วิศวกร Machine Learning – ทักษะและเส้นทางอาชีพ

Machine Learning (ML) เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่เราใช้อัลกอริทึมเพื่อเรียนรู้จากข้อมูลที่ให้มาเพื่อทำการคาดการณ์ข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน เมื่อเร็วๆ นี้ ความต้องการวิศวกร Machine Learning เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วทั่วทั้งอุตสาหกรรมสุขภาพ การเงิน อีคอมเมิร์ซ ฯลฯ ตามข้อมูลจาก Glassdoor ค่าจ้างวิศวกร ML คือ $131,290 ต่อปี ในปี 2021 ตลาด ML ทั่วโลกมีมูลค่า 15.44 พันล้านดอลลาร์ และคาดว่าจะเติบโตที่อัตรา CAGR ที่มากกว่า 38% จนถึงปี 2029 วิศวกร Machine Learning เป็นวิศวกรผู้เชี่ยวชาญที่ออกแบบ พัฒนา และใช้งานระบบเพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์โดยอัตโนมัติ วิศวกร ML เป็นส่วนหนึ่งของทีมที่ใหญ่ขึ้น รวมถึงนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร ผู้วิเคราะห์ธุรกิจ และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เขาเป็นผู้เชี่ยวชาญในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ การทดลองแบบจำลองเชิงตัวเลข และการปรับให้เหมาะสมของแบบจำลอง Machine Learning บล็อกนี้จะสำรวจสิ่งที่วิศวกร ML ทำ คุณสมบัติ และเส้นทางอาชีพในการเป็นวิศวกร Machine Learning

บทบาทและความรับผิดชอบของวิศวกร Machine Learning

บทบาทและความรับผิดชอบของวิศวกร ML แตกต่างกันไปตามอุตสาหกรรม ขึ้นอยู่กับขนาดขององค์กรและความพร้อมของบทบาทอื่นๆ รวมถึงนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และนักวิเคราะห์ข้อมูล โดยทั่วไป วิศวกร ML จะทำหน้าที่ต่อไปนี้

• เข้าใจปัญหาของธุรกิจและเป้าหมายสุดท้าย
• เตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการสร้างแบบจำลอง
• ทำการทดสอบทางสถิติและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก
• เลือกแบบจำลองและเทคนิคที่เหมาะสมสำหรับข้อมูล
• ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง
• ปรับให้เหมาะสมของระบบ Machine Learning
• สื่อสารผลลัพธ์กับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
• ทำให้แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมพร้อมสำหรับการทำนายหรือการตัดสินใจสำหรับแอปพลิเคชันหรือบริการจริง
• รับรองความสามารถในการปรับขนาด การจัดทำเวอร์ชัน และการบันทึกของแบบจำลองที่ติดตั้ง
• ติดตามและแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับแบบจำลองที่ติดตั้ง
• ติดตามการวิจัยและอัลกอริทึมล่าสุด

ทักษะที่จำเป็นในการเป็นวิศวกร Machine Learning

ทักษะการเขียนโปรแกรม

การทำความเข้าใจแนวคิดการเขียนโปรแกรมใน Python หรือ R เป็นทักษะทางเทคนิคที่สำคัญที่สุดสำหรับวิศวกร ML ความเชี่ยวชาญใน ไลบรารีและเฟรมเวิร์ก จำเป็น ซึ่งรวมถึง:

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

แนวคิด Machine Learning

ความเข้าใจในอัลกอริทึมที่ใช้ทั่วไปจำเป็นต่อการเป็นวิศวกร ML อัลกอริทึมและแนวคิดเหล่านี้รวมถึง:

• การถดถอยเชิงเส้น การถดถอยลอจิสติก ต้นไม้ตัดสินใจ และเครือข่ายประสาท
• การเรียนรู้แบบมีคำสอน การเรียนรู้แบบไม่มีคำสอน และการเรียนรู้แบบกึ่งมีคำสอน
• การลื่นไถล
• การปรับให้เหมาะสม
• การปรับให้มากเกินไปและการปรับให้น้อยเกินไป
• การจำแนกประเภท การถดถอย การตรวจจับความผิดปกติ และการแบ่งกลุ่ม

