Μηχανικός Machine Learning – Skills & Career Path

Η Μηχανική Μάθηση (ML) είναι ο κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης στον οποίο χρησιμοποιούμε αλγόριθμους για να μάθουμε από δεδομένα που παρέχονται για να κάνουμε προβλέψεις για αόρατα δεδομένα. Πρόσφατα, η ζήτηση για μηχανικούς Μηχανικής Μάθησης έχει αυξηθεί ταχέως στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, των χρηματοοικονομικών, του ηλεκτρονικού εμπορίου κ.λπ. Σύμφωνα με την Glassdoor, ο διάμεσος μισθός μηχανικού ML είναι 131,290 $ ετησίως. Το 2021, το παγκόσμιο ML αγορά αποτιμήθηκε στα 15.44 δισεκατομμύρια δολάρια. Αναμένεται να αναπτυχθεί με σημαντικό σύνθετο ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης (CAGR) πάνω από 38% έως το 2029.

Ο Μηχανικός Μηχανικής Μάθησης είναι ένας έμπειρος προγραμματιστής που σχεδιάζει, αναπτύσσει και αναπτύσσει συστήματα για την αυτοματοποίηση της προγνωστικής μοντελοποίησης. Το ML Engineer είναι μέρος μιας μεγαλύτερης ομάδας, που περιλαμβάνει επιστήμονες δεδομένων, μηχανικούς, επιχειρηματικούς αναλυτές και ενδιαφερόμενους. Είναι ειδικός στον χειρισμό μεγάλων συνόλων δεδομένων, στον επαναληπτικό πειραματισμό μοντελοποίησης και στη βελτιστοποίηση μοντέλων μηχανικής μάθησης. Αυτό το ιστολόγιο θα διερευνήσει τι κάνει ένας μηχανικός ML, τα προσόντα του και την επαγγελματική του πορεία για να γίνει μηχανικός Μηχανικής Μάθησης.

Ρόλοι και Ευθύνες Μηχανικού Μηχανικής Εκμάθησης

Οι ρόλοι και οι ευθύνες ενός Μηχανικού ML διαφέρουν μεταξύ των βιομηχανιών, ανάλογα με το μέγεθος του οργανισμού και τη διαθεσιμότητα άλλων ρόλων, συμπεριλαμβανομένων των επιστημόνων δεδομένων, των μηχανικών δεδομένων και των αναλυτών δεδομένων. Γενικά, ένας Μηχανικός ML εκτελεί τις ακόλουθες εργασίες:

• Κατανόηση του επιχειρηματικού προβλήματος και του τελικού στόχου
• Προεπεξεργασία δεδομένων για να είναι έτοιμο για μοντέλο.
• Εκτέλεση στατιστικών δοκιμών και διερευνητικής ανάλυσης δεδομένων για βαθύτερες γνώσεις
• Επιλογή του κατάλληλου μοντέλου και τεχνικών για δεδομένα
• Αξιολόγηση της απόδοσης του μοντέλου
• Βελτιστοποίηση των συστημάτων μηχανικής μάθησης
• Κοινοποίηση των αποτελεσμάτων με επιστήμονες δεδομένων, μηχανικούς δεδομένων και ενδιαφερόμενους φορείς
• Διαθέσιμο του εκπαιδευμένου μοντέλου για τη λήψη προβλέψεων ή αποφάσεων για ζωντανές εφαρμογές ή υπηρεσίες
• Διασφάλιση της επεκτασιμότητας, της έκδοσης και της καταγραφής του αναπτυγμένου μοντέλου
• Παρακολούθηση και επίλυση θεμάτων που σχετίζονται με το αναπτυγμένο μοντέλο
• Παραμένοντας σε επαφή με τις τελευταίες έρευνες και αλγόριθμους

Δεξιότητες που απαιτούνται για να γίνετε Μηχανικός Μηχανικής Μάθησης

Δεξιότητες προγραμματισμού

Η γνώση των εννοιών προγραμματισμού σε Python ή R είναι η πιο σημαντική τεχνική δεξιότητα για έναν Μηχανικό ML. Τεχνογνωσία σε βιβλιοθήκες και πλαίσια είναι απαραίτητη, τα οποία είναι τα εξής:

• NumPy (επιστημονικός υπολογισμός)
• Pandas (χειραγώγηση δεδομένων)
• Matplotlib/Seaborn (Εξερευνητική Ανάλυση Δεδομένων)
• Scikit-learn (Μοντελοποίηση μηχανικής μάθησης)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (Deep Learning Modelling)
• Apache Spark (Προεπεξεργασία δεδομένων)

Έννοιες Μηχανικής Μάθησης

Απαιτείται κατανόηση των κοινώς χρησιμοποιούμενων αλγορίθμων για να γίνεις Μηχανικός ML. Αυτοί οι αλγόριθμοι και οι έννοιες είναι οι εξής:

• Γραμμική παλινδρόμηση, λογιστική παλινδρόμηση, δέντρα αποφάσεων και νευρωνικά δίκτυα
• Εποπτευόμενη, χωρίς επίβλεψη και ημι-εποπτευόμενη μάθηση
• Κάθοδος κλίσης
• Τακτοποίηση
• Overfitting και Underfitting
• Ταξινόμηση, παλινδρόμηση, ανίχνευση ανωμαλιών και ομαδοποίηση

Επιπλέον, η κατανόηση των SQL, Git και Cloud Computing είναι επίσης απαραίτητη.

