Maskinlæringsingeniør – Færdigheder & Karrierevej

Maskinlærning (ML) er grenen af kunstig intelligens, hvor vi bruger algoritmer til at lære af data for at gøre forudsigelser om ikke-set data. Lige siden, har efterspørgslen efter Maskinlæringsingeniører været voksende over sundhedssektoren, Finans, e-handel osv. Ifølge Glassdoor, er medianlønnen for en ML-ingeniør $131,290 om året. I 2021 var den globale ML marked værdi $15,44 milliarder. Det forventes at vokse med en betydelig årlig vækstrate (CAGR) over 38% indtil 2029.

En Maskinlæringsingeniør er en ekspertprogrammør, der designer, udvikler og implementerer systemer til at automatisere prædictive modeling. ML-ingeniør er en del af et større team, der inkluderer datavidenskabsmænd, ingeniører, forretningsanalytikere og interessenter. Han er en ekspert i at manipulere med store datasæt, iterative model-eksperimenter og optimere maskinlæringsmodeller. Denne blog vil udforske, hvad en ML-ingeniør gør, deres kvalifikationer og deres karrierevej til at blive en Maskinlæringsingeniør.

Roller og Ansvar for en Maskinlæringsingeniør

Roller og ansvar for en ML-ingeniør varierer over brancher, afhængigt af organisationens størrelse og tilgængeligheden af andre roller, herunder datavidenskabsmænd, dataingeniører og dataanalytikere. Generelt udfører en ML-ingeniør følgende opgaver:

• At forstå det forretningsmæssige problem og det endelige mål
• At forarbejde data, så det er model-klart.
• At udføre statistiske tests og eksplorativ dataanalyse for dybere indsigt
• At vælge den passende model og teknik til data
• At evaluere modelpræstationen
• At optimere maskinlærningssystemerne
• At kommunikere resultaterne med datavidenskabsmænd, dataingeniører og interessenter
• At gøre den trænede model tilgængelig for at gøre forudsigelser eller træffe beslutninger for live-applikationer eller -tjenester
• At sikre, at den implementerede models skalerbarhed, versionering og logging
• At overvåge og løse problemer relateret til den implementerede model
• At holde sig ajour med den seneste forskning og algoritmer

Færdigheder Krævet for at Blive en Maskinlæringsingeniør

Programmeringsfærdigheder

At mestre programmeringskoncepter i Python eller R er den vigtigste tekniske færdighed for en ML-ingeniør. Ekspertise i biblioteker og rammer er nødvendig, som følger:

• NumPy (Videnskabelig beregning)
• Pandas (Data-manipulation)
• Matplotlib/Seaborn (Eksplorativ dataanalyse)
• Scikit-learn (Maskinlæringsmodellering)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (Dybe læringsmodeller)
• Apache Spark (Dataforarbejdning)

Maskinlæringskoncepter

Forståelse af de almindeligst anvendte algoritmer er nødvendig for at blive en ML-ingeniør. Disse algoritmer og koncepter er som følger:

• Lineær regression, logistisk regression, beslutningstræer og neurale netværk
• Overvåget, uovervåget og semiovervået læring
• Gradientafstigning
• Regularisering
• Overfitning og underfitning
• Klassificering, regression, anomalidetektering og klustering

Derudover er det også nødvendigt at have kendskab til SQL, Git og cloud-computing.

Matematik (Statistik og Sandsynlighed)

Da statistik og sandsynlighed er grundlaget for mange ML-algoritmer, er en fast greb om matematikken en forudsætning. Sandsynlighed bruges i mange algoritmer og teknikker, såsom Hidden Markov Model, Naive Bayes-algoritmer og betinget sandsynlighed. Nøglestatistiske koncepter omfatter sandsynlighedsfordelinger (Normal, Poisson, Uniform distribution osv.), mål for central tendens og spredning, hypotesetest (ANOVA, chi-i-anden osv.), Bayesisk inferens osv.

Bløde Færdigheder

Bløde færdigheder er lige så vigtige for en ML-ingeniør. Han skal kunne kommunikere og samarbejde med andre teammedlemmer, såsom dataingeniører og dataanalytikere. Han skal have kreativitet og problemløsningsfærdigheder til at løse problemer i ML-cyklen og tilpasnings-evne til at lære nye teknologier. Projektledelsesfærdigheder er essentielle til at håndtere og afslutte projekter effektivt.

Maskinlæringsingeniør Karrierevej

Maskinlærning tilbyder en lovende karriere. Følgende vej kan følges for at bygge en karriere i det:

Bachelors i Computer Science eller et relevant Program

Mange virksomheder kræver, at kandidaterne har en bachelorgrad. ML-ingeniører kommer fra diverse baggrunde; en bachelorgrad i computer science, matematik eller statistik vil danne en fast grund for nogen, der søger en karriere i dette felt.

Certificering

Forskellige velkendte Edtech-platforme tilbyder maskinlæringskurser og -programmer. At fuldføre disse kurser vil hjælpe dig med at lære programmering og maskinlærning. Det vil også forbedre din troværdighed som en ekspertprofessionel.

Bygning af en Portfolio

At bygge en portfolio med de færdigheder, du har erhvervet, er den vigtigste del af ML-ingeniør Karrierevejen. Til dette, tag virkelige datasæt og førgå dem gennem maskinlæringslivscyklussen. Efter implementering, dokumentér dine resultater på GitHub eller via blogindlæg. Lav flere portfolieprojekter for at tilføje prototyper til din CV.

For at konkludere, er Maskinlæringsingeniør en kontinuerligt udviklende rolle. Hvert år, banebrydende forskning og produkter er fremført af forskningsinstitutter. En person, der søger en karriere i dette felt, skal dedikere sig til livslang læring og tilpasse sig, efterhånden som teknologien forbedres.

Ønsker du mere AI-relateret indhold? Besøg unite.ai.