Conţinut
- De ce învățarea automată?
- Ce este învățarea automată?
- Ce face un inginer de învățare mașină?
- Cum să devii un inginer de învățare mașină
- Cursuri și certificări
Când te oprești să te gândești la asta, viitorul poate fi puțin descurajant.Este plin de AI, automatizare, imprimare 3D, realitate virtuală, IoT și alte concepte care până acum păreau a fi science-fiction. Dar dacă înțelegeți aceste idei, poate fi și un loc plin de oportunități. De exemplu, înțelegând elementele de bază ale AI și date mari, ai putea să îți faci o carieră ca inginer de învățare mașină. Nu numai că te-ar putea oferi un salariu de inginer de învățare a mașinilor foarte sănătos, dar te-ar putea ajuta, de asemenea, să îți formezi acel viitor.
În această postare, vom arunca o privire la ce face un inginer de învățare a mașinilor, de ce are un rol minunat și cum poți începe.
De ce învățarea automată?
Învățarea automată (ML) permite companiilor să folosească seturi de date uriașe pentru aplicații care nu ar fi fost niciodată posibile. Algoritmii ML pot învăța obiceiurile și comportamentele de cumpărare ale clienților, pot efectua matematici incredibil de complexe și permit produse complet noi.
Aproape fiecare industrie va fi foarte mult impactat de AI și învățare automată în viitorul apropiat și în moduri la care probabil nu te-ai aștepta. Luați jocuri video, de exemplu, în cazul în care învățarea mașină a făcut posibilă urmărirea în timp real a razelor, rezultând o iluminare fotorealistă. Fiecare industrie este transformată complet de căsătoria dintre date și logică.
Citește și: Locul de muncă este în siguranță? Locuri de muncă pe care AI le va distruge în următorii 10-20 de ani
Din acest motiv, științificul de date a fost numit „cel mai sexy job din cei 21 de aniSf secol ”de Harvard Business Review.
Cum este un salariu de inginerie de învățare automată? Potrivit Prospects.ac.uk, salariul mediu de inginer de învățare în Marea Britanie este de 52.000 de lire sterline, ceea ce poate crește până la 170.000 de lire sterline dacă lucrați pentru o companie precum Google sau Facebook. Este de aproximativ 62.568 USD, respectiv 204.551,65 USD.
Un salariu de învățare automată poate crește până la 204.551 USD
Ce este învățarea automată?
În primul rând, este important să înțelegem cu exactitate ce înseamnă învățarea automată și ce nu.
Învățarea automată este strâns legată de AI, dar acestea sunt încă concepte distincte. În timp ce inteligența artificială poate descrie orice tip de program sau mașină conceput să prezinte un comportament inteligent, învățarea automată înseamnă în mod specific utilizarea algoritmilor pentru a căuta tiparele în date. Acest lucru poate fi utilizat pentru a antrena anumite tipuri de AI.
AI care controlează inamicii în jocurile pe calculator nu folosește de obicei învățarea cu mașini. Mai degrabă, folosește un fel de diagramă pentru luarea deciziilor, pentru a răspunde acțiunilor dvs. cu strategii prestabilite. Aceasta este ceea ce numim o inteligență artificială îngustă (ANI), deoarece nu poate face decât un singur lucru.
Citește și:ML Ki: extragerea textului din imagini folosind sdk-ul de învățare automată Google
Acest lucru este în contrast cu Artificial General Intelligence (AGI), care este o AI concepută pentru a putea gestiona mai multe tipuri diferite de sarcini și chiar poate trece testul Turing.
Viziunea computerului pe de altă parte - capacitatea unui program de a identifica obiecte dintr-o scenă - se realizează prin intermediul învățării automate. Analizând sute de mii de imagini, puteți „învăța” o AI pentru a recunoaște obiecte precum mașini sau plante. Dacă camera telefonului dvs. are detectare a scenei, atunci aceasta va folosi învățarea automată. De asemenea, ML este folosit și pentru a preda recunoașterea vocală a asistenților virtuali.
Învățarea automată poate fi folosită pentru a identifica problemele de sănătate de la radiografii și pentru a ajuta medicii în diagnosticarea lor sau pentru a prezice mai exact vremea. Există încă un potențial de atins.
Ce face un inginer de învățare mașină?
Sarcina unui inginer de învățare a mașinilor este de a preda AIs și software folosind date.
Sarcina unui inginer de învățare a mașinilor este de a preda AIs și software folosind date. Aceștia ar putea:
- Scrieți programe și dezvoltați algoritmi pentru a extrage informații semnificative din seturi mari de date
- Execută experimente și testează diferite abordări
- Optimizați programele pentru a îmbunătăți performanța, viteza și scalabilitatea
- Manevrați tehnica de date pentru a asigura seturi de date curate
- Sugerați aplicații utile pentru învățarea mașinii
Prin urmare, un inginer de învățare automată ar putea lucra pentru o companie care produce deja un produs - fie că este vorba despre recunoașterea vocală, viziunea computerului sau ceva mai specializat. În mod alternativ, ar putea lucra pentru o agenție care oferă soluții de învățare automată pentru întreprinderile care pot beneficia de tehnologie. Sau poate că ar putea lucra în departamentul de cercetare și dezvoltare pentru o companie de tehnologie precum Google pentru a crea noi aplicații.
