Чем занимается спец по Machine Learning?

Привет!
Для аналитиков данных, изучающих новейшие способности и ищущих пути продвижения по карьерной лестнице, один из вариантов – стать спецом по Machine Learning.
ML-инженеры – это нужная и дефицитная должность, которая актуально принципиальна не только лишь для промышленности науки о данных, да и для хоть какой организации, ставящей данные во главу угла собственной стратегии.
Но что конкретно делает ML-инженер и какие способности идеальнее всего подступают для данной должности? Давайте начнем с основ.
Что такое машинное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками)?
Машинное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) – это направление искусственного ума (AI), которое дозволяет компам обучаться на базе данных, не будучи очевидно запрограммированными на это.
Используя методы, машинное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) дозволяет обнаруживать закономерности в данных, что дозволяет компам созодать прогнозы и, в почти всех вариантах, принимать решения без вмешательства человека. Инструменты машинного обучения, на самом деле, разрешают компам «мыслить» и «обучаться» автономно.
Машинное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) было сначало задумано в 1940-х годах, а 1-ые исполняемые методы были разработаны в 1950-60-х годах.
Но лишь с развитием технологий и вычислительной мощности компов оно достигнуло собственного расцвета. Хотя 1-ые методы машинного обучения были разработаны для науки, сейчас они являются неотъемлемой частью почти всех отраслей, от здравоохранения до розничной торговли.
Оно употребляется для автоматизации сложных задач, обеспечения осознания и принятия наиболее действенных решений.
Современные примеры машинного обучения в действии включают:
- Автоматизация задач по обслуживанию клиентов, таковых как ответы на запросы либо предоставление персонализированных советов
- Предложение гиперперсонализированного маркетинга на базе интересов потребителей и их поведения в прошедшем
- Оптимизация и управление цепочками поставок методом прогнозирования спроса клиентов и обеспечения наличия продукта на складе
- Улучшение мед диагностики методом анализа мед изображений для наиболее резвой и четкой диагностики болезней, чем при использовании лишь ручных способов.
- Поддержка самоуправляемых каров при помощи алгоритмов, которые обнаруживают объекты в окружающей среде и принимают навигационные решения
- Внедрение алгоритмов определения лиц для улучшения мер сохранности.
Перечень, как вы сможете для себя представить, можно продолжать!
Чем занимаются ML-инженеры?
ML-инженеры отвечают за разработку и улучшение алгоритмов, применяемых инструментами машинного обучения. В их обязанности заходит работа с сотрудниками, занимающимися исследованием данных, и проф заинтересованными сторонами для разработки решений разных заморочек.
Обычные приложения машинного обучения могут включать в себя:
- Обработка естественного языка (к примеру, для выявления настроений клиентов).
- Определение изображений (к примеру, обычно применяемое в правоохранительных органов либо службе сохранности)
- Машинное видение (подмножество определения изображений, которое дозволяет компам извлекать информацию из зрительных образов)
- Определение речи (к примеру, индивидуальные голосовые ассистенты)
- Финансовое моделирование (для прогнозирования цен на акции либо пророчества экономических тенденций)
- Биомедицинские приложения (к примеру, открытие новейших фармацевтических средств)
- Обнаружение мошенничества (средством мониторинга операций по дебетовым либо кредитным картам)
- Рекомендательные системы (к примеру, применяемые Netflix либо Amazon).
И опять перечень можно продолжать!
Основное, что необходимо осознать, это то, что инженеры и аналитики используют машинное обучение для автоматизации задач, которые являются весьма сложными, трудозатратными и трудновыполнимыми для человека.
Но, невзирая на тривиальные достоинства машинного обучения, соглашение состоит в том, что методы ML должны быть спроектированы и разработаны на заказ для ублажения определенных потребностей. Это различается от большинства обычных алгоритмов анализа данных, которые, обычно, имеют наиболее общее предназначение и требуют если не нулевой узкой опции, то еще наименьших доп усилий.
Какие способности нужны ML-инженерам?
Есть некие специальные черты, которые нужны всем спецам по Machine Learning.
