Μηχανικός Μηχανικής Μάθησης – Ικανότητες & Σταδιοδρομία

Η Μηχανική Μάθηση (ML) είναι ο κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης στον οποίο χρησιμοποιούμε αλγόριθμους για να μάθουμε από τα δεδομένα που παρέχονται για να κάνουμε προβλέψεις για μη είδη δεδομένα. Πρόσφατα, η ζήτηση για μηχανικούς Μηχανικής Μάθησης έχει αυξηθεί ραγδαία σε τομείς όπως η υγεία, η финάνσεις, το e-commerce κ.λπ. Σύμφωνα με το Glassdoor, το μέσο μισθό του Μηχανικού ML είναι $131.290 το χρόνο. Το 2021, η παγκόσμια αγορά ML αγορά αξιολογήθηκε στα 15,44 δισεκατομμύρια δολάρια. Αναμένεται να αυξηθεί με σημαντικό ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης (CAGR) πάνω από 38% μέχρι το 2029.

Ένας Μηχανικός Μηχανικής Μάθησης είναι ένας ειδικός προγραμματιστής που σχεδιάζει, αναπτύσσει και αναπτύσσει συστήματα για την αυτοματοποίηση της προβλεπτικής μοντελοποίησης. Ο Μηχανικός ML είναι μέρος μιας μεγαλύτερης ομάδας, η οποία περιλαμβάνει επιστήμονες δεδομένων, μηχανικούς, αναλυτές επιχειρήσεων και ενδιαφερόμενους. Είναι ειδικός στην επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων, πειραματισμό με μοντέλα και βελτιστοποίηση μοντέλων μηχανικής μάθησης. Αυτό το blog θα εξετάσει τι κάνει ένας μηχανικός ML, τις προϋποθέσεις και τη σταδιοδρομία για να γίνει Μηχανικός Μηχανικής Μάθησης.

Ρόλοι και Ευθύνες ενός Μηχανικού Μηχανικής Μάθησης

Οι ρόλοι και οι ευθύνες ενός Μηχανικού ML ποικίλουν ανάλογα με την βιομηχανία, ανάλογα με το μέγεθος της οργάνωσης και τη διαθεσιμότητα άλλων ρόλων, όπως οι επιστήμονες δεδομένων, οι μηχανικοί και οι αναλυτές δεδομένων. Γενικά, ένας Μηχανικός ML εκτελεί τις ακόλουθες εργασίες:

• Κατανόηση του προβλήματος της επιχείρησης και του τελικού στόχου
• Επεξεργασία δεδομένων για να τα κάνει έτοιμα για το μοντέλο.
• Εκτέλεση στατιστικών ελέγχων και εξερευνητικής ανάλυσης δεδομένων για βαθύτερες εντυπώσεις
• Επιλογή του κατάλληλου μοντέλου και τεχνικών για τα δεδομένα
• Αξιολόγηση της απόδοσης του μοντέλου
• Βελτιστοποίηση των συστημάτων μηχανικής μάθησης
• Επικοινωνία των αποτελεσμάτων με επιστήμονες δεδομένων, μηχανικούς και ενδιαφερόμενους
• Κάνωντας το εκπαιδευμένο μοντέλο διαθέσιμο για να κάνει προβλέψεις ή αποφάσεις για ζωντανούς εφαρμογές ή υπηρεσίες
• Επιβεβαίωση της κλιμάκωσης, της εκδόσης και της καταγραφής του αναπτυγμένου μοντέλου
• Παρακολούθηση και επίλυση προβλημάτων που σχετίζονται με το αναπτυγμένο μοντέλο
• Επικοινωνία με τις τελευταίες έρευνες και αλγόριθμους

Ικανότητες που Απαιτούνται για να Γίνει Μηχανικός Μηχανικής Μάθησης

Ικανότητες Προγραμματισμού

Η εξοικείωση με τις έννοιες προγραμματισμού σε Python ή R είναι η πιο σημαντική τεχνική ικανότητα για έναν Μηχανικό ML. Η εξειδίκευση σε βιβλιοθήκες και πλαίσια είναι απαραίτητη, τα οποία είναι τα ακόλουθα:

• NumPy (Επιστημονικός υπολογισμός)
• Pandas (Χειρισμός δεδομένων)
• Matplotlib/Seaborn (Εξερευνητική ανάλυση δεδομένων)
• Scikit-learn (Μοντελοποίηση μηχανικής μάθησης)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (Μοντελοποίηση βαθιάς μάθησης)
• Apache Spark (Επεξεργασία δεδομένων)

Εννοιες Μηχανικής Μάθησης

Η κατανόηση των συνήθως χρησιμοποιούμενων αλγορίθμων είναι απαραίτητη για να γίνει Μηχανικός ML. Οι αλγόριθμοι και οι έννοιες αυτές είναι οι ακόλουθες:

