Лучшие карьерные пути в машинном обучении

Опубликовано: 4 Июля, 2021

Алан Тьюринг заявил в 1947 году: «Нам нужна машина, которая может учиться на собственном опыте».

И это было началом машинного обучения . В наше время машинное обучение - один из самых популярных (если не самый!) Вариантов карьеры. Согласно Indeed, инженер по машинному обучению - лучшая работа 2019 года с ростом на 344% и средней базовой зарплатой в размере 146 085 долларов в год.

Итак, теперь, когда мы установили, что за машинным обучением будущее, возникает вопрос: «Что такое машинное обучение?»

Что ж, машинное обучение включает в себя использование искусственного интеллекта, позволяющего машинам изучать задачу на собственном опыте, не программируя их специально для этой задачи. (Короче говоря, машины обучаются автоматически, без участия человека !!!). Этот процесс начинается с подачи им (не буквально!) Данных хорошего качества, а затем обучения машин путем построения различных моделей машинного обучения с использованием данных и различных алгоритмов. Выбор алгоритмов зависит от того, какие данные у нас есть и какую задачу мы пытаемся автоматизировать.

Теперь, когда мы разобрались с основами машинного обучения, давайте изучим различные карьерные пути, которые можно построить, используя эти знания.

Карьерный путь в машинном обучении

Машинное обучение очень популярно (упомянуто выше!), Так как оно сокращает человеческие усилия и увеличивает производительность машины, позволяя машинам учиться самостоятельно. Следовательно, существует множество популярных и высокооплачиваемых направлений карьеры в области машинного обучения, таких как инженер по машинному обучению, специалист по данным, ученый в области НЛП и т. Д.

1. Инженер по машинному обучению

Инженер по машинному обучению - это инженер (да!), Который проводит различные эксперименты по машинному обучению с использованием таких языков программирования, как Python, Java, Scala и т. Д., С соответствующими библиотеками машинного обучения. Некоторые из основных навыков, необходимых для этого, - это программирование, вероятность и статистика, моделирование данных, алгоритмы машинного обучения, проектирование систем и т. Д.

Распространенный вопрос: «Чем инженер по машинному обучению отличается от специалиста по данным?»
Что ж, Data Scientist анализирует данные, чтобы получить действенные идеи. Затем они используются руководителями компании для принятия деловых решений. С другой стороны, инженер по машинному обучению также анализирует данные для создания различных алгоритмов машинного обучения, которые работают автономно с минимальным контролем со стороны человека. Проще говоря, специалист по данным создает требуемые выходные данные для людей, в то время как инженер по машинному обучению создает их для машин (надеюсь, очень умных !!!).

2. Специалист по данным

В обзорной статье Harvard Business Data Scientist назван «Самой сексуальной работой 21 века» (и это уже стимул стать им!).

Специалист по анализу данных использует передовые аналитические технологии, в том числе машинное обучение и прогнозное моделирование, для сбора, анализа и интерпретации больших объемов данных и получения действенных выводов. Затем они используются руководителями компании для принятия деловых решений.

Таким образом, машинное обучение - очень важный навык для специалиста по данным в дополнение к другим навыкам, таким как интеллектуальный анализ данных, знание методов статистических исследований и т. Д. Кроме того, знание платформ и инструментов больших данных, таких как Hadoop, Pig, Hive, Spark , Специалисту по данным необходимы такие языки программирования, как SQL, Python, Scala, Perl и т. д.

3. Ученый НЛП

Во-первых, возникает вопрос: «Что такое НЛП в NLP Scientist?»

Ну, NLP расшифровывается как обработка естественного языка и включает в себя предоставление машинам способности понимать человеческий язык. Это означает, что машины в конечном итоге могут разговаривать с людьми на нашем собственном языке (нужен друг для разговора? Поговорите со своей машиной!).

Итак, ученый НЛП в основном помогает в создании машины, которая может изучать образцы речи, а также переводить произносимые слова на другие языки. Это означает, что ученый НЛП должен свободно владеть синтаксисом, орфографией и грамматикой по крайней мере одного языка в дополнение к машинному обучению, чтобы машина могла приобретать те же навыки.

4. Разработчик бизнес-аналитики

Разработчик бизнес-аналитики использует аналитику данных и машинное обучение для сбора, анализа и интерпретации больших объемов данных и получения практических сведений, которые могут использоваться руководителями компании для принятия бизнес-решений. (Проще говоря, использование данных для принятия более эффективных бизнес-решений).

Чтобы делать это эффективно, разработчику бизнес-аналитики необходимы знания как реляционных, так и многомерных баз данных, а также таких языков программирования, как SQL, Python, Scala, Perl и т. Д. Кроме того, было бы здорово знать различные службы бизнес-аналитики, такие как Power BI!

5. Разработчик машинного обучения, ориентированного на человека

Человеко-ориентированное машинное обучение относится к алгоритмам машинного обучения, ориентированным на людей (как будто это не было очевидно из названия !!). Примером этого являются сервисы проката видео, такие как Netflix, которые предоставляют своим зрителям возможность выбора фильмов на основе их предпочтений, чтобы создать «умный» зрительский опыт.

Это означает, что проектировщик машинного обучения, ориентированного на человека, разрабатывает различные системы, которые могут выполнять машинное обучение, ориентированное на человека, на основе обработки информации и распознавания образов. Это позволяет машине «изучать» предпочтения отдельных людей без необходимости в громоздких программах, которые вручную учитывают все мыслимые пользовательские сценарии.