Uczenie maszynowe jest kluczowym elementem systemów sztucznej inteligencji, dzięki którym sztuczna inteligencja jest dziś bardziej skuteczna. Wiele dużych firm wykorzystuje uczenie maszynowe do przewidywania wyników w swojej działalności, opracowywania nowych i udoskonalonych produktów oraz automatyzacji procesów.
Dlatego przedsiębiorstwa, które wdrażają rozwiązania AI, potrzebują inżynierów uczących się maszyn, aby w pełni wykorzystać te systemy. Jak więc rozpocząć karierę w tej ekscytującej dziedzinie? Oto jak zostać inżynierem uczenia maszynowego.
Kim są inżynierowie uczenia maszynowego i czym się zajmują?
Inżynier uczenia maszynowego to specjalista IT, który opracowuje algorytmy umożliwiające systemom sztucznej inteligencji uczenie się na podstawie danych wejściowych i automatyczne dokonywanie prognoz na podstawie tych danych. Inżynierowie uczący się maszyn współpracują z analitykami danych, aby przekształcić dane w praktyczne informacje (algorytmy) dla systemów sztucznej inteligencji.
W warunkach organizacyjnych ostateczną odpowiedzialnością inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym jest projektowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego oraz ulepszanie już istniejących. Analizują i porządkują duże ilości danych, weryfikują jakość danych, dobierają odpowiednie zestawy danych i metody reprezentacji oraz przekształcają dane w algorytmy uczenia maszynowego.
Ponadto inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym projektują i testują różne systemy, badają i wdrażają algorytmy i narzędzia uczenia maszynowego oraz szkolą i przekwalifikowują systemy. Dodatkowo rozszerzają biblioteki ML i opracowują aplikacje uczenia maszynowego zgodnie z potrzebami klientów.
Jak zostać inżynierem uczenia maszynowego
Jak każdy inny zawód, zanim zostaniesz inżynierem uczenia maszynowego, musisz spełnić określone kryteria. Dzięki czystej determinacji możesz zostać poszukiwanym inżynierem uczenia maszynowego; wszystko, co musisz zrobić, to wykonać następujące kroki.
1. Naucz się kodować w Pythonie
Uczenie maszynowe wymaga dużej ilości programowania. Dlatego powinieneś biegle posługiwać się głównymi językami programowania, takimi jak Python, C++ i Java. Możesz jednak zacząć od jednego języka programowania, dzięki czemu unikniesz żargonu. Python jest dość łatwym językiem programowania na początek.
Ponadto, algorytmy uczenia maszynowego, które trzeba znać są wykorzystywane do opracowywania systemów uczenia maszynowego, takich jak algorytmy głębokiego uczenia. Dlatego dobre doświadczenie w algorytmach uczenia maszynowego przyda się jako inżynier uczenia maszynowego.
2. Weź udział w kursach nauki o danych i inżynierii oprogramowania
Jak każdy inny zawód techniczny, aby zostać inżynierem uczenia maszynowego, musisz poznać techniczne aspekty pracy i wymagane umiejętności techniczne. Dlatego musisz mieć solidne wykształcenie.
Ponieważ inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym zwykle pracują z danymi i programami, dobrym miejscem do rozpoczęcia jest dyplom z inżynierii oprogramowania lub nauki o danych. Ponadto inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym muszą posiadać zaawansowane umiejętności matematyczne i statystyczne pomaga im analizować dane i opracowywać algorytmy uczenia maszynowego, przypominając o potrzebie utworzenia kolegium stopień.
Ponadto możesz wziąć udział w kursach online dotyczących uczenia maszynowego, aby uzyskać konkretną wiedzę w tej dziedzinie. Oto niektóre z najlepszych kursów online na temat uczenia maszynowego, od których możesz zacząć:
- Wprowadzenie do uczenia maszynowego w analizie danych — Udemy
- Nadzorowane uczenie maszynowe: regresja i klasyfikacja - Coursera
- Program certyfikacji Data Science Professional — IBM
- Sieci neuronowe i głębokie uczenie się - Coursera
- Machine Learning A-Z™: praktyczny język Python i R w analizie danych — Udemy
3. Zapisz się na Bootcampy i pracuj nad rzeczywistymi projektami
Bootcampy to świetny sposób na szybkie zdobycie praktycznego doświadczenia w danej dziedzinie. Zapisując się na bootcampy dostajesz się do pracy nad projektami pozwalającymi na budowanie doświadczenia terenowego, co ma ogromne znaczenie dla pracodawców.
