Inżynier Uczenia Maszynowego – Umiejętności i Ścieżka Rozwoju

Uczenie maszynowe (ML) jest gałęzią sztucznej inteligencji, w której używamy algorytmów do uczenia się z dostarczonych danych w celu dokonywania przewidywań dotyczących niewidocznych danych. Ostatnio popyt na inżynierów uczenia maszynowego gwałtownie wzrósł w sektorach takich jak ochrona zdrowia, finanse, handel elektroniczny itp. Według Glassdoor, mediany pensja inżyniera ML wynosi 131 290 dolarów rocznie. W 2021 roku globalny rynek ML rynek został wyceniony na 15,44 miliarda dolarów. Oczekuje się, że będzie on rosł z znacznym skumulowanym rocznym wskaźnikiem wzrostu (CAGR) powyżej 38% do 2029 roku.

Inżynier uczenia maszynowego jest ekspertem programistą, który projektuje, rozwija i wdraża systemy do automatyzacji modelowania predykcyjnego. Inżynier ML jest częścią większego zespołu, w tym naukowców danych, inżynierów, analityków biznesowych i stakeholderów. Jest on ekspertem w manipulowaniu dużymi zbiorami danych, eksperymentowaniu z modelowaniem iteracyjnym i optymalizowaniem modeli uczenia maszynowego. Ten blog będzie badał, co robi inżynier ML, jego kwalifikacje i ścieżkę kariery, aby zostać inżynierem uczenia maszynowego.

Rola i odpowiedzialność inżyniera uczenia maszynowego

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

• Zrozumienie problemu biznesowego i końcowego celu
• Przetwarzanie danych, aby uczynić je gotowymi do modelu.
• Wykonywanie testów statystycznych i eksploracyjnej analizy danych w celu uzyskania głębszych wglądów
• Wybór odpowiedniego modelu i technik dla danych
• Ocena wydajności modelu
• Optymalizacja systemów uczenia maszynowego
• Komunikowanie wyników z naukowcami danych, inżynierami danych i stakeholderami
• Udostępnianie wytrenowanego modelu w celu dokonywania przewidywań lub podejmowania decyzji dla aplikacji lub usług na żywo
• Zapewnienie skalowalności, wersjonowania i logowania wdrożonego modelu
• Monitorowanie i rozwiązywanie problemów związanych z wdrożonym modelem
• Utrzymywanie kontaktu z najnowszymi badaniami i algorytmami

Wymagane umiejętności, aby zostać inżynierem uczenia maszynowego

Umiejętności programistyczne

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 (eksploracyjna analiza danych)
• Scikit-learn (modelowanie uczenia maszynowego)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (modelowanie głębokiego uczenia)
• Apache Spark (przetwarzanie danych)

Pojęcia uczenia maszynowego

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

• Regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne i sieci neuronowe
• Uczenie nadzorowane, nienadzorowane i półnadzorowane
• Zbieżność gradientu
• Regularizacja
• Przeuczenie i niedouczenie
• Klasyfikacja, regresja, wykrywanie anomalii i klastering

Ponadto wymagana jest znajomość SQL, Git i chmury obliczeniowej.

Matematyka (statystyka i prawdopodobieństwo)

Ponieważ statystyka i prawdopodobieństwo są podstawą wielu algorytmów ML, wymagana jest pewna znajomość matematyki. Prawdopodobieństwo jest używane w wielu algorytmach i technikach, takich jak ukryte modele Markowa, algorytmy Bayesa i prawdopodobieństwo warunkowe. Kluczowe pojęcia statystyczne obejmują rozkłady prawdopodobieństwa (normalny, Poisson, 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 umieć 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 uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe oferuje perspektywiczną karierę. Poniższa ścieżka może być przyjęta, aby zbudować karierę w tym zakresie:

Licencjat z informatyki lub pokrewnego programu

Wiele firm wymaga, aby kandydaci posiadali tytuł licencjata. Inżynierowie ML pochodzą z różnych środowisk; tytuł licencjata w dziedzinie informatyki, matematyki lub statystyki zapewniłby solidne podstawy dla kogoś, kto chce zbudować karierę w tej dziedzinie.

Certyfikat

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

Budowanie portfela

Budowanie portfela przy użyciu umiejętności, które zdobyłeś, jest najważniejszą częścią ścieżki kariery inżyniera ML. W tym celu weź rzeczywiste zestawy danych i prześlij je przez cykl życia uczenia maszynowego. Po wdrożeniu udokumentuj swoje wyniki na GitHub lub za pomocą posta na blogu. Zbuduj wiele projektów portfela, aby dodać prototypy do swojego CV.

Podsumowując, inżynier uczenia maszynowego jest ciągle ewoluującą rolą. Każdego roku przełomowe badania i produkty są wprowadzane przez instytuty badawcze. Osoba, która chce zbudować karierę w tej dziedzinie, powinna poświęcić się życiowemu uczeniu się i dostosowywać się do postępu technologicznego.

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