یک متخصص ماشین لرنینگ (Machine Learning) برای انجام وظایف مرتبط با این حوزه، باید به مجموعه‌ای از مهارت‌های فنی و تخصصی دست پیدا کند. در ادامه برخی از مهارت‌های اساسی یک متخصص ماشین لرنینگ را بررسی خواهیم کرد:
• تفهیم عمیق در مباحث ماشین لرنینگ: متخصص ماشین لرنینگ باید مفاهیم و اصول اساسی ماشین لرنینگ را بشناسد. مفاهیم مربوط به الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم و مدل‌های گرافیکی از جمله این مفاهیم هستند.
• تجربه در استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های ماشین لرنینگ: متخصص ماشین لرنینگ باید توانایی استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط با ماشین لرنینگ مانند TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn و Keras را داشته باشد.
• تحلیل داده: آنالیز و پردازش داده‌ها یکی از مراحل اساسی در ماشین لرنینگ است. متخصص ماشین لرنینگ باید توانایی جمع‌آوری، پیش‌پردازش و تحلیل داده‌ها را داشته باشد.
• ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها: متخصص یادگیری ماشین باید بتواند مدل‌های خود را ارزیابی کرده و عملکرد آنها را از طریق بهینه‌سازی پارامترها و تکنیک‌های مرتبط بهینه کند.
• حل مسائل پیچیده: توانایی حل مسائل پیچیده با استفاده از روش‌های پیشرفته ماشین لرنینگ و بهبود و ارتقای مدل‌های موجود از مهم‌ترین مهارت‌های یک متخصص در این زمینه است.
• مهارت‌های برنامه‌نویسی: Python، R یا MATLAB زبان‌هایی هستند که در یادگیری ماشین کاربرد بسیاری دارند. این زبان‌ها به فرد توانایی می‌دهد تا الگوریتم‌ها را پیاده‌سازی و اجرای کند، به پردازش و تحلیل داده‌ها بپردازد و برای مدل‌های خاص به صورت سفارشی برنامه‌نویسی کند.
• مفاهیم آماری: متخصص ماشین لرنینگ باید مفاهیم آماری اساسی را بشناسد تا بتواند الگوریتم‌ها و مدل‌های ماشین لرنینگ را به‌درستی تفسیر و ارزیابی کند.
در کنار این مهارت‌ها، متخصصان ماشین لرنینگ باید به‌روز باشند و با تحولات و پیشرفت‌های جدید در زمینه یادگیری ماشین آشنا باشند و توانایی یادگیری مداوم را داشته باشند.