Makine Öğrenimi Mühendisi – Beceriler ve Kariyer Yolu

Makine Öğrenimi (ML), görünmeyen veriler üzerinde tahminler yapmak için sağlanan verilerden öğrenmek için algoritmalar kullandığımız Yapay Zekanın bir dalıdır. Son zamanlarda Makine Öğrenimi mühendislerine olan talep sağlık hizmetleri, Finans, e-ticaret vb. alanlarda hızla arttı. Glassdoor'a göre ortalama ML Mühendisi Maaşı yıllık 131,290 dolardır. 2021'de küresel makine öğrenimi pazar 15.44 milyar dolar değerindeydi. 38 yılına kadar %2029'in üzerinde önemli bir bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) ile büyümesi bekleniyor.

Makine Öğrenimi Mühendisi, tahmine dayalı modellemeyi otomatikleştirmek için sistemler tasarlayan, geliştiren ve dağıtan uzman bir programcıdır. Makine Öğrenimi Mühendisi, veri bilimcileri, mühendisler, iş analistleri ve paydaşları içeren daha büyük bir ekibin parçasıdır. Büyük veri kümelerini manipüle etme, yinelemeli modelleme deneyleri ve makine öğrenimi modellerini optimize etme konusunda uzmandır. Bu blog, bir Makine Öğrenimi mühendisinin ne yaptığını, niteliklerini ve Makine Öğrenimi mühendisi olma yolundaki kariyer yollarını keşfedecek.

Makine Öğrenimi Mühendisinin Rolleri ve Sorumlulukları

Bir Makine Öğrenimi Mühendisinin rolleri ve sorumlulukları, kuruluşun boyutuna ve veri bilimcileri, veri mühendisleri ve veri analistleri dahil olmak üzere diğer rollerin kullanılabilirliğine bağlı olarak sektörler arasında farklılık gösterir. Genel olarak, bir Makine Öğrenimi Mühendisi aşağıdaki görevleri gerçekleştirir:

• İş problemini ve nihai hedefi anlamak
• Verileri modele hazır hale getirmek için ön işleme.
• Daha derin içgörüler için İstatistiksel testler ve Keşifsel Veri Analizi gerçekleştirme
• Veriler için uygun model ve tekniklerin seçilmesi
• Model performansını değerlendirme
• Makine öğrenimi sistemlerini optimize etme
• Sonuçları veri bilimcileri, veri mühendisleri ve paydaşlarla iletme
• Canlı uygulamalar veya hizmetler için tahminler veya kararlar almak üzere eğitilmiş modeli kullanılabilir hale getirme
• Dağıtılan modelin ölçeklenebilirliğini, sürüm oluşturmasını ve günlüğe kaydetmesini sağlama
• Dağıtılan modelle ilgili sorunları izleme ve çözme
• En son araştırma ve algoritmalarla iletişimde kalmak

Makine Öğrenimi Mühendisi Olmak İçin Gerekli Beceriler

Programlama becerileri

Python veya R'de Programlama kavramlarına hakim olmak, bir Makine Öğrenimi Mühendisi için en önemli teknik beceridir. Üzerinde uzman kütüphaneler ve çerçeveler gereklidir, bunlar aşağıdaki gibidir:

• NumPy (Bilimsel bilgi işlem)
• Pandalar (Veri Manipülasyonu)
• Matplotlib/Seaborn (Keşifsel Veri Analizi)
• Scikit-learn (Makine Öğrenimi Modellemesi)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (Derin Öğrenme Modellemesi)
• Apache Spark (Veri ön işleme)

Makine Öğrenimi Kavramları

Makine Öğrenimi Mühendisi olmak için yaygın olarak kullanılan algoritmaları anlamak gerekir. Bu algoritmalar ve kavramlar aşağıdaki gibidir:

• Doğrusal Regresyon, Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları ve Sinir Ağları
• Denetimli, Denetimsiz ve Yarı Denetimli Öğrenme
• Dereceli alçalma
• Düzenlileştirme
• Fazla takma ve yetersiz takma
• Sınıflandırma, Regresyon, Anomali Tespiti ve Kümeleme

Ayrıca, SQL, Git ve Bulut Bilişim anlayışı da gereklidir.

Matematik (İstatistik ve Olasılık)

İstatistik ve Olasılık birçok ML algoritmasının temelini oluşturduğundan, matematiğe sıkı sıkıya hakim olmak bir ön koşuldur. Olasılık, Gizli Markov Modeli, Naive Bayes Algoritmaları ve koşullu olasılık gibi birçok algoritma ve teknikte kullanılır. Temel istatistik kavramları arasında Olasılık Dağılımları (Normal, Poisson, Düzgün dağılım, vb.), merkezi eğilim ve yayılma ölçüleri, Hipotez Testi (ANOVA, ki-kare, vb.), Bayes Çıkarımı vb. yer alır.

Hassas Yetenek

Bir Makine Öğrenimi Mühendisi için sosyal beceriler de eşit derecede önemlidir. Veri mühendisleri ve Veri Analistleri gibi diğer ekip üyeleriyle iletişim kurabilmeli ve işbirliği yapabilmelidir. Makine öğrenimi döngüsündeki sorunları çözmek için yaratıcılık ve problem çözme becerilerine ve yeni teknolojileri öğrenmeye uyum sağlama becerisine sahip olmalıdır. Proje Yönetimi becerileri, Projeleri verimli bir şekilde ele almak ve tamamlamak için gereklidir.

Makine Öğrenimi Mühendisi Kariyer Yolu

Makine Öğrenimi umut verici bir kariyer sunuyor. İçinde bir kariyer oluşturmak için aşağıdaki yol benimsenebilir:

Bilgisayar Bilimleri veya ilgili bir Programda Lisans

Birçok şirket, adayların lisans derecesine sahip olmasını şart koşuyor. Makine Öğrenimi Mühendisleri farklı geçmişlerden gelir; bilgisayar bilimi, matematik veya istatistik alanında lisans derecesi, bu alanda kariyer peşinde koşan biri için sağlam bir zemin hazırlayacaktır.

belgeleme

Çeşitli tanınmış Edtech platformları teklifi makine öğrenimi kursları ve programlar. Bu kursları tamamlamak, programlama ve makine öğrenimini öğrenmenize yardımcı olacaktır. Ayrıca uzman bir profesyonel olarak güvenilirliğinizi artıracaktır.

Portföy Oluşturma

Kazandığınız becerileri kullanarak bir Portföy oluşturmak, Makine Öğrenimi Mühendisi Kariyer Yolunun en önemli parçasıdır. Bunun için gerçek dünyadaki veri kümelerini alın ve bunları makine öğrenimi yaşam döngüsünden geçirin. Dağıttıktan sonra sonuçlarınızı GitHub'da veya blog gönderisi aracılığıyla belgeleyin. Özgeçmişinize prototip eklemek için birden fazla portföy projesi yapın.

Sonuç olarak, Makine Öğrenimi Mühendisi sürekli gelişen bir roldür. Araştırma enstitüleri tarafından her yıl çığır açan araştırmalar ve ürünler ortaya konuyor. Bu alanda kariyer peşinde koşan bir kişinin kendisini yaşam boyu öğrenmeye adaması ve gelişen teknolojiye ayak uydurması gerekmektedir.

AI ile ilgili daha fazla içerik mi istiyorsunuz? Ziyaret etmek birleştirmek.ai.