يوم في حياة مهندس التعلم الآلي: ماذا يفعلون؟

يتعامل مهندس التعلم الآلي بشكل أساسي مع الذكاء الاصطناعي. مهندس التعلم الآلي هو في الأساس مبرمج كمبيوتر يقوم بإنشاء برامج تساعد الآلات على اتخاذ إجراء دون توجيهه بشكل خاص لأداء تلك المجموعة من المهام. يؤثر مهندسو التعلم الآلي على العديد من الأفراد بدءًا من تزويدهم ببحوث ويب مخصصة إلى مواجز إخبارية مخصصة.

يعمل مهندسو التعلم الآلي في شركات متطورة مثل Spotify و Adobe و Facebook و Google و Linkedin وما إلى ذلك.

انضم إلى دورة التعلم الآلي عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادات المتقدمة في ML & AI لتسريع حياتك المهنية.

المهارات التي يستخدمها مهندس التعلم الآلي في العمل

البرمجة الأساسية - هندسة الكمبيوتر (الذاكرة ، المعالجة الموزعة ، ذاكرة التخزين المؤقت لعرض النطاق الترددي) ، هياكل البيانات (قوائم الانتظار ، المداخن ، الأشجار ، الرسوم البيانية ، المصفوفات متعددة الأبعاد) والخوارزميات (البحث ، الفرز ، التحسين).

الاحتمالية والإحصاء - مفاهيم شبكات Bayes ، وقاعدة Bayes ، وعمليات قرار ماركوف ، إلخ. إلى جانب مفاهيم الاحتمالات ، ومفاهيم الإحصاء مثل الوسيط ، والتباين ، والمتوسط ​​، واختبار الفرضيات ، والمتوسط ​​، والتوزيعات العادية ، والتوزيعات المنتظمة والتوزيعات ذات الحدين.

مكتبات وخوارزميات التعلم الآلي - يختار مهندس التعلم الآلي النماذج المناسبة مثل شجرة القرار والشبكة العصبية والانحدار الخطي والتعزيز والخوارزميات الجينية والتعبئة. يدرك مهندس التعلم الآلي مزايا وعيوب الأساليب المختلفة مثل تسرب البيانات ، والتحيز والتباين ، والبيانات المفقودة ، والإفراط في التجهيز والتركيب.

نمذجة البيانات وتقييمها - يقوم مهندس التعلم الآلي بتقييم بنية مجموعة البيانات لتحديد الأنماط البناءة.

مهارات الكتابة- تتطلب بعض الشركات مهندس تعلم آلي لنشر مقالات حول مشاريعه.

تشمل مسؤوليات مهندس التعلم الآلي ما يلي:

• تحليل خوارزميات التعلم الآلي لإيجاد حل لمشكلة ما.
• تحديد الاختلافات في توزيع البيانات.
• التحقق من جودة البيانات والتأكد من جودة البيانات بمساعدة تنظيف البيانات.
• الاستكشاف وتصور البيانات.
• الإشراف على عمليات الحصول على البيانات.
• تغذية البيانات في النماذج المحددة من قبل علماء البيانات.
• تحديد استراتيجيات التحقق من الصحة.
• تفسير أهداف العمل وتطوير النماذج.
• إنتاج نتائج المشروع وعزل المشاكل التي تحتاج إلى حل لجعل البرامج أكثر فعالية.
• استخدام استراتيجية التقييم ونمذجة البيانات للتنبؤ بالحالات غير المتوقعة.
• إدارة الموارد المتاحة لعالم التعلم الآلي مثل الأجهزة والموظفين.
• البحث عن أفضل الممارسات وتنفيذها لتحسين البنية التحتية الحالية للتعلم الآلي. اشرح العمليات المعقدة للعملاء وزملاء العمل من خلفيات غير فنية
• دعم مديري المنتج والمهندسين في تنفيذ التعلم الآلي في المنتج. تعرف على المزيد حول مسؤوليات مهندس التعلم الآلي.

يتكون اليوم المعتاد في حياة مهندس التعلم الآلي من قراءة الأوراق البحثية وتطبيق هذه المعرفة على المشاريع الحالية ، وتحديد الخوارزمية التي تعمل جيدًا للمشكلات التي يحاولون حلها ، وإجراء مناقشات مع مدير التقارير الخاص به فيما يتعلق بالحلول التي يقومون بها. نعمل على الرد على رسائل البريد الإلكتروني وحضور اجتماعات المكتب ومكالمات العملاء وتصميم قواعد البيانات والتحقق من مقاييس النماذج الحالية.

يقوم بجميع الوظائف من جمع البيانات والتحضير وتحسين النموذج والنشر. تطوير أدوات الاختبار لرصد وتحليل أداء البيانات ودقة البيانات.

