmente para programación general de alto nivel. Fue diseñado originalmente por Guido van Rossum en 1991 y luego desarrollado por la Python Software Foundation. El objetivo es enfatizar la legibilidad del código. La sintaxis permite a los programadores expresar conceptos utilizando menos líneas de código.

Como ocurre con la mayoría de las habilidades, Python requiere práctica, práctica y práctica. La herramienta interactiva Free Machine Learning ayuda a desarrollar el conocimiento de Python y a trabajar con algoritmos. Muchas herramientas de datos se crearon en Python o con acceso a la API que permitía un fácil acceso a Python. La sintaxis del lenguaje es bastante fácil de entender. Python actualmente tiene una cantidad excepcional de recursos de entrenamiento y es compatible con una amplia variedad de paradigmas de programación que van desde la programación orientada a objetos hasta la programación funcional. Las lecturas recomendadas incluyen:

Interfaz de programación de aplicaciones (API)

Una interfaz de programación de aplicaciones es generalmente un conjunto de métodos de comunicación bien definidos entre diferentes componentes. Contiene protocolos de comunicación, herramientas para crear software y definiciones de subrutinas.

Al crear aplicaciones, una API puede simplificar el proceso al delinear los datos subyacentes y exponer solo los objetos o acciones que el desarrollador necesita. Por ejemplo, una API de entrada / salida de archivos puede proporcionar al desarrollador una función que permite copiar un archivo de una ubicación y enviarlo a otra sin que el desarrollador necesite comprender lo que sucede detrás de escena con el sistema de archivos.

Las API suelen referirse a una biblioteca de software. Describe y define el «comportamiento esperado». Una única API se puede implementar varias veces con diferentes bibliotecas que utilizan la misma interfaz de programación. Un MLE puede usar API disponibles públicamente y elegir el mejor modelo mientras aprende los procedimientos del proyecto.

Entornos de desarrollo integrados (IDE)

Un IDE es un programa de software que proporciona a los programadores de computadoras herramientas integrales para desarrollar nuevo software. Un IDE generalmente consta de al menos un editor de código fuente, un depurador y herramientas de automatización de compilación. Los entornos de desarrollo integrados como Eclipse y NetBeans contienen un compilador o un intérprete o ambos. Otros IDE como Lazarus y SharpDevelop no hacen esto.

La integración de IDE difumina los límites entre estos y otros sistemas de software. En algunas situaciones, se utilizan varias herramientas integradas para optimizar la estructura de una interfaz gráfica de usuario (GUI). Algunos IDE modernos también incluyen un diagrama de jerarquía de clases, un navegador de objetos y un navegador de clases para su uso en el desarrollo de software orientado a objetos.

Un ingeniero de aprendizaje automático toma decisiones técnicas complejas sobre la administración de datos y las implementaciones de sistemas. Esto incluye la recopilación de datos de bases de datos SQL + NoSQL, API y web scraping, así como el uso de marcos de canalización (por ejemplo, Luigi o Airflow). Al implementar aplicaciones, se puede usar un contenedor (por ejemplo, Docker) debido a su escalabilidad y confiabilidad. Se pueden utilizar herramientas (por ejemplo, Flask) para crear API para la aplicación.

¿Cuál es el mejor IDE de Python para la ciencia de datos?proporciona una buena base sobre muchas de estas herramientas.

Habilidades de desarrollo de software

Un ingeniero de aprendizaje automático debe tener una sólida formación en desarrollo de software. El desarrollo de software es un proceso lógico con el objetivo de crear software que esté alineado con los objetivos comerciales o personales. El desarrollo de software suele ser un proceso planificado que consta de varios pasos en la creación del software operativo:

  • Primera investigacion
  • Especificar
  • Diseño
  • programación
  • Documento
  • Pruebas
  • Corrección de errores

Elaborar: Github tiene una variedad de herramientas de colaboración que se pueden usar para expandir el conocimiento y la experiencia de un principiante. Github proporciona un «olfato» para el código que utiliza marcos de prueba y herramientas para probar API como Postman. Los sistemas de CI como Jenkins pueden garantizar que el código no esté dañado. Github es un excelente recurso para desarrollar buenas habilidades de revisión de código.

Elaborar: El cuaderno Jupyter de código abierto también es un recurso excelente. Viene preinstalado con varias de las principales bibliotecas de ciencia de datos y tiene una interfaz limpia, sencilla e interactiva. Jupyter Notebook es una aplicación web gratuita que se puede utilizar para crear documentos compartidos que contienen código en vivo, visualizaciones, texto narrativo y ecuaciones. Otros usos incluyen modelado estadístico, limpieza y transformación de datos, visualización de datos, simulación numérica, aprendizaje automático y más. El cuaderno de Jupyter contiene extensiones que se pueden utilizar para compartir los resultados. Además, los archivos funcionan bien con Github.

Elaborar: los Libro de cocina de Panda proporciona ejemplos y recursos del marco Pandas, una poderosa biblioteca de manipulación de datos. Proporciona ejemplos sencillos de jugar con discos.

Trabajar con registros

Un conjunto de datos es simplemente una colección de datos. En general, un conjunto de datos está asociado con una tabla de base de datos y cada columna de la tabla simboliza una variable específica. Cada línea corresponde a un «miembro» específico del conjunto de datos. Hay miles de repositorios de datos disponibles en Internet que brindan acceso a literalmente millones de registros, incluidos datos de autoridades locales y nacionales de todo el mundo. Google lanzó la búsqueda de registros para que los investigadores puedan encontrar los datos que necesitan para hacer su trabajo. 19 conjuntos de datos públicos gratuitos para su primer proyecto de ciencia de datosanaliza varios conjuntos de datos disponibles en Internet.

Elaborar: Kaggle Datasets ofrece varios conjuntos de datos disponibles públicamente. Muestra qué proyectos se crearon con el mismo conjunto de datos.

Elaborar: Los cuadernos Spark Jupyter también se alojan en Databricks, que es una introducción al trabajo con big data. También proporciona práctica para ejemplos de código a nivel de producción.

Entrene modelos de aprendizaje automático

El aprendizaje profundo básicamente asigna entradas a salidas. Luego encuentra correlaciones. El proceso de aprendizaje profundo a veces se denomina «aproximador universal». El aprendizaje profundo es una forma de algoritmo de aprendizaje automático que utiliza múltiples capas. Estos asumen gradualmente funciones a un nivel superior de la entrada sin procesar. En el procesamiento de imágenes, los niveles inferiores pueden identificar los bordes, mientras que los niveles superiores identifican números, letras o caras, por ejemplo.

Elaborar: Desarrollado por Google, TensorFlow y Deep Learning Without a PhD son un curso interactivo que combina teoría con ejercicios prácticos y código.

Elaborar: Grandes conjuntos de datos disponibles públicamente proporciona una lista de conjuntos de datos muy grandes, y está disponible para su uso y para practicar, practicar y practicar.

Imagen utilizada bajo licencia de Shutterstock.com

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