นอกจากนี้ ความเข้าใจใน SQL Git และการประมวลผลบนคลาวด์ยังจำเป็น

คณิตศาสตร์ (สถิติและความน่าจะเป็น)

เนื่องจากสถิติและความน่าจะเป็นเป็นพื้นฐานของอัลกอริทึม ML หลายตัว ความเข้าใจที่ดีในคณิตศาสตร์จึงเป็นข้อกำหนดเบื้องต้น ความน่าจะเป็นถูกใช้ในอัลกอริทึมและเทคนิคหลายอย่าง เช่น โมเดลมาร์คอฟที่ซ่อนอยู่ อัลกอริทึมเบย์ และความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข ความเข้าใจแนวคิดทางสถิติที่สำคัญรวมถึงการกระจายความน่าจะเป็น (การกระจายตัวปกติ การกระจายตัวปัวซง การกระจายตัวสม่ำเสมอ ฯลฯ) การวัดแนวทางและความกระจาย การทดสอบสมมติฐาน (ANOVA การทดสอบไคสแควร์ ฯลฯ) การอนุมานแบบเบย์ ฯลฯ

ทักษะนุ่ม

ทักษะนุ่มมีความสำคัญเท่ากับทักษะทางเทคนิคสำหรับวิศวกร ML เขาควรสามารถสื่อสารและร่วมมือกับสมาชิกทีมอื่นๆ เช่น วิศวกรข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูล เขาควรจะมีความคิดสร้างสรรค์และทักษะการแก้ปัญหาในการแก้ปัญหาในวงจร ML และความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับเทคโนโลยีใหม่ ทักษะการจัดการโครงการจำเป็นต่อการรับมือและจัดการโครงการให้เสร็จสิ้นอย่างมีประสิทธิภาพ

เส้นทางอาชีพวิศวกร Machine Learning

Machine Learning มีเส้นทางอาชีพที่มีแนวโน้มดี เส้นทางต่อไปนี้สามารถนำมาใช้เพื่อสร้างอาชีพในด้านนี้:

ปริญญาตรีสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง

หลายบริษัทต้องการผู้สมัครที่มีปริญญาตรี วิศวกร ML มาจากภูมิหลังที่หลากหลาย ปริญญาตรีสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ คณิตศาสตร์ หรือสถิติจะสร้างพื้นฐานที่มั่นคงสำหรับผู้ที่ต้องการสร้างอาชีพในด้านนี้

การรับรอง

แพลตฟอร์ม Edtech ที่มีชื่อเสียงหลายแห่งเสนอ หลักสูตร Machine Learning และโปรแกรม การทำหลักสูตรเหล่านี้จะช่วยให้คุณเรียนรู้การเขียนโปรแกรมและ Machine Learning จะช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของคุณในฐานะผู้เชี่ยวชาญ

การสร้างพอร์ตโฟลิโอ

การสร้างพอร์ตโฟลิโอโดยใช้ทักษะที่คุณได้รับเป็นส่วนสำคัญที่สุดของเส้นทางอาชีพวิศวกร ML สำหรับสิ่งนี้ ให้ใช้เซตข้อมูลจริงและผ่านชีวิตวงจร Machine Learning หลังจากนั้น จัดทำเอกสารผลลัพธ์ของคุณบน GitHub หรือผ่านโพสต์บล็อก สร้างโครงการพอร์ตโฟลิโอหลายโครงการเพื่อเพิ่มโพรโทไทป์ไปยังเรซูเม่ของคุณ

เพื่อสรุป วิศวกร Machine Learning เป็นบทบาทที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง ทุกๆ ปี มีการวิจัยและผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ที่ถูกนำเสนอโดยสถาบันวิจัย บุคคลที่ต้องการสร้างอาชีพในด้านนี้ควรอุทิศตนให้กับการเรียนรู้ตลอดชีวิตและปรับตัวให้เข้ากับการพัฒนาของเทคโนโลยี

ต้องการเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับ AI เพิ่มเติมหรือไม่? ไปที่ unite.ai