Інженер машинного навчання – навички та кар’єрний шлях

Машинне навчання (ML) – це галузь штучного інтелекту, в якій ми використовуємо алгоритми для навчання на даних, щоб робити передбачення щодо невидимих даних. Нещодавно попит на інженерів машинного навчання швидко зростає в галузі охорони здоров’я, фінансів, електронної комерції тощо. За даними Glassdoor, середня зарплата інженера машинного навчання становить $131 290 на рік. У 2021 році глобальний ринок машинного навчання оцінювався у $15,44 млрд. і очікується, що він зростатиме з значним темпом щорічного зростання (CAGR) понад 38% до 2029 року.

Інженер машинного навчання – це досвідчений програміст, який проектує, розробляє та розгортає системи для автоматизації передбачувальної моделі. Інженер машинного навчання є частиною великої команди, до якої входять вчені-дані, інженери, бізнес-аналітики та зацікавлені сторони. Він є експертом у обробці великих наборів даних, ітеративному експериментуванні з моделями та оптимізації моделей машинного навчання. Цей блог досліджуватиме, що робить інженер машинного навчання, його кваліфікацію та кар’єрний шлях до того, щоб стати інженером машинного навчання.

Ролі та обов’язки інженера машинного навчання

Ролі та обов’язки інженера машинного навчання різняться залежно від галузі, розміру організації та наявності інших ролей, таких як вчені-дані, інженери-дані та аналітики даних. Загалом інженер машинного навчання виконує наступні завдання:

• Поняття бізнес-проблеми та кінцевої мети
• Підготовка даних для моделі.
• Виконання статистичних тестів та аналізу даних для глибших знань
• Вибір відповідної моделі та методів для даних
• Оцінка продуктивності моделі
• Оптимізація систем машинного навчання
• Спільна робота з вченими-даними, інженерами-даними та зацікавленими сторонами
• Надання навченої моделі для виконання передбачень або прийняття рішень для живих застосунків або сервісів
• Забезпечення масштабованості, версіонування та реєстрації розгорнутої моделі
• Моніторинг та вирішення проблем, пов’язаних з розгорнутою моделлю
• Збереження актуальності з останніми дослідженнями та алгоритмами

Навички, необхідні для того, щоб стати інженером машинного навчання

Програмні навички

Володіння програмними концепціями в Python або R є найважливішою технічною навичкою для інженера машинного навчання. Необхідно володіти знаннями бібліотек та фреймворків, таких як:

• NumPy (наукові обчислення)
• Pandas (обробка даних)
• Matplotlib/Seaborn (аналіз даних)
• Scikit-learn (моделювання машинного навчання)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (глибоке навчання)
• Apache Spark (підготовка даних)

Концепції машинного навчання

Необхідно розуміти загально використовувані алгоритми, щоб стати інженером машинного навчання. Ці алгоритми та концепції включають:

• Лінійна регресія, логістична регресія, дерева рішень та нейронні мережі
• Наглядне, ненаглядне та напівнаглядне навчання
• Градієнтний спуск
• Регуляризація
• Переобучення та недообучення
• Класифікація, регресія, виявлення аномалій та кластеризація

Крім того, необхідне розуміння SQL, Git та облачної обчислювальної техніки.

Математика (статистика та ймовірність)

Оскільки статистика та ймовірність є основою багатьох алгоритмів машинного навчання, необхідне тверде розуміння математики. Ймовірність використовується в багатьох алгоритмах та методах, таких як приховані марковські моделі, наївні байєсівські алгоритми та умовна ймовірність. Ключові статистичні концепції включають розподіли ймовірностей (нормальний, пуассонівський, рівномірний тощо), міри центральної тенденції та розсіювання, перевірку гіпотез (ANOVA, хі-квадрат тощо), баєсівську інференцію тощо.

М’які навички

М’які навички є рівнозначними для інженера машинного навчання. Він повинен бути здатний спілкуватися та співпрацювати з іншими членами команди, такими як інженери-дані та аналітики даних. Він повинен мати креативність та навички вирішення проблем, щоб вирішувати проблеми в циклі машинного навчання, та бути здатним адаптуватися до нових технологій. Навички управління проєктами є необхідними для ефективного управління та завершення проєктів.

Кар’єрний шлях інженера машинного навчання

Машинне навчання пропонує перспективну кар’єру. Наступний шлях можна прийняти, щоб побудувати кар’єру в цій галузі:

Бакалавр комп’ютерних наук або відповідна програма

Багато компаній вимагають від кандидатів наявності ступеня бакалавра. Інженери машинного навчання походять з різних галузей; ступінь бакалавра комп’ютерних наук, математики або статистики створить тверду основу для тих, хто прагне кар’єри в цій галузі.

Сертифікація

Відомі платформи Edtech пропонують курси та програми машинного навчання. Завершення цих курсів допоможе вам вивчити програмування та машинне навчання. Це також підвищить вашу авторитетність як експерта.

Побудова портфоліо

Побудова портфоліо за допомогою набутих навичок є найважливішою частиною кар’єрного шляху інженера машинного навчання. Для цього візьміть реальні набори даних та пройдіть їх через цикл машинного навчання. Після розгортання задокументуйте свої результати на GitHub або через блог-пост. Створіть кілька проєктів портфоліо, щоб додати прототипи до свого резюме.

Підсумувавши, інженер машинного навчання – це постійно еволюююча роль. Кожного року виникають новаторські дослідження та продукти, створені дослідницькими інститутами. Особа, яка прагне кар’єри в цій галузі, повинна присвятити себе довічному навчанню та адаптуватися до вдосконалення технологій.

Хочете більше контенту, пов’язаного з штучним інтелектом? Відвідайте unite.ai.