Inżynier Machine Learning – Umiejętności i Ścieżka Karier

Machine Learning (ML) to gałąź sztucznej inteligencji, w której używamy algorytmów do uczenia się z dostarczonych danych, aby dokonywać przewidywań dotyczących niewidocznych danych. Ostatnio popyt na inżynierów Machine Learning gwałtownie wzrósł w branżach takich jak ochrona zdrowia, finanse, handel elektroniczny itp. Według Glassdoor, mediana wynagrodzenia inżyniera ML wynosi 131 290 dolarów rocznie. W 2021 roku globalny rynek ML był warty 15,44 miliarda dolarów. Oczekuje się, że będzie on rósł w tempie przekraczającym 38% do 2029 roku.

Inżynier Machine Learning to ekspert-programista, który projektuje, rozwija i wdraża systemy do automatyzacji modelowania predykcyjnego. Inżynier ML jest częścią większego zespołu, w tym naukowców, inżynierów, analityków biznesowych i stakeholderów. Jest on ekspertem w manipulowaniu dużymi zbiorami danych, eksperymentowaniu z modelami i optymalizowaniu modeli Machine Learning. Ten blog będzie badał, co robi inżynier ML, jego kwalifikacje i ścieżkę kariery, aby zostać inżynierem Machine Learning.

Role i odpowiedzialności inżyniera Machine Learning

Role i odpowiedzialności inżyniera ML różnią się w zależności od branży, w zależności od wielkości organizacji i dostępności innych ról, w tym naukowców, inżynierów i analityków danych. Ogólnie inżynier ML wykonuje następujące zadania:

• Zrozumienie problemu biznesowego i celu końcowego
• Przetwarzanie danych, aby uczynić je gotowymi do modelowania
• Wykonanie testów statystycznych i analizy danych eksploracyjnych w celu uzyskania głębszych wglądów
• Wybranie odpowiedniego modelu i technik dla danych
• Ocena wydajności modelu
• Optymalizacja systemów Machine Learning
• Komunikowanie wyników z naukowcami, inżynierami i stakeholderami
• Udostępnienie wytrenowanego modelu do dokonywania przewidywań lub podejmowania decyzji dla aplikacji lub usług na żywo
• Zapewnienie skalowalności, wersjonowania i rejestrowania wdrożonego modelu
• Monitorowanie i rozwiązywanie problemów związanych z wdrożonym modelem
• Utrzymywanie kontaktu z najnowszymi badaniami i algorytmami

Umiejętności wymagane do zostania inżynierem Machine Learning

Umiejętności programowania

Opanowanie pojęć programistycznych w Pythonie lub R jest najważniejszą umiejętnością techniczną dla inżyniera ML. Niezbędna jest ekspertyza w bibliotekach i frameworkach, które są następujące:

• NumPy (obliczenia naukowe)
• Pandas (manipulacja danymi)
• Matplotlib/Seaborn (analiza danych eksploracyjnych)
• Scikit-learn (modelowanie Machine Learning)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (modelowanie głębokie)
• Apache Spark (przetwarzanie danych)

Pojęcia Machine Learning

Zrozumienie powszechnie używanych algorytmów jest wymagane, aby zostać inżynierem ML. Te algorytmy i pojęcia są następujące:

• Regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne i sieci neuronowe
• Nadzorowane, nienadzorowane i półnadzorowane uczenie
• Ześlizg gradientu
• Regularizacja
• Przeuczenie i niedouczenie
• Klasyfikacja, regresja, wykrywanie anomalii i grupowanie

Ponadto niezbędna jest również znajomość SQL, Git i chmury obliczeniowej.

Matematyka (statystyka i prawdopodobieństwo)

Ponieważ statystyka i prawdopodobieństwo są podstawą wielu algorytmów ML, silna podstawa matematyczna jest wymagana. Prawdopodobieństwo jest używane w wielu algorytmach i technikach, takich jak ukryte modele Markowa, algorytmy Bayesa i prawdopodobieństwo warunkowe. Kluczowe pojęcia statystyczne obejmują rozkłady prawdopodobieństwa (normalne, Poissona, rozkład jednostajny itp.), miary tendencji centralnej i rozproszenia, testy hipotez (ANOVA, chi-kwadrat itp.), inferencja Bayesa itp.

Umiejętności miękkie

Umiejętności miękkie są równie ważne dla inżyniera ML. Powinien on być w stanie komunikować się i współpracować z innymi członkami zespołu, takimi jak inżynierowie danych i analitycy danych. Powinien on mieć kreatywność i umiejętności rozwiązywania problemów, aby rozwiązywać problemy w cyklu ML i dostosowywać się do nowych technologii. Umiejętności zarządzania projektami są niezbędne do efektywnego zarządzania i ukończenia projektów.

Ścieżka kariery inżyniera Machine Learning

Machine Learning oferuje perspektywiczną karierę. Poniższa ścieżka może być przyjęta, aby zbudować karierę w tej dziedzinie:

Licencjat z informatyki lub pokrewnego programu

Wiele firm wymaga od kandydatów posiadania tytułu licencjata. Inżynierowie ML pochodzą z różnych środowisk; tytuł licencjata w dziedzinie informatyki, matematyki lub statystyki stanowi solidną podstawę dla osoby, która chce zbudować karierę w tej dziedzinie.

Certyfikat

Różne znane platformy edukacyjne oferują kursy i programy Machine Learning. Ukończenie tych kursów pomoże Ci nauczyć się programowania i Machine Learning. Zwiększy to również Twoją wiarygodność jako eksperta.

Budowanie portfolio

Budowanie portfolio przy użyciu umiejętności, które zdobyłeś, jest najważniejszą częścią ścieżki kariery inżyniera ML. W tym celu użyj rzeczywistych zbiorów danych i prześlij je przez cykl życia Machine Learning. Po wdrożeniu udokumentuj swoje wyniki na GitHub lub za pomocą posta na blogu. Stwórz wiele projektów portfolio, aby dodać prototypy do swojego CV.

Podsumowując, inżynier Machine Learning to ciągle ewoluująca rola. Każdego roku są przedstawiane przełomowe badania i produkty przez instytuty badawcze. Osoba, która chce zbudować karierę w tej dziedzinie, powinna poświęcić się życiu pełnemu uczenia się i dostosowywać się do postępu technologicznego.

Chcesz więcej treści związanych z AI? Odwiedź unite.ai.