Zawartość
- Dlaczego uczenie maszynowe?
- Co to jest uczenie maszynowe?
- Co robi inżynier uczenia maszynowego?
- Jak zostać inżynierem uczenia maszynowego
- Kursy i certyfikaty
Kiedy przestajesz o tym myśleć, przyszłość może być nieco zniechęcająca.Jest wypełniony sztuczną inteligencją, automatyzacją, drukiem 3D, wirtualną rzeczywistością, IoT i innymi koncepcjami, które do tej pory wydawały się science fiction. Ale jeśli zrozumiesz te pomysły, może to być także miejsce pełne możliwości. Na przykład, rozumiejąc podstawy sztucznej inteligencji i dużych zbiorów danych, możesz zrobić karierę jako inżynier uczenia maszynowego. To nie tylko zapewni ci bardzo zdrową pensję inżyniera uczącego się, ale również pomoże ci ukształtować tę przyszłość.
W tym poście przyjrzymy się temu, co robi inżynier uczenia maszynowego, dlaczego jest to świetna rola w pracy i jak zacząć.
Dlaczego uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe (ML) pozwala firmom korzystać z ogromnych zestawów danych dla aplikacji, które wcześniej nigdy nie byłyby możliwe. Algorytmy ML mogą nauczyć się nawyków i zachowań zakupowych klientów, wykonywać niewiarygodnie złożoną matematykę i udostępniać całkowicie nowe produkty.
Prawie każda branża będzie bardzo pod wpływem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w najbliższej przyszłości oraz w sposób, którego prawdopodobnie nie można się spodziewać. Weźmy na przykład gry wideo, w których uczenie maszynowe umożliwiło śledzenie promieni w czasie rzeczywistym, co daje fotorealistyczne oświetlenie. Każda branża może ulec całkowitej transformacji dzięki połączeniu danych i logiki.
Przeczytaj także: Czy twoja praca jest bezpieczna? Miejsca pracy, które AI zniszczy w ciągu najbliższych 10-20 lat
Z tego powodu naukowiec danych został nazwany „najseksowniejszą pracą 21św wieku ”Harvard Business Review.
Jaka jest pensja inżynierii uczenia maszynowego? Według Prospects.ac.uk średnia pensja inżyniera uczącego się w Wielkiej Brytanii wynosi 52 000 GBP, co może wzrosnąć nawet do 170 000 GBP, jeśli pracujesz dla firmy takiej jak Google lub Facebook. To odpowiednio około 62 568 USD lub 205 455,65 USD.
Wynagrodzenie za uczenie maszynowe może wzrosnąć nawet do 204,551 USD
Co to jest uczenie maszynowe?
Po pierwsze, ważne jest dokładne zrozumienie, czym jest uczenie maszynowe, a czym nie jest.
Uczenie maszynowe jest ściśle związane ze sztuczną inteligencją, ale wciąż są to odrębne koncepcje. Podczas gdy sztuczna inteligencja może opisywać każdy rodzaj programu lub maszyny zaprojektowanej do wykazywania inteligentnego zachowania, uczenie maszynowe oznacza w szczególności używanie algorytmów do wyszukiwania wzorców w danych. Można to potencjalnie wykorzystać do szkolenia niektórych rodzajów AI.
Sztuczna inteligencja kontrolująca wrogów w grach komputerowych zazwyczaj nie korzysta z uczenia maszynowego. Zamiast tego używa pewnego rodzaju schematu blokowego do podejmowania decyzji, aby reagować na twoje działania za pomocą wcześniej ustalonych strategii. Nazywamy to Sztuczną Wąską Inteligencją (ANI), ponieważ może ona zrobić tylko jedną rzecz.
Przeczytaj także:ML Ki: wyodrębnianie tekstu z obrazów przy użyciu SDK do uczenia maszynowego Google
Jest to w przeciwieństwie do sztucznej inteligencji ogólnej (AGI), która jest sztuczną inteligencją zaprojektowaną tak, aby była w stanie poradzić sobie z wieloma różnymi typami zadań, a nawet przejść test Turinga.
Z drugiej strony wizja komputerowa - zdolność programu do rozpoznawania obiektów na scenie - realizowana jest poprzez uczenie maszynowe. Patrząc na setki tysięcy zdjęć, możesz „nauczyć” sztuczną inteligencję rozpoznawania obiektów, takich jak samochody lub rośliny. Jeśli aparat w telefonie ma funkcję wykrywania scen, użyje to uczenia maszynowego. Podobnie, ML służy również do nauczania rozpoznawania głosu przez asystentów wirtualnych.
Uczenie maszynowe można wykorzystać do rozpoznawania problemów zdrowotnych na podstawie zdjęć rentgenowskich i pomocy lekarzom w diagnozowaniu lub dokładniejszego prognozowania pogody. Istnieje jeszcze o wiele większy potencjał do wykorzystania.
Co robi inżynier uczenia maszynowego?
Zadaniem inżyniera uczenia maszynowego jest uczenie sztucznej inteligencji i oprogramowania z wykorzystaniem danych.
Zadaniem inżyniera uczenia maszynowego jest uczenie sztucznej inteligencji i oprogramowania z wykorzystaniem danych. Mogą:
- Pisz programy i opracowuj algorytmy w celu wydobywania istotnych informacji z dużych zestawów danych
- Przeprowadź eksperymenty i przetestuj różne podejścia
- Zoptymalizuj programy, aby poprawić wydajność, szybkość i skalowalność
- Obsługa inżynierii danych w celu zapewnienia czystych zestawów danych
- Zaproponuj przydatne aplikacje do uczenia maszynowego
Dlatego inżynier uczenia maszynowego może pracować dla firmy, która już produkuje produkt - czy to rozpoznawanie głosu, widzenie komputerowe, czy coś bardziej specjalistycznego. Alternatywnie, mogą pracować dla agencji, która zapewnia rozwiązania w zakresie uczenia maszynowego dla firm, które mogą skorzystać z tej technologii. A może mogą pracować w dziale badawczo-rozwojowym dla firmy technologicznej takiej jak Google, aby tworzyć nowe aplikacje.
