Inženýr strojového učení – Dovednosti & kariérní cesta

Strojové učení (ML) je odvětví umělé inteligence, ve kterém používáme algoritmy k učení z poskytovaných dat, aby mohla být učiněna předpověď na neviditelná data. Nedávno rychle rostla poptávka po inženýrech strojového učení v oblasti zdravotnictví, financí, e-commerce atd. Podle Glassdoor je medián platů inženýrů ML 131 290 dolarů ročně. V roce 2021 byl globální trh strojového učení odhadnut na 15,44 miliardy dolarů. Očekává se, že poroste významným kompozitním ročními tempy růstu (CAGR) nad 38 % do roku 2029.

Inženýr strojového učení je odborný programátor, který navrhuje, vyvíjí a nasazuje systémy pro automatizaci prediktivního 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 optimalizaci modelů strojového učení. Tento blog bude zkoumat, 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 ostatních rolí, včetně datových vědců, inženýrů, datových analytiků. Obecně inženýr ML vykonává následující úkoly:

• Pochopení obchodního problému a konečného cíle
• Předzpracování dat, aby byla modelová data připravena.
• Provádění statistických testů a exploratorní analýzy dat pro hlubší vhled
• Výběr vhodného modelu a technik pro data
• Hodnocení výkonu modelu
• Optimalizace systémů strojového učení
• Komunikace výsledků s datovými vědci, inženýry a zúčastněnými stranami
• Zpřístupnění vyškoleného modelu pro předpověď nebo rozhodnutí pro živé aplikace nebo služby
• Zajištění škálovatelnosti, verzování a protokolování nasazeného modelu
• 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, a to jsou:

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

Koncepty strojového učení

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

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

Kromě toho je také nutné chápat SQL, Git a cloud computing.

Matematika (statistika a pravděpodobnost)

Jelikož statistika a pravděpodobnost jsou základem mnoha algoritmů ML, pevné uchopení matematiky je předpokladem. Pravděpodobnost se používá v mnoha algoritmech a technikách, jako je skrytý Markovův model, naivní Bayesovy algoritmy a podmíněná pravděpodobnost. Klíčové statistické koncepty zahrnují pravděpodobnostní distribuce (normální, Poissonova, uniformní distribuce atd.), míry centrální tendence a rozptylu, testy hypotéz (ANOVA, chi-squared, atd.), Bayesovskou inferenci atd.

Měkké dovednosti

Měkké dovednosti jsou stejně důležité pro inženýra ML. Měl by být schopen komunikovat a spolupracovat s ostatními členy týmu, jako jsou datoví inženýři a datoví analytici. Měl by mít kreativitu a schopnost řešení problémů, aby mohl řešit problémy v cyklu ML a přizpůsobit se učení nové technologie. Dovednosti projektového managementu jsou nezbytné pro zvládnutí a dokončení projektů efektivně.

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 chce stát odborníkem v tomto oboru.

Certifikace

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

Stavba portfolia

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

Abychom uzavřeli, inženýr strojového učení je neustále se vyvíjející role. Každý rok jsou představeny průlomové výzkumy a produkty výzkumnými institucemi. Osoba, která se chce stát odborníkem 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.