Sisu

• Miks masinõpe?
• Mis on masinõpe?
• Mida teeb masinõppija?
• Kuidas saada masinõppe inseneriks?
• Kursused ja sertifikaadid

Kui te ei mõtle selle peale, võib tulevik olla pisut hirmuäratav.See on täis AI-d, automatiseerimist, 3D-printimist, virtuaalset reaalsust, asjade Interneti ja muid kontseptsioone, mis seni tundusid ulme. Kuid kui nendest ideedest aru saate, võib see olla ka võimalustega täidetud koht. Näiteks saaksite AI ja suurandmete põhitõdedest aru saades endale masinaõppimise inseneri karjääri. See mitte ainult ei saaks teile väga tervislikku masinaõppe inseneri palka, vaid aitaks teil ka seda tulevikku kujundada.

Selles postituses vaatleme, mida teeb masinõppimise insener, miks see on suurepärane tööroll ja kuidas saate alustada.

Miks masinõpe?

Masinõpe (ML) võimaldab ettevõtetel kasutada tohutuid andmekogumeid rakenduste jaoks, mis varem poleks kunagi olnud võimalikud. ML-algoritmid saavad õppida klientide harjumusi ja ostukäitumist, teha uskumatult keerulist matemaatikat ja võimaldada täiesti uusi tooteid.

Peaaegu iga tööstusharu saab olema suuresti mida AI ja masinõpe lähitulevikus mõjutavad, ja viisil, mida te tõenäoliselt ei oota. Võtke näiteks videomänge, kus masinõpe on võimaldanud reaalajas kiirjälgimist, mille tulemuseks on fotorealistlik valgustus. Igas tööstusharus tuleb andmete ja loogika abielu abil täielikult muutuda.

Loe ka: Kas teie töö on ohutu? Töökohad, mille AI järgmise 10-20 aasta jooksul hävitab

Just sel põhjusel on andmeteadlast nimetatud "21-nda inimese seksikaimaks töökohaks"^st sajand ”, kirjutas Harvard Business Review.

Milline on masinõppega seotud inseneripalk? Prospects.ac.uki andmetel on Suurbritannias masinaõppijate keskmiseks töötasuks 52 000 naela, mis võib tõusta isegi 170 000 naela, kui töötate Google'i või Facebooki-suguses ettevõttes. See on vastavalt umbes 62 568 või 204 551,65 dollarit.

Masinõppe palk võib tõusta isegi 204 551 dollarini

Mis on masinõpe?

Esiteks on oluline täpselt aru saada, mis on masinõpe ja mis mitte.

Masinõpe on AI-ga tihedalt seotud, kuid need on siiski erinevad mõisted. Kui tehisintellekt võib kirjeldada mis tahes tüüpi programme või masinaid, mis on loodud intelligentse käitumise näitamiseks, siis masinõpe tähendab konkreetselt algoritmide kasutamist andmete mustrite otsimiseks. Seda saab potentsiaalselt kasutada teatud tüüpi AI koolitamiseks.

AI, mis kontrollib vaenlasi arvutimängudes, ei kasuta tavaliselt masinõpet. Pigem kasutab ta otsuste tegemisel omamoodi vooskeemi, et reageerida teie tegevusele etteantud strateegiate abil. Seda nimetatakse kunstlikuks kitsaks intelligentsuseks (ANI), kuna see saab teha ainult ühte.

Loe ka:ML Ki: piltide teksti eraldamine google masinõppe sdk abil

See on vastupidiselt tehislikule üldisele intelligentsusele (AGI), mis on AI, mis on loodud mitme erinevat tüüpi ülesande lahendamiseks ja isegi Turingi testi läbimiseks.

Arvutinägemine - programmi võime tuvastada stseenis olevaid objekte - realiseeritakse masinõppe abil. Vaadates sadu tuhandeid pilte, saate AI-d õpetada tundma selliseid objekte nagu autod või taimed. Kui teie telefoni kaameral on stseenituvastus, kasutab see masinõpet. Samamoodi kasutatakse ML-i ka virtuaalsete assistentide hääletuvastuse õpetamiseks.

Masinõpet saab kasutada röntgenikiirte abil terviseprobleemide tuvastamiseks ja arstide abistamiseks nende diagnoosimisel või ilmastiku täpsemaks ennustamiseks. Potentsiaali on veel palju ära kasutada.

Mida teeb masinõppija?

Masinõppeinseneri ülesanne on õpetada AI-sid ja tarkvara andmete abil.

Masinõppeinseneri ülesanne on õpetada AI-sid ja tarkvara andmete abil. Nad võivad:

• Kirjutage programme ja arendage algoritme tähendusliku teabe eraldamiseks suurtest andmekogumitest
• Tehke katseid ja katsetage erinevaid lähenemisviise
• Programmide optimeerimine toimivuse, kiiruse ja mastaapsuse parandamiseks
• Käsitsege andmete tehnikat, et tagada andmekogude puhtus
• Soovitage masinõppe jaoks kasulikke rakendusi

Masinõppeinsener võib seetõttu töötada ettevõttes, mis juba toodet toodab - olgu see siis hääletuvastus, arvuti nägemine või midagi muud spetsialistit. Teise võimalusena võivad nad töötada agentuuris, mis pakub masinõppelahendusi ettevõtetele, kes saavad sellest tehnoloogiast kasu. Või ehk töötavad nad uute rakenduste loomiseks sellise tehnoloogiaettevõtte nagu Google teadus- ja arendustegevuse osakonnas.