Кроме мощных мета-навыков (таковых как работа в команде, решение заморочек, устойчивость и лидерство), общие технические способности включают:
- Познание основ искусственного ума, добычи данных и анализа данных
- Познание систем баз данных, хранилищ данных и остальных инструментов работы с данными
- Осознание контролируемого, неконтролируемого и глубочайшего обучения
- Экспертное осознание арифметики и статистики
- Необъятные познания языков программирования, таковых как Python, R и Java
- Умение отлаживать и улучшить модели машинного обучения и создавать/управлять конвейерами машинного обучения
- Умение создавать программное обеспечение, API и остальные интерфейсы, взаимодействующие с моделями машинного обучения
- Осознание пасмурных вычислений и распределенных систем, таковых как Hadoop, Spark либо Flink.
Каковы обычные обязанности спеца по Machine Learning?
Хотя обязанности ML-инженера варьируются зависимо от организации и специфичности его роли, общие обязанности включают:
- Исследование, проектирование, разработка и тестирование новейших подходов к машинному обучению
- Разработка программного обеспечения для автоматизации анализа огромных данных
- Устранение проблем, возникающих при работе с новенькими либо существующими методами
- Развертывание моделей машинного обучения (т.е. переход от обучающих данных к результатам в настоящих критериях, используя настоящие данные)
- Интерпретация и анализ результатов для оценки и улучшения работы модели
- Написание кода для интеграции моделей машинного обучения в остальные приложения, такие как сайты, мобильные приложения либо отраслевые инструменты
- Сотрудничество с иными командами для обеспечения соответствия моделей машинного обучения потребностям бизнеса
- Подготовка презентаций и отчетов по имеющимся проектам
- Вклад в разработку отраслевых эталонов и советов по машинному обучению (что очень нужно в данной относительно новейшей и стремительно развивающейся области)
ML-инженер и аналитик данных: в чем разница?
Вы, возможно, увидели, что почти все из обрисованных технических способностей и обязательств идентичны с теми, которыми владеет обычный аналитик данных.
Так в чем все-таки разница меж этими ролями?
Основное различие меж аналитиком данных и ML-инженером состоит в том, что крайний является наиболее высочайшей должностью, требующей наиболее широкого опыта и, обычно, наиболее высочайшего уровня.
К примеру, если аналитики данных могут иметь детализированное и тонкое осознание определенных наборов данных и аналитических способов, то ML-инженеры, обычно, больше озабочены способностями, связанными с тем, как эти данные обрабатываются.
Спецам по Machine Learning также требуются наиболее технические способности. Проектирование, разработка и развертывание алгоритмов, принимающих автономные решения, накладывает новейший уровень ответственности. Потому ML-инженерам нужно глубочайшее осознание способов науки о данных и передовой практики разработки программного обеспечения.
В конце концов, обязанности ML-инженера выходят за рамки стажа и технических способностей. Они также обязаны иметь лучшую подготовку в таковых областях, как этика и глобальная штатская позиция. Это разъясняется тем, что, так как даже относительно маленькие команды инженеров могут оказывать большущее воздействие на огромные группы населения, осознание того, как управлять властью, связанной с данной ролью, не наименее принципиально, чем наличие соответственных технических способностей.
Существует ли спрос на ML-инженеров?
Мы уже гласили о том, какие особые способности нужны инженеру машинного обучения. Но есть ли настоящий спрос на эту сложную роль? Маленький ответ – да.
Внедрение данных становится все наиболее всераспространенным в деловом мире. Логично, что спрос на ML-инженеров вырастает.
И эта тенденция будет длиться. Но не веруйте нам на слово. По данным веб-сайта вакансий Indeed, в 2019 году ML-инженер был на первом месте посреди самых нужных должностей, размещенных на их веб-сайте в США (Соединённые Штаты Америки — государство в Северной Америке).
Хотя с того времени в перечне наилучших вакансий Indeed освободилось пространство для остальных актуально принципиальных ролей (к примеру, роли общественного работника, которые оказались в центре внимания опосля пандемии), роли инженера по разработке программного обеспечения и машинного обучения как и раньше остаются в первой 10-ке.
Так как искусственный ум переживает бум, а больше организаций употребляют подходы, основанные на огромных данных, ML-инженеры будут одним из более устойчивых частей нашей стремительно меняющейся цифровой экономики. О этом можно судить по тому, сколько могут зарабатывать спецы по Machine Learning.
Как стать спецом по Machine Learning
Если вы занимаетесь анализом данных и желаете расширить свои способности либо подняться по карьерной лестнице, стать ML-инженером – полностью достижимая цель. Но для начала для вас нужно расширить свои способности в области программной инженерии и искусственного ума.
