ما هي المهارات الأساسية المطلوبة لتكون مهندس تعلُّم آلي؟

على مدى العقود القليلة الماضية، غيّر تعلّم الآلة (ML) حياتنا. فمن التقاط الصور ذات الخلفية الضبابية والوجه المركّز إلى المساعدين الافتراضيين مثل أليكسا وسيري للإجابة على استفساراتنا، أصبحنا نعتمد بشكل كبير على التطبيقات التي تنفذ تعلّم الآلة في جوهرها.
تجمع هندسة تعلّم الآلة بين علم البيانات وهندسة البرمجيات. حيث يقوم عالم البيانات بفحص البيانات التي تم الحصول عليها لاستخراج رؤى قابلة للتنفيذ، بينما يقوم مهندس هندسة تعلّم الآلة بتطوير برنامج ذاتي التشغيل يستفيد من البيانات المستخرجة ويقوم بأتمتة النماذج التنبؤية.
ويتمتع هؤلاء المهندسون بالخبرة في مهارات علوم البيانات الأساسية مثل أساليب التحليل الكمي، والإحصائيات، وهياكل البيانات والنمذجة، وتطوير خطوط أنابيب البيانات، مع امتلاكهم مهارات هندسة البرمجيات الأساسية.
مع وجود الكثير من الأحداث التي تحدث حول هذه التكنولوجيا المتطورة، فلا عجب أن يختار أي متحمس حريص على التقدم في مجال تكنولوجيا البرمجيات والبرمجة التعلم الآلي كأساس لتعيين وظيفته.
إذا كنت حريصًا على تشكيل حياتك المهنية باستخدام تعلّم الآلة ولكنك لست على دراية بالمهارات الأساسية، فهذه المدونة مناسبة لك. سوف نأخذك في جولة لتحديد المهارات الأساسية المطلوبة لتكون مهندسًا في مجال تعلّم الآلة. لذا، تابع القراءة حتى النهاية.
المهارات التقنية لمهندسي تعلّم الآلة
لقد تعلمنا كيف يعمل تطبيق تعلّم الآلات، ثم تعرفنا على فرص العمل العديدة في مجال تكنولوجيا المعلومات لمهندسي البرمجيات وعلماء البيانات. لكي تكون جزءًا من تقنية تعلّم الآلة تحتاج إلى مهارات تقنية وشخصية محددة.
أولاً، سنرى المهارات التقنية المطلوبة للمهندس وهي
هندسة الشبكات العصبية
الشبكات العصبية، وتسمى أيضًا الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) أو الشبكة العصبية المحاكاة (SNN)، هي مجموعات الخوارزميات المحددة مسبقًا والمستخدمة لتنفيذ مهام تعلّم الآلة.
وهي توفر نماذج وتلعب دورًا حيويًا في هذه التقنية المستقبلية. والآن، يجب أن يكون الباحثون عن التعلم الآلي ماهرين في الشبكات العصبية لأنها توفر فهمًا لكيفية عمل دماغنا وتساعد في نمذجة ومحاكاة الدماغ الاصطناعي. كما أنها توفر معرفة متعمقة حول العمليات الحسابية المتوازية والمتسلسلة.
بعض مجالات الشبكات العصبية الضرورية لتعلم الآلة هي شبكة آلة بولتزمان الشبكات العصبية التلافيفية الشبكات العصبية التلقائية العميقة الترميز التلقائي العميق شبكة الذاكرة قصيرة المدى الطويلة (LSTM) شبكة الذاكرة قصيرة المدى (LSTM) Perceptron
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
هي فرع من فروع اللغويات والذكاء الاصطناعي وعلوم الحاسوب التي، عند دمجها مع التعلم الآلي والتعلم العميق والنماذج الإحصائية، تمكّن الحواسيب من معالجة اللغة البشرية في شكل كلمات ونصوص منطوقة وفهم معناها الكامل مع نية الكاتب.
هناك العديد من التقنيات والمكتبات الخاصة بتقنية البرمجة اللغوية العصبية المستخدمة في تعلّم الآلة: Word2vec تلخيص Word2vec Genism & NLTK تحليل المشاعر
الرياضيات التطبيقية
يتمحور التعلم الآلي حول إنشاء خوارزميات يمكنها تعلم البيانات للتنبؤ. ومن ثم، فإن الرياضيات مهمة لحل مشاريع علوم البيانات حالات استخدام DL. إذا كنت ترغب في أن تكون مهندسًا في مجال تعلّم الآلات، يجب أن تكون خبيرًا في تخصصات الرياضيات التالية.
