Tartalom

• Miért gépi tanulás?
• Mi a gépi tanulás?
• Mit csinál egy gépi tanulási mérnök?
• Hogyan válhat gépi tanulási mérnökré?
• Tanfolyamok és tanúsítások

Ha nem gondolkodsz rajta, a jövő kissé félelmetes lehet.Tele van AI-vel, automatizálással, 3D-s nyomtatással, virtuális valósággal, IoT-vel és más olyan koncepciókkal, amelyek eddig tudományos fantasztikusnak tűntek. De ha megérti ezeket az ötleteket, akkor ez egy olyan lehetőség is lehet, amely tele van lehetőségekkel. Például, ha megérti az AI alapjait és a nagy adatokat, megszabadíthatja magát a gépi tanulási mérnök karriertől. Ez nem csak egy nagyon egészséges gépi tanulási mérnök fizetését eredményezheti, hanem az is hozzájárulhat a jövő kialakításához.

Ebben a bejegyzésben megvizsgáljuk, mit csinál egy gépi tanulási mérnök, miért fontos ez a munkakör és hogyan kezdheti el.

Miért gépi tanulás?

A gépi tanulás (ML) lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy hatalmas adatkészleteket használhassanak olyan alkalmazásokhoz, amelyek korábban soha nem voltak volna képesek. Az ML algoritmusok megtanulják az ügyfelek szokásait és vásárlási viselkedését, hihetetlenül összetett matematikát végeznek és teljesen új termékeket tesznek lehetővé.

Szinte minden iparág lesz nagymértékben befolyásolja az AI és a gépi tanulás a közeljövőben, és olyan módon, amire valószínűleg nem számítana. Vegyünk például videojátékokat, ahol a gépi tanulás valós idejű sugárkövetést tett lehetővé, fotorealisztikus megvilágítást eredményezve. Minden iparágot teljesen át kell alakítani az adatok és a logika házassága által.

Olvassa el: Biztonságos a munkád? Munkahelyek, amelyeket az AI elpusztít a következő 10-20 évben

Ez az oka annak, hogy az adattudósnak hívták a „21 legszexisebb állását”^utca században ”, írta a Harvard Business Review.

Milyen a gépi tanulásban alkalmazott bér? A Prospects.ac.uk szerint az Egyesült Királyságban a gépi tanulásmérnök átlagos fizetése 52 000 font, amely akár 170 000 fontot is elérhet, ha olyan társaságnál dolgozik, mint a Google vagy a Facebook. Ez körülbelül 62 568 vagy 204 551,65 dollár.

A gépi tanulás fizetése akár 204 551 dollárt is elérhet

Mi a gépi tanulás?

Először is fontos pontosan megérteni, mi a gépi tanulás, és mi nem.

A gépi tanulás szorosan kapcsolódik az AI-hez, de ezek még mindig különálló fogalmak. Míg a mesterséges intelligencia bármilyen típusú programot vagy gépet leírhat, amely intelligens viselkedést mutat, a gépi tanulás kifejezetten algoritmusok használatát jelenti az adatok mintáinak keresésére. Ez potenciálisan felhasználható bizonyos típusú AI kiképzéséhez.

A számítógépes játékokban az ellenségeket irányító AI általában nem használja a gépi tanulást. Inkább egyfajta folyamatábrát használ a döntéshozatalhoz, annak érdekében, hogy előre beállított stratégiákkal reagáljon tevékenységeire. Ezt hívjuk mesterséges keskeny intelligenciának (ANI), mert csak egy dolgot képes megtenni.

Olvassa el:ML Ki: szöveg kinyerése a képekből a google gépi tanulási sdk segítségével

Ez ellentétben van az Mesterséges Általános Intelligenciával (AGI), amelyet egy AI-vel terveztek, hogy képes legyen különféle típusú feladatok kezelésére, sőt talán a Turing-teszt teljesítésére is.

Másfelől a számítógépes látás - a program képessége a jelenetben lévő tárgyak azonosítására - gépi tanulással valósul meg. Több százezer kép megtekintésével „megtaníthatja” egy AI-t olyan tárgyak felismerésére, mint például autók vagy növények. Ha a telefon fényképezőgépén jelenetek érzékelése van, akkor ez gépi tanulást igényel. Hasonlóképpen, az ML-t arra is használják, hogy a virtuális asszisztensek hangfelismerését tanítsák.

A gépi tanulás felhasználható az egészségügyi problémák röntgenfelvételekből történő azonosítására és az orvosok segítségére a diagnózisukban, vagy az időjárás pontosabb megjóslására. Sokkal több potenciál van még kiaknázatlan.

Mit csinál egy gépi tanulási mérnök?

A gépi tanulási mérnök feladata az AI-k és a szoftverek tanítása az adatok felhasználásával.

A gépi tanulási mérnök feladata az AI-k és a szoftverek tanítása az adatok felhasználásával. Ők lehet:

• Írjon programokat és dolgozzon ki algoritmusokat az értelmes információk kinyerésére a nagy adatkészletekből
• Kísérleteket végezzen és teszteljen különböző megközelítéseket
• A programok optimalizálása a teljesítmény, a sebesség és a méretezhetőség javítása érdekében
• Kezelje az adatmérnököt a tiszta adatkészletek biztosítása érdekében
• Javasoljon hasznos alkalmazásokat a gépi tanuláshoz

A gépi tanulási mérnök ezért dolgozhat egy olyan vállalatnál, amely már gyárt egy terméket - legyen szó hangfelismerésről, számítógépes látásról vagy valami más szakemberről. Alternatív megoldásként egy ügynökségnél dolgozhatnak, amely gépi tanulási megoldásokat kínál a vállalkozások számára, amelyek profitálhatnak a technológiából. Vagy talán egy olyan technológiai vállalat kutatási és fejlesztési részlegén dolgozhatnak, mint a Google, például új alkalmazások létrehozására.

