Q:
ما هي بعض الطرق الأساسية التي تميز المحترفين في مجال التعلم الآلي؟
أ:غالبًا ما يتطلب نجاح التعلم الآلي مزيجًا من المهارات والخبرات. يساعد التفصيل حول بعض هذه المبادئ ومجموعات المهارات الأفراد على فهم أفضل لما تبحث عنه الشركات عند تعيينهم لمتخصصين في التعلم الآلي.
بمعنى أساسي للغاية ، يمكنك القول أن نجاح تعلم الآلة يعتمد في الغالب على مبدأ ثلاثة أضعاف - البرمجة والرياضيات والبصيرة. كل من هذه الأشياء الثلاثة مختلفة اختلافًا جذريًا ، ولكن كل منها يلعب دورًا في تطوير مهنة مهنية كخبير في التعلم الآلي.
من نهاية البرمجة ، تصبح معرفة لغات مثل Python و R مفيدة للغاية ، ولكن هناك أيضًا مهارات متقاطعة من لغات مثل COBOL و Perl و Ruby on Rails يمكن أن يكون لها بعض القيمة. جزء من ذلك يرجع إلى الطبيعة الأساسية للبرمجة - أنك تتعامل مع توجيه العمليات والقيم التي تحتاج إليها. ثم هناك أيضًا مشاريع للتعلم الآلي تستفيد من الشفرة القديمة.
المبدأ الأساسي الثاني هو الرياضيات. الأشخاص ذوو المهارات الرياضية المتقدمة أو الفطنة غالباً ما يحققون نجاحًا أكبر في عالم التعلم الآلي. عندما ينظرون إلى الشبكات العصبية أو النماذج الأخرى ، فإنهم قادرون على كسر المعادلات الرياضية التي تؤدي إلى مخرجات الشبكة. غالبًا ما يتحدث الناس عن الشبكات العصبية باعتبارها "صناديق سوداء" حتى للفنيين - ولكن إلى الحد الذي تتعرف فيه على الرياضيات ، يمكنك البدء في رحلة نحو فهم أفضل لما يقوم به البرنامج.
وهذا يؤدي إلى المبدأ الثالث ، وهو الأفكار. إن فهم الإحصاء الاحتمالي يساعد حقًا في نجاح تعلم الآلة. هذا لأنه مع التعلم الآلي ، تنتقل المشروعات من منطقة برمجة حتمية أو خطية بحتة إلى منطقة احتمالية جديدة. يمكن للأفراد الأكثر ذكاءً حول الاحتمالية أن ينظروا إلى المدخلات الموزونة والتنبؤ بشكل أفضل بالنتائج التي قد تكون. ومع ذلك ، بمعنى آخر ، فإن الأشخاص الذين يتسمون بالحكمة من التعلم الآلي سوف يفهمون كيفية قصر تطبيقاته على الأشياء المنطوية.
واحدة من أكبر خمس مطبات في التعلم الآلي اليوم هو التطبيق المتفشي والعشوائي للتعلم الآلي في تطبيقات المؤسسات. هناك العديد من المواقف التي لا يمثل فيها التعلم الآلي حلاً جيدًا - سواء كان ذلك بسبب تعقيد النظام أو التحليق أو مشكلة الصندوق الأسود التي سبق ذكرها أو أي شيء آخر. سيكون بعض من أكثر المهنيين قيمة في مجال التعلم الآلي هم أولئك الذين يعرفون كيفية اختيار المشاريع بشكل جيد - كيفية الإشراف على تطبيقات تعلم الآلة - وكيفية التعامل مع الشراء والإجراءات كمستشار ماهر.
