Մեքենայի ուսուցման ինժեներ – հմտություններ և կարիերայի ուղի

Մեքենայական ուսուցումը (ML) արհեստական ​​բանականության այն ճյուղն է, որտեղ մենք օգտագործում ենք ալգորիթմներ՝ տրամադրված տվյալներից սովորելու համար՝ կանխատեսումներ անելու համար չտեսնված տվյալների վրա: Վերջերս մեքենայական ուսուցման ինժեներների պահանջարկը արագորեն աճել է առողջապահության, ֆինանսների, էլեկտրոնային առևտրի և այլնի ոլորտներում: Ըստ Glassdoor-ի, ML Engineer-ի միջին աշխատավարձը կազմում է տարեկան $131,290: 2021 թվականին համաշխարհային ML շուկա գնահատվել է 15.44 մլրդ դոլար։ Ակնկալվում է, որ այն կաճի զգալի բարդ տարեկան աճի տեմպերով (CAGR) 38% -ից բարձր մինչև 2029 թվականը:

Մեքենայի ուսուցման ինժեները փորձագետ ծրագրավորող է, ով նախագծում, մշակում և տեղակայում է համակարգեր՝ կանխատեսող մոդելավորումն ավտոմատացնելու համար: ML Engineer-ը ավելի մեծ թիմի մի մասն է, ներառյալ տվյալների գիտնականները, ինժեներները, բիզնես վերլուծաբանները և շահագրգիռ կողմերը: Նա մեծ տվյալների հավաքածուների մանիպուլյացիայի, կրկնվող մոդելավորման փորձերի և մեքենայական ուսուցման մոդելների օպտիմալացման փորձագետ է: Այս բլոգը կբացահայտի, թե ինչ է անում ML ինժեները, նրանց որակավորումները և մեքենայական ուսուցման ինժեներ դառնալու իրենց կարիերայի ուղին:

Մեքենայի ուսուցման ինժեների դերերն ու պարտականությունները

ML Engineer-ի դերերն ու պարտականությունները տարբեր ոլորտներում տարբերվում են՝ կախված կազմակերպության չափից և այլ դերերի առկայությունից, ներառյալ տվյալների գիտնականները, տվյալների ինժեներները և տվյալների վերլուծաբանները: Ընդհանուր առմամբ, ML ինժեները կատարում է հետևյալ խնդիրները.

• Հասկանալով բիզնեսի խնդիրը և վերջնական նպատակը
• Տվյալների նախնական մշակում, որպեսզի այն պատրաստ լինի մոդելի համար:
• Ավելի խորը պատկերացումների համար վիճակագրական թեստերի և հետախուզական տվյալների վերլուծության իրականացում
• Տվյալների համար համապատասխան մոդելի և տեխնիկայի ընտրություն
• Մոդելի կատարողականի գնահատում
• Մեքենայի ուսուցման համակարգերի օպտիմիզացում
• Արդյունքների հաղորդակցում տվյալների գիտնականների, տվյալների ինժեներների և շահագրգիռ կողմերի հետ
• Պատրաստված մոդելը հասանելի դարձնելով՝ կանխատեսումներ կամ որոշումներ կայացնելու կենդանի հավելվածների կամ ծառայությունների համար
• Ապահովում է տեղակայված մոդելի մասշտաբայնությունը, տարբերակումը և գրանցումը
• Տեղադրված մոդելի հետ կապված խնդիրների մոնիտորինգ և լուծում
• Կապի մեջ մնալ վերջին հետազոտությունների և ալգորիթմների հետ

Մեքենայի ուսուցման ինժեներ դառնալու համար պահանջվող հմտություններ

Ծրագրավորման հմտություններ

Ծրագրավորման հայեցակարգերի յուրացումը Python-ում կամ R-ում ամենակարևոր տեխնիկական հմտությունն է ML ինժեների համար: Փորձաքննությունը գրադարաններ և շրջանակներ անհրաժեշտ է, որոնք հետևյալն են.

• NumPy (գիտական ​​հաշվարկ)
• Պանդաներ (տվյալների մանիպուլյացիա)
• Matplotlib/Seaborn (հետախուզական տվյալների վերլուծություն)
• Scikit-learn (մեքենայական ուսուցման մոդելավորում)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (Խորը ուսուցման մոդելավորում)
• Apache Spark (Տվյալների նախնական մշակում)

Մեքենայի ուսուցման հայեցակարգեր

ML ինժեներ դառնալու համար պահանջվում է ընդհանուր օգտագործվող ալգորիթմների իմացություն: Այս ալգորիթմներն ու հասկացությունները հետևյալն են.

