Makine öğrenimi mühendisi olmak neleri içerir ve nasıl makine öğrenimi mühendisi olunur?
Daha fazla şirket yapay zeka (AI) teknolojilerini devreye soktukça, makine öğrenimi mühendisleri en çok aranan BT uzmanları arasında olmaya devam edecek. Şu anda iş fırsatları bol ve zaman geçtikçe kuruluşların daha eğitimli makine öğrenimi mühendislerine ihtiyacı olacak.
İstatistikler, veri bilimi, bilgisayar bilimi, matematik, problem çözme ve derin öğrenme becerilerinin tümü, makine öğrenimi mühendisleri için kritik öneme sahiptir. Başarılı bir makine öğrenimi mühendisi olmak için, bir dizi programlama dili öğrenmeli ve karmaşık veri kümeleri ve algoritmalarla uğraşırken kesinlik uygulamalıdır.
Bir makine öğrenimi mühendisi kariyeri başlatırken öğrenilecek çok sayıda çevrimiçi kaynak vardır, ancak mevcut bilgilerin çokluğu, özümsemeyi ve elde tutmayı zorlaştırabilir. Makine öğrenimi fırsatlarının sayısı artmaya ve birçok farklı sektöre yayılmaya devam ettiğinden, sizin için doğru kariyer yolunu seçmek de zor.
Bir makine öğrenimi mühendisi olma yolunda size yardımcı olmak için, aşağıdakiler dahil, role girmekle ilgili bazı önemli soruları yanıtlayacağız:
- Makine öğrenimi mühendisi ne iş yapar?
- Makine öğrenimi mühendisleri için hangi kariyer fırsatları var?
- Makine öğrenimi mühendisi olmak için bir dereceye ihtiyacım var mı?
- Makine öğrenimi mühendisi olmak için hangi becerilere ihtiyacım var?
- Nasıl makine öğrenimi mühendisi olurum?
Makine öğrenimi mühendisi becerileri ve iş gereksinimleri
Yazılım geliştirme olmayabilir, ancak yine de bir makine öğrenimi mühendisi rolünde kodlama ihtiyacından kaçmak mümkün değil. Çalışmanız gereken programlama dili veya dilleri, kuruluşa ve teknoloji yığınına bağlı olarak değişecektir, ancak tipik olarak kullanılanlar Python, Java, R, C++, C, JavaScript, Scala ve Julia’dır. Ve her işte olduğu gibi, bir makine öğrenimi mühendisinden teorik bilgilerini uygulamalı deneyimle birleştirerek becerilerini geliştirmesi beklenir.
Makine öğrenimi mühendisi olmak için hangi becerilere ihtiyacınız var?
Kodlama yeteneklerine ve uygulamalı deneyime ek olarak, makine öğrenimi mühendislerinin bir dizi temel beceri ve yeterliliğe sahip olmaları beklenecektir. Makine öğrenimi kariyerlerinde yaygın olarak rol oynama eğiliminde olan birkaç alan vardır ve mümkün olduğunca çoğuna aşina olduğunuzdan emin olmanızda fayda var.
