Зміст

• Чому машинне навчання?
• Що таке машинне навчання?
• Що робить інженер машинного навчання?
• Як стати інженером машинного навчання
• Курси та атестати

Коли ви перестанете думати про це, майбутнє може бути трохи жахливим.Він наповнений AI, автоматизацією, 3D-друком, віртуальною реальністю, IoT та іншими концепціями, які дотепер здавалися науковою фантастикою. Але якщо ви розумієте ці ідеї, це також може бути місцем, наповненим можливостями. Наприклад, розуміючи основи AI та великі дані, ви можете вирішити собі кар'єру інженера машинного навчання. Мало того, що ви могли б отримати дуже здорову зарплату інженеру машинного навчання, але це також може допомогти вам формувати саме це майбутнє.

У цій публікації ми розглянемо, що робить інженер машинного навчання, чому це велика роль роботи та як можна розпочати роботу.

Чому машинне навчання?

Машинне навчання (ML) дозволяє компаніям використовувати величезний набір даних для додатків, які раніше ніколи не були б можливі. Алгоритми ML можуть вивчити звички та поведінку покупців, виконати неймовірно складну математику та включити абсолютно нові продукти.

Майже кожна галузь буде сильно під впливом AI та машинного навчання найближчим часом, і таким чином, якого ви, мабуть, не очікували. Візьмемо, наприклад, відеоігри, де машинне навчання зробило можливим відслідковування променів у режимі реального часу, що призвело до фотореалістичного освітлення. Кожна галузь повинна бути повністю перетворена поєднанням даних та логіки.

Читайте також: Ваша робота безпечна? Вакансії, які AI знищить у найближчі 10-20 років

Саме тому науковця даних називають "найсексуальнішою роботою 21-го"^вул століття ”Harvard Business Review.

Що таке зарплата машинного навчання? За даними Prospects.ac.uk, середня зарплата інженера машинного навчання у Великобританії становить 52 000 фунтів стерлінгів, що може зрости до 170 000 фунтів стерлінгів, якщо ви працюєте в такій компанії, як Google або Facebook. Це приблизно 62 568 доларів США, або 204 551,65 доларів відповідно.

Заробітна плата за машинне навчання може вирости до 204,551 долара

Що таке машинне навчання?

По-перше, важливо точно зрозуміти, що таке машинне навчання, а що ні.

Машинне навчання тісно пов'язане з ШІ, але це все ще окремі поняття. Тоді як штучний інтелект може описувати будь-який тип програми чи машини, розроблений для виявлення інтелектуальної поведінки, машинне навчання спеціально означає використання алгоритмів для пошуку шаблонів даних. Це потенційно може бути використане для навчання певних типів ШІ.

ШІ, який керує ворогами в комп'ютерних іграх, зазвичай не використовує машинне навчання. Швидше, він використовує своєрідну схему для прийняття рішень, щоб відповідати на ваші дії заздалегідь заданими стратегіями. Це те, що ми називаємо Штучним вузьким інтелектом (ANI), оскільки воно може робити лише одне.

Читайте також:ML Ki: витяг тексту з зображень за допомогою машинного навчання Google sdk

Це на відміну від Штучного загального інтелекту (AGI), який є ІІ, розроблений для того, щоб можна було впоратися з різними завданнями і навіть, можливо, пройти тест Тьюрінга.

З іншого боку, комп'ютерне бачення - здатність програми ідентифікувати об'єкти на сцені - здійснюється за допомогою машинного навчання. Переглядаючи сотні тисяч знімків, ви можете «навчити» AI розпізнавати предмети, як автомобілі чи рослини. Якщо у вашої камери телефону виявлено сцену, це використовуватиме машинне навчання. Аналогічно, ML використовується також для навчання розпізнавання голосу віртуальних помічників.

Машинне навчання може бути використане для виявлення проблем зі здоров’ям за допомогою рентгенівських променів та надання допомоги лікарям у їх діагностиці або для більш точного прогнозу погоди. Існує набагато більше потенціалу, який потрібно використати.

Що робить інженер машинного навчання?

Завдання інженера машинного навчання полягає в навчанні ІІ та програмного забезпечення за допомогою даних.

Завдання інженера машинного навчання полягає в навчанні ІІ та програмного забезпечення за допомогою даних. Вони можуть:

• Пишіть програми та розробляйте алгоритми для отримання значущої інформації з великих наборів даних
• Проведіть експерименти та випробуйте різні підходи
• Оптимізуйте програми для підвищення продуктивності, швидкості та масштабованості
• Для забезпечення чистого набору даних поводьтеся з інженерією даних
• Запропонуйте корисні програми для машинного навчання

Тому інженер з машинного навчання може працювати в компанії, яка вже виробляє продукт - будь то розпізнавання голосу, комп’ютерне бачення чи щось більш спеціаліст. Крім того, вони можуть працювати в агентстві, яке надає рішення щодо машинного навчання для підприємств, які можуть отримати вигоду від цієї технології. Або, можливо, вони можуть працювати у відділі науково-дослідних розробок для такої технології компанії, як Google, щоб створити нові програми.