• Գծային ռեգրեսիա, լոգիստիկ ռեգրեսիա, որոշումների ծառեր և նեյրոնային ցանցեր
• Վերահսկվող, չվերահսկվող և կիսավերահսկվող ուսուցում
• Գրադիենտ ծագում
• Կարգավորումը
• Overfitting և Underfitting
• Դասակարգում, ռեգրեսիա, անոմալիաների հայտնաբերում և կլաստերավորում

Ավելին, անհրաժեշտ է նաև SQL-ի, Git-ի և Cloud Computing-ի իմացությունը:

Մաթեմատիկա (վիճակագրություն և հավանականություն)

Քանի որ վիճակագրությունը և հավանականությունը շատ ML ալգորիթմների հիմքն են, մաթեմատիկայի ամուր տիրապետումը պարտադիր պայման է: Հավանականությունը օգտագործվում է բազմաթիվ ալգորիթմների և տեխնիկայի մեջ, ինչպիսիք են Hidden Markov Model-ը, Naive Bayes ալգորիթմները և պայմանական հավանականությունը: Հիմնական վիճակագրական հասկացությունները ներառում են հավանականության բաշխումներ (նորմալ, պուասոն, միատեսակ բաշխում և այլն), կենտրոնական միտումի և տարածման չափումներ, հիպոթեզի փորձարկում (ANOVA, chi-squared և այլն), Բայեսյան եզրակացություն և այլն:

Փափուկ հմտություններ

Փափուկ հմտությունները հավասարապես կարևոր են ML ինժեների համար: Նա պետք է կարողանա շփվել և համագործակցել թիմի այլ անդամների հետ, ինչպիսիք են տվյալների ինժեներները և տվյալների վերլուծաբանները: Նա պետք է ունենա ստեղծագործական և խնդիրներ լուծելու հմտություններ ML ցիկլի խնդիրները լուծելու և նոր տեխնոլոգիա սովորելու հարմարվողականություն: Ծրագրի կառավարման հմտությունները կարևոր են նախագծերն արդյունավետ կերպով վարելու և ավարտելու համար:

Machine Learning Engineer Career Path

Machine Learning-ն առաջարկում է խոստումնալից կարիերա: Դրանում կարիերա կառուցելու համար կարելի է որդեգրել հետևյալ ուղին.

Համակարգչային գիտության բակալավր կամ համապատասխան ծրագիր

Շատ ընկերություններ թեկնածուներից պահանջում են բակալավրի կոչում ունենալ: ML ինժեներները տարբեր ծագում ունեն. Համակարգչային գիտության, մաթեմատիկայի կամ վիճակագրության բակալավրի աստիճանը ամուր հիմք կստեղծի այս ոլորտում կարիերան հետապնդող մեկի համար:

վավերացում

Տարբեր հայտնի Edtech հարթակներ առաջարկում են մեքենայական ուսուցման դասընթացներ և ծրագրեր։ Այս դասընթացներն ավարտելը կօգնի ձեզ սովորել ծրագրավորում և մեքենայական ուսուցում: Այն նաև կբարձրացնի ձեր վստահելիությունը որպես փորձագետ մասնագետ:

Պորտֆոլիոյի կառուցում

Պորտֆոլիո կառուցելը, օգտագործելով ձեր ձեռք բերած հմտությունները, ML Engineer Career Path-ի ամենակարևոր մասն է: Դրա համար վերցրեք իրական աշխարհի տվյալների հավաքածուներ և փոխանցեք դրանք մեքենայական ուսուցման կյանքի ցիկլի միջով: Այն տեղադրելուց հետո փաստաթղթավորեք ձեր արդյունքները GitHub-ում կամ բլոգային գրառման միջոցով: Կատարեք բազմաթիվ պորտֆելի նախագծեր՝ ձեր ռեզյումեում նախատիպեր ավելացնելու համար:

Եզրակացնենք, որ Machine Learning Engineer-ը շարունակաբար զարգացող դեր է: Ամեն տարի գիտահետազոտական ​​ինստիտուտների կողմից առաջ են քաշվում բեկումնային հետազոտություններ և արտադրանք: Այս ոլորտում կարիերան հետապնդող անձը պետք է իրեն նվիրի ցմահ ուսմանը և հարմարվի տեխնոլոգիայի բարելավմանը:

Ցանկանու՞մ եք ավելի շատ AI-ի հետ կապված բովանդակություն: Այցելություն միավորել.ai.