- Bilgisayar biliminin temelleri ve programlama: Veri yapıları oluşturun (örneğin, yığınlar, kuyruklar, çok boyutlu diziler), algoritmalar uygulayın (örneğin, arama, sıralama, optimizasyon), hesaplanabilirliği ve karmaşıklığı anlayın (örneğin, P’ye karşı NP, NP-tamamlanmış problemler) , yaklaşık algoritmalar) ve bilgisayar mimarisi (örn. bellek, önbellek, bant genişliği) geliştirmek
- Olasılık ve istatistik: Olasılıkta kullanılan teknikleri kullanın (örneğin, Bayes Nets, Markov Karar Süreçleri, Gizli Markov Modelleri), istatistiksel ölçüleri ve dağılımları (örneğin, tekdüze, normal, binom) hesaplayın ve analitik yöntemleri uygulayın (örneğin, ANOVA, hipotez testi). ) gözlemlenen verilerden modeller oluşturmak ve doğrulamak için
- Veri modelleme ve değerlendirme: Belirli bir veri kümesinin altında yatan yapıyı tahmin edin, faydalı modeller bulun (örneğin, korelasyonlar, kümeler), görülmeyen örneklerin özelliklerini tahmin edin (örneğin, sınıflandırma, regresyon), uygun doğruluk/hata ölçülerini seçin (örneğin, günlük kaybı) sınıflandırma için, regresyon için hataların karelerinin toplamı) ve stratejileri değerlendirmek için (örneğin, eğitim-test ayrımı, sıralı ve rastgele çapraz doğrulama)
- Makine öğrenimi algoritmaları ve kitaplıkları: Kitaplıkları, paketleri ve API’leri (örneğin Spark MLlib, TensorFlow) uygulamak için uygun modeller bulun, verilere uyacak öğrenme prosedürleri oluşturun (örneğin doğrusal regresyon, gradyan iniş, genetik algoritmalar) ve bir farkındalık geliştirin farklı yaklaşımların avantaj ve dezavantajlarının (örneğin, yanlılık ve varyans, eksik veri, veri sızıntısı)
- Yazılım mühendisliği ve sistem tasarımı: Öğelerin birlikte nasıl çalıştığını anlayın, sistemlerle iletişim kurun (örneğin, kütüphane çağrıları, veritabanı sorguları) ve arayüzler oluşturun
Makine öğrenimi uygulamaları
Makine öğreniminin çok çeşitli endüstrilerde kullanılabilecek birçok potansiyel uygulama vardır. En yaygın örneklerden bazıları şunlardır:
- Görüntü ve konuşma tanıma (örneğin, görüntüleri otomatik etiketleme, metinden konuşmaya dönüştürme)
- Müşteri içgörüleri sağlama (örneğin, bir müşterinin satın aldığı ürün 1’i not etme ve ürün 2’yi önerme)
- Risk yönetimi ve dolandırıcılığın önlenmesi (örneğin, finansal tahminler, kredi temerrütleri riski)
Makine öğrenimi mühendisi olarak çalışmakla ilgili kısa bilgiler
- 2020’de makine öğrenimi mühendisleri için ortalama maaş yıllık 147.134 dolardı
- Makine öğrenimi mühendisleri için iş ilanları 2015 ile 2018 arasında %344 arttı
- Makine öğrenimi mühendisleri, en iyi kariyer beklentileri için genellikle bilgisayar bilimi, yazılım mühendisliği veya ilgili bir alanda yüksek lisans veya doktora derecesi gerektirir.
- Yapay zeka veya makine öğrenimi içeren alanlardaki iş ilanlarının çoğu, makine öğrenimi mühendisleri içindir.
Makine öğrenimi mühendisi işleri
Yapay zekanın göreceli olarak emekleme aşamasında olan bir teknoloji alanı olduğu gerçeği göz önüne alındığında, hem iş güvenliği hem de iş fırsatları bol miktarda bulunmaktadır ve önümüzdeki yıllarda büyümesi beklenmektedir. Yapay zekada yeni inovasyonları keşfetmeyen, şirketlerin yeni ürünleri daha hızlı ve daha akıcı bir şekilde geliştirmelerine olanak tanırken en yeni ve en büyük teknolojiyi benimsemesine izin vermeyen bir endüstriyi saptamak neredeyse imkansız.
Bununla birlikte, makine öğrenimi mühendisi rollerinin gerektirdiği değişen beceri setleri ile, doğal olarak, belirli bir alanda uzmanlaşmak için birçok fırsat vardır. Bir makine öğrenimi mühendisinin takip edebileceği bir dizi iş rolü vardır ve biri diğerlerinden daha çekici görünüyorsa, eğitim yolunuzu uyarlamaya değer olabilir.
