Koneoppimisen insinööri – taidot ja urapolku

Koneoppiminen (ML) on tekoälyksen haara, jossa käytetään algoritmeja oppimiseen annettujen tietojen perusteella tekemään ennusteita näkemättömistä tiedoista. Viime aikoina koneoppimisen insinöörien kysyntä on kasvanut nopeasti terveydenhuollossa, rahoituksessa, e-commerceissa jne. Glassdoorin mukaan keskivertoinen ML-insinöörin palkka on 131 290 dollaria vuodessa. Vuonna 2021 globaali ML-markkina oli arvoltaan 15,44 miljardia dollaria. Se odotetaan kasvavan merkittävällä vuosittaisella kasvuvauhdilla (CAGR) yli 38 % vuoteen 2029 asti.

Koneoppimisen insinööri on asiantuntijaohjelmoija, joka suunnittelee, kehittää ja ottaa käyttöön järjestelmiä automaattiseen ennustemallien luomiseen. ML-insinööri on osa laajempaa tiimiä, johon kuuluvat data-analyytikot, insinöörit, liiketoimintaanalyytikot ja sidosryhmät. Hän on asiantuntija suurten tietojoukkojen käsittelyssä, iteratiivisessa mallikokeilussa ja koneoppimismallien optimoinnissa. Tämä blogi tarkastelee, mitä ML-insinööri tekee, heidän kelpoisuutensa ja heidän urapolkkuaan koneoppimisen insinööriksi.

Koneoppimisen insinöörin roolit ja vastuu

Koneoppimisen insinöörin roolit ja vastuu vaihtelevat eri aloilla, riippuen organisaation koosta ja muiden roolien, kuten data-analyytikoiden, insinöörien ja data-analyytikoiden, saatavuudesta. Yleensä ML-insinööri suorittaa seuraavat tehtävät:

• Ymmärtää liiketoimintahaaste ja lopputavoite
• Tietojen esikäsittely, jotta ne ovat mallivalmiita.
• Suorittaa tilastollisia testejä ja tutkimusdata-analyysiä syvemmän ymmärryksen saavuttamiseksi
• Valitsee sopivan mallin ja tekniikat tiedoille
• Arvioi mallin suorituskykyä
• Optimoi koneoppimisen järjestelmiä
• Viestii tulokset data-analyytikoille, insinööreille ja sidosryhmille
• Tee koulutetusta mallista käyttövalmis ennusteita tai päätöksiä live-sovelluksille tai palveluille
• Takaa käyttöönotetun mallin skaalautuvuuden, version ja lokin
• Seuraa ja ratkaisee käyttöönotetun mallin ongelmat
• Pysyy ajan tasalla uusimmista tutkimuksista ja algoritmeista

Taidot, joita tarvitaan koneoppimisen insinööriksi

Ohjelmointitaidot

Pythonin tai R:n ohjelmointikäsitteiden hallitseminen on tärkein tekninen taito ML-insinööriksi. Asiantuntijuus kirjastoissa ja kehyksissä on välttämätöntä, jotka ovat seuraavat:

• NumPy (tieteellinen laskenta)
• Pandas (datamanipulaatio)
• Matplotlib/Seaborn (tutkimusdata-analyysi)
• Scikit-learn (koneoppimisen mallinnus)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (syvä oppiminen)
• Apache Spark (datan esikäsittely)

Koneoppimisen käsitteet

Ymmärrys yleisimmin käytetyistä algoritmeista on tarpeen ML-insinööriksi. Nämä algoritmit ja käsitteet ovat seuraavat:

• Lineaari regressio, logistinen regressio, päätöspuut ja neuroverkot
• Valvottu, valvomaton ja osittain valvottu oppiminen
• Gradientin laskeutuminen
• Sääntöistäminen
• Yli- ja alisovitukset
• Luokittelu, regressio, poikkeamien havaitseminen ja ryhmittely

Lisäksi SQL:n, Gitin ja pilvilaskennan ymmärtäminen on myös tarpeen.

Matematiikka (tilastotiede ja todennäköisyys)

Koska tilastotiede ja todennäköisyys ovat monien ML-algoritmien perusta, vankka matematiikan hallinta on edellytys. Todennäköisyys käytetään monissa algoritmeissa ja tekniikoissa, kuten piilotuissa Markovin malleissa, naivissa Bayes-algoritmeissa ja ehdollisissa todennäköisyyksissä. Avaintilastokäsitteisiin kuuluvat jakaumat (normaali, Poisson, yhdenmukainen jakauma jne.), keskivirtojen ja hajonnaisuuden mittaukset, hypoteesien testaus (ANOVA, chi-quadraatti jne.), Bayes-ilmiö ja muut.

Viitteet taidot

Viitteet taidot ovat yhtä tärkeitä ML-insinöörille. Hän tulisi pystyä viestimään ja yhteistyöhön muiden tiimiläisten kanssa, kuten data-insinöörien ja data-analyytikoiden kanssa. Hän tulisi olla luova ja ongelmienratkaisija, joka pystyy ratkaisemaan ongelmia ML-kierrossa ja sopeutumaan uusiin teknologioihin. Hankkeenjohtamistaidot ovat välttämättömiä hankkeiden tehokkaaseen käsittelyyn ja suorittamiseen.

Koneoppimisen insinöörin urapolku

Koneoppiminen tarjoaa lupaavan uran. Seuraava polku voidaan seurata uran rakentamiseksi siinä:

Bachelor-tutkinto tietojenkäsittelytieteestä tai vastaavasta ohjelmasta

Monet yritykset vaativat ehdokkailta kandidaatin tutkinnon. ML-insinöörit tulevat monista taustoista; kandidaatin tutkinto tietojenkäsittelytieteestä, matematiikasta tai tilastotieteestä antaisi vankkaa perustaa jollekin, joka pyrkii uraan tässä alalla.

Sertifikaatti

Useat tunnetut ed-tech-alustat tarjoavat koneoppimisen kursseja ja ohjelmia. Näiden kurssien suorittaminen auttaa sinua oppimaan ohjelmointia ja koneoppimista. Se myös lisää luotettavuuttasi asiantuntijana.

Portfolion rakentaminen

Portfolion rakentaminen taidoilla, joita olet hankkinut, on tärkein osa ML-insinöörin urapolkua. Tämän vuoksi ota todellisia tietoja ja kuljeta niitä koneoppimisen elinkaaren läpi. Käyttöönoton jälkeen dokumentoi tulokset GitHubissa tai blogipostauksessa. Tee useita portfolioprojekteja lisätäksesi prototyyppejä CV:si.

Yhteenvetona, koneoppimisen insinööri on jatkuvasti kehittyvä rooli. Joka vuosi tutkimuslaitokset tuottavat uraauurtavaa tutkimusta ja tuotteita. Joku, joka pyrkii uraan tässä alalla, tulisi omistautua elinikäiselle oppimiselle ja sopeutua, kun teknologia kehittyy.

Haluatko lisää AI-aiheista sisältöä? Vieraile unite.ai:ssa.