5 مهارات يجب عليك إتقانها لتصبح مهندس تعلم علوم الحاسوب
 

فيما يلي أهم 5 مهارات ينبغي أن يتمتع بها كل مهندس تعلم آلي:
1- علوم الحاسوب، والبرمجة:
تعتبر أساسيات علوم الكمبيوتر مهمة لمهندسي التعلم الآلي، حيث يعتمد عملهم على دمج تراكيب البيانات Data Structures – مثل: المصفوفات، والرسوم البيانية، وقوائم البيانات، والمخططات -، والخوارزميات – مثل: البحث، والترتيب، والبرمجة الديناميكية، وما إلى ذلك – والعمليات الحسابية المعقدة، وهذا يتطلب فهمًا جيدًا لبنية الحاسوب، وكيفية التعامل مع مشاكله.


تتطلب وظيفة مهندس تعلم آلي أيضًا تعلم بعض لغات البرمجة مثل: جافا، وC ++، وR Programming، وبايثون Python لتكون قادرًا على تجاوز مشاكل البرمجة، ومعالجتها.
تستمر لغة بايثون Python في احتلال المركز الأول في هذا المجال، حيث تضم مكتبات مثل numpy، وscipy، وMatplotlib التي تتيح لك قدرة التعامل مع المصفوفات بطرق أفضل، وتقدم أدوات خاصة لمعالجة الإشارات، ومعالجة الصور، والعمليات الحسابية المعقدة، وأثناء التعامل مع خوارزميات التعلم الآلي تُستخدم هذه اللغة بشكل كبير لأنها تحتوي على بنية بسيطة.

2- علم الاحتمالات، والإحصائيات:
تستخدم خوارزميات التعلم الآلي الكثير من قواعد الاحتمال، والإحصاء مثل: قاعدة بايز Bayes rule، والاحتمال الشرطي، ونظرية الاحتمالات، وغيرها من التقنيات المشتقة منها، وكذلك المبادئ الإحصائية، وطرق التحليل.

لذلك سيتعين عليك الإلمام بعلم الاحتمالات، والإحصائيات لفهم نظرية الخوارزميات، وكيفية عملها، حيث إن عدد كبير من خوارزميات التعلم الآلي هي في الأساس امتداد لعمليات النمذجة الإحصائية.

3- نمذجة البيانات، وتقييمها:
نمذجة البيانات Data Modeling؛ هي جزء لا يتجزأ من عملية تصميم، وتطوير قواعد البيانات المستخدمة في تطوير الخوارزميات، ومن خلالها يمكن تركيب أي مجموعة بيانات مع القدرة على العثور على أنماط مفيدة في هذه البيانات مثل: المجموعات، والمتجهات الذاتية، والعلاقات، وغير ذلك كخصائص تنبؤية للحالات غير المرئية، وجزء كبير من عملية التقدير هذه هو إجراء تقييم مستمر لأي نموذج معين.

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

4- تصميم النظم، وهندسة البرمجيات:
بمجرد أن تنفذ الخوارزميات، والمكتبات الخاصة بك، فمن المحتمل ألا تكون قد انتهيت. فمازال البرنامج يحتاج إلى العمل مع نظام أكبر من المنتجات، والخدمات ليكون له فائدة. ستحتاج ايضًا إلى معرفة بعض الأمور ذات الصلة مثل: استدعاء المكتبة، واجهات التطبيقات البرمجية، واستعلامات قاعدة البيانات.

مخرجات مهندس التعلم الآلي القابلة للتنفيذ هي دائمًا برامج، والتي يمكن أن تكون مجرد عنصر صغير في نظام أكبر لتطوير الخدمات، والمنتجات، وسيتطلب ذلك بناء واجهات برمجية مناسبة من أجل المكون الذي سيعتمد عليه الآخرون، كما يعد إجراء تصميم دقيق للنظام ضروريًا دائمًا، لتجنب الاختناقات والسماح بتوسيع نطاق الخوارزمية بدقة مع زيادة حجم البيانات.

5- المعرفة العامة لمجال التنفيذ:
أفضل مشاريع التعلم الآلي هي التي تقدم حلول لمشاكل حقيقية، بغض النظر عن المجال الذي ستعمل فيه، يجب أن تعرف كيف تسير الأمور في المجال الذي سيُنفيذ مشروع التعلم الآلي فيه، حيث إن زيادة معرفتك به سيمنحك ميزة تنافسية ويساعدك في نمو وتطوير عملك.

وإذا لم يكن مهندس التعلم الآلي لديه معرفة بالتوجهات، والخبرات الأساسية لمجال التنفيذ، فلن يمكنه الاستفادة من أي مهارة من المهارات التقنية التي ذُكرت أعلاه لتحقيق نجاح، ومن المؤكد أنه لن يفهم المشكلات، والصعوبات المحتملة التي تحتاج إلى حلول من أجل تطوير سير العمل في الشركة العاملة في هذا المجال.