ولكن لماذا الرياضيات؟ هناك العديد من الأسباب التي تجعل مهندس تعلّم الآلة يحتاج إلى الرياضيات أو يجب أن يعتمد عليها. على سبيل المثال، اختيار الخوارزميات المناسبة لتتناسب مع النتائج النهائية، وفهم المعلمات والعمل معها، وتحديد أساليب التحقق من الصحة، وتقدير فترات الثقة.
إذا كنت تتساءل عن مستوى الكفاءة في الرياضيات الذي يجب أن يتمتع به الشخص ليكون مهندسًا في مجال التعلم الآلي، فإن ذلك يعتمد على المستوى الذي يعمل فيه المهندس. سيعطيك الرسم البياني الدائري الموضح أدناه فكرة عن مدى أهمية مفاهيم الرياضيات المختلفة لمهندس تعلّم الآلة.
نمذجة البيانات وتقييمها
يتعين على مهندس التعلم الآلي العمل مع كمية هائلة من البيانات واستخدامها في التحليلات التنبؤية. في مثل هذا السيناريو، تصبح نمذجة البيانات وتقييمها مفيدة في التعامل مع هذه الكميات الهائلة وتقدير جودة النموذج النهائي.
ومن ثم، فإن المفاهيم التالية هي مهارات يجب أن يتعلمها مهندس التعلم الآلي: نتيجة F1 لوغاريتم الخسارة متوسط الخطأ المطلق مصفوفة الارتباك دقة التصنيف المساحة تحت المنحنى متوسط الخطأ المربّع
معالجة الفيديو والصوت
يختلف مفهوم المعالجة هذا عن البرمجة اللغوية العصبية لأنه لا يمكن تطبيق معالجة الصوت والفيديو إلا على الإشارات الصوتية. لهذا، فإن الأفكار التالية ضرورية لمهندس التعلم الآلي: TensorFlow Fourier Transform (FT) نظرية الموسيقى
تقنيات معالجة الإشارات المتقدمة
تستهدف معالجة الإشارات تحليل الإشارات وتعديلها وتوليفها لتقليل الضوضاء واستخراج أفضل ميزات الإشارة المقدمة. ولهذا الغرض، تستفيد التقنيات من مفاهيم معينة مثل التحليل الطيفي للتردد الزمني الطيفي، ونظرية وخوارزميات التحسين المحدب والخوارزميات (النطاقات، والقص، والمنحنيات، والشرائح الموجية، وما إلى ذلك).
التعلم المعزز
التعلم المعزز هو مجال التعلم الآلي الذي يتخذ الإجراءات المناسبة من خلال توظيف العديد من الآلات والبرامج لزيادة المكافآت في سيناريو معين. على الرغم من أنه يلعب دورًا حيويًا في فهم وتعلّم التعلم المعزز والذكاء الاصطناعي؛ إلا أنه من المفيد للمبتدئين في مجال تعلّم الآلة أن يكون لديهم نظرة ثاقبة للمفهوم الأساسي للتعلّم المعزز.
المهارات الشخصية لمهندسي تعلّم الآلة
على الرغم من أن هندسة تعلّم الآلة هي وظيفة تقنية، إلا أن المهارات الشخصية مثل حل المشكلات، والتعاون مع الآخرين، والتواصل، وإدارة الوقت، وما إلى ذلك، هي ما يؤدي إلى إنجاز المشروع وتسليمه بنجاح.
فيما يلي بعض المهارات الناعمة الهامة التي يجب أن يمتلكها مهندس التعلم الآلي:
العمل الجماعي
غالبًا ما يكون مهندسو تعلّم الآلة في صميم مبادرات الذكاء الاصطناعي داخل الشركة، لذلك فهم يعملون بشكل طبيعي مع مهندسي البرمجيات ومديري المنتجات وعلماء البيانات والمسوقين والمختبرين. إن القدرة على العمل بشكل وثيق مع الآخرين والمساهمة في بيئة عمل داعمة هي مهارة يبحث عنها العديد من مسؤولي التوظيف في مهندسي تعلّم الآلة.
