Inżynier uczenia maszynowego – umiejętności i ścieżka kariery

Uczenie maszynowe (ML) to gałąź sztucznej inteligencji, w której wykorzystujemy algorytmy do uczenia się na podstawie dostarczonych danych w celu przewidywania niewidocznych danych. Ostatnio zapotrzebowanie na inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym szybko wzrosło w sektorach opieki zdrowotnej, finansów, handlu elektronicznego itp. Według Glassdoor średnie wynagrodzenie inżyniera ML wynosi 131,290 2021 dolarów rocznie. W XNUMX roku globalny ML rynek wyceniono na 15.44 miliarda dolarów. Oczekuje się, że do 38 r. będzie on rósł ze znaczącą złożoną roczną stopą wzrostu (CAGR) powyżej 2029%.

Inżynier uczenia maszynowego to doświadczony programista, który projektuje, rozwija i wdraża systemy automatyzujące modelowanie predykcyjne. Inżynier ML jest częścią większego zespołu, w skład którego wchodzą badacze danych, inżynierowie, analitycy biznesowi i interesariusze. Jest ekspertem w manipulowaniu dużymi zbiorami danych, eksperymentowaniu z modelowaniem iteracyjnym i optymalizacji modeli uczenia maszynowego. Na tym blogu omówimy, czym zajmuje się inżynier ML, jego kwalifikacje i ścieżkę kariery, aby zostać inżynierem uczenia maszynowego.

Role i obowiązki inżyniera uczenia maszynowego

Role i obowiązki inżyniera ML różnią się w zależności od branży, w zależności od wielkości organizacji i dostępności innych ról, w tym analityków danych, inżynierów danych i analityków danych. Ogólnie rzecz biorąc, Inżynier ML wykonuje następujące zadania:

• Zrozumienie problemu biznesowego i celu końcowego
• Wstępne przetwarzanie danych w celu przygotowania modelu.
• Przeprowadzanie testów statystycznych i eksploracyjnej analizy danych w celu uzyskania głębszego wglądu
• Dobór odpowiedniego modelu i technik danych
• Ocena wydajności modelu
• Optymalizacja systemów uczenia maszynowego
• Komunikowanie wyników badaczom danych, inżynierom danych i interesariuszom
• Udostępnianie przeszkolonego modelu w celu przewidywania lub podejmowania decyzji dotyczących działających aplikacji lub usług
• Zapewnienie skalowalności wdrożonego modelu, wersjonowanie i logowanie
• Monitorowanie i rozwiązywanie problemów związanych z wdrożonym modelem
• Bądź na bieżąco z najnowszymi badaniami i algorytmami

Umiejętności wymagane, aby zostać inżynierem uczenia maszynowego

Umiejętności programowania

Opanowanie koncepcji programowania w Pythonie lub R jest najważniejszą umiejętnością techniczną dla inżyniera ML. Doświadczenie w biblioteki i frameworki jest konieczne, a mianowicie:

• NumPy (obliczenia naukowe)
• Pandy (manipulacja danymi)
• Matplotlib/Seaborn (eksploracyjna analiza danych)
• Scikit-learn (modelowanie uczenia maszynowego)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (modelowanie głębokiego uczenia się)
• Apache Spark (wstępne przetwarzanie danych)

Koncepcje uczenia maszynowego

Aby zostać inżynierem ML, wymagana jest znajomość powszechnie używanych algorytmów. Te algorytmy i koncepcje są następujące:

• Regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne i sieci neuronowe
• Uczenie się nadzorowane, bez nadzoru i częściowo nadzorowane
• Gradientowe zejście
• Regularyzacja
• Nadmierne i niedopasowane
• Klasyfikacja, regresja, wykrywanie anomalii i grupowanie

Ponadto konieczna jest również znajomość SQL, Git i Cloud Computing.

Matematyka (statystyka i prawdopodobieństwo)

Ponieważ statystyki i prawdopodobieństwo stanowią podstawę wielu algorytmów uczenia maszynowego, warunkiem wstępnym jest dobra znajomość matematyki. Prawdopodobieństwo jest wykorzystywane w wielu algorytmach i technikach, takich jak ukryty model Markowa, naiwne algorytmy Bayesa i prawdopodobieństwo warunkowe. Kluczowe koncepcje statystyki obejmują rozkłady prawdopodobieństwa (normalny, Poissona, rozkład równomierny itp.), miary tendencji centralnej i rozproszenia, testowanie hipotez (ANOVA, chi-kwadrat itp.), wnioskowanie bayesowskie itp.

Umiejętności miękkie

Umiejętności miękkie są równie istotne dla Inżyniera ML. Powinien potrafić komunikować się i współpracować z innymi członkami zespołu, takimi jak inżynierowie danych i analitycy danych. Powinien posiadać kreatywność i umiejętności rozwiązywania problemów w celu rozwiązywania problemów w cyklu ML oraz zdolność adaptacji do uczenia się nowych technologii. Umiejętności zarządzania projektami są niezbędne do skutecznej obsługi i realizacji projektów.

Ścieżka kariery inżyniera uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe oferuje obiecującą karierę. Aby zbudować w nim karierę, można przyjąć następującą ścieżkę:

Licencjat z informatyki lub odpowiedni program

Wiele firm wymaga od kandydatów posiadania tytułu licencjata. Inżynierowie ML pochodzą z różnych środowisk; Licencjat z informatyki, matematyki lub statystyki stworzyłby solidną podstawę dla osoby kontynuującej karierę w tej dziedzinie.

Certyfikacja

Oferta różnych znanych platform Edtech kursy uczenia maszynowego i programy. Ukończenie tych kursów pomoże Ci nauczyć się programowania i uczenia maszynowego. Zwiększy to również Twoją wiarygodność jako eksperta.

Budowanie portfela

Budowanie portfolio przy użyciu zdobytych umiejętności jest najważniejszą częścią ścieżki kariery inżyniera ML. W tym celu weź zbiory danych ze świata rzeczywistego i przekaż je przez cykl życia uczenia maszynowego. Po wdrożeniu udokumentuj swoje wyniki w GitHub lub w poście na blogu. Wykonaj wiele projektów portfolio, aby dodać prototypy do swojego CV.

Podsumowując, inżynier uczenia maszynowego to rola, która stale się rozwija. Co roku instytuty badawcze przedstawiają przełomowe badania i produkty. Osoba podejmująca karierę w tej dziedzinie powinna poświęcić się uczeniu się przez całe życie i dostosowywać się do postępu technologicznego.

Chcesz więcej treści związanych ze sztuczną inteligencją? Odwiedzać zjednoczyć.ai.