Makine öğrenimi mühendisi işleri türleri:
- Makine öğrenimi mühendisi: Sistem ve uygulamaları tasarlamak ve geliştirmek için makine öğrenimi algoritmalarının ve araçlarının kullanılması
- Veri bilimcisi: Büyük miktarda veriyi toplamak, işlemek, analiz etmek ve yorumlamak için büyük veri, yapay zeka, makine öğrenimi ve analitik araçları kullanın
- NLP bilim adamı: İnsan konuşma kalıplarını öğrenmek ve konuşulan kelimeleri diğer dillere çevirmek için makineler ve uygulamalar tasarlayın ve geliştirin
- Yazılım geliştirici /mühendis: Makine dili yazılım çözümlerini tasarlayın, geliştirin ve kurun, bilgisayar işlevleri oluşturun, görselleştirme için ürün belgelerini hazırlayın, kodu test edin, teknik özellikler oluşturun ve sistemlerin bakımını yapın
- İnsan merkezli makine öğrenimi tasarımcısı: Bilgi işleme ve örüntü tanıma yoluyla bireylerin tercihlerini ve davranış kalıplarını öğrenmek için akıllı sistemler oluşturun
Makine öğrenimi mühendisi görevleri
Bir veri bilimcisi ve bir makine öğrenimi mühendisi benzer görevleri paylaşırlar: dinamik veri kümeleri üzerinde karmaşık modelleme gerçekleştirmeli, veri yönetimini gerçekleştirmeli ve çok büyük miktarda veriyle çalışmalıdırlar. Ayrıca, gelecekte operasyonları gerçekleştirirken doğruluklarını artırmak için önceki bulgularını kullanan tahmine dayalı modelleri otomatikleştirmek için kendi kendine çalışan yazılımlar tasarlamaları da bekleniyor.
Bununla birlikte, bir makine öğrenimi mühendisinin temel görevleri, insan müdahalesi olmadan tahmin doğruluğunu geliştirmek ve verileri analiz etmek için algoritmalar oluşturmak etrafında döner. Makine öğrenimi, yapay sinir ağlarının karmaşık sorunları çözmek ve “düşünmek” için derin veri kümelerini kullandığı AI ve derin öğrenme ile bağlantılıdır.
Kalkınan makine öğrenimi mühendisleri, görüntüleri otomatik etiketleme için kullanılan teknoloji ve metinden konuşmaya dönüştürme yazılımı gibi görüntü ve konuşma tanıma uygulamaları üzerinde çalışıyor olabilir. Mühendisler, bir müşterinin daha sonra ne satın almak isteyebileceğini anlamak isteyen işletmeler tarafından kullanılan müşteri içgörü ürünleri üzerinde çalışıyor olabilir. Ayrıca, örneğin, dolandırıcılığı önlemek veya bir başvuru sahibinin bir krediyi temerrüde düşürme riskini değerlendirmek için finans kurumlarının benzerleri tarafından kullanılan teknoloji üzerinde çalışıyor olabilirler.
Makine öğrenimi mühendisi eğitimi ve öğrenme yolu
Makine öğrenimi mühendislerinin çoğu işvereni, iyi bir iş için tipik ön koşul nitelikleri olan ilgili bir alanda yüksek lisans veya doktora derecesine sahip, güçlü bir eğitim geçmişine sahip bireyler arayacaktır.
Şu anda İngiltere’de makine öğrenimi için çok fazla özel kurs yok, bu nedenle matematik, bilgisayar bilimi, elektrik mühendisliği, fizik bilimleri ve istatistik gibi konulardaki derecelerin tümü dikkate alınmaktadır. ABD’de, özel makine öğrenimi müfredatları sunan Carnegie Mellon gibi çok sayıda en iyi üniversite vardır.
