Инженер по машинно обучение – умения и кариера

Машинното обучение (ML) е клонът на изкуствения интелект, в който използваме алгоритми, за да се учим от предоставените данни, за да правим прогнози за невидими данни. Напоследък търсенето на инженери по машинно обучение бързо нарасна в здравеопазването, финансите, електронната търговия и т.н. Според Glassdoor средната заплата на ML инженер е $131,290 2021 на година. През XNUMX г. глобалната ML пазар беше оценен на 15.44 милиарда долара. Очаква се да расте със значителен комбиниран годишен темп на растеж (CAGR) над 38% до 2029 г.

Инженерът по машинно обучение е експерт програмист, който проектира, разработва и внедрява системи за автоматизиране на прогнозно моделиране. ML Engineer е част от по-голям екип, включващ учени по данни, инженери, бизнес анализатори и заинтересовани страни. Той е експерт в манипулиране на големи масиви от данни, експериментиране с итеративно моделиране и оптимизиране на модели за машинно обучение. Този блог ще проучи какво прави един ML инженер, техните квалификации и кариерата им, за да станат инженер по машинно обучение.

Роли и отговорности на инженер по машинно обучение

Ролите и отговорностите на ML инженер варират в различните индустрии, в зависимост от размера на организацията и наличието на други роли, включително специалисти по данни, инженери по данни и анализатори на данни. Обикновено ML инженерът изпълнява следните задачи:

• Разбиране на бизнес проблема и крайната цел
• Предварителна обработка на данни, за да бъдат готови за модел.
• Извършване на статистически тестове и проучвателен анализ на данни за по-задълбочени прозрения
• Избор на подходящ модел и техники за данни
• Оценка на производителността на модела
• Оптимизиране на системите за машинно обучение
• Комуникация на резултатите с учени по данни, инженери по данни и заинтересовани страни
• Предоставяне на обучения модел за правене на прогнози или решения за живи приложения или услуги
• Гарантиране на мащабируемостта, версиите и регистрирането на внедрения модел
• Мониторинг и разрешаване на проблеми, свързани с внедрения модел
• Поддържане на връзка с най-новите изследвания и алгоритми

Необходими умения, за да станете инженер по машинно обучение

Умения за програмиране

Овладяването на концепции за програмиране в Python или R е най-важното техническо умение за ML инженер. Експертиза в библиотеки и рамки са необходими, които са както следва:

• NumPy (научни изчисления)
• Pandas (Манипулиране на данни)
• Matplotlib/Seaborn (Проучвателен анализ на данни)
• Scikit-learn (моделиране на машинно обучение)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (Моделиране на дълбоко обучение)
• Apache Spark (предварителна обработка на данни)

Концепции за машинно обучение

Разбирането на често използваните алгоритми е необходимо, за да станете ML инженер. Тези алгоритми и концепции са както следва:

• Линейна регресия, логистична регресия, дървета на решенията и невронни мрежи
• Наблюдавано, неконтролирано и полуконтролирано обучение
• Градиентно спускане
• Регулиране
• Прекомерно и недостатъчно оборудване
• Класификация, регресия, откриване на аномалии и групиране

Освен това е необходимо разбиране на SQL, Git и Cloud Computing.

Математика (статистика и вероятности)

Тъй като статистиката и вероятността са в основата на много алгоритми за машинно обучение, здравата хватка на математиката е предпоставка. Вероятността се използва в много алгоритми и техники, като скрит модел на Марков, наивни алгоритми на Бейс и условна вероятност. Ключовите статистически концепции включват вероятностни разпределения (нормално, Поасон, равномерно разпределение и т.н.), мерки за централна тенденция и разпространение, тестване на хипотези (ANOVA, хи-квадрат и т.н.), байесов извод и др.

Меки умения

Меките умения са също толкова важни за ML инженера. Той трябва да може да комуникира и да си сътрудничи с други членове на екипа, като инженери по данни и анализатори на данни. Той трябва да има креативност и умения за решаване на проблеми, за да решава проблеми в ML Cycle и адаптивност за изучаване на нови технологии. Уменията за управление на проекти са от съществено значение за ефективното управление и завършване на проекти.

Кариерен път на инженер по машинно обучение

Машинното обучение предлага обещаваща кариера. Следният път може да бъде възприет за изграждане на кариера в него:

Бакалавър по компютърни науки или подходяща програма

Много компании изискват кандидатите да имат бакалавърска степен. ML инженерите идват от различни среди; бакалавърска степен по компютърни науки, математика или статистика би поставила стабилна основа за някой, който преследва кариера в тази област.

сертифициране

Предлагат се различни добре познати платформи на Edtech курсове за машинно обучение и програми. Завършването на тези курсове ще ви помогне да научите програмиране и машинно обучение. Това също така ще повиши доверието ви като експерт професионалист.

Изграждане на портфолио

Изграждането на портфолио с помощта на уменията, които сте придобили, е най-важната част от кариерния път на ML инженер. За целта вземете набори от данни от реалния свят и ги прекарайте през жизнения цикъл на машинното обучение. След като го внедрите, документирайте резултатите си в GitHub или чрез публикация в блог. Направете множество проекти за портфолио, за да добавите прототипи към автобиографията си.

В заключение, инженерът по машинно обучение е непрекъснато развиваща се роля. Всяка година изследователски институти представят новаторски изследвания и продукти. Човек, преследващ кариера в тази област, трябва да се посвети на учене през целия живот и да се адаптира с подобряването на технологиите.

Искате повече съдържание, свързано с AI? Посетете обединявам.ai.