Інженер машинного навчання – навички та кар’єрний шлях

Машинне навчання (ML) — це галузь штучного інтелекту, у якій ми використовуємо алгоритми для навчання на основі наданих даних для прогнозування невидимих ​​даних. Останнім часом попит на інженерів машинного навчання стрімко зріс у сферах охорони здоров’я, фінансів, електронної комерції тощо. За даними Glassdoor, середня зарплата інженера ML становить 131,290 2021 доларів США на рік. У XNUMX році глобальний ML ринок оцінили в 15.44 мільярда доларів. Очікується, що до 38 року він зростатиме зі значними складними річними темпами зростання (CAGR) понад 2029%.

Інженер з машинного навчання — це досвідчений програміст, який проектує, розробляє та розгортає системи для автоматизації прогнозного моделювання. ML Engineer є частиною більшої команди, до складу якої входять спеціалісти з обробки даних, інженери, бізнес-аналітики та зацікавлені сторони. Він є експертом у маніпулюванні великими наборами даних, експериментуванні з ітеративним моделюванням та оптимізації моделей машинного навчання. У цьому блозі буде досліджено, чим займається інженер машинного навчання, його кваліфікація та шлях кар’єри, щоб стати інженером машинного навчання.

Ролі та обов’язки інженера з машинного навчання

Ролі та обов’язки інженера ML відрізняються в різних галузях, залежно від розміру організації та наявності інших ролей, зокрема спеціалістів із обробки даних, інженерів із обробки даних та аналітиків даних. Як правило, інженер ML виконує такі завдання:

• Розуміння бізнес-проблеми та кінцевої мети
• Попередня обробка даних, щоб зробити їх готовими до моделі.
• Виконання статистичних тестів і дослідницького аналізу даних для глибшого розуміння
• Вибір відповідної моделі та методів для даних
• Оцінка продуктивності моделі
• Оптимізація систем машинного навчання
• Передача результатів науковцям із обробки даних, інженерам із обробки даних та зацікавленим сторонам
• Надання навченої моделі доступною для прогнозування або прийняття рішень для активних програм або послуг
• Забезпечення масштабованості розгорнутої моделі, керування версіями та журналювання
• Моніторинг і вирішення проблем, пов'язаних з розгорнутою моделлю
• Залишайтеся на зв’язку з останніми дослідженнями та алгоритмами

Навички, необхідні для того, щоб стати інженером машинного навчання

Навички програмування

Освоєння концепцій програмування на Python або R є найважливішою технічною навичкою для інженера ML. Експертиза в бібліотеки та фреймворки необхідні, які є такими:

• NumPy (наукові обчислення)
• Панди (маніпуляції даними)
• Matplotlib/Seaborn (дослідницький аналіз даних)
• Scikit-learn (моделювання машинного навчання)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (моделювання глибокого навчання)
• Apache Spark (попередня обробка даних)

Концепції машинного навчання

Щоб стати інженером ML, потрібне розуміння алгоритмів, які зазвичай використовуються. Ці алгоритми та концепції такі:

• Лінійна регресія, логістична регресія, дерева рішень і нейронні мережі
• Контрольоване, неконтрольоване та напівконтрольоване навчання
• Градієнтний спуск
• Регуляризація
• Переобладнання та недообладнання
• Класифікація, регресія, виявлення аномалій і кластеризація

Крім того, необхідно розуміти SQL, Git і хмарні обчислення.

Математика (статистика та ймовірність)

Оскільки статистика та ймовірність є основою багатьох алгоритмів ML, тверде володіння математикою є необхідною умовою. Імовірність використовується в багатьох алгоритмах і техніках, таких як прихована модель Маркова, наївні алгоритми Байєса та умовна ймовірність. Ключові поняття статистики включають розподіли ймовірностей (нормальний, Пуассона, рівномірний розподіл тощо), міри центральної тенденції та розповсюдження, перевірку гіпотез (ANOVA, хі-квадрат тощо), байєсівський висновок тощо.

М'які навички

М’які навички однаково важливі для інженера ML. Він повинен мати можливість спілкуватися та співпрацювати з іншими членами команди, такими як інженери даних та аналітики даних. Він повинен володіти творчими здібностями та навичками вирішення проблем у циклі ML, а також здатністю вивчати нові технології. Навички управління проектами необхідні для ефективного виконання та виконання проектів.

Кар’єрний шлях інженера машинного навчання

Машинне навчання пропонує багатообіцяючу кар’єру. Для побудови кар'єри в ньому можна прийняти наступний шлях:

Бакалавр комп’ютерних наук або відповідна програма

Багато компаній вимагають від кандидатів мати ступінь бакалавра. Інженери ML походять з різних професій; Ступінь бакалавра з інформатики, математики чи статистики заклав би міцну основу для тих, хто хоче зробити кар’єру в цій галузі.

сертифікація

Пропонуються різні відомі платформи Edtech курси машинного навчання і програми. Проходження цих курсів допоможе вам навчитися програмуванню та машинному навчанню. Це також підвищить ваш авторитет як експерта-професіонала.

Створення портфоліо

Створення портфоліо з використанням набутих вами навичок є найважливішою частиною кар’єри інженера ML. Для цього візьміть реальні набори даних і пропустіть їх через життєвий цикл машинного навчання. Після його розгортання задокументуйте результати на GitHub або в блозі. Створіть кілька проектів портфоліо, щоб додати прототипи до свого резюме.

Підсумовуючи, інженер з машинного навчання — це роль, яка постійно розвивається. Щороку дослідницькі інститути пропонують новаторські дослідження та продукти. Людина, яка прагне кар’єри в цій галузі, повинна присвятити себе навчанню протягом усього життя та адаптуватися до розвитку технологій.

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