Q:
อะไรคือวิธีการพื้นฐานที่ผู้เชี่ยวชาญด้านอาชีพโดดเด่นในการเรียนรู้ของเครื่อง?
A:ความสำเร็จของการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรมักต้องผสมผสานทักษะและประสบการณ์ การลงรายละเอียดเกี่ยวกับหลักการและชุดทักษะเหล่านี้จะช่วยให้แต่ละบุคคลเข้าใจได้ดีขึ้นว่า บริษัท กำลังมองหาอะไรเมื่อจ้างผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่อง
โดยพื้นฐานแล้วคุณสามารถพูดได้ว่าความสำเร็จของการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรมักขึ้นอยู่กับหลักการสามระดับ - การเขียนโปรแกรมคณิตศาสตร์และความเข้าใจด้าน แต่ละสิ่งทั้งสามนี้มีความแตกต่างกันโดยพื้นฐาน แต่แต่ละอย่างมีบทบาทในการพัฒนาอาชีพในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่อง
จากจุดสิ้นสุดของการเขียนโปรแกรมการรู้ภาษาอย่าง Python และ R นั้นมีประโยชน์อย่างมาก แต่ก็มีความสามารถในการข้ามจากภาษาเช่น COBOL, Perl และ Ruby on Rails ที่สามารถมีค่าบางอย่าง ส่วนหนึ่งเป็นเพราะลักษณะพื้นฐานของการเขียนโปรแกรมซึ่งคุณกำลังจัดการกับการกำหนดเส้นทางการปฏิบัติงานและค่านิยมที่พวกเขาต้องการ จากนั้นยังมีโครงการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ประโยชน์จากรหัสเดิม
หลักการพื้นฐานที่สองคือคณิตศาสตร์ ผู้ที่มีทักษะทางคณิตศาสตร์ขั้นสูงหรือมีไหวพริบมักจะประสบความสำเร็จในโลกแห่งการเรียนรู้ของเครื่องจักร เมื่อพวกเขาดูโครงข่ายประสาทเทียมหรือโมเดลอื่น ๆ พวกเขาจะสามารถสลายสมการทางคณิตศาสตร์ที่นำไปสู่ผลลัพธ์ของเครือข่าย ผู้คนมักพูดถึงโครงข่ายประสาทเทียมว่าเป็น "กล่องดำ" แม้แต่กับช่าง - แต่เท่าที่คุณเข้าใจในวิชาคณิตศาสตร์คุณสามารถเริ่มต้นการเดินทางสู่ความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับสิ่งที่โปรแกรมกำลังทำอยู่
นั่นนำไปสู่หลักการที่สามซึ่งเป็นข้อมูลเชิงลึก การทำความเข้าใจกับสถิติความน่าจะเป็นช่วยในการเรียนรู้ของเครื่อง นั่นเป็นเพราะด้วยการเรียนรู้ของเครื่องโปรเจ็กต์จะย้ายจากโซนกำหนดการเชิงเส้นตรงหรือโปรแกรมเชิงเส้นไปสู่โซนความน่าจะเป็นใหม่ บุคคลที่มีความเข้าใจเกี่ยวกับความน่าจะเป็นมากขึ้นสามารถดูอินพุตที่มีน้ำหนักและทำนายผลการค้นหาได้ดีกว่า อย่างไรก็ตามในอีกแง่หนึ่งผู้ที่มีความเฉลียวฉลาดเกี่ยวกับการเรียนรู้ด้วยเครื่องจะเข้าใจวิธี จำกัด แอปพลิเคชันของตนให้อยู่ในระดับที่เหมาะสม
หนึ่งในห้าข้อผิดพลาดที่สำคัญในการเรียนรู้ของเครื่องในวันนี้คือการใช้งานการเรียนรู้ของเครื่องจักรในการใช้งานในองค์กร มีหลายสถานการณ์ที่การเรียนรู้ของเครื่องไม่ใช่วิธีแก้ปัญหาที่ดี - ไม่ว่าจะเป็นเพราะความซับซ้อนของระบบ, การ overfitting, ปัญหากล่องดำที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้หรืออย่างอื่น ผู้เชี่ยวชาญที่มีค่าที่สุดในพื้นที่การเรียนรู้ของเครื่องจะเป็นผู้ที่รู้วิธีเลือกโครงงานที่ดี - วิธีการดูแลการเรียนรู้ของเครื่อง - และวิธีจัดการกับการซื้อและขั้นตอนในฐานะที่ปรึกษาที่มีทักษะ