الجدول الزمني لمهندس التعلم الآلي

إذا بدأ مهندس التعلم الآلي يومه في الساعة 9:00 صباحًا ، فإنه يراجع المشاريع والرموز التي كانت قيد التشغيل خلال ساعات الليل. يتحقق من قائمة مهامه ليومه. يتحقق من بريده الإلكتروني الخاص بالعمل ويرد على رسائل البريد الإلكتروني.

من 10 صباحًا إلى 12 ظهرًا ، يحضر مكالمات تتعلق بالعمل. بعد ذلك ، بدأ العمل مع مشاريع وأدوات التعلم الآلي. يقوم بتصميم قاعدة بيانات. يستخدم المهارة الرياضية لإجراء هذه الحسابات. يتعلم مفاهيم جديدة بمساعدة أدوات إبداعية مثل Scikit Learn و H20 وما إلى ذلك. قام مهندس التعلم الآلي وفريقه بتجميع قائمة بالتقنيات والخوارزميات القائمة على البحث التي يرغبون في تنفيذها.

بعد الغداء ، حوالي الساعة الواحدة ظهرًا ، يحضر اجتماعات المكتب حيث يشارك أعضاء الفريق ما كانوا يعملون عليه ، والتقدم الذي أحرزوه في مشاريعهم الخاصة ومراجعة تقدم بعضهم البعض ومناقشة ما كان بإمكانهم القيام به بشكل أفضل. يعتني بمكالمات العميل.

يناقش التقدم المحرز في المشاريع الجارية والأفكار المقترحة لمنتجات ومشاريع جديدة. يحتاج مهندس التعلم الآلي إلى مهارات اتصال استثنائية للتحدث مع زملائه في العمل والعملاء. يصمم الأنظمة بحذر لتجنب الاختناقات.

بين الساعة 2.00 مساءً و 5.00 مساءً ، يكتب اختبارات الوحدة ويفحص النماذج المكتملة ويكمل المهام المستمرة. بعد الانتهاء من هذه المهام ، يتحقق من مقاييس النموذج الحالي ويقارن هذه المقاييس بالنموذج الأساسي. يعود إلى الترميز ويراجع الطلبات من جانب العميل. يستخدم مهاراته التحليلية القوية لتفسير النتائج وتحديد القضايا لتصميم مشاريعه بفعالية.

بين الساعة 6.00 مساءً و 8.00 مساءً ، يختتم نماذج قاعدة البيانات والمشاريع وطلبات التعليمات البرمجية ويضمن عدم وجود مهمة معلقة قبل مغادرته المكتب.

بعد وصوله إلى المنزل ، يتحقق من بريده الإلكتروني في العمل حوالي الساعة 10.00 مساءً لمعرفة ما إذا كانت هناك أي مشاكل متعلقة بالعمل ويتخذ إجراءات بشأن المشكلات التي تحتاج إلى إجراءات فورية.

قال مهندس التعلم الآلي الذي يعمل في إحدى الشركات ، "أفضل جزء هو أنني دائمًا ما أتيحت لي الفرصة لتجربة نماذجي ، وأقراني منفتحون على الاستماع إلى أفكاري وتنفيذها".

"أنا أتعلم باستمرار وحريصًا دائمًا على تعلم مناهج جديدة في هذا المجال. وأضاف: "هناك دائما فرصة للمساهمة بطريقة مختلفة".

من الضروري لمهندس التعلم الآلي أن يفسر النظام البيئي الكامل للمشروع الذي يعمل عليه. الأخبار الممتازة لمهندسي التعلم الآلي هي أن التعلم الآلي له تطبيق واسع في العديد من المجالات. ستستفيد المجالات المختلفة مثل التصنيع والتعليم والتمويل وتكنولوجيا المعلومات بشكل كبير من التعلم الآلي. يصمم مهندسو التعلم الآلي أنظمة معقدة لحل التحديات المعقدة التي يطرحها العالم والتي تتغير بسرعة.

بحلول عام 2025 ، يقدر أن يصل حجم إنشاء البيانات العالمية إلى 175 زيتابايت. هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي سيخلق عددًا هائلاً من الوظائف. في مجال الذكاء الاصطناعي ، يقود مهندس الآلة من الأمام. سيكون مهندس التعلم الآلي قادرًا على الحفاظ على حياة مهنية مزدهرة ومزدهرة في المستقبل.

قريبًا ، سيكون هناك المزيد من الاختراقات المذهلة التي ابتكرها التعلم الآلي ، وسيستمر مهندسو التعلم الآلي في أن يكونوا جزءًا لا يتجزأ من جميع عمليات تعلم الآلة.

يمكنك التحقق من برنامج PG التنفيذي الخاص بنا في التعلم الآلي ، والذي يوفر ورش عمل عملية ، ومرشد صناعي فردي ، و 12 دراسة حالة ومهمة ، وحالة خريجي IIIT-B ، والمزيد.