Sisältö

• Miksi koneoppiminen?
• Mikä on koneoppiminen?
• Mitä koneoppimisinsinööri tekee?
• Kuinka tulla koneoppimisinsinööriksi
• Kurssit ja sertifikaatit

Kun lopetat ajattelemasta sitä, tulevaisuus voi olla vähän pelottava.Se on täynnä AI, automaatio, 3D-tulostus, virtuaalitodellisuus, IoT ja muut käsitteet, jotka tähän asti näyttivät tieteiskirjallisuudeksi. Mutta jos ymmärrät nämä ajatukset, se voi olla myös paikka täynnä mahdollisuuksia. Esimerkiksi ymmärtämällä AI: n ja suurten tietojen perusteet, voit luoda itsellesi uran koneoppimisinsinöörinä. Se ei vain voinut lasketa sinulle erittäin terveellistä koneoppimisinsinöörin palkkaa, mutta se voi myös auttaa sinua muotoilemaan tuon tulevaisuuden.

Tässä viestissä tarkastellaan sitä, mitä koneoppimisinsinööri tekee, miksi sillä on hieno työrooli ja miten pääset alkuun.

Miksi koneoppiminen?

Koneoppiminen (ML) antaa yrityksille mahdollisuuden käyttää valtavia tietojoukkoja sovelluksiin, jotka aikaisemmin eivät olisi koskaan olleet mahdollisia. ML-algoritmit voivat oppia asiakkaiden tapoja ja ostokäyttäytymistä, suorittaa uskomattoman monimutkaista matematiikkaa ja mahdollistaa täysin uudet tuotteet.

Lähes jokainen toimiala tulee olemaan suuresti vaikuttavat AI ja koneoppiminen lähitulevaisuudessa ja tavoilla, joita et todennäköisesti odota. Ota esimerkiksi videopelejä, joissa koneoppiminen on mahdollistanut reaaliaikaisen säteen jäljittämisen, tuloksena fotorealistinen valaistus. Jokainen ala on muutettava täysin tiedon ja logiikan avioliiton avulla.

Lue myös: Onko työsi turvassa? Työpaikat, jotka AI tuhoaa seuraavien 10-20 vuoden aikana

Tästä syystä data-tiedemiestä on kutsuttu "21: n seksikkäimmäksi työpaikaksi"^st luvulla ”, kirjoittanut Harvard Business Review.

Millainen on koneoppimispalkka? Prospects.ac.uk: n mukaan keskimääräinen koneoppimisen suunnittelijan palkka on Isossa-Britanniassa 52 000 puntaa, joka voi nousta jopa 170 000 puntaan, jos työskentelet sellaisessa yrityksessä kuin Google tai Facebook. Se on vastaavasti noin 62 568 dollaria tai 204 551,65 dollaria.

Koneoppimispalkka voi nousta jopa 204 551 dollariin

Mikä on koneoppiminen?

Ensinnäkin on tärkeää ymmärtää tarkalleen, mikä on koneoppiminen ja mikä ei ole.

Koneoppiminen liittyy läheisesti AI: hen, mutta nämä ovat edelleen erillisiä käsitteitä. Kun tekoäly voi kuvata minkä tahansa tyyppisiä ohjelmia tai koneita, jotka on suunniteltu osoittamaan älykästä käyttäytymistä, koneoppiminen tarkoittaa erityisesti algoritmien käyttämistä tietojen kuvioiden etsimiseen. Tätä voidaan potentiaalisesti käyttää tietyn tyyppisten AI: n kouluttamiseen.

AI, joka hallitsee vihollisia tietokonepeleissä, ei yleensä käytä koneoppimista. Pikemminkin se käyttää eräänlaista vuokaaviota päätöksentekoon reagoidaksesi toimintoihisi ennalta asetetuilla strategioilla. Tätä kutsumme keinotekoiseksi kapeaksi älykkyyksi (ANI), koska se voi tehdä vain yhden asian.

