أهم 10 مهارات أساسية لتصبح مهندسًا للتعلم الآلي

أهم 10 مهارات أساسية لتصبح مهندس تعلم آلي

1- أساسيات علوم الحاسب والبرمجة

تعد أساسيات علوم الحاسب مهمة لمهندسي التعلم الآلي، حيث يعتمد عملهم على دمج تراكيب البيانات Data Structures، مثل: المصفوفات، والرسوم البيانية، وقوائم البيانات، والمخططات، والخوارزميات، والعمليات الحسابية المعقدة، وهذا يتطلب فهمًا جيدًا لبنية الحاسوب، وكيفية التعامل مع مشاكله.

كما تتطلب وظيفة مهندس تعلم آلي أيضًا تعلم بعض لغات البرمجة مثل: الجافا، و ++C، وR Programming، وبايثون؛ لتكون قادرًا على تجاوز مشاكل البرمجة، ومعالجتها.

2- الرياضيات التطبيقية

تلعب الرياضيات دورًا حاسمًا في التعلم الآلي، مما يجعلها واحدة من أهم المهارات الأساسية لتصبح مهندس تعلم آلي.

يمكن استخدام التعلم الآلي في الرياضيات بعدة طرق. يمكن اختيار خوارزمية التعلم الآلي الصحيحة لمجموعة معينة من البيانات عن طريق تطبيق صيغ من الجبر الخطي، والاحتماليات، والإحصاء، وحساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات، والتوزيعات، إلخ.

3- نماذج الشبكات العصبية

في مشاريع التعلم الآلي، يُقصد بالشبكات العصبية أي مجموعة محددة مسبقًا من الخوارزميات. هناك العديد من الشبكات العصبية، بما في ذلك الشبكات العصبية المستقبلية، والشبكات العصبية المتكررة، والشبكات العصبية الالتفافية، إلخ.

وهي مبنية في عدة طبقات ومصممة على غرار الخلايا العصبية في الدماغ. إحدى الطبقات هي طبقة الإدخال، التي تجمع المعلومات من البيئة الخارجية وتعدلها بعد المرور عبر مجموعة من المستويات المشفرة.

تكشف هذه النماذج عن معرفة متعمقة بالحسابات المتوازية المستخدمة في التعلم أو معالجة البيانات. وهي إحدى المهارات الأساسية لتصبح مهندس تعلم آلي.

4- نمذجة البيانات وتقييمها

يعالج نموذج التعلم الآلي كميات هائلة من البيانات ويستخدم التحليلات التنبؤية لاتخاذ القرارات. عند معالجة مثل هذا الكم الهائل من البيانات، تُعد نمذجة البيانات وتقييمها أمرًا بالغ الأهمية لتحديد مدى فاعلية النموذج النهائي.

تستلزم نمذجة البيانات (Data Modeling) فهم الإطار الأساسي للبيانات ثم غربلتها بحثًا عن أي أنماط مخفية.

وبناءً على المهمة التي يجب تنفيذها، سيحتاج المرء إلى اختيار مقياس خطأ، أو دقة مناسب، واستراتيجية للتقييم، ومن المهم أن تفهم هذه المقاييس، حتى أثناء تطبيق الخوارزميات القياسية.

5- تقنيات معالجة الإشارات المتقدمة

يمكن أن يساعدك فهم معالجة الإشارات والقدرة على استخدام أساليبها لمعالجة المشكلات المختلفة، ويمكن تطبيق تحليل التردد الزمني وخوارزميات معالجة الإشارات المتقدمة مثل الموجات، والمنحنيات، لحل العديد من المشكلات المعقدة.

6- معالجة اللغات الطبيعية

أحد المكونات الأساسية للتعلم الآلي، هو البرمجة اللغوية العصبية التي تسعى إلى تعليم أجهزة الحاسب لغة الإنسان بكل تعقيداتها.

ويتكون جوهر البرمجة اللغوية العصبية من مجموعة متنوعة من المكتبات.

من خلال تقسيم النص وفقًا لقواعده النحوية، واستخراج العبارات الرئيسية، وحذف الكلمات غير الضرورية، وما إلى ذلك، يمكن استخدام هذه المكتبات لمساعدة أجهزة الحاسب على فهم اللغة الطبيعية.

لإتقان هذا المجال، تعرف على عدد قليل من المكتبات، مثل مجموعة أدوات اللغة الطبيعية، لتطوير التطبيقات القائمة على البرمجة اللغوية العصبية.

7- معالجة اللغة والصوت والفيديو

نظرًا لدمج اللغويات وعلوم الكمبيوتر في معالجة اللغة الطبيعية، فمن المحتمل جدًا أن تعمل مع النص أو الصوت أو الفيديو في وقت ما.

هذا هو السبب في أنه من الأهمية بمكان أن تكون على دراية جيدة بأدوات مثل تضمين الأشعة الكلمات (Word2vec)، وتحليل المشاعر. ومن الإشارات الصوتية نفسها، يتم استخراج معلومات مفيدة أثناء التحليل الصوتي.

8- خوارزميات التعلم الآلي

يمكن أن يساعدك وجود فهم متعمق لخوارزميات التعلم الآلي الشائعة في تحديد مكان استخدام أي منها. تندرج خوارزميات التعلم الآلي بشكل قاطع تحت خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف المعزز.

تتضمن بعض خوارزميات التعلم الآلي الشائعة خوارزمية أبريوري (“APRIORI” Algorithm)، والمصنف البايزي الساذج (naive Bayes classifier)‏، والانحدار الخطي، والانحدار اللوجستي. من الضروري أن يكون لديك فهم قوي لهذه الخوارزميات.

9- الخبرة العامة بالمجال

إن أفضل مشاريع التعلم الآلي هي التي تقدم حلولًا لمشاكل حقيقية، وبغض النظر عن المجال الذي ستعمل فيه، يجب أن يكون لديك خبرة بالمجال الذي سيُنفّذ مشروع التعلم الآلي فيه، حيث إن زيادة معرفتك به ستمنحك ميزة تنافسية، وتساعدك في نمو وتطوير عملك.

إذا لم يكن لدى مهندس التعلم الآلي معرفة بالخبرات الأساسية لمجال التنفيذ، وفهم مكونات استراتيجية الأعمال الناجحة، فلن يمكنه الاستفادة من أي مهارة من المهارات التقنية التي ذُكرت سابقا وتحقيق أي نجاح يذكر.

10- التواصل الفعّال

يمكن أن يكون امتلاك قدرات على الاتصال الفعّال نقطة انطلاق رئيسية. ويرجع ذلك إلى حقيقة أنه على الرغم من أهمية إتقان تحليل البيانات والرؤى التي ينتجها التعلم الآلي، فمن الأهمية بمكان أيضًا توصيل هذه الرؤى إلى أعضاء الفريق غير التقنيين أو المساهمين أو العملاء.

قد يستلزم هذا الأمر نقل البيانات بطريقة سردية مع ذكر النتائج التي تم تحقيقها باستخدام التعلم الآلي. هذا لأنه، في النهاية، ستضع الشركة قيمة أعلى على الرؤى العملية مقارنة بتحليل البيانات.