Blog Yapay Zeka

Makine Öğrenmesi Mühendisi Olmak Için Sahip Olmanız Gereken 5 Yetenek

Makine Öğrenmesi Mühendisi Olmak Için Sahip Olmanız Gereken 5 Yetenek

Günümüzde sıkça duyduğumuz bir terim olan “Yapay Zeka” birçok mühendisin ilgi odağı olmuş halde. Biz de Yapay Akademi ailesi için bir yapay zeka alanı olan makine öğrenmesini bu yazımızda ele alacağız. Bu alana ilgi duyanların bilmesi gerekenlerden bahsedeceğimiz bir yazı olacak.

Öncelikle,

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine Öğrenmesi, matematiksel ve istatistiksel işlemler ile veriler üzerinden çıkarımlar yaparak tahminlerde bulunan sistemlerin bilgisayarlar ile modellenmesidir.

Peki bu alanda çalışmak istiyorsak sahip olmamız gereken 5 yetenek nedir?

1-) Matematik Bilgisi

 

 

  • Olasılık ve İstatistik: Temel istatistik bilgisi ve olasılık teorisi, tanımlayıcı istatistikler, Baye’s Teoremi, Rassal Değişkenler, Olasılık Dağılımı, Örnekleme, Hipotez Testleri, Regresyon ve karar analizleri.
  • Lineer Cebir: Matrisler hakkında bilgi sahibi olmanız gerekmektedir. Basit matris işlemleri; toplama, çıkarma, skaler çarpım ve vektörel çarpım, tersini alma, transpoz, vektör uzayları.
  • Matematik: Diferansiyel ve integral alma.

 

2-) Programlama Yeteneği

Biraz programlama bilgisi yeterli olacaktır fakat veri yapıları, algoritma ve nesneye dayalı programlama konseptine hakim olmanız büyük avantaj.

Bazı popüler makine öğrenmesi dillerine örnek olarak Python, R, Java ve C++ örnek verilebilir. Bunlardan en az bir tanesinde uzmanlaşmamız gerekir.

3-) Veri Mühendisliği Yeteneği

Makine öğrenimini elimizdeki veri ile gerçekleştireceğimizden dolayı büyük kapasitede verilerle çalışabilmeliyiz (Big Data). Veri işleme, SQL, NOSQL, ETL (Extract – Transform – Load) işlemi, veri analizi ve görselleştirilmesi konuları hakkında bilgili olmamız gerekir.

 

4-) Makine Öğrenmesi Algoritmaları

Makine öğrenmesi algoritmaları hakkında bilgi sahibi olmamız gerekir.

  • Lineer Regresyon
  • Lojistik Regresyon
  • Karar Ağaçları
  • Rassal Orman Algoritması (Random Forest Algorithms)
  • Kümeleme
  • Pekiştirmeli Öğrenme
  • Yapay Sinir Ağları

 

5-) Makine Öğrenmesi Framework’leri

Makine öğrenmesi framework’leri hakkında bilgi sahibi olmamız gerekir.

  • Scikit-Learn
  • Tensorflow
  • Azure
  • Caffe
  • Theano
  • Spark
  • Torch

 

Kaynak;

https://medium.com/t%C3%BCrkiye/makine-%C3%B6%C4%9Frenmesi-nedir-20dee450b56e

https://www.youtube.com/watch?v=DZ7xuZ1-uh8

 

Yazar: Caner Filiz

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir