Saturs

• Kāpēc mašīnmācība?
• Kas ir mašīnmācība?
• Ko dara mašīnmācības inženieris?
• Kā kļūt par mašīnmācības inženieri
• Kursi un sertifikāti

Kad pārstājat domāt par to, nākotne var būt nedaudz drausmīga.Tas ir piepildīts ar AI, automatizāciju, 3D drukāšanu, virtuālo realitāti, IoT un citām koncepcijām, kas līdz šim šķita kā zinātniskā fantastika. Bet, ja jūs saprotat šīs idejas, tā var būt arī vieta, kas piepildīta ar iespējām. Piemēram, izprotot AI pamatus un lielos datus, jūs varētu izkopt mašīnu apmācības inženiera karjeru. Tas ne tikai varētu jums radīt ļoti veselīgu mašīnmācību inženiera atalgojumu, bet arī palīdzēt jums veidot šo nākotni.

Šajā rakstā mēs apskatīsim, ko dara mašīnmācības inženieris, kāpēc tam ir liela loma darbā un kā jūs varat sākt.

Kāpēc mašīnmācība?

Mašīnmācīšanās (ML) ļauj uzņēmumiem izmantot milzīgas datu kopas lietojumprogrammām, kuras iepriekš nekad nebūtu bijis iespējams. ML algoritmi var apgūt klientu paradumus un pirkšanas paradumus, veikt neticami sarežģītu matemātiku un iespējot pilnīgi jaunus produktus.

Gandrīz katra nozare būs ļoti ko tuvākajā nākotnē ietekmē AI un mašīnu apguve, un tādā veidā, kādu jūs, iespējams, negaidīsit. Veikt, piemēram, videospēles, kur mašīnu apguve ir ļāvusi reāllaika staru izsekošanu, kā rezultātā ir fotoreālistisks apgaismojums. Katra nozare ir pilnībā pārveidota, izmantojot datus un loģiku.

Lasīt arī: Vai jūsu darbs ir drošs? Darbs, kuru AI iznīcinās nākamajos 10-20 gados

Šī iemesla dēļ datu zinātnieks tika saukts par “seksīgāko darbu no 21^st gadsimts ”, publicēja Hārvarda Biznesa apskats.

Kāda ir inženierzinātņu alga mašīnmācībā? Saskaņā ar Prospects.ac.uk, vidējā mašīnu apguves inženiera alga Lielbritānijā ir 52 000 sterliņu mārciņu, kas var pieaugt pat līdz 170 000 sterliņu mārciņām, ja strādājat tādā uzņēmumā kā Google vai Facebook. Tas ir attiecīgi aptuveni 62 568 USD vai 204 551,65 USD.

Mašīna, kas apgūst mašīnmācību, var pieaugt līdz USD 204,551

Kas ir mašīnmācība?

Pirmkārt, ir svarīgi precīzi saprast, kas ir mašīnmācīšanās un kas tā nav.

Mašīnmācība ir cieši saistīta ar AI, taču tie joprojām ir atšķirīgi jēdzieni. Kamēr mākslīgais intelekts var aprakstīt jebkura veida programmu vai mašīnu, kas izstrādāta, lai parādītu inteliģentu uzvedību, mašīnmācīšanās īpaši nozīmē algoritmu izmantošanu datu modeļu meklēšanai. To potenciāli var izmantot noteiktu AI veidu apmācībai.

AI, kas kontrolē ienaidniekus datorspēlēs, parasti neizmanto mašīnmācību. Drīzāk lēmumu pieņemšanā tiek izmantota sava veida diagramma, lai reaģētu uz jūsu darbībām ar iepriekš noteiktām stratēģijām. To mēs saucam par mākslīgo šauro intelektu (ANI), jo tas var darīt tikai vienu.

Lasīt arī:ML Ki: teksta iegūšana no attēliem, izmantojot google mašīnmācīšanās sdk

Tas ir pretstatā mākslīgajam vispārējam intelektam (AGI), kas ir AI, kas paredzēts, lai spētu apstrādāt vairākus dažāda veida uzdevumus un pat varbūt nokārtot Tjūringa testu.

No otras puses, datora redze - programmas spēja identificēt objektus ainā - tiek realizēta, izmantojot mašīnmācību. Aplūkojot simtiem tūkstošu attēlu, jūs varat iemācīt AI atpazīt objektus, piemēram, automašīnas vai augus. Ja jūsu tālruņa kamerā ir redzama ainava, tā tiks izmantota mašīnmācībā. Tāpat ML tiek izmantots arī virtuālo palīgu balss atpazīšanas mācīšanai.

Mašīnu apguvi var izmantot, lai identificētu veselības problēmas, izmantojot rentgena starus, un palīdzētu ārstiem viņu diagnozēs vai precīzāk paredzētu laika apstākļus. Vēl ir jāizmanto daudz vairāk potenciāla.

Ko dara mašīnmācības inženieris?

Mašīnmācīšanās inženiera uzdevums ir iemācīt AI un programmatūru, izmantojot datus.

Mašīnmācīšanās inženiera uzdevums ir iemācīt AI un programmatūru, izmantojot datus. Viņi varētu:

• Rakstiet programmas un izstrādājiet algoritmus, lai iegūtu nozīmīgu informāciju no lielām datu kopām
• Veiciet eksperimentus un pārbaudiet dažādas pieejas
• Programmu optimizēšana, lai uzlabotu veiktspēju, ātrumu un mērogojamību
• Rīkojieties ar datu inženieriju, lai nodrošinātu tīras datu kopas
• Ieteikt noderīgas programmas mašīnu apguvei

Tāpēc mašīnmācības inženieris var strādāt uzņēmumā, kas jau ražo produktu - balss atpazīšana, datora redze vai kaut kas vairāk speciālists. Alternatīvi, viņi varētu strādāt aģentūrā, kas piedāvā mašīnmācīšanās risinājumus uzņēmumiem, kuri var gūt labumu no šīs tehnoloģijas. Vai arī viņi, iespējams, strādās tādu tehnoloģiju uzņēmumu kā Google pētniecības un attīstības nodaļā, lai izveidotu jaunas lietojumprogrammas.

Lasīt arī:ML komplekta attēla marķēšana: nosakiet attēla saturu ar mašīnmācīšanos

Mašīnmācības inženiera un datu zinātnieka lomas nedaudz pārklājas. Tāpat jums var būt jāpieprasa tādas prasmes kā datu ieguve, jutīgā analītika, matemātika utt. Tomēr ML inženiera loma ir specifiskāka, šīs zināšanas piemērojot ļoti īpašā veidā.

Un, protams, to atspoguļo mašīnmācību inženiera alga.

Lai iegūtu priekšstatu par lietu, kas jums būs jāsaprot kā mašīnmācības inženierim, es iesaku šo ziņu ML izmantoto 10 labāko algoritmu skaitā. Ja tas jūs aizrauj, tad, iespējams, jums patiks ML. Ja nē, jums varētu būt labāk piemērota cita loma.

Kā kļūt par mašīnmācības inženieri

Vai vēlaties kļūt par mašīnmācības inženieri? Vai domājat, ka jums ir tas, kas nepieciešams? Šis ir tas, kas jums jāzina, lai sāktu un nogādātu lielu mašīnmācību inženiera algu.

Lasīt arī: Kā strādāt par programmatūras izstrādātāju tiešsaistē: viss, kas jums jāzina

Kvalifikācijas un sertifikātu ziņā nav noteikta ceļa, lai kļūtu par ML inženieri. Liela daļa darbu, kas maksā labākās mašīnmācības algas, prasa bakalaura grādu. Tas bieži būs datorzinātņu grāds, kas nodrošinās plašu izpratni par datoriem, tehnoloģijām un programmēšanu. Matemātikas grāds var būt arī lielisks sākumpunkts.

Ideālā gadījumā jūs to balstītu, ņemot vērā pieredzi programmatūras inženierijā un datu zinātnē. Visnoderīgākās programmēšanas valodas šajā jomā ir Python, C un C ++.

Turpmāk jūs varat pāriet uz vairāk speciālistu lomām mašīnmācībā vai pielāgot savu atsākšanu ar zemāk esošajiem mašīnmācības kursiem. Ļoti noderīga būs arī pieredze ar ML API, piemēram, TensorFlow un Keras.

Lasīt arī: Kā izmantot LinkedIn un nolaist savu sapņu darbu!

Sakarā ar milzīgo apstrādes jaudas un atmiņas daudzumu, kas nepieciešams, lai apstrādātu apjomīgās datu kopas, kas saistītas ar mašīnu apguvi, jūs lielākoties strādāsiet ar mākonī balstītām sistēmām. Šajā nolūkā ir arī svarīgi parādīt, ka pārzina izplatīto skaitļošanu.

Tā kā mašīnmācīšanās inženierija ir tik satriecoša karjera, nav viena ceļa, pa kuru iet. Jums pat varētu šķist, ka varat nokļūt tālu kā pašmācīgs programmētājs, ja spējat izveidot pietiekami spēcīgu atsākšanu.

Kursi un sertifikāti

Šeit ir daži kursi un sertifikāti, kurus varat izmantot, lai sasniegtu mašīnu apgūšanas inženiera funkcijas:

Datorzinātņu bakalaurs - Šis ir pilns tiešsaistes bakalaura studiju kurss no Londonas Universitātes, kas nodrošinās perfektu pamatu tiem, kas spēj veltīt laiku. Jūs mācīsities 3–6 gadus, un jums būs jāieskaita 14–28 stundas nedēļā.

Datu zinātne: mašīnmācīšanās - ja jums jau ir zināma pieredze programmēšanā un / vai matemātikā, tad, iespējams, viss, kas jums nepieciešams, ir specifisku mašīnu apguves zināšanu pievienošana. Šis ir bezmaksas 8 nedēļu kurss no Hārvarda universitātes. Par nelielu samaksu varat pievienot verificētu sertifikātu, un tas tiks ņemts vērā arī Data Science Professional sertifikātā, ja vēlaties to turpināt izmantot. Pilnu kursu varat atrast šeit.

Datu zinātnes pamati: skaitļošanas domāšana ar Python - vēl viens bezmaksas kurss, šoreiz no Kalifornijas Bērklija universitātes. Tas ilgst 5 nedēļas, un tam katru nedēļu vajadzīgas apmēram 4-6 stundas. Jūs varat maksāt nedaudz papildus, lai pievienotu verificētu sertifikātu, vai arī to var ieskaitīt pilnā profesionālā sertifikātā datu zinātnes fondos.

Mašīnmācīšanās specializācija - šī Vašingtonas Universitātes mašīnmācīšanās specializācija sastāv no četriem atsevišķiem kursiem, un tajā var brīvi reģistrēties. Jūs saņemsit kursa sertifikātu, kuru varat pievienot savam LinkedIn vai CV.

Programmēšana C # formātā - šis Microsoft eksāmens tiek uzskatīts par kredītpunktu MCSA, bet arī palīdzēs jums savākt savu CV ar pierādījumiem par atbilstošām kodēšanas prasmēm pats par sevi!

Lasīt arī: Microsoft sertifikācija: rokasgrāmata tehnoloģiju profesionāļiem

Apgūstiet Python programmēšanas meistarklasi - šis Udemy kurss nenodrošinās profesionālu sertifikātu, bet ir pieejams un noderīgs ievads šai pieprasījuma programmēšanas valodai.

Tātad jums tas ir! Tas ir tas, kas jums jāzina, lai kļūtu par mašīnmācības inženieri. Vai šī ir karjera, kuru vēlaties turpināt? Vai jūs jau esat ML inženieris? Dalieties ar padomiem un pieredzi zemāk esošajos komentāros!