Вот наши наилучшие советы о том, как стать инженером машинного обучения:
1. Поддерживайте свои способности анализа данных в животрепещущем состоянии
В качестве ML-инженера для вас весьма понадобится внушительная подготовка в области анализа данных.
Найдите время, чтоб подтянуть либо усовершенствовать свои познания в области анализа данных, такие как языки программирования, статистические способы, хранилища данных и визуализация данных.
Если вы уже работаете аналитиком данных, почему бы не отыскать способности для этого в вашей сегодняшней должности? Либо же изучите эти темы в свободное время.
Если же вы лишь задумываетесь о том, чтоб начать учить профессию аналитика данных, то можем порекомендовать для вас направить свое внимание на курс от образовательной платформы Skillbox «Профессия Data Analyst».
Вы с нуля освоите востребованную профессию и будете помогать бизнесу принимать решения на базе данных. Научитесь работать с BI-инструментами, употреблять Python, SQL и добавите 3 проекта в портфолио.
2. Узнайте больше о искусственном уме
Если для анализа данных довольно беглого осознания принципов искусственного ума, то для того, чтоб стать ML-инженером, для вас будет нужно нечто большее. ML-инженер, являясь главным подразделом AI, предполагает глубочайшее осознание тонкостей AI, таковых как методы контролируемого и неконтролируемого обучения, нейронные сети, обработка естественного языка, компьютерное зрение и почти все другое.
Найдите время, чтоб изучить эти темы. Начните с высочайшего уровня, а потом, по мере совершенствования способностей, углубляйтесь в программную часть.
3. Приобретите опыт в области разработки программного обеспечения
Хотя способности разработки программного обеспечения полезны для анализа данных, они не постоянно нужны. Но для ML-инженера это неотъемлемая часть работы.
Даже если вы уже знакомы с таковыми языками программирования, как Python, для вас нужно повысить собственный уровень кодировки. Разглядите возможность исследования новейшего языка, к примеру, Java либо R, и получите некую практику в отладке и оптимизации моделей машинного обучения.
Хороший метод сделать лучше свои способности в области разработки программного обеспечения – принять роль в проекте с открытым начальным кодом. Это поможет для вас обучаться в рамках общества практиков.
4. Нетворк
Почти все из наилучших способностей для ML-инженеров открываются благодаря личным связям. Общайтесь с иными инженерами в соц сетях либо посещайте конференции, такие как ICML, NeurIPS и CVPR.
Вы также сможете вступить в проф организации, такие как Ассоциация вычислительной техники (ACM) либо Институт инженеров по электротехнике и электронике (IEEE). По последней мере, ознакомьтесь с их вакансиями либо страничками новостей.
Не считая того, стоит присоединиться к онлайн-сообществам, таковым как Kaggle и Reddit, чтоб получать советы от опытнейших экспертов и быть в курсе крайних событий в данной области.
5. Пройдите сертификацию
Существует огромное количество сертификатов в области машинного обучения. Разглядите возможность прохождения 1-го либо 2-ух курсов, чтоб показать свою компетентность. Если вы еще не убеждены, для начала можно отыскать бесплатный лаконичный курс. Но наличие авторитетной сертификации в области машинного обучения может стать ценным дополнением к вашему резюме.
Используйте эти базисные шаги в качестве базы, и скоро вы приобретете способности, познания и связи, нужные для вас для работы в данной интересной области. Помните: машинное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) все еще находится в зачаточном состоянии. Это значит, что способности для роста еще не определены, и это достаточно захватывающая перспектива.
Последующие шаги
Вот и все, это было полное введение в машинное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками). Если вы опытнейший аналитик данных, желающий перейти на работу в области машинного обучения, то наилучшего времени для этого еще не было. Так как это главный нюанс стратегии почти всех компаний, спрос на эту важную роль высок как никогда.
Наиболее того, в экономике, где рабочие места с каждым годом изменяются, развиваются и исчезают, ML-инженер – одна из редчайших позиций, которая, быстрее всего, остается.
Естественно, в хоть какой работе актуально принципиально убедиться, что вы обладаете необходимыми способностями. Найдите время, чтоб подтянуть свои познания в области науки о данных, искусственного ума и программной инженерии, и как можно больше практикуйтесь. Не запамятовывайте также разговаривать с иными специалистами в данной области.
До новейших встреч!
