Содержание
- Почему машинное обучение?
- Что такое машинное обучение?
- Что делает инженер машинного обучения?
- Как стать инженером машинного обучения
- Курсы и сертификаты
Когда вы перестанете думать об этом, будущее может быть немного пугающим.Он наполнен искусственным интеллектом, автоматизацией, 3D-печатью, виртуальной реальностью, IoT и другими концепциями, которые до сих пор казались научной фантастикой. Но если вы понимаете эти идеи, это также может быть место, наполненное возможностями. Например, понимая основы искусственного интеллекта и больших данных, вы можете сделать карьеру инженера по машинному обучению. Мало того, что это принесло бы вам очень здоровую зарплату инженера-механика, но и помогло вам сформировать это будущее.
В этом посте мы рассмотрим, что делает инженер по машинному обучению, почему это отличная работа и как можно начать работу.
Почему машинное обучение?
Машинное обучение (ML) позволяет компаниям использовать огромные наборы данных для приложений, которые ранее никогда не были бы возможны. Алгоритмы ML могут изучать привычки и поведение покупателей при покупке, выполнять невероятно сложную математику и создавать совершенно новые продукты.
Почти каждая отрасль будет значительно влияние искусственного интеллекта и машинного обучения в ближайшем будущем, и способами, которые вы, вероятно, не ожидаете. Возьмем, к примеру, видеоигры, где машинное обучение сделало возможным трассировку лучей в реальном времени, что привело к фотореалистичному освещению. Каждая отрасль должна быть полностью трансформирована сочетанием данных и логики.
Также прочитайте: Ваша работа в безопасности? Работа, которую ИИ уничтожит в ближайшие 10-20 лет
Именно по этой причине ученого по данным называют «самой сексуальной работой из 21улица век »от Harvard Business Review.
Какова зарплата машиностроения? Согласно Prospect.ac.uk, средняя зарплата инженера-механика в Великобритании составляет 52 000 фунтов стерлингов, что может вырасти до 170 000 фунтов стерлингов, если вы работаете в такой компании, как Google или Facebook. Это примерно 62 568 долл. США или 204 551,65 долл. США соответственно.
Заработная плата машинного обучения может вырасти до $ 204 551
Что такое машинное обучение?
Во-первых, важно точно понимать, что такое машинное обучение, а что нет.
Машинное обучение тесно связано с ИИ, но это все еще разные понятия. В то время как искусственный интеллект может описывать любой тип программы или машины, предназначенной для демонстрации интеллектуального поведения, машинное обучение, в частности, означает использование алгоритмов для поиска шаблонов в данных. Это может потенциально использоваться для обучения определенных типов ИИ.
ИИ, который контролирует врагов в компьютерных играх, обычно не использует машинное обучение. Скорее, он использует своего рода блок-схему для принятия решений, чтобы реагировать на ваши действия с помощью заранее установленных стратегий. Это то, что мы называем искусственным узким интеллектом (АНИ), потому что он может делать только одно.
Также прочитайте:ML Ki: извлечение текста из изображений с помощью машинного обучения Google SDK
Это противоречит искусственному общему интеллекту (AGI), который представляет собой искусственный интеллект, предназначенный для обработки множества различных типов задач и даже, возможно, для прохождения теста Тьюринга.
С другой стороны, компьютерное зрение - способность программы распознавать объекты на сцене - достигается посредством машинного обучения. Просматривая сотни тысяч изображений, вы можете «научить» ИИ распознавать такие объекты, как автомобили или растения. Если камера вашего телефона имеет функцию обнаружения сцены, то для этого будет использоваться машинное обучение. Кроме того, ML также используется для обучения распознавания голоса виртуальных помощников.
Машинное обучение может использоваться для выявления проблем со здоровьем с помощью рентгеновских снимков и оказания помощи врачам в их диагностике или для более точного прогнозирования погоды. Существует гораздо больший потенциал, который еще предстоит использовать.
Что делает инженер машинного обучения?
Работа инженера по машинному обучению заключается в обучении ИИ и программного обеспечения с использованием данных.
Работа инженера по машинному обучению заключается в обучении ИИ и программного обеспечения с использованием данных. Они могли бы:
- Написание программ и разработка алгоритмов для извлечения значимой информации из больших наборов данных
- Проводите эксперименты и тестируйте разные подходы
- Оптимизация программ для повышения производительности, скорости и масштабируемости
- Обработка данных для обеспечения чистых наборов данных
- Предложите полезные приложения для машинного обучения
Поэтому инженер по машинному обучению может работать в компании, которая уже производит продукт - будь то распознавание голоса, компьютерное зрение или что-то более специализированное. В качестве альтернативы они могут работать в агентстве, которое предоставляет решения для машинного обучения тем предприятиям, которые могут извлечь выгоду из этой технологии. Или, возможно, они могут работать в отделе исследований и разработок такой технологической компании, как Google, для создания новых приложений.