Читайте також:Маркування ML Kit зображення: визначте вміст зображення за допомогою машинного навчання

Існує деяке збіг між ролями інженера машинного навчання та науковця даних. Так само вам можуть знадобитися використання таких навичок, як обробка даних, прогнозована аналітика, математика тощо. Однак роль інженера МЛ є більш конкретною, застосовуючи ці знання дуже конкретно.

І звичайно, зарплата інженера машинного навчання має тенденцію бути більшою для цього.

Щоб отримати уявлення про те, що вам потрібно зрозуміти як машинобудівний інженер, я рекомендую цю публікацію в топ-10 алгоритмів, що використовуються в ML. Якщо це вам зачаровує, то вам, мабуть, сподобається ML. Якщо ні, то, можливо, вам краще підійде інша роль.

Як стати інженером машинного навчання

Цікавитеся стати інженером машинного навчання? Думаєте, у вас є те, що потрібно? Ось що потрібно знати, щоб почати роботу та отримати велику зарплату інженера машинного навчання.

Читайте також: Як працювати як розробник програмного забезпечення в Інтернеті: все, що вам потрібно знати

Щодо кваліфікації та сертифікатів, не існує встановленого шляху до того, щоб стати інженером з МЛ. Багато робочих місць, які платять найкращі зарплати за машинне навчання, просять здобути ступінь бакалавра. Часто це буде ступінь інформатики, яка забезпечить широке розуміння комп'ютерів, технології та програмування. Ступінь з математики може також стати відмінною відправною точкою.

В ідеалі, ви б потім спиралися на це на основі інженерії програмного забезпечення та наукових даних. Найбільш корисними мовами програмування в цій галузі є Python, C та C ++.

Звідти ви можете перейти до більш спеціалізованих ролей у машинному навчанні або підготувати своє резюме за допомогою курсів машинного навчання нижче. Досвід використання ML API, таких як TensorFlow і Keras, також буде дуже корисним.

Читайте також: Як користуватися LinkedIn та влаштувати роботу своєї мрії!

Завдяки величезній кількості процесорної потужності та пам’яті, необхідних для обробки масивних наборів даних, пов’язаних з машинним навчанням, ви багато в чому будете працювати з хмарними системами. З цією метою також важливо продемонструвати знайомство з розподіленими обчисленнями.

Оскільки машинне машинобудування є такою передовою кар'єрою, немає жодного шляху, який слід слідувати. Можна навіть виявити, що ви можете пройти довгий шлях як програміст-самоучок, якщо зможете створити достатньо сильне резюме.

Курси та атестати

Ось кілька курсів та сертифікатів, якими ви можете скористатися, щоб вийти на посаду інженера машинного навчання:

Бакалавр інформатики - це повний онлайн-курс бакалавра з Лондонського університету, який забезпечить ідеальну основу для тих, хто вміє присвятити час. Ви будете навчатися 3-6 років, і вам потрібно буде відправляти 14-28 годин на тиждень.

Наука даних: машинне навчання - якщо ви вже маєте деякі знання в програмуванні та / або математиці, то додавання конкретних знань машинного навчання може бути все, що вам потрібно. Це безкоштовний 8 тижневий курс з Гарвардського університету. Ви можете додати перевірений сертифікат за невелику плату, і він буде зарахований до сертифіката Data Science Professional, якщо ви бажаєте продовжити його. Ви можете знайти повний курс тут.

Основи наукових даних: обчислювальне мислення з Python - ще один безкоштовний курс, цього разу з Каліфорнійського університету Берклі. Триває 5 тижнів, що вимагає досягати 4-6 годин щотижня. Ви можете заплатити трохи додатково, щоб додати перевірений сертифікат, або ви можете віднести його до повного професійного сертифіката в Основах наукових даних.

Спеціалізація машинного навчання - Ця спеціалізація машинного навчання з Університету Вашингтона складається з чотирьох окремих курсів і безкоштовно записується. Ви отримаєте сертифікат курсу, який можете додати до свого LinkedIn або CV.

Програмування на C # - Цей іспит від Microsoft вважається кредитом MCSA, але також допоможе вам набрати резюме з доказами відповідних навичок кодування самостійно!

Читайте також: Сертифікація Microsoft: Посібник для технічних фахівців

Вивчіть майстер-клас програмування Python - Цей курс з Udemy не надасть професійного сертифікату, але є доступним та корисним введенням у цю затребувану мову програмування.

Так ось у вас це є! Це те, що потрібно знати, щоб стати інженером машинного навчання. Це кар’єра, яку вам би цікаво займатися? Ви вже інженер з МЛ? Поділіться своїми порадами та досвідом у коментарях нижче!