Lue myös:ML Ki: tekstin purkaminen kuvista googlen koneoppimis-sdk: lla

Tämä on toisin kuin keinotekoinen yleinen älykkyys (AGI), joka on AI, joka on suunniteltu käsittelemään useita erityyppisiä tehtäviä ja jopa ehkä läpäisemään Turingin testi.

Toisaalta tietokoneen visio - ohjelman kyky tunnistaa kohtauksia esineitä - toteutetaan koneoppimisen avulla. Tarkastelemalla satoja tuhansia kuvia voit “opettaa” AI: n tunnistamaan esineitä, kuten autoja tai kasveja. Jos puhelimesi kamerassa on kohtaustunnistus, se käyttää koneoppimista. Samoin ML: tä käytetään myös opettamaan virtuaaliassistenttien äänentunnistusta.

Koneoppimista voidaan käyttää röntgenkuvien tunnistamiseen ja lääkäreiden auttamiseen diagnooseissa tai säätä entistä tarkemmin ennustamiseen. Mahdollisuuksia on vielä paljon hyödyntämättä.

Mitä koneoppimisinsinööri tekee?

Koneoppimisen suunnittelijan tehtävänä on opettaa AI: t ja ohjelmistot tietojen avulla.

Koneoppimisen suunnittelijan tehtävänä on opettaa AI: t ja ohjelmistot tietojen avulla. He saattavat:

• Kirjoita ohjelmia ja kehitä algoritmeja merkityksellisen tiedon poimimiseksi suurista tietojoukoista
• Suorita kokeita ja testaa erilaisia ​​lähestymistapoja
• Optimoi ohjelmat suorituskyvyn, nopeuden ja skaalautuvuuden parantamiseksi
• Käsittele tietojenkäsittelytekniikkaa puhtaan tietojoukon varmistamiseksi
• Ehdota hyödyllisiä sovelluksia koneoppimiseen

Koneoppimisinsinööri saattaa siksi työskennellä yrityksessä, joka jo tuottaa tuotteen - olipa kyse sitten äänentunnistuksesta, tietokonevisiosta tai jotain erikoisempaa. Vaihtoehtoisesti he voivat työskennellä virastossa, joka tarjoaa koneoppimisratkaisuja yrityksille, jotka voivat hyötyä tekniikasta. Tai ehkä, että he voivat työskennellä Googlen kaltaisen teknologiayrityksen T & K-osastolla uusien sovellusten luomisessa.

Lue myös:ML-pakkauksen kuvan merkinnät: Määritä kuvan sisältö koneoppimisen avulla

Koneoppimisinsinöörin ja tietotekijän roolit ovat jossain määrin päällekkäisiä. Samoin saatat joutua vaatimaan tietämystä, kuten tiedon louhinta, ennustava analytiikka, matematiikka jne. Kuitenkin ML-insinöörin rooli on tarkempi, soveltaen tätä tietoa hyvin tietyllä tavalla.

Ja tietysti koneoppimisen suunnittelijan palkka on yleensä suurempi heijastamaan tätä.

Suosittelen tätä viestiä ML: n kymmenen parhaan algoritmin saamiseksi saadaksesi kuvan siitä, millainen asia sinun on ymmärrettävä koneoppimisen suunnittelijana. Jos se on kiehtovaa sinulle, nautit todennäköisesti ML: stä. Jos ei, voit ehkä sopia paremmin toiseen rooliin.

Kuinka tulla koneoppimisinsinööriksi

Oletko kiinnostunut koneoppimisinsinööriksi? Luuletko sinulla olevan mitä se vie? Tässä on mitä sinun täytyy tietää aloittaaksesi ja laskeutuaksesi suuren koneoppimisen suunnittelijan palkkaan.

Lue myös: Kuinka työskennellä ohjelmistokehittäjänä verkossa: kaikki mitä sinun tarvitsee tietää

Pätevyyden ja sertifikaattien suhteen ei ole asetettu polkua tulla ML-insinööriksi. Suurin osa parhaiten koneoppimispalkkaa maksavista työpaikoista vaatii perustutkintoa. Tämä on usein tietotekniikan tutkinto, joka antaa laajan käsityksen tietokoneista, tekniikasta ja ohjelmoinnista. Matematiikan tutkinto voi myös olla hyvä lähtökohta.