Также прочитайте:Маркировка изображения комплекта ML: определяйте содержание изображения с помощью машинного обучения
Существует некоторое совпадение ролей инженера машинного обучения и ученого, занимающегося данными. Точно так же вам может потребоваться задействовать такие навыки, как интеллектуальный анализ данных, прогнозирующий анализ, математика и т. Д. Однако роль инженера по ML более конкретна, так как эти знания применяются совершенно определенным образом.
И, конечно, зарплата инженера по машинному обучению имеет тенденцию быть большей, чтобы отразить это.
Чтобы получить представление о том, что вам нужно понять, как инженеру машинного обучения, я рекомендую этот пост о 10 лучших алгоритмах, используемых в ML. Если вам это интересно, то, вероятно, вам понравится ML. Если нет, возможно, вы лучше подходите для другой роли.
Как стать инженером машинного обучения
Хотите стать инженером по машинному обучению? Думаешь у тебя есть что нужно? Вот что вам нужно знать, чтобы начать и получить отличную зарплату инженера-механика.
Также прочитайте: Как работать онлайн разработчиком программного обеспечения: все, что вам нужно знать
С точки зрения квалификации и сертификации, нет никакого определенного пути к тому, чтобы стать инженером ML. Многие рабочие места, оплачивающие лучшую зарплату в области машинного обучения, требуют степени бакалавра. Это часто будет степень по информатике, которая обеспечит широкое понимание компьютеров, технологий и программирования. Степень по математике также может быть отличной отправной точкой.
В идеале вы должны опираться на это, имея опыт разработки программного обеспечения и данных. Наиболее полезными языками программирования в этой области являются Python, C и C ++.
Оттуда вы можете перейти на более специализированные должности в машинном обучении или адаптировать свое резюме с помощью курсов машинного обучения, приведенных ниже. Опыт работы с ML API, такими как TensorFlow и Keras, также будет чрезвычайно полезным.
Также прочитайте: Как использовать LinkedIn и получить работу своей мечты!
Из-за огромного объема вычислительной мощности и хранилища, необходимых для обработки массивных наборов данных, связанных с машинным обучением, вы в основном будете работать с облачными системами. Для этого также важно продемонстрировать знакомство с распределенными вычислениями.
Поскольку машиностроение является такой передовой карьерой, нет единого пути для подражания. Вы можете даже обнаружить, что вы можете пройти долгий путь как программист-самоучка, если вам удастся составить достаточно сильное резюме.
Курсы и сертификаты
Вот некоторые курсы и сертификаты, которые вы можете использовать, чтобы стать инженером по машинному обучению:
Бакалавр компьютерных наук - это полный онлайн-курс бакалавриата от Лондонского университета, который обеспечит идеальную основу для тех, кто может посвятить время. Вы будете учиться в течение 3-6 лет, и вам придется работать по 14-28 часов в неделю.
Наука о данных: машинное обучение - если у вас уже есть опыт в программировании и / или математике, то вам может понадобиться добавить конкретные знания в области машинного обучения. Это бесплатный 8-недельный курс от Гарвардского университета. Вы можете добавить проверенный сертификат за небольшую плату, и он также будет учитываться при получении сертификата Data Science Professional, если вы захотите его продолжить. Вы можете найти этот полный курс здесь.
Основы науки о данных: вычислительное мышление на Python - еще один бесплатный курс, на этот раз для Калифорнийского университета в Беркли. Он длится 5 недель и требует от 4 до 6 часов в неделю. Вы можете заплатить немного больше, чтобы добавить проверенный сертификат, или вы можете рассчитывать на получение полного профессионального сертификата в Основах Data Science.
Специализация по машинному обучению - эта специализация по машинному обучению из Вашингтонского университета состоит из четырех отдельных курсов и бесплатна для зачисления. Вы получите сертификат курса, который вы можете добавить в свой LinkedIn или резюме.
Программирование на C # - этот экзамен от Microsoft считается кредитом MCSA, но он также поможет вам накопить резюме с доказательством соответствующих навыков кодирования.
Также прочитайте: Сертификация Microsoft: руководство для технических специалистов
Учите Python Programming Masterclass - этот курс от Udemy не будет предоставлять профессиональный сертификат, но является доступным и полезным введением в этот востребованный язык программирования.
Так что у вас есть это! Это то, что вам нужно знать, чтобы стать инженером машинного обучения. Это карьера, которую вы хотели бы продолжить? Вы уже инженер ML? Поделитесь своими советами и опытом в комментариях внизу!