Loe ka:ML-komplekti pildi märgistamine: määrake pildi sisu masinõppe abil

Masinõppeinseneri ja andmeteadlase rollid on mingil määral kattuvad. Samuti võidakse teil nõuda selliste oskuste kasutamist nagu andmete kaevandamine, ennustav analüüs, matemaatika jne. Kuid ML-i inseneri roll on täpsem, rakendades neid teadmisi väga konkreetsel viisil.

Ja loomulikult kipub selle kajastamiseks olema masinõppega inseneri palk suurem.

Aimu saamiseks sellest, mida peate masinõppeinsenerina mõistma, soovitan seda postitust ML-is kasutatavate 10 parima algoritmi kohta. Kui see on teile põnev, siis naudite ilmselt ML-i. Kui ei, siis sobiksite te mõne teise rolliga paremini.

Kuidas saada masinõppe inseneriks?

Kas soovite saada masinõppe inseneriks? Kas arvate, et teil on, mida see võtab? Siit saate teada, mida peate alustama ja suurt masinaõppe inseneri palka saama.

Loe ka: Kuidas veebis tarkvaraarendajana töötada: kõik, mida peate teadma

Kvalifikatsiooni ja sertifikaatide osas pole ML-i inseneriks saamise kohta kindlat teed. Paljud töökohad, mis maksavad parimat masinõppe palka, vajavad bakalaureuse kraadi. See on sageli infotehnoloogia kraad, mis annab laialdase arusaamise arvutitest, tehnoloogiast ja programmeerimisest. Matemaatikakraad võib samuti olla heaks lähtepunktiks.

Ideaalis toetuksite sellele tarkvarainseneri ja infoteaduse taustal. Selles valdkonnas on kõige kasulikumad programmeerimiskeeled Python, C ja C ++.

Sealt saate liikuda rohkem masinõppe spetsialistide rollidesse või kohandada oma CV allolevate masinõppe kursustega. Äärmiselt kasulikud on ka kogemused selliste ML-i API-dega nagu TensorFlow ja Keras.

Loe ka: Kuidas LinkedIni kasutada ja oma unistuste töökohale maanduda!

Kuna masinõppega seotud tohutute andmekogumite töötlemiseks on vaja tohutult töötlemisvõimsust ja salvestusruumi, töötate suuresti pilvepõhiste süsteemidega. Sel eesmärgil on oluline näidata ka hajutatud andmetöötluse tundmist.

Kuna masinõppe inseneriteadused on nii tipptasemel karjäär, pole ühte rada, mida järgida. Võite isegi leida, et saate iseõppinud programmeerijana kaugele jõuda, kui suudate luua piisavalt tugeva CV.

Kursused ja sertifikaadid

Siin on mõned kursused ja sertifikaadid, mille abil saate masinõppeinsenerina edasi liikuda:

Arvutiteaduse bakalaureus - see on Londoni ülikooli täielik veebipõhine bakalaureuseõppe kursus, mis loob täiusliku aluse neile, kes suudavad aega pühendada. Õpid 3–6 aastat ja peate sisse viima 14–28 tundi nädalas.

Andmeteadus: masinõpe - kui teil on juba programmeerimise ja / või matemaatika valdkonnas taust, siis võib konkreetsete masinõppe teadmiste lisamine olla kõik, mida vajate. See on tasuta 8-nädalane kursus Harvardi ülikoolist. Saate lisada väikese tasu eest kinnitatud sertifikaadi ja see arvestatakse ka Data Science Professionali sertifikaadi hulka, kui soovite seda edasi kasutada. Selle täieliku kursuse leiate siit.

Andmeteaduse alused: arvutuslik mõtlemine Pythoni abil - veel üks tasuta kursus, seekord California Berkeley ülikoolist. See on 5 nädalat pikk ja nõuab igal nädalal umbes 4-6 tundi pühendumust. Kinnitatud sertifikaadi lisamiseks võite maksta pisut täiendavat lisatasu või arvestada selle täieliku kutsetunnistusega andmebaasis Foundations of Data Science.

Masinõppe spetsialiseerumine - see Washingtoni ülikooli masinõppe spetsialiseerumine koosneb neljast eraldi kursusest ja sellele on registreerumine tasuta. Saate kursuse tunnistuse, mille saate lisada oma LinkedIni või CV-le.

Programmeerimine C # kujul - see Microsofti eksam loeb MCSA-le krediiti, kuid aitab ka CV-d koondada tõenditega asjakohaste kodeerimisoskuste kohta iseseisvalt!

Loe ka: Microsofti sertifikaat: juhend tehnilistele spetsialistidele

Õppige Pythoni programmeerimise meistrikursust - see Udemy kursus ei anna kutsetunnistust, kuid on taskukohane ja kasulik sissejuhatus sellesse nõudmisse kuuluvasse programmeerimiskeelt.

Nii et teil see on! See on see, mida peate teadma, et saada masinõppe inseneriks. Kas see on karjäär, mida soovite teha? Kas olete juba ML-i insener? Jagage oma näpunäiteid ja kogemusi allpool olevates kommentaarides!