Μαθηματικά (Στατιστική και Πιθανότητες)

Δεδομένου ότι η Στατιστική και η Πιθανότητα είναι η βάση πολλών αλγορίθμων ML, η σταθερή λαβή στα μαθηματικά είναι απαραίτητη προϋπόθεση. Η πιθανότητα χρησιμοποιείται σε πολλούς αλγόριθμους και τεχνικές, όπως το Hidden Markov Model, τους Naive Bayes Algorithms και την υπό όρους πιθανότητα. Οι βασικές έννοιες στατιστικών περιλαμβάνουν Κατανομές Πιθανοτήτων (Κανονική, Poisson, Ομοιόμορφη κατανομή, κ.λπ.), μέτρα κεντρικής τάσης και εξάπλωσης, Έλεγχος Υποθέσεων (ANOVA, χι-τετράγωνο, κ.λπ.), συμπέρασμα Bayes, κ.λπ.

Δεξιότητες

Οι μαλακές δεξιότητες είναι εξίσου σημαντικές για έναν Μηχανικό ML. Θα πρέπει να μπορεί να επικοινωνεί και να συνεργάζεται με άλλα μέλη της ομάδας, όπως μηχανικούς δεδομένων και αναλυτές δεδομένων. Θα πρέπει να έχει δημιουργικότητα και δεξιότητες επίλυσης προβλημάτων για την επίλυση προβλημάτων στον κύκλο ML και προσαρμοστικότητα για την εκμάθηση νέας τεχνολογίας. Οι δεξιότητες Διαχείρισης Έργων είναι απαραίτητες για τον αποτελεσματικό χειρισμό και την ολοκλήρωση Έργων.

Διαδρομή Καριέρας Μηχανικού Μηχανικής Μάθησης

Η Μηχανική Μάθηση προσφέρει μια πολλά υποσχόμενη καριέρα. Η ακόλουθη διαδρομή μπορεί να υιοθετηθεί για να χτίσετε μια καριέρα σε αυτό:

Πτυχίο Πληροφορικής ή σχετικό Πρόγραμμα

Πολλές εταιρείες απαιτούν από τους υποψηφίους να έχουν πτυχίο Bachelor. Οι μηχανικοί ML προέρχονται από διαφορετικά υπόβαθρα. ένα πτυχίο Bachelor στην επιστήμη των υπολογιστών, τα μαθηματικά ή τη στατιστική θα δημιουργούσε ένα σταθερό έδαφος για κάποιον που επιδιώκει καριέρα σε αυτόν τον τομέα.

Πιστοποίηση

Διάφορες γνωστές πλατφόρμες Edtech προσφέρουν μαθήματα μηχανικής μάθησης και προγράμματα. Η ολοκλήρωση αυτών των μαθημάτων θα σας βοηθήσει να μάθετε προγραμματισμό και μηχανική μάθηση. Θα ενισχύσει επίσης την αξιοπιστία σας ως ειδικός επαγγελματίας.

Δημιουργία χαρτοφυλακίου

Η οικοδόμηση ενός χαρτοφυλακίου χρησιμοποιώντας τις δεξιότητες που έχετε αποκτήσει είναι το πιο κρίσιμο μέρος του ML Engineer Career Path. Για αυτό, πάρτε σύνολα δεδομένων πραγματικού κόσμου και περάστε τα στον κύκλο ζωής της μηχανικής μάθησης. Αφού το αναπτύξετε, τεκμηριώστε τα αποτελέσματά σας στο GitHub ή μέσω ανάρτησης ιστολογίου. Κάντε πολλά έργα χαρτοφυλακίου για να προσθέσετε πρωτότυπα στο βιογραφικό σας.

Συμπερασματικά, ο Μηχανικός Μηχανικής Μάθησης είναι ένας συνεχώς εξελισσόμενος ρόλος. Κάθε χρόνο, πρωτοποριακές έρευνες και προϊόντα παρουσιάζονται από ερευνητικά ινστιτούτα. Ένα άτομο που επιδιώκει μια καριέρα σε αυτόν τον τομέα θα πρέπει να αφοσιωθεί στη δια βίου μάθηση και να προσαρμοστεί καθώς βελτιώνεται η τεχνολογία.

Θέλετε περισσότερο περιεχόμενο σχετικό με την τεχνητή νοημοσύνη; Επίσκεψη ενω.αι.