Afbeelding door auteur

AI is een van de populairste dingen in de tech-industrie. Net als data engineering is AI engineering populair geworden door de toenemende vraag naar AI-producten.

Maar om een ​​AI-engineer te zijn, welke tools moet je kennen? Deze lijst, die AI-tools bevat, is misschien uitgebreid vanwege de toenemende populariteit, maar je moet op de hoogte blijven en vaardigheden opdoen over deze tools.

In dit artikel gaan we deze tools samen verkennen, maar laten we eerst eens kijken naar AI Engineering. Laten we beginnen!

Wat is een AI Engineer?

Een AI-engineer is een persoon die AI-systemen of -applicaties bouwt, onderhoudt en optimaliseert. Zulke praktijken vereisen experts die softwareontwikkeling integreren met machine learning om intelligente systemen te bouwen die zijn ontworpen om mensachtige taken uit te voeren.

Ze ontwerpen voorspellende modellen en ontwikkelen autonome systemen. Hun kennis omvat dus niet alleen theoretische kennis, maar ook praktische vaardigheden die kunnen worden toegepast op echte problemen.

Om dat te kunnen doen, moeten ze natuurlijk weten hoe ze systemen moeten programmeren. Daarvoor is programmeerkennis nodig.

Programmeerkennis

Sterke programmeerkennis is een must voor een AI-engineer om te schitteren. Daarom is het belangrijk om uit te blinken in een paar belangrijke talen.

Python

Python heeft dynamische bibliotheken, zoals TensorFlow en PyTorch, die geweldig zijn voor AI-modeltraining. Deze bibliotheken hebben actieve communities die ze up-to-date houden.

Deze hoogwaardige, algemene programmering die de vrijheid biedt om snel prototypes te maken en snel over de codes te itereren, maakt Python tot een populaire keuze onder AI-engineers.

Ten eerste, hier zijn de top 30 Python-interviewvragen en -antwoorden.

R

Een andere belangrijke taal is R, met name in statistische analyse en datavisualisatie. Het heeft sterke dataverwerkingsmogelijkheden en wordt gebruikt in de academische wereld en in onderzoek. R is een tool voor zware statistische taken en grafische vereisten.

Je ziet misschien veel discussies tussen R en Python als mensen het hebben over het vinden van de beste programmeertaal voor data science. Data Science is misschien een ander vakgebied. Om een ​​AI-engineer te worden, moet je echter veel taken uitvoeren die een Data Scientist doet.

Daarom moet je misschien ook een antwoord vinden op dit oude debat: wat is beter, R of Python? Om de vergelijking te zien, bekijk dit een.

Java

Java is gebruikt om grote systemen en applicaties te bouwen. Het is niet zo populair voor AI-specifieke taken, maar is belangrijk bij het implementeren van AI-oplossingen op bestaande bedrijfssystemen. Java’s kracht en schaalbaarheid maken het een nuttig wapen voor een AI-engineer.

SQL

Je kunt databases niet beheren zonder SQL. Als AI-engineer zal het werken met relationele databases het grootste deel van je werk zijn, omdat het gaat om het omgaan met en opschonen van grote datasets.

Dit is waar SQL om de hoek komt kijken om u te helpen deze data snel te extraheren, manipuleren en analyseren. Dit helpt u om schone, uitgedunde gestructureerde kennis te bieden die u naar uw modellen kunt doorsturen.

Hier is de ultieme gids voor de SQL-vragen Je moet je voorbereiden.

Machinaal leren

Afbeelding door auteur

Machine learning is misschien wel het kernonderdeel van deze operatie. Maar voordat u machine learning leert, moet u wiskunde, statistiek en lineaire algebra kennen.

Wiskunde

Het begrijpen van machine learning-methoden is afhankelijk van een sterke wiskundige basis. Belangrijke secties behandelen waarschijnlijkheidstheorie en calculus. Terwijl waarschijnlijkheidstheorie modellen zoals Bayesiaanse netwerken verduidelijkt, ondersteunt calculus optimalisatiemethoden.

Uitchecken dit een manier om je kennis van wiskunde met Python te oefenen en meer te leren over de coderingsbibliotheken die in wiskunde worden gebruikt.

Statistieken

Statistieken zijn essentieel voor het interpreteren van data en het verifiëren van modellen. Hypothesetesten, regressie en distributie vormen de basis van een statistische studie. Als u deze kent, kunt u de prestaties van het model beoordelen en datagestuurde beslissingen nemen.

Je kunt beginnen met leren van veelgebruikte statistische tests in Data Science of basistypen statistische tests in Data Science. Zoals je weet, zou je dezelfde concepten moeten kennen in zowel data science als AI engineering. Je kunt meer statistische artikelen bekijken op hier.

Lineaire Algebra

Lineaire algebra is de taal van machine learning. Het wordt toegepast in methoden die gebruikmaken van vectoren en matrices, die fundamenteel zijn in datarepresentatie en transformaties.

Om algoritmen zoals PCA (Principal Component Analysis) en SVD (Singular Value Decomposition) te begrijpen, is kennis van kernconcepten zoals matrixvermenigvuldiging, eigenwaarden en eigenvectoren vereist.

Hier is de beste videoserie van 3Blue1Brown, waarin je lineaire algebra volledig leert begrijpen.

Grote gegevens

AI Solutions vertrouwen op de AI-scene, die big data ondersteunt. Het gaat specifiek over de terabytes aan data die elke dag worden gegenereerd. Ontwerpers van kunstmatige intelligentie moeten deze data op de juiste en effectieve manier verwerken. De onderstaande voorbeelden laten big data-services zien.