Przeczytaj także:ML Kit Image Labeling: Określ zawartość obrazu za pomocą uczenia maszynowego
Role inżyniera uczenia maszynowego i naukowca danych w pewnym stopniu się pokrywają. Podobnie może być konieczne użycie umiejętności takich jak eksploracja danych, analiza predykcyjna, matematyka itp. Jednak rola inżyniera ML jest bardziej szczegółowa, stosując tę wiedzę w bardzo szczególny sposób.
Oczywiście wynagrodzenie inżyniera uczącego się na maszynie jest większe, aby to odzwierciedlić.
Aby dowiedzieć się, co musisz zrozumieć jako inżynier uczenia maszynowego, polecam ten post na temat 10 najlepszych algorytmów używanych w ML. Jeśli to Cię fascynuje, prawdopodobnie spodoba ci się ML. Jeśli nie, możesz lepiej dopasować się do innej roli.
Jak zostać inżynierem uczenia maszynowego
Chcesz zostać inżynierem uczenia maszynowego? Myślisz, że masz to, czego potrzeba? Oto, co musisz wiedzieć, aby rozpocząć, i uzyskać świetne wynagrodzenie dla inżyniera uczenia maszynowego.
Przeczytaj także: Jak pracować jako programista online: Wszystko, co musisz wiedzieć
Jeśli chodzi o kwalifikacje i certyfikaty, nie ma wyznaczonej ścieżki do zostania inżynierem ML. Wiele miejsc pracy płacących najlepsze wynagrodzenia za uczenie maszynowe wymaga dyplomu licencjata. Często będzie to stopień informatyki, który zapewni szerokie zrozumienie komputerów, technologii i programowania. Stopień z matematyki może być również doskonałym punktem wyjścia.
W takim przypadku najlepiej byłoby wykorzystać tę wiedzę w dziedzinie inżynierii oprogramowania i analizy danych. Najbardziej przydatnymi językami programowania w tym polu są Python, C i C ++.
Następnie możesz przejść do bardziej specjalistycznych ról w uczeniu maszynowym lub dostosować swoje CV do poniższych kursów uczenia maszynowego. Niezwykle przydatne będzie również doświadczenie z interfejsami API ML, takimi jak TensorFlow i Keras.
Przeczytaj także: Jak korzystać z LinkedIn i znaleźć wymarzoną pracę!
Ze względu na ogromną moc obliczeniową i pamięć niezbędną do obsługi ogromnych zbiorów danych związanych z uczeniem maszynowym, będziesz w dużej mierze pracować z systemami opartymi na chmurze. W tym celu ważne jest również wykazanie znajomości przetwarzania rozproszonego.
Ponieważ inżynieria uczenia maszynowego jest tak przełomową karierą, nie ma jednej ścieżki do naśladowania. Możesz nawet odkryć, że możesz przejść długą drogę jako programista samouk, jeśli jesteś w stanie zbudować wystarczająco mocne CV.
Kursy i certyfikaty
Oto kilka kursów i certyfikatów, których możesz użyć, aby uzyskać przewagę jako inżynier uczenia maszynowego:
Bachelor of Computer Science - jest to pełny internetowy kurs licencjacki z University of London, który zapewni idealną podstawę dla tych, którzy są w stanie poświęcić czas. Będziesz się uczyć przez 3-6 lat i będziesz musiał poświęcić 14-28 godzin tygodniowo.
Nauka danych: uczenie maszynowe - jeśli masz już doświadczenie w programowaniu i / lub matematyce, dodanie konkretnej wiedzy w zakresie uczenia maszynowego może być wszystkim, czego potrzebujesz. Jest to bezpłatny 8-tygodniowy kurs z Harvard University. Możesz dodać zweryfikowany certyfikat za niewielką opłatą, a będzie on również wliczany do certyfikatu Data Science Professional, jeśli chcesz go kontynuować. Pełny kurs można znaleźć tutaj.
Podstawy Data Science: Computational Thinking with Python - Kolejny darmowy kurs, tym razem z Berkeley University of California. Trwa 5 tygodni, co wymaga około 4-6 godzin tygodniowo. Możesz zapłacić trochę więcej, aby dodać zweryfikowany certyfikat lub policzyć go do uzyskania pełnego profesjonalnego certyfikatu w Foundations of Data Science.
Specjalizacja Machine Learning - Ta specjalizacja uczenia maszynowego z University of Washington składa się z czterech oddzielnych kursów i można ją zapisać za darmo. Otrzymasz certyfikat kursu, który możesz dodać do LinkedIn lub CV.
Programowanie w C # - Ten egzamin od Microsoft jest zaliczany do MCSA, ale pomoże ci również zebrać CV z dowodem odpowiednich umiejętności kodowania samodzielnie!
Przeczytaj także: Certyfikacja Microsoft: Przewodnik dla specjalistów technicznych
Naucz się programowania w języku Python Masterclass - kurs Udemy nie zapewnia profesjonalnego certyfikatu, ale jest niedrogim i pomocnym wprowadzeniem do tego wymaganego języka programowania.
Więc masz! Oto, co musisz wiedzieć, aby zostać inżynierem uczenia maszynowego. Czy to kariera, którą chcielibyście podjąć? Czy jesteś już inżynierem ML? Podziel się swoimi wskazówkami i doświadczeniem w komentarzach poniżej!