Makine öğrenimi, yazılım geliştirmeden farklıdır, çünkü bir işi güvence altına almak için bir derece neredeyse her zaman bir gerekliliktir, ancak alana girmek için gerekli becerilere sahip olduğunuzu gösterebilirseniz, örneğin istatistiksel analizde gösterilebilir beceriler gibi, muafiyetler yapılabilir. Bu durumlarda, alana ilişkin anlayışınızı desteklemek için genellikle makine öğrenimine özel bir kurstan geçmiş olmanız beklenir. Bu tür kurslar, çevrimiçi bir öğrenme platformundakileri veya Birleşik Krallık’taki Teeside Üniversitesi tarafından sunulana benzer bir beceri eğitim kampını içerebilir.
Bir yüksek lisans programından geçmek, programlama becerileri, TensorFlow ve Keras gibi makine öğrenimi çerçevelerinin anlaşılması ve doğrusal cebir ve Bayes istatistikleri gibi ileri matematik becerileri sağlayacaktır.
Amazon gibi endüstri devlerinden veya başka bir akredite kuruluştan alınan profesyonel sertifikalar da bu alanda öne çıkmanıza yardımcı olacaktır.
Nasıl makine öğrenimi mühendisi olunur?
Makine öğrenimi mühendisi olarak bir pozisyona başvurmadan önce bir strateji geliştirmek en iyisidir. Çalışmak istediğiniz sektörü ve ne tür bir makine öğrenimi mühendisi olmak istediğinizi belirleyin.
İlgili bir lisans derecesine sahip olduğunuzda, makine öğrenimi mühendisi olmaya giden bir kariyer yolu olan bir pozisyon almak isteyebilirsiniz. Bu, bir yazılım mühendisi, programcı veya geliştirici, veri bilimcisi veya bilgisayar mühendisi olarak çalışmayı içerebilir.
Bu kariyerlerden birinde çalışırken, bilgisayar bilimi veya yazılım mühendisliği alanında yüksek lisans veya doktora için eğitim alabilirsiniz.
Güncel algoritmaları, programlama dillerini ve makine öğrenimi kitaplıklarını takip ettiğinizden emin olun. Sürekli eğitim kurslarına katılın ve profesyonel sertifikalarınızı güncelleyin.
LinkedIn’deki diğer makine öğrenimi mühendisleriyle bağlantı kurarak ağınızı oluşturun ve iş fırsatları ve sektör beklentileri hakkında sizi bilgilendirecek olan rol hakkında daha fazla bilgi edinin. Bir makine öğrenimi mühendisi olarak kariyerinizi oluşturma konusunda tavsiye almak için bağlantılarınıza danışın.
Makine öğrenimi mühendisliği işlerine başvurmak için ipuçları
- Bir işe başvurmadan önce özgeçmişinizdeki bilgi, beceri ve sertifikalarınızı güncelleyin . İş ilanlarında reklamı yapılan becerileri vurgulayın ve önceki başarılarınızı listeleyin.
- Deneyiminizin sizi rol için nasıl ideal kıldığını açıklamak için bir kapak mektubu yazın. Kuruluşla neden çalışmak istediğinizi ve sizi neden işe almaları gerektiğini açıklayın.
- İlgili referansları ekleyin, ancak önce onlardan izin isteyin ve iletişim bilgilerinin doğru olduğundan emin olun.
- Makine öğrenimi mühendisi işlerini yayınlayan iş ilanlarını arayın.
Makine öğrenimi mühendisi olma yolculuğunuza başlayın
Makine öğrenimi, potansiyel kariyer için birçok fırsat sunar ve bu alandaki insanlar yüksek ücretler alır ve sağlam bir geleceğe sahiptir. Şimdi bir makine öğrenimi mühendisi olarak bir kariyere doğru çalışmaya başlamanın tam zamanı.
Hangi işlerin sizi en çok ilgilendireceğini ve istediğiniz alanda hangi rollerin mevcut olduğunu ve ayrıca hangi beceri ve deneyimlerin gerekli olduğunu öğrenin. Verileri analiz etmek ve kariyerinizi bir makine öğrenimi mühendisi olarak başlatmak için bir plan oluşturmak için becerilerinizi kullanmayı düşünün.
Makalenin orjinal kaynağını bu linkten okuyabilirsiniz.