S:
Kariyer profesyonellerinin makine öğreniminde öne çıkan temel yollardan bazıları nelerdir?
A:Makine öğrenimi başarısı genellikle beceri ve deneyimlerin bir kombinasyonunu gerektirir. Bu ilkelerden ve beceri setlerinden bazıları hakkında ayrıntılara girmek, bireylerin, makine öğrenimi uzmanları işe alırken şirketlerin ne aradığını daha iyi anlamalarına yardımcı olur.
Çok temel bir anlamda, makine öğrenimi başarısının genellikle üç yönlü bir ilkeye bağlı olduğunu söyleyebilirsiniz - programlama, matematik ve içgörü. Bu üç şeyin her biri temelde farklıdır, ancak her biri makine öğrenimi uzmanı olarak bir kariyer profesyoneli geliştirmede rol oynar.
Programlama sonundan itibaren, Python ve R gibi dilleri bilmek son derece yararlı olur, ancak COBOL, Perl ve Ruby on Rails gibi dillerden de bir miktar değere sahip crossover becerileri de vardır. Bunun bir kısmı, programlamanın temel doğasıdır - olması gereken yerdeki işlemleri ve değerleri yönlendirmekle uğraşmaktır. Ayrıca eski koddan yararlanan makine öğrenme projeleri de var.
İkinci temel ilke matematiktir. İleri matematik becerileri veya zekası olan insanlar genellikle makine öğrenimi dünyasında çok daha başarılıdır. Sinir ağlarına veya diğer modellere baktıklarında, ağ çıktılarına yol açan matematiksel denklemleri parçalayabilirler. İnsanlar genellikle sinir ağlarının teknisyenler için bile "kara kutular" olduğunu söylüyorlar - ancak matematikte bilgili olduğunuz ölçüde, programın ne yaptığını daha iyi anlamaya doğru yola çıkabilirsiniz.
Bu, içgörü olan üçüncü ilkeye götürür. Olasılıksal istatistikleri anlamak, makine öğrenimi başarısında gerçekten yardımcı olur. Çünkü makine öğrenimi ile projeler tamamen deterministik veya lineer bir programlama bölgesinden yeni bir olasılık bölgesine geçiyor. Olasılık konusunda daha anlayışlı olan bireyler ağırlıklı girdilere bakabilir ve sonuçların ne olabileceğini daha iyi tahmin edebilirler. Bununla birlikte, başka bir deyişle, makine öğrenimi hakkında sezgisel olarak akıllı olanlar, uygulamalarının mantıklı olan şeylerle nasıl sınırlanacağını anlayacaktır.
Günümüzde makine öğrenmesindeki en büyük beş tuzaktan biri, makine öğrenmesinin kurumsal uygulamalara yaygın ve gelişigüzel uygulanmasıdır. Makine öğrenmesinin iyi bir çözüm olmadığı birçok durum vardır - sistem karmaşıklığı, aşırı sığdırma, daha önce bahsedilen kara kutu problemi veya başka bir şey yüzünden. Makine öğrenim alanındaki en değerli profesyonellerin bazıları, projelerin nasıl iyi seçileceğini - makine öğrenimi uygulamalarının nasıl iyileştirileceğini - ve satın alma ve prosedürün yetenekli bir danışman olarak nasıl ele alınacağını bilenler olacaktır.