Hadoop

Hadoop is een open-source softwareframework voor het opslaan en verwerken van grote datasets in een gedistribueerd bestandssysteem over computerknooppunten. Het is schaalbaar om op duizenden servers te draaien, biedt lokale berekening en opslag, waardoor het ideaal is voor grootschalige training.

Deze architectuur beschikt over mogelijkheden die een efficiënte verwerking van big data mogelijk maken en die ervoor zorgen dat deze betrouwbaar en schaalbaar is.

Vonk

Apache Spark is een snel en algemeen cluster computing-systeem voor big data. Het biedt high-level API’s in Java, Scala, Python en R en een geoptimaliseerde engine die algemene uitvoeringsgrafieken ondersteunt. Voordelen zijn;

• Goede prestaties
• Gemakkelijk te gebruiken (Spark)
• Kan enorme hoeveelheden data razendsnel verwerken en is compatibel met verschillende programmeertalen

Het is een krachtig wapen in de handen van een AI-ingenieur. Als u meer wilt weten over PySpark, een Python Apache Spark-interface, bekijk dan “Wat is PySpark?“.

NoSQL-databases

Ze zijn ontworpen om grote hoeveelheden ongestructureerde data op te slaan en te verwerken, NoSQL-databases genaamd, bijvoorbeeld MongoDB of Cassandra. In tegenstelling tot traditionele SQL’s zijn NoSQL-databases schaalbaar en flexibel, zodat u data efficiënter kunt opslaan en kunt aanpassen aan complexe datastructuren voor AI.

Hierdoor kunnen AI-engineers grote datasets opslaan en beter gebruiken. Dat is nodig om krachtige voorspellingsmodellen (machine learning) te produceren en beslissingen te nemen waarvoor een hoge gegevensverwerkingssnelheid nodig is.

Als u meer wilt weten over Big Data en hoe het werkt, bekijk dan dit een.

Clouddiensten

Er zijn veel clouddiensten beschikbaar, maar het is verstandig om uzelf vertrouwd te maken met de meestgebruikte.

Amazon Web Services (AWS)

AWS biedt een breed scala aan cloudservices, van opslag tot servercapaciteit en machine learning-modellen. Belangrijke services zijn onder meer:

• S3 (eenvoudige opslagservice): Voor opslag van grote datasets.
• EC2 (elastische rekencloud): Voor schaalbare computerbronnen.

Google Cloud Platform (GCP)

GCP is op maat gemaakt voor AI en big data. Belangrijke services omvatten:

• Grote Query: Een volledig beheerd datawarehouse voor het snel uitvoeren van SQL-query’s met behulp van de infrastructuur van Google.
• TensorFlow en AutoML: AI- en machine learning-hulpmiddelen voor het maken en implementeren van modellen.

Microsoft Azure

Azure biedt verschillende services voor AI en big data, waaronder:

• Azure Blob-opslag: Zeer schaalbare object storage voor vrijwel onbeperkte ongestructureerde data.
• Azure Machine Learning: Hulpmiddelen voor het hosten van verschillende ML-modellen, waaronder snelle training of op maat gecodeerde modellen.

Oefening: De weg om een ​​meester te worden

AI Mastery is More than Theory Projecten zijn belangrijk om praktische ervaring op te doen. Hier zijn een paar shortcuts om te oefenen en je AUTHORICIENT skills te verbeteren:

Doe dataprojecten

Pas je vaardigheden toe op real-world dataprojecten. Voorspel bijvoorbeeld Voorspelling van de bezorgduur van DoorDashDit houdt in:

• Verzamelen van levertijdgegevens.
• Functietechniek
• Het bouwen van een voorspellend model in zowel Machine Learning als Deep Learning

Deze projecten bieden hands-on ervaring in het ophalen, opschonen, verkennende analyse en modelleren van data. Ze bereiden je voor op echte problemen.

Kaggle-wedstrijden

Kaggle-wedstrijden zijn de beste manier om Dataprojecten te kraken als je nog maar net begint. Ze geven je niet alleen veel datasets, maar sommige wedstrijden kunnen een echte motivatie voor je zijn, omdat sommige meer dan $ 100.000 bieden.

Open Source-bijdragen

Open-sourcebijdragen kunnen de beste manier zijn om je zelfverzekerd en competent te voelen. Zelfs beginnende programmeurs kunnen bugs vinden in zeer complexe codes.

Bijvoorbeeld langketenhet is een manier om verschillende taalmodellen samen te gebruiken. Bezoek gerust deze open-source GitHub-repository en begin met verkennen.

Als u problemen ondervindt bij het laden of installeren van een van de functies, meld dit dan en wees actief in de community.

Online cursussen en tutorials

Als u een programma wilt zien dat is afgestemd op uw vaardigheden en een certificaat wilt behalen van bekende instituten, kunt u gerust websites bezoeken zoals Coursera, EdxEn OnbeschaamdheidZe hebben veel cursussen op het gebied van machine learning en AI die je tegelijkertijd theoretische en praktische kennis kunnen bijbrengen.

Laatste gedachten

In dit artikel onderzoeken we wat AI Engineers inhouden en welke tools ze moeten kennen, van programmeren tot cloudservices.

Samenvattend: door Python, R, big data-frameworks en cloudservices te leren, krijgen AI-engineers de tools in handen die ze nodig hebben om robuuste AI-oplossingen te bouwen die moderne uitdagingen het hoofd bieden.

Nate Rosidi is een datawetenschapper en in productstrategie. Hij is ook een adjunct-professor die analytics doceert en is de oprichter van StrataScratch, een platform dat datawetenschappers helpt zich voor te bereiden op hun interviews met echte interviewvragen van topbedrijven. Nate schrijft over de laatste trends op de arbeidsmarkt, geeft interviewadvies, deelt data science-projecten en behandelt alles over SQL.