حل المشكلات
تعد القدرة على حل المشكلات مهارة مهمة مطلوبة لكل من مهندسي البرمجيات وتعلم الآلة وعلماء البيانات. يركز تعلّم الآلة على حل المشكلات في الوقت الفعلي، لذا فإن القدرة على التفكير الإبداعي والنقدي في المشكلة وتطوير الحلول وفقاً لذلك هي مهارة أساسية.
الانفتاح على التعلم الجديد
تتطور مجالات تعلُّم الآلة والذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات بشكل كبير، ويجد الحاصلون على شهادة جامعية ويعملون كمهندسي تعلُّم الآلة طرقاً لتعلُّم أشياء جديدة من خلال ورش العمل والمعسكرات التدريبية والدراسة الذاتية.
سواءً كان تعلم أحدث لغات البرمجة أو إتقان أدوات جديدة، فإن أكثر مهندسي تعلّم الآلة كفاءةً منفتحون على مهارات التعلم الجديدة ويجددون باستمرار مجموعات الأدوات التي تعلموها.
التواصل
يجب أن يتمتع مهندسو تعلّم الآلة بمهارات تواصل ممتازة عند التواصل مع المساهمين فيما يتعلق بأهداف المشروع والجدول الزمني والتسليم المتوقع. نحن نعلم أن مهندسي تعلّم الآلة يتعاونون مع علماء البيانات، وفرق التسويق والمنتجات، وعلماء الأبحاث، وغير ذلك؛ وبالتالي، فإن مهارة التواصل أمر بالغ الأهمية.
معرفة المجال
لتطوير البرمجيات ذاتية التشغيل وتحسين الحلول التي يستفيد منها المستخدمون النهائيون والشركات، يجب أن يكون لدى مهندسي تعلّم الآلة نظرة ثاقبة لمتطلبات متطلبات الأعمال ونوع المشكلات التي يحلها البرنامج.
فبدون معرفة المجال، قد تفتقر توصيات مهندس تعلّم الآلة إلى الدقة، وقد تغفل مهمته عن جوانب مقنعة، وقد يكون تقييم النموذج مضنياً.
مهارات البرمجة لمهندسي تعلّم الآلة
يتمحور التعلم الآلي حول البرمجة وتغذية الآلات لتنفيذ المهام. يجب أن يتمتع مهندسو تعلّم الآلة بخبرة عملية في برمجة البرمجيات والمواضيع ذات الصلة لتوفير الكود.
دعونا نرى مهارات البرمجة التي من المتوقع أن يكون مهندس تعلّم الآلة على دراية بها:
خوارزميات ومكتبات تعلّم الآلة
من المتوقع أن يعمل مهندسو تعلّم الآلة مع عدد لا يحصى من الخوارزميات والحزم والمكتبات كجزء من المهام اليومية. يجب أن يكون مهندسو تعلّم الآلة ماهرين في خوارزميات ومكتبات تعلّم الآلة التالية: المعرفة في الحزم وواجهات برمجة التطبيقات – TensorFlow، و Spark MLlib، و scikit-learn، إلخ. تحديد واختيار المعلمات الفائقة التي تؤثر على نموذج التعلم والنتيجة. اختيار الخوارزمية التي توفر أفضل أداء من آلات ناقلات الدعم، ومصنفات باييز الساذجة وغيرها. خبير في التعامل مع النماذج مثل أشجار القرار والشبكة العصبية وآلات SVMs وتحديد ما هو مناسب.
يونيكس
يحتاج مهندسو التعلم الآلي إلى أن تكون معظم الخوادم والمجموعات التي تعمل على نظام لينكس (Unix). على الرغم من أنه يمكن إجراؤها على نظامي Mac وWindows، إلا أنه في أكثر من نصف الوقت يلزم تشغيلها على أنظمة Unix فقط. ولذلك، فإن امتلاك معرفة جيدة بنظامي لينكس ويونيكس أمر حيوي لكي تكون مهندساً في مجال التعلم الآلي.
