Привет и добро пожаловать, я Techghoul, энтузиаст и эксперт AI/ML. Сегодня я расскажу вам, что нужно, чтобы стать инженером по машинному обучению в 2023 году.

Да, но почему?

Вас интересуют технологии и решение сложных задач? Вы хотите карьеру, которая предлагает высокий спрос, высокую зарплату и возможность оказать влияние на реальный мир? Тогда вам идеально подойдет профессия инженера по машинному обучению!

Как инженер машинного обучения вы будете проектировать, создавать и поддерживать системы искусственного интеллекта, которые обучаются и принимают решения на основе данных. Эта вакансия пользуется большим спросом, и Builtin.com прогнозирует, что ИИ и машинное обучение создадут 97 миллионов новых рабочих мест к 2025 году.

Такие компании, как Google, Amazon, Facebook, Microsoft и Apple, входят в число ведущих компаний, нанимающих инженеров AI/ML. Кроме того, многие стартапы и небольшие технологические компании также ищут таланты в области искусственного интеллекта и машинного обучения, которые помогут им продвигать свои инновации.

Диапазон заработной платы инженера AI / ML широко варьируется в зависимости от таких факторов, как местоположение, опыт и размер компании. В США средняя зарплата инженера AI/ML колеблется от 120 000 долларов США до 180 000 долларов США в год, при этом самые результативные специалисты зарабатывают более 250 000 долларов США. Во всем мире диапазон может сильно различаться в зависимости от страны: в некоторых странах зарплаты ниже, чем в США, а в других — выше. В число стран с самой высокой оплатой труда инженеров AI/ML входят Швейцария, США и Канада.

У вас будет возможность работать с передовыми технологиями и находить решения сложных проблем в самых разных отраслях, от финансов до здравоохранения. Кроме того, ваша работа будет иметь реальное влияние, и вы сыграете решающую роль в воплощении решений ИИ в жизнь.

Если вы увлечены технологиями, решением проблем и инновациями, то определенно стоит подумать о карьере инженера по машинному обучению.

Что тебе понадобится.

Для инженера по машинному обучению наиболее важным аспектом вашего оборудования является то, что оно может справляться со сложными задачами обучения больших моделей машинного обучения. Вот что вам нужно учитывать при выборе рабочей станции.

Минимальные характеристики: для начала вам потребуется ноутбук или компьютер с процессором Intel Core i5 как минимум, 8 ГБ ОЗУ и выделенным графическим процессором. Эта настройка позволит вам запускать базовые модели машинного обучения и приступить к изучению основ в этой области. Вы можете найти ноутбуки или настольные компьютеры с этими минимальными характеристиками по цене от 700 долларов.

Базовая рабочая станция: для более мощной рабочей станции выберите ноутбук или настольный компьютер с процессором Intel Core i7, 16 ГБ ОЗУ и выделенным графическим процессором NVIDIA или AMD. Этот тип настройки позволит вам работать с более сложными моделями и обрабатывать большие наборы данных. Вы можете рассчитывать потратить от 1000 до 2000 долларов на базовую рабочую станцию.

Высокопроизводительная рабочая станция: если вы ищете лучшую производительность, вы можете выбрать высокопроизводительный настольный компьютер с процессором Intel Core i9 или AMD Ryzen, 32 ГБ или более оперативной памяти и первоклассным Графический процессор NVIDIA или AMD. Этот тип настройки позволит вам работать с самыми большими и сложными моделями и обрабатывать огромные объемы данных. Рабочая станция высокого класса может стоить от 3000 до 5000 долларов.

Помните, что самое главное — выбрать оборудование, которое соответствует вашим потребностям и бюджету. По мере роста вашей карьеры и выполнения более сложных проектов вы можете модернизировать свое оборудование, чтобы оно соответствовало вашим растущим требованиям.

Да, но как?

Чтобы стать успешным инженером машинного обучения, вам потребуются прочные знания в области математики, программирования, а также способность анализировать данные и делать прогнозы. Вот комплексный план обучения, который поможет вам начать работу:

  1. Основы математики: начните с линейной алгебры и исчисления, которые составляют основу алгоритмов машинного обучения. Такие ресурсы, как курсы «Линейная алгебра» и «Исчисление» от Coursera, или такие учебники, как «Линейная алгебра и ее приложения» Гилберта Стрэнга, могут помочь вам создать прочную основу. Ожидайте, что на этот шаг уйдет от 2 до 6 месяцев, в зависимости от ваших предыдущих знаний и скорости обучения.
  2. Навыки программирования. Инженеры машинного обучения должны владеть такими языками программирования, как Python, R,и SQL. Вы можете начать с основ программирования, а затем перейти к более сложным понятиям, таким как структуры данных, алгоритмы и разработка программного обеспечения. Курс Codecademy «Learn Python» или «Python for Data Science Handbook» Джейка Вандерпласа — отличные ресурсы для изучения Python. Этот шаг займет у вас от 6 до 12 месяцев, в зависимости от ваших предыдущих знаний и скорости обучения.
  3. Библиотеки машинного обучения. Опыт работы с популярными библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow, Keras и PyTorch, имеет решающее значение для инженеров машинного обучения. Эти библиотеки упрощают создание и реализацию моделей машинного обучения. «TensorFlow на практике» от Coursera или учебные пособия на официальном сайте TensorFlow — хорошие места для изучения этих библиотек. Этот шаг займет от 3 до 6 месяцев, в зависимости от ваших предыдущих знаний и скорости обучения.
  4. Анализ данных. Инженеры машинного обучения должны хорошо разбираться в анализе данных и уметь работать с большими наборами данных. Начните с изучения SQL, а затем переходите к более сложным понятиям, таким как визуализация данных, очистка данных и разработка функций. «Основы науки о данных» от Coursera или «Наука о данных с нуля» Джоэла Груса — отличные ресурсы для изучения анализа данных. Этот шаг займет от 3 до 6 месяцев, в зависимости от ваших предыдущих знаний и скорости обучения.
  5. Практика. Машинное обучение — это практическая область, и чем больше вы практикуетесь, тем лучше у вас получается. Начните с создания простых моделей машинного обучения с использованием популярных наборов данных, а затем переходите к более сложным моделям. Участие в соревнованиях Kaggle, участие в проектах с открытым исходным кодом и участие в сообществе машинного обучения — отличные способы попрактиковаться.
  6. Будьте в курсе последних событий. Машинное обучение — это постоянно развивающаяся область, и важно быть в курсе последних событий и тенденций. Следите за лидерами отрасли и экспертами в социальных сетях, читайте блоги и статьи по машинному обучению, посещайте конференции и семинары по машинному обучению, чтобы оставаться в курсе событий.

Но, но... что, если мне это не понравится?

Если вы не уверены, подходит ли вам AI/ML, не волнуйтесь! Лучший способ получить представление о поле — это погрузиться и попробовать его. Вот два простых фрагмента кода, которые помогут вам начать работу и понять, что вы будете делать в качестве инженера AI/ML:

Привет, линейная регрессия?

Почему ИИ-инженер перешел дорогу? Чтобы написать «Hello World» на другой стороне!

Этот фрагмент кода демонстрирует простую модель регрессии в TensorFlow с использованием Keras API. Модель обучается на наборе данных с двумя столбцами: «лошадиные силы» и «цена». Цель состоит в том, чтобы предсказать цену автомобиля на основе его лошадиных сил.

import tensorflow as tf
import pandas as pd

# load the data
data = pd.read_csv("cars.csv")

# create the model
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(1,)))

# compile the model
model.compile(optimizer="adam", loss="mean_squared_error")

# train the model
model.fit(data["horsepower"], data["price"], epochs=100)

Этот фрагмент кода показывает базовый пример построения модели машинного обучения с использованием библиотеки TensorFlow Keras. Первые две строки импортируют необходимые библиотеки TensorFlow и Pandas.

На следующем этапе данные загружаются в программу с помощью функции Pandas read_csv, которая считывает CSV-файл и преобразует его в Pandas DataFrame. Данные, используемые в этом примере, представляют собой простой набор данных об автомобилях, который включает два столбца: «лошадиные силы» и «цена».

Модель создается с использованием класса Sequential TensorFlow, который представляет собой линейный набор слоев. В этом примере к модели добавляется один плотный слой с использованием метода add с входной формой (1,). Входная форма указывает, что модель получит одно входное значение.

Затем модель компилируется с использованием метода compile, который устанавливает оптимизатор и функцию потерь, используемые во время обучения. В этом примере оптимизатор — «адам», а функция потерь — «mean_squared_error».

Наконец, модель обучается с использованием метода fit. Этот метод обучает модель, используя входные данные, «лошадиные силы» и «цена», более 100 эпох. Эпоха — это одна итерация по всему набору данных. Целью обучения является минимизация функции потерь, которая в данном случае является «mean_squared_error». После обучения модель должна иметь возможность делать прогнозы на основе входных данных.

Выходные данные этой модели можно использовать для прогнозирования цены автомобиля на основе его мощности. Однако в реальных сценариях модель, скорее всего, будет более сложной и будет включать несколько функций и большее количество слоев.

Заключение.

В заключение, чтобы стать инженером AI/ML, требуется прочная основа в области математики, программирования и навыков анализа данных. Важно начать с линейной алгебры и исчисления, языков программирования, таких как Python, и ознакомиться с популярными библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow. Кроме того, для успеха крайне важно практиковаться и быть в курсе последних событий и тенденций в этой области.

Поскольку навыки AI/ML пользуются большим спросом, в этой области существует множество возможностей для роста и высокого потенциала заработка. Начните учиться и практиковаться сегодня, чтобы стать успешным инженером AI/ML!

До следующего раза… Техгул прочь!