• Γραμμική Παλινδρόμηση, Λογιστική Παλινδρόμηση, Δέντρα Απόφασης και Νευρωνικά Δίκτυα
• Επιβλεπόμενη, Ανεπιβλεπόμενη και Ημι-επιβλεπόμενη Μάθηση
• Κάθοδος Εγκατάλειψης
• Κανονικοποίηση
• Υπερ-προσαρμογή και Υπερ-προσαρμογή
• Κατηγοριοποίηση, Παλινδρόμηση, Ανίχνευση Αναμαρτήσεων και Ομαδοποίηση

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

Μαθηματικά (Στατιστική και Πιθανότητα)

Καθώς η Στατιστική και η Πιθανότητα είναι η βάση πολλών αλγορίθμων ML, μια στενή κατανόηση των μαθηματικών είναι προαπαιτούμενο. Η πιθανότητα χρησιμοποιείται σε πολλούς αλγόριθμους και τεχνικές, όπως το Κρυφό Μοντέλο Μαρκοβ, οι Αλγόριθμοι Ναΐβ και η πιθανότητα υπό συνθήκη. Οι βασικές στατιστικές έννοιες περιλαμβάνουν τις Κατανομές Πιθανότητας (Κανονική, Πουασσόν, Ομοιόμορφη κατανομή κ.λπ.), τα μέτρα κεντρικής τάσης και διασποράς, τον Έλεγχο Υπόθεσης (ANOVA, τετραγωνικό χι, κ.λπ.), την Απόδειξη Bayes, κ.λπ.

Μαλακές Ικανότητες

Οι μαλακές ικανότητες είναι εξίσου κρίσιμες για έναν Μηχανικό ML. Πρέπει να είναι σε θέση να επικοινωνεί και να συνεργάζεται με άλλα μέλη της ομάδας, όπως οι Μηχανικοί Δεδομένων και οι Αναλυτές Δεδομένων. Πρέπει να έχει δημιουργικότητα και ικανότητες επίλυσης προβλημάτων για να λύσει προβλήματα στο Κύκλο ML και να προσαρμοστεί για να μάθει नई τεχνολογία. Οι ικανότητες διαχείρισης έργων είναι απαραίτητες για να χειριστεί και να ολοκληρώσει έργα αποτελεσματικά.

Σταδιοδρομία Μηχανικού Μηχανικής Μάθησης

Η Μηχανική Μάθηση προσφέρει μια υποσχόμενη σταδιοδρομία. Η ακόλουθη διαδρομή μπορεί να ακολουθηθεί για να χτιστεί μια σταδιοδρομία σε αυτόν τον τομέα:

Πτυχίο στην Επιστήμη των Υπολογιστών ή σε σχετικό Πρόγραμμα

Πολυάριθμες εταιρείες απαιτούν από τους υποψήφιους να έχουν πτυχίο. Οι Μηχανικοί ML προέρχονται από διάφορα υπόβαθρα· ένα πτυχίο στην επιστήμη των υπολογιστών, τα μαθηματικά ή την στατιστική θα δημιουργήσει μια στερεή βάση για κάποιον που επιδιώκει μια σταδιοδρομία σε αυτόν τον τομέα.

Πιστοποίηση

Διάφορα γνωστά εκπαιδευτικά πλαίσια προσφέρουν πιστοποιήσεις ML και προγράμματα. Η ολοκλήρωση αυτών των προγραμμάτων θα σας βοηθήσει να μάθετε προγραμματισμό και μηχανική μάθηση. Θα ενισχύσει επίσης την αξιοπιστία σας ως chuyênικού επαγγελματία.

Δημιουργία Πορτοφολίου

Η δημιουργία ενός Πορτοφολίου με τις ικανότητες που έχετε αποκτήσει είναι το πιο κρίσιμο μέρος της σταδιοδρομίας του Μηχανικού ML. Για αυτό, παίρνετε πραγματικά δεδομένα και τα περνάτε από τον κύκλο ζωής της μηχανικής μάθησης. Μετά την ανάπτυξή του, τεκμηριώστε τα αποτελέσματά σας στο GitHub ή μέσω blog post. Δημιουργήστε πολλά πορτοφόλια για να προσθέσετε προτότυπα στο βιογραφικό σας.

Για να συμπεράνουμε, ο Μηχανικός Μηχανικής Μάθησης είναι ένας συνεχώς εξελισσόμενος ρόλος. Κάθε χρόνο, πρωτοποριακές έρευνες και προϊόντα παρουσιάζονται από ερευνητικά ιδρύματα. Κάποιος που επιδιώκει μια σταδιοδρομία σε αυτόν τον τομέα πρέπει να αφοσιωθεί στη δια βίου μάθηση και να προσαρμοστεί καθώς η τεχνολογία βελτιώνεται.

Θέλετε περισσότερο περιεχόμενο σχετικά με την Τεχνητή Νοημοσύνη; Επισκεφθείτε unite.ai.