Citește și:Etichetarea imaginii ML Kit: Determinați conținutul unei imagini cu ajutorul învățării automate
Există o anumită suprapunere între rolurile unui inginer de învățare mașină și un om de știință de date. De asemenea, s-ar putea să fie solicitat să apelezi la abilități precum minarea datelor, analiza predictivă, matematica etc. Cu toate acestea, rolul inginerului ML este mai specific, aplicând aceste cunoștințe într-o manieră foarte particulară.
Și, desigur, salariul inginerului de învățare a mașinii tinde să fie mai mare pentru a reflecta acest lucru.
Pentru a vă face o idee despre felul de lucruri pe care trebuie să le înțelegeți ca inginer de învățare automată, vă recomand acest post pe primii 10 algoritmi folosiți în ML. Dacă acest lucru este fascinant pentru tine, probabil te vei bucura de ML. Dacă nu, s-ar putea să fii mai bine adaptat la un alt rol.
Cum să devii un inginer de învățare mașină
Vrei să devii un inginer de învățare a mașinilor? Crezi că ai ce ai nevoie? Iată ce trebuie să știți pentru a începe și pentru a beneficia de un mare salariu de inginer de învățare mașină.
Citește și: Cum să lucrezi ca dezvoltator de software online: Tot ce trebuie să știi
În ceea ce privește calificările și certificările, nu există o cale stabilită pentru a deveni inginer ML. O mulțime de locuri de muncă care plătesc cele mai bune salarii de învățare automată solicită o diplomă de licență. Acesta va fi adesea un grad de informatică, care va oferi o înțelegere largă a computerelor, tehnologiei și programării. O diplomă în matematică poate fi, de asemenea, un bun punct de plecare.
În mod ideal, ar fi apoi să te bazezi pe acest lucru, având un fundal în inginerie software și știința datelor. Cele mai utile limbaje de programare în acest domeniu sunt Python, C și C ++.
De acolo, puteți trece la mai multe roluri de specialitate în învățarea mașinii sau vă puteți adapta CV-ul cu cursurile de învățare automată de mai jos. Experiența cu API-urile ML precum TensorFlow și Keras va fi, de asemenea, extrem de utilă.
Citește și: Cum să folosești LinkedIn și să-ți axezi jobul de vis!
Datorită cantității imense de putere de procesare și de stocare necesare pentru a gestiona seturile de date masive asociate învățării automate, veți lucra în mare parte cu sisteme bazate pe cloud. În acest scop, este important să se demonstreze familiaritatea cu calculele distribuite.
Deoarece ingineria de învățare automată este o carieră de vârf, nu există nici o cale de urmat. S-ar putea chiar să descoperiți că puteți obține un drum lung ca programator autodidact dacă puteți construi un CV suficient de puternic.
Cursuri și certificări
Iată câteva cursuri și certificări pe care le puteți utiliza pentru a merge mai departe ca inginer de învățare automată:
Licență în Informatică - Acesta este un curs online complet de licență de la Universitatea din Londra, care va oferi fundamentul perfect pentru cei care sunt capabili să dedice timpul. Vei studia timp de 3-6 ani și trebuie să pui în 14-28 de ore pe săptămână.
Știința datelor: Învățarea mașinilor - Dacă aveți deja anumite cunoștințe în programare și / sau matematică, atunci adăugarea de cunoștințe specifice despre învățarea mașinii poate fi tot ce aveți nevoie. Acesta este un curs gratuit de 8 săptămâni de la Universitatea Harvard. Puteți adăuga un certificat verificat contra unei taxe mici și acesta va conta, de asemenea, către un certificat de știință profesională a datelor, dacă doriți să îl urmăriți în continuare. Puteți găsi acest curs complet aici.
Fundații ale științei datelor: gândirea computerizată cu Python - Un alt curs gratuit, de data aceasta de la Universitatea Berkeley din California. Are 5 săptămâni, necesitând un angajament de aproximativ 4-6 ore în fiecare săptămână. Puteți plăti un pic în plus pentru a adăuga un certificat verificat sau îl puteți număra către un certificat profesional complet în Fundațiile științei datelor.
Specializarea învățării în mașini - Această specializare în învățarea mașinii de la Universitatea din Washington este compusă din patru cursuri separate și este liberă să se înscrie. Vei primi un certificat de curs pe care îl poți adăuga la LinkedIn sau CV-ul tău.
Programare în C # - Acest examen de la Microsoft are în vedere un credit pentru un MCSA, dar vă va ajuta, de asemenea, să vă încărcați CV-ul cu dovezi de abilități relevante de codare pe cont propriu!
Citește și: Certificare Microsoft: un ghid pentru profesioniștii tehnologici
Aflați Masterclass de programare Python - Acest curs de la Udemy nu va oferi un certificat profesional, dar este o introducere accesibilă și utilă în acest limbaj de programare la cerere.
Deci, acolo îl ai! Asta trebuie să știți pentru a deveni un inginer de învățare a mașinilor. Este aceasta o carieră pe care v-ar interesa să o urmați? Ești deja inginer ML? Partajați sfaturile și experiența dvs. în comentariile de mai jos!