Co więcej, bootcampy są szczególnie ważne, ponieważ pomagają zdobyć wymagane umiejętności techniczne i wiedzę, jednocześnie zdobywając praktyczne doświadczenie. Ponadto bootcamp to świetna droga do zbudowania dobrego portfolio.
Podobnie możesz podejmować osobiste projekty i opracowywać rozwiązania uczenia maszynowego do rzeczywistych sytuacji. Oto niektóre pomysły na projekty uczenia maszynowego dla początkujących. Oto niektóre z najlepszych bootcampów, dzięki którym ugruntujesz swoją wiedzę na temat podstawowych koncepcji i praktyk uczenia maszynowego.
- Bootcamp nauki o danych i uczenia maszynowego — Udemy
- Immersyjny program inżynierii oprogramowania — Codesmith
- Bootcamp nauki o danych - Metis
- Bootcamp uczenia maszynowego — trampolina
- Uczenie maszynowe w Google Cloud Specjalizacja - Google Cloud
4. Zdobądź profesjonalne certyfikaty
Uzyskanie profesjonalnych certyfikatów to świetny sposób na rozwój kariery inżyniera uczenia maszynowego. Co więcej, czołowym firmom łatwiej jest wziąć Cię pod uwagę, jeśli posiadasz certyfikaty wiodących instytucji, ponieważ świadczy to o Twoim zapleczu technicznym i kompetencjach w tej dziedzinie.
Dlatego zwiększ swoją wartość w branży, zdobywając certyfikaty zawodowe. Certyfikaty zawodowe można uzyskać po ukończeniu programu certyfikacji, szkolenia lub egzaminu zawodowego organizowanego w terenie. Aby zostać certyfikowanym specjalistą ds. uczenia maszynowego, zapoznaj się z tymi programami.
- Uczenie maszynowe z certyfikatem AWS — specjalność
- Profesjonalny inżynier uczenia maszynowego — Google Cloud
- Certyfikat Microsoft: współpracownik inżyniera Azure AI
5. Dołącz do społeczności zawodowych i buduj swoją sieć
Inżynierowie uczenia maszynowego pracują w zespołach naukowców zajmujących się danymi, inżynierów oprogramowania i innych specjalistów technicznych. Dlatego współpraca z innymi profesjonalistami w branży ma kluczowe znaczenie dla Twojego sukcesu jako inżyniera uczenia maszynowego.
Korzyści płynące z przystąpienia do stowarzyszenia zawodowego i nawiązywania kontaktów w branży są dalekosiężne. Po pierwsze, pomaga być na bieżąco z najnowszymi trendami w branży i znajdować możliwości rozwoju zawodowego. Dlatego znajdź grupę profesjonalistów w branży, do której możesz dołączyć i nawiązać kontakty.
LinkedIn, MeetUp i Jobcase to świetne miejsca do szukania takich kontaktów. Budowanie profesjonalnych relacji na platformie takiej jak LinkedIn jest dość proste, chociaż je wykorzystujesz Funkcje LinkedIn mogą pomóc Ci zwiększyć swoją obecność szybciej.
6. Aplikuj na stanowiska w inżynierii uczenia maszynowego
Ostatnim krokiem do zostania inżynierem uczenia maszynowego jest znalezienie pracy związanej z uczeniem maszynowym. Aby to osiągnąć, musisz stworzyć techniczne CV podkreślające Twoje doświadczenie w terenie lub zaprezentować urzekające portfolio. Pisanie CV może być przytłaczające, ale ten przewodnik dalej jak napisać CV techniczne ułatwi ci to.
Jako początkujący inżynier uczenia maszynowego możesz zacząć od niższych ról, aby zdobyć doświadczenie w przemyśle. Następnie wspinaj się po szczeblach kariery, budując pewność siebie, aby podejmować większe projekty i role.
Zbuduj karierę jako inżynier uczenia maszynowego już teraz
Aplikacje do uczenia maszynowego znajdują się na ścieżce wzrostu, ponieważ wiele firm stara się wykorzystać swój potencjał do rozwoju biznesu i przewagi konkurencyjnej. Wiodące firmy, takie jak Google i Netflix, wykorzystują uczenie maszynowe jako integralną część swojej działalności.
Ten wzrost wykorzystania uczenia maszynowego oznacza wzrost zapotrzebowania na inżynierów uczących się maszyn. Dlatego teraz jest okazja, aby rozpocząć karierę w uczeniu maszynowym, wykonując kroki opisane w tym artykule.
