Машинное обучение — это область исследования, которая позволяет компьютерам учиться без явного программирования.
Поскольку несколько организаций изучают и используют инструменты обработки данных — AI и ML, существует огромный спрос на квалифицированных специалистов в этих областях. В моем предыдущем блоге
Мы подробно рассмотрели Машинное обучение. Здесь я хотел бы подробно рассказать о своей карьере инженера по машинному обучению и ее перспективах.
Сила машинного обучения возрастает благодаря новым технологиям. Планируя карьеру инженера машинного обучения, его профиль работы включает создание программ и алгоритмов, которые заставляют машины выполнять действия автоматически, без программирования. Они предоставляют компьютеры для автоматического обучения и улучшения на основе опыта.
Прогресс инженера по машинному обучению кратко показан в статистической форме ниже.
Каковы обязанности инженера машинного обучения в организации?
- Для создания моделей машинного обучения.
- Они должны быть экспертами в области науки о данных и связанных с ними прототипов.
- Применение соответствующих инструментов и алгоритмов машинного обучения с глубоким изучением и исследованием.
- Основываясь на требованиях компаний, необходимо создать приложение ML.
- Выберите соответствующие методы визуализации данных
- Тестирование и эксперименты с моделью ML
- Поддержание точности модели
- Быть в курсе последних событий в этой области.
Навыки, необходимые инженерам машинного обучения
Что ж, теперь, ознакомившись со всеми вышеперечисленными шагами, мы можем найти путь как ML Engineer
- Математические навыки:-
Математика — это базовый навык, необходимый для работы инженером по машинному обучению. Таким образом, основные понятия математики должны быть очень четкими. В Интернете доступны различные курсы, которые могут развеять ваши сомнения.
2. Языки программирования:-
Чтобы построить модель машинного обучения, вам необходимо знать языки программирования. Как только математические концепции станут ясными, вы можете изучать программирование, начав с Python. Python, R, SQL, Java и C — вот некоторые из них, которые должен знать инженер машинного обучения.
3. Понятия базы данных:-
Нужно быть знакомым с такими понятиями баз данных, как MySQL, MongoDB и NoSQL.
4. Алгоритмы машинного обучения:-
Вы должны хорошо знать алгоритмы, связанные с ML.
5. Платформы машинного обучения:-
Изучение фреймворков машинного обучения — Tensorflow, Theano и Pytorch.
6. Практика с практическими проектами:-
Когда вы начнете работать над проектами практически, вы лучше поймете, чем занимается инженер по машинному обучению.
7. Концепция глубокого обучения: - Получите лучшее понимание концепций глубокого обучения, упомянутых выше.
8. Изучите Инструменты визуализации больших данных
