วิศวกร Machine Learning – ทักษะและเส้นทางอาชีพ

Machine Learning (ML) เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่เราใช้อัลกอริทึมเพื่อเรียนรู้จากข้อมูลที่ให้มาเพื่อทำการคาดการณ์ข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน เมื่อเร็วๆ นี้ ความต้องการวิศวกร Machine Learning เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในหลายอุตสาหกรรม เช่น สุขภาพ การเงิน อี-คอมเมิร์ซ เป็นต้น ตามข้อมูลจาก Glassdoor ค่าจ้างเฉลี่ยของวิศวกร ML คือ $131,290 ต่อปี ในปี 2021 ตลาด Machine Learning ทั่วโลกมีมูลค่า 15.44 พันล้านดอลลาร์ และคาดว่าจะเติบโตอย่างมีนัยสำคัญที่อัตรา CAGR เกิน 38% จนถึงปี 2029

วิศวกร Machine Learning เป็นนักเขียนโปรแกรมที่เชี่ยวชาญในการออกแบบ พัฒนา และใช้งานระบบเพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์แบบอัตโนมัติ วิศวกร ML เป็นส่วนหนึ่งของทีมที่ใหญ่ขึ้น รวมถึงนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร นักวิเคราะห์ธุรกิจ และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เขาเป็นผู้เชี่ยวชาญในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ การทดลองแบบจำลองแบบวนซ้ำ และการปรับให้เหมาะสมของแบบจำลอง Machine Learning บล็อกนี้จะสำรวจสิ่งที่วิศวกร ML ทำ หน้าที่และความรับผิดชอบของเขา และเส้นทางอาชีพในการเป็นวิศวกร Machine Learning

บทบาทและความรับผิดชอบของวิศวกร Machine Learning

บทบาทและความรับผิดชอบของวิศวกร ML แตกต่างกันไปในอุตสาหกรรมต่างๆ ขึ้นอยู่กับขนาดขององค์กรและบทบาทอื่นๆ เช่น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และนักวิเคราะห์ข้อมูล โดยทั่วไป วิศวกร ML จะทำหน้าที่ต่อไปนี้:

• การทำความเข้าใจปัญหาและเป้าหมายของธุรกิจ
• การเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการสร้างแบบจำลอง
• การทำการทดสอบทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก
• การเลือกแบบจำลองและเทคนิคที่เหมาะสมสำหรับข้อมูล
• การประเมินผลการทำงานของแบบจำลอง
• การปรับให้เหมาะสมของระบบ Machine Learning
• การสื่อสารผลลัพธ์กับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
• การทำให้แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมพร้อมสำหรับการใช้งานหรือบริการ
• การตรวจสอบและแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับแบบจำลองที่ใช้งาน
• การทำความเข้าใจการวิจัยและอัลกอริทึมใหม่ๆ

ทักษะที่จำเป็นในการเป็นวิศวกร Machine Learning

ทักษะการเขียนโปรแกรม

การเขียนโปรแกรมภาษา Python หรือ R เป็นทักษะทางเทคนิคที่สำคัญที่สุดสำหรับวิศวกร ML ความเชี่ยวชาญในการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กต่างๆ เช่น:

• NumPy (การคำนวณทางวิทยาศาสตร์)
• Pandas (การจัดการข้อมูล)
• Matplotlib/Seaborn (การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก)
• Scikit-learn (การสร้างแบบจำลอง Machine Learning)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (การสร้างแบบจำลอง Deep Learning)
• Apache Spark (การเตรียมข้อมูล)

แนวคิด Machine Learning

การทำความเข้าใจอัลกอริทึมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายเป็นสิ่งจำเป็นในการเป็นวิศวกร ML อัลกอริทึมและแนวคิดเหล่านี้รวมถึง:

• การถดถอยเชิงเส้น การถดถอยลอจิสติก ต้นไม้ตัดสินใจ และเครือข่ายประสาท
• การเรียนรู้แบบมีคำสอน การเรียนรู้แบบไม่มีคำสอน และการเรียนรู้แบบครึ่งๆ กลางๆ
• การลื่นไถล
• การปรับให้เหมาะสม
• การเกินขอบและการขาดขอบ
• การจำแนกประเภท การถดถอย การตรวจจับความผิดปกติ และการแบ่งกลุ่ม

นอกจากนี้ การทำความเข้าใจ SQL Git และการประมวลผลบนคลาวด์ยังจำเป็น

คณิตศาสตร์ (สถิติและความน่าจะเป็น)

เนื่องจากสถิติและความน่าจะเป็นเป็นพื้นฐานของอัลกอริทึม Machine Learning หลายตัว การมีความเข้าใจที่ดีในคณิตศาสตร์จึงเป็นสิ่งจำเป็น ความน่าจะเป็นถูกใช้ในอัลกอริทึมและเทคนิคหลายอย่าง เช่น โมเดลมาร์คอฟซ่อนเร้น อัลกอริทึมเบย์ และความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข

ทักษะด้าน mềm

ทักษะด้าน mềmมีความสำคัญเท่ากับทักษะทางเทคนิคสำหรับวิศวกร ML เขาควรสามารถสื่อสารและร่วมมือกับสมาชิกในทีมอื่นๆ เช่น วิศวกรข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูล เขาควรจะมีความคิดสร้างสรรค์และทักษะการแก้ปัญหาในการแก้ปัญหาในวงจร Machine Learning และความสามารถในการปรับตัวในการเรียนรู้เทคโนโลยีใหม่ๆ ทักษะการจัดการโครงการมีความจำเป็นในการจัดการและดำเนินโครงการให้เสร็จสิ้น

เส้นทางอาชีพวิศวกร Machine Learning

Machine Learning มีเส้นทางอาชีพที่มีแนวโน้มดี เส้นทางต่อไปนี้สามารถใช้ในการสร้างอาชีพในด้านนี้:

ปริญญาตรีสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง

หลายบริษัทต้องการผู้สมัครที่มีปริญญาตรี วิศวกร ML มาจากภูมิหลังที่หลากหลาย ปริญญาตรีสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ คณิตศาสตร์ หรือสถิติจะสร้างพื้นฐานที่ดีสำหรับผู้ที่ต้องการสร้างอาชีพในด้านนี้

การรับรอง

แพลตฟอร์ม Edtech ที่มีชื่อเสียงหลายแห่งเสนอหลักสูตรและโปรแกรม Machine Learning การทำหลักสูตรเหล่านี้จะช่วยให้คุณเรียนรู้การเขียนโปรแกรมและ Machine Learning และจะเพิ่มความน่าเชื่อถือของคุณในฐานะผู้เชี่ยวชาญ

การสร้างพอร์ตโฟลิโอ

การสร้างพอร์ตโฟลิโอโดยใช้ทักษะที่คุณได้รับเป็นส่วนสำคัญที่สุดของเส้นทางอาชีพวิศวกร ML สำหรับสิ่งนี้ ให้ใช้เซตข้อมูลจริงและผ่านวงจรชีวิตของ Machine Learning หลังจากที่คุณใช้งานแล้ว ให้บันทึกผลลัพธ์ของคุณบน GitHub หรือผ่านโพสต์บล็อก สร้างโครงการพอร์ตโฟลิโอหลายโครงการเพื่อเพิ่มโพรโทไทป์ลงในเรซูเม่ของคุณ

สรุป วิศวกร Machine Learning เป็นบทบาทที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง ทุกๆ ปี มีการวิจัยและผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ที่ถูกนำเสนอโดยสถาบันวิจัย บุคคลที่ต้องการสร้างอาชีพในด้านนี้ควรอุทิศตนให้กับการเรียนรู้ตลอดชีวิตและปรับตัวให้เข้ากับการพัฒนาของเทคโนโลยี

ต้องการเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับ AI มากขึ้น? ไปที่ unite.ai