Ihannetapauksessa voit rakentaa tämän taustalla ohjelmistosuunnittelussa ja tietotekniikassa. Hyödyllisimmät ohjelmointikielet tällä alalla ovat Python, C ja C ++.

Sieltä voit siirtyä erikoistuneempiin rooleihin koneoppimisessa tai räätälöidä ansioluettelosi alla olevien koneoppimiskurssien avulla. Kokemukset ML-sovellusliittymistä, kuten TensorFlow ja Keras, ovat myös erittäin hyödyllisiä.

Lue myös: Kuinka käyttää LinkedIniä ja laskeutua unelmatyöhösi!

Koska koneoppimiseen liittyvien massiivisten tietojoukkojen käsittelyyn tarvitaan valtava määrä prosessointitehoa ja tallennustilaa, työskentelet pääosin pilvipohjaisissa järjestelmissä. Tätä varten on myös tärkeää osoittaa tuntemus hajautetusta laskennasta.

Koska koneoppiminen on tällaista huipputeknistä uraa, ei ole olemassa yhtä polkua. Saatat jopa huomata, että voit saavuttaa pitkän matkan itseopiskeluna ohjelmoijana, jos pystyt rakentamaan riittävän vahvan jatkamisen.

Kurssit ja sertifikaatit

Tässä on joitain kursseja ja sertifikaatteja, joiden avulla pääset eteenpäin koneoppimisen suunnittelijana:

Tietotekniikan kandidaatti - Tämä on Lontoon yliopiston täydellinen online-kandidaatin tutkintokurssi, joka tarjoaa täydellisen perustan niille, jotka pystyvät omistamaan aikaa. Opiskelet 3–6 vuotta, ja sinulta vaaditaan 14–28 tuntia viikossa.

Tietotekniikka: Koneoppiminen - Jos sinulla on jo jonkinlaista ohjelmoinnin ja / tai matematiikan taustaa, erityisen koneoppimistiedon lisääminen voi olla kaikki mitä tarvitset. Tämä on ilmainen 8 viikon kurssi Harvardin yliopistosta. Voit lisätä varmennetun sertifikaatin pienellä maksulla, ja se lasketaan myös Data Science Professional -sertifikaattiin, jos haluat jatkaa sitä. Löydät koko kurssin täältä.

Tietotieteen perusteet: Laskennallinen ajattelu Pythonilla - Uusi ilmainen kurssi, tällä kertaa Kalifornian Berkeleyn yliopistosta. Se on 5 viikkoa pitkä, ja vaatii noin 4-6 tunnin sitoutumisen viikossa. Voit maksaa hiukan ylimääräistä vahvistetun varmenteen lisäämisestä tai laskea sen koko ammattipätevyyteen Data Science -säätiössä.

Koneoppimisen erikoistuminen - Tämä Washingtonin yliopiston koneoppimisen erikoistuminen koostuu neljästä erillisestä kurssista, ja siihen voi ilmoittautua ilmaiseksi. Saat kurssisertifikaatin, jonka voit lisätä LinkedIn- tai ansioluetteloosi.

Ohjelmointi C # -näytössä - Tämä Microsoftin tentti lasketaan MCSA: lle suoritettavaksi hyvitykseksi, mutta auttaa myös keräämään ansioluettelosi todisteilla merkityksellisistä koodaustaidoista yksinään!

Lue myös: Microsoft-sertifiointi: Opas tekniikan ammattilaisille

Opi Python-ohjelmoinnin mestarikurssi - Tämä Udemy-kurssi ei tarjoa ammattitodistusta, mutta on edullinen ja hyödyllinen johdanto tähän kysynnän mukaiselle ohjelmointikielelle.

Joten siellä se on! Se on mitä sinun on tiedettävä tullaksesi koneoppimisinsinööriksi. Onko tämä uraa, josta olet kiinnostunut jatkamaan? Oletko jo ML-insinööri? Jaa vinkkisi ja kokemuksesi alla olevissa kommenteissa!