أساسيات علوم الحاسوب والبرمجة
يجب أن يطبق المهندسون مفاهيم علوم الحاسب والبرمجة بدقة حسب الموقف. تلعب الأفكار التالية دورًا مهمًا في تعلّم الآلة وهي ضرورية في قائمة المهارات: الخوارزميات: البحث، والفرز، والتحسين، والبرمجة الديناميكية هندسة الحاسوب: الذاكرة، وعرض النطاق الترددي، وذاكرة التخزين المؤقت، والمعالجة الموزعة وغيرها هياكل البيانات: قوائم الانتظار والأشجار والأكوام والرسوم البيانية والمصفوفات متعددة الأبعاد التعقيد وقابلية الحوسبة: الترميز الكبير O، P مقابل NP، الخوارزمية التقريبية، إلخ.
الحوسبة الموزعة
أن تكون مهندسًا للتعلم الآلي يعني العمل مع مجموعات بيانات ضخمة والتركيز على بنية تحتية واحدة معزولة، والانتشار بين مجموعات النظام لمشاركة البيانات. في مثل هذه الحالة، يجب على هؤلاء المهندسين معرفة مفهوم الحوسبة الموزعة.
هندسة البرمجيات وتصميم النظام
يجب أن يكون لدى مهندسي التعلّم الآلي معرفة جيدة بالمجالات التالية من برمجة البرمجيات وتصميم النظام، حيث أن كل ما يقومون به هو البرمجة تدابير من الدرجة الأولى للتحايل على الاختناقات وتطوير نتائج سهلة الاستخدام. توسيع نطاق الخوارزمية مع حجم البيانات. التفاعل مع مكونات ووحدات العمل المختلفة باستخدام مكالمات المكتبات وواجهات برمجة تطبيقات REST واستعلامات قواعد البيانات. منهجيات تصميم البرمجيات الأساسية والترميز مثل الاختبار وتحليل المتطلبات وإدارة الإصدارات.
البرامج الأساسية التي يجب إتقانها لمهندسي تعلّم الآلة
بالإضافة إلى المعرفة المتعمقة بلغات البرمجة مثل SQL وC++C وPython وJava، فإن العديد من مهندسي تعلّم الآلة خبراء أيضاً في الأدوات التالية AWS ML AWS IBM Watson TensorFlow TensorFlow R MATLAB Google Cloud ML Engine Weka Hadoop Apache Kafka
الأفكار النهائية
معرفة مفاهيم تعلّم الآلة وتعلم الآلة وDL ضرورية ولكنها ليست كافية للتوظيف. فالتقنيات تتطور إلى آفاق جديدة كل يوم، وتعلم الآلة يتضخم نموها. وتتجه الشركات العالمية نحو تطبيق الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وتعلم الآلة في قطاعاتها للتوسع. يسلط هذا الاتجاه المستقبلي الضوء على الدور الحيوي الذي يلعبه تعلّم الآلة في الخدمات عبر الإنترنت، وإتقان المهارات اللازمة سيبقيك على الطريق حيث الفرص لا حدود لها.
نبذة عن الشركة
سبوتو هو حل شامل يقدم دورات تدريبية معتمدة في مجموعة متنوعة من التقنيات التي ستمنحك السبق في هذا العالم التنافسي. تفضل بزيارة موقعنا الإلكتروني لمعرفة دورات التكنولوجيا المختلفة.
تُجري شركتنا كلاً من دورات التدريب المباشر عبر الإنترنت بقيادة مدرس وورش عمل تدريبية في الفصول الدراسية بقيادة مدرس للمتعلمين في جميع أنحاء العالم.
كما نقدم أيضًا تدريبًا مؤسسيًا لتطوير القوى العاملة في المؤسسات
دورات علوم البيانات وذكاء الأعمال
التدريب على إدارة الجودة دورات تدريبية للحصول على شهادة الحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأصفر للحزام الأسود للحزام الأسود للحزام الأصفر
تدريب DevOps
تدريب تحليل الأعمال من سبوتو الدورات التدريبية لشهادة ECBA (شهادة الدخول في تحليل الأعمال) الدورات التدريبية لشهادة CCBA (شهادة الكفاءة في تحليل الأعمال) الدورات التدريبية لشهادة تحليل الأعمال
الدورة التدريبية لشهادة CBAP (شهادة محترف معتمد في تحليل الأعمال)