Olvassa el:ML készlet képcímkézése: Határozza meg a kép tartalmát a gépi tanulással

Van némi átfedés a gépi tanulási mérnök és az adattudós szerepe között. Hasonlóképpen, lehet, hogy fel kell hívnia olyan készségeket, mint az adatbányászat, prediktív elemzés, matematika stb. Azonban az ML mérnök szerepe konkrétabb, ezt a tudást nagyon különleges módon alkalmazva.

És természetesen a gépi tanulással járó mérnök fizetése általában nagyobb, hogy ezt tükrözze.

Ahhoz, hogy képet kapjunk arról, hogy milyen dolgot kell megértenie gépi tanulási mérnökként, ajánlom ezt a bejegyzést az ML által használt 10 legfontosabb algoritmushoz. Ha ez izgalmas neked, akkor valószínűleg élvezni fogja az ML-t. Ha nem, akkor jobban megfelelhet egy másik szerepnek.

Hogyan válhat gépi tanulási mérnökré?

Szeretne gépi tanulási mérnökré válni? Gondolod, hogy van mit vesz? Íme, amit tudnod kell az induláshoz és a nagy gépi tanulási mérnök fizetésének megszerzéséhez.

Olvassa el: Hogyan működik online szoftverfejlesztőként: Minden, amit tudnia kell

A képesítések és a képesítések szempontjából nincs meghatározva út ML mérnökké váláshoz. A legtöbb, a legjobban gépi tanulást fizető munkahely egyetemi diplomát igényel. Ez gyakran informatikai fokozat lesz, amely széles körű megértést fog biztosítani a számítógépekről, a technológiáról és a programozásról. A matematika végzettsége szintén nagyszerű kiindulópont lehet.

Ideális esetben erre építhetne a szoftverfejlesztés és az adattudomány háttérével. A leghasznosabb programozási nyelv ezen a területen a Python, C és C ++.

Innentől átkapcsolhat speciálisabb szerepekre a gépi tanulásban, vagy testre szabhatja önéletrajzát az alábbi gépi tanulási tanfolyamok segítségével. Az ML API-kkal, például a TensorFlow és a Keras tapasztalatok szintén rendkívül hasznosak lesznek.

Olvassa el: Hogyan kell használni a LinkedIn-t, és leszállni álmai munkájáról!

A gépi tanuláshoz kapcsolódó hatalmas adatkészletek kezeléséhez szükséges hatalmas feldolgozási teljesítmény és tárolás miatt nagyrészt felhőalapú rendszerekkel fog dolgozni. Ebből a célból fontos bemutatni az elosztott számítástechnika ismereteit is.

Mivel a gépi tanulás mérnöke olyan élvonalbeli karrier, nincs egyetlen utat sem megtenni. Előfordulhat, hogy önmagát tanuló programozóként is hosszú utat elérhet, ha elég erőteljes önéletrajzot tud felépíteni.

Tanfolyamok és tanúsítások

Íme néhány tanfolyam és tanúsítás, amelyek segítségével gépi tanulási mérnökként továbbjuthatnak:

Számítógépes tudományok Bachelor - Ez egy teljes online alapképzés a Londoni Egyetemen, amely tökéletes alapot nyújt azok számára, akik képesek az időt szentelni. 3-6 évig fog tanulni, és hetente 14–28 órát kell beírnia.

Adattudomány: Gépi tanulás - Ha már rendelkezik valamilyen háttérrel a programozás és / vagy a matematika terén, akkor a szükséges gépi tanulási ismeretek hozzáadásához minden szükséges, amire szüksége van. Ez egy ingyenes, 8 hetes tanfolyam a Harvard Egyetemen. Kis összegű díj ellenében hitelesített tanúsítványt is felvehet, és akkor is beleszámít a Data Science Professional tanúsítványba, ha tovább kívánja folytatni. A teljes kurzus itt található.

Az adattudomány alapjai: Számítógépes gondolkodás Python-nal - Egy másik ingyenes kurzus, ezúttal a kaliforniai Berkeley Egyetemen. 5 hetes, hetente körülbelül 4-6 órás elkötelezettséget igényel. Fizethet egy kis pluszt az ellenőrzött tanúsítvány hozzáadásáért, vagy számíthat egy teljes szakmai tanúsítványra az Adattudományi Alapítványban.

Gépi tanulás szakiránya - Ez a washingtoni egyetem gépi tanulás szakiránya négy különálló tanfolyamból áll, és ingyenesen jelentkezhet. Megkap egy tanfolyam-igazolást, amelyet hozzáadhat LinkedIn-hez vagy önéletrajzához.

Programozás C # -ben - Ez a Microsoft vizsga az MCSA felé nyújtott jóváírásnak számít, de segít önmagában önéletrajzának a releváns kódolási készségekkel való bizonyítékain történő önálló feltárásában is!

Olvassa el: Microsoft tanúsítás: Útmutató a szakemberek számára

Ismerje meg a Python programozási mesterkurzust - Ez az Udemy tanfolyam nem nyújt szakmai tanúsítványt, de megfizethető és hasznos bevezetést nyújt az igénybe vett programozási nyelvhez.

Szóval megvan! Ezt kell tudnod ahhoz, hogy gépi tanulási mérnökré válj. Ez egy olyan karrier, amelyet érdekelne folytatni? Ön már ML mérnök? Ossza meg tippeit és tapasztalatait az alábbi megjegyzésekben!