Inženýr strojového učení – dovednosti a kariérní cesta

Strojové učení (ML) je odvětví umělé inteligence, ve kterém používáme algoritmy k učení z poskytnutých dat, aby jsme mohli dělat předpovědi na neviditelná data. Nedávno se poptávka po inženýrech strojového učení rapidně zvýšila v oblasti zdravotnictví, financí, e-commerce atd. Podle Glassdoor je medián plat inženýra ML 131 290 dolarů ročně. V roce 2021 byl globální trh ML hodnoten na 15,44 miliardy dolarů. Očekává se, že poroste s významným meziročním tempem růstu (CAGR) nad 38 % do roku 2029.

Inženýr strojového učení je odborný programátor, který navrhuje, vyvíjí a nasazuje systémy pro automatizované prediktivní modelování. Inženýr ML je součástí většího týmu, včetně datových vědců, inženýrů, obchodních analytiků a zúčastněných stran. Je odborníkem na manipulaci s velkými datovými soubory, experimentování s iterativním modelováním a optimalizací modelů strojového učení. Tento blog bude prozkoumávat, co dělá inženýr ML, jeho kvalifikace a jeho kariérní cestu k tomu, aby se stal inženýrem strojového učení.

Role a odpovědnosti inženýra strojového učení

Role a odpovědnosti inženýra ML se liší podle odvětví, v závislosti na velikosti organizace a dostupnosti jiných rolí, včetně datových vědců, inženýrů a datových analytiků. Obecně inženýr ML provádí následující úkoly:

• Pochopení obchodního problému a konečného cíle
• Předzpracování dat, aby byla modelová data připravena.
• Provádění statistických testů a analýzy dat pro hlubší přehled
• Výběr vhodného modelu a technik pro data
• Hodnocení výkonu modelu
• Optimalizace systémů strojového učení
• Komunikace výsledků s datovými vědci, inženýry a zúčastněnými stranami
• Učinění vyškoleného modelu dostupného pro předpovědi nebo rozhodnutí pro živé aplikace nebo služby
• Zajištění nasazeného modelu škálovatelnosti, verzování a protokolování
• Monitorování a řešení problémů souvisejících s nasazeným modelem
• Držení se nejnovějších výzkumů a algoritmů

Dovednosti požadované pro to, aby se stal inženýrem strojového učení

Programovací dovednosti

Zvládnutí programovacích konceptů v Pythonu nebo R je nejvýznamnější technickou dovedností pro inženýra ML. Odbornost v knihovnách a rámcích je nezbytná, které jsou následující:

• NumPy (vědecké výpočty)
• Pandas (manipulace s daty)
• Matplotlib/Seaborn (analýza dat)
• Scikit-learn (modelování strojového učení)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (hluboké učení)
• Apache Spark (předzpracování dat)

Koncepty strojového učení

Pochopení běžně používaných algoritmů je vyžadováno k tomu, aby se stal inženýrem ML. Tyto algoritmy a koncepty jsou následující:

• Lineární regrese, logistická regrese, rozhodovací stromy a neuronové sítě
• Dozorované, nedozorované a polo dozorované učení
• Gradientní sestup
• Regularizace
• Přeučení a podučení
• Klasifikace, regrese, detekce anomálií a shlukování

Navíc je také nutné mít pochopení SQL, Git a cloud computingu.

Matematika (statistika a pravděpodobnost)

Pоскольку statistika a pravděpodobnost jsou základem mnoha algoritmů ML, pevné pochopení matematiky je předpokladem. Pravděpodobnost se používá v mnoha algoritmech a technikách, jako je skrytý Markovův model, Naivní Bayesovské algoritmy a podmíněná pravděpodobnost. Klíčové statistické koncepty zahrnují distribuce pravděpodobnosti (normální, Poissonova, uniformní distribuce atd.), míry centrální tendence a rozptylu, testy hypotéz (ANOVA, chi-kvadrát atd.), Bayesovské inference atd.

Měkké dovednosti

Měkké dovednosti jsou stejně důležité pro inženýra ML. Měl by být schopen komunikovat a spolupracovat s ostatními členy týmu, jako jsou inženýři dat, analytici dat. Měl by mít kreativitu a dovednosti řešení problémů, aby mohl řešit problémy v cyklu ML a přizpůsobit se novým technologiím. Dovednosti projektového managementu jsou nezbytné pro efektivní zpracování a dokončení projektů.

Kariérní cesta inženýra strojového učení

Strojové učení nabízí slibnou kariéru. Následující cesta může být přijata pro budování kariéry v tomto oboru:

Bakalářský titul v oboru počítačových věd nebo související program

Mnoho společností vyžaduje, aby kandidáti měli bakalářský titul. Inženýři ML pocházejí z různých prostředí; bakalářský titul v oboru počítačových věd, matematiky nebo statistiky by vytvořil pevný základ pro někoho, kdo se snaží o kariéru v tomto oboru.

Certifikace

Různé známé edukační platformy nabízejí kurzy a programy strojového učení. Dokončení těchto kurzů vám pomůže naučit se programování a strojové učení. Také zvýší vaši důvěryhodnost jako odborníka.

Stavba portfolia

Stavba portfolia pomocí dovedností, které jste získali, je nejvýznamnější částí kariérní cesty inženýra ML. K tomu vezměte reálná data a projděte jimi životní cyklus strojového učení. Po nasazení dokumentujte své výsledky na GitHubu nebo prostřednictvím blogového příspěvku. Vytvořte několik projektů portfolia, aby jste přidali prototypy do svého životopisu.

Shrnutí, inženýr strojového učení je neustále se vyvíjející role. Každý rok jsou představeny průlomové výzkumy a produkty výzkumnými ústavy. Osoba, která se snaží o kariéru v tomto oboru, by se měla věnovat celoživotnímu učení a přizpůsobit se, jak se technologie zlepšuje.

Chcete více obsahu souvisejícího s umělou inteligencí? Navštivte unite.ai.