機械学習エンジニアの1日：彼らは何をしますか？

機械学習エンジニアは主に人工知能を扱います。 機械学習エンジニアは基本的にコンピュータープログラマーであり、これらの一連のタスクを実行するように特に指示されることなく、マシンがアクションを実行するのを支援するプログラムを作成します。 機械学習エンジニアは、カスタマイズされたWeb検索からカスタマイズされたニュースフィードまで、多くの個人に影響を与えます。

機械学習エンジニアは、Spotify、Adobe、Facebook、Google、Linkedinなどの最先端の企業で働いています。

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機械学習エンジニアが職場で活用するスキル

基本的なプログラミング–コンピューターアーキテクチャ（メモリ、分散処理、帯域幅キャッシュ）、データ構造（キュー、スタック、ツリー、グラフ、多次元配列）、およびアルゴリズム（検索、並べ替え、最適化）。

確率と統計–ベイズネット、ベイズの定理、マルコフ決定過程などの概念。確率の概念に加えて、中央値、分散、平均、仮説テスト、平均、正規分布、均一分布、二項分布などの統計概念。

機械学習アルゴリズムとライブラリ–機械学習エンジニアは、決定木、ニューラルネット、線形回帰、ブースティング、遺伝的アルゴリズム、バギングなどの適切なモデルを選択します。 機械学習エンジニアは、データの漏洩、偏りと分散、データの欠落、過剰適合と過適合などのさまざまなアプローチの長所と短所を認識しています。

データのモデリングと評価–機械学習エンジニアは、データセットの構造を評価して建設的なパターンを特定します。

ライティングスキル-一部の企業では、機械学習エンジニアが自分のプロジェクトに関する記事を公開する必要があります。

機械学習エンジニアの責任は次のとおりです。

• 問題の解決策を見つけるための機械学習アルゴリズムの分析。
• データ分布の違いの特定。
• データ品質の検証とデータクリーニングの助けを借りたデータ品質の確認。
• 探索とデータの視覚化。
• データ取得プロセスの監督。
• データサイエンティストによって定義されたモデルにデータをフィードします。
• 検証戦略を定義します。
• ビジネス目標の解釈とモデルの開発。
• プロジェクトの成果の生成と、プログラムをより効果的にするために解決する必要のある問題の切り分け。
• 予期しないインスタンスを予測するための評価戦略とデータモデリングの使用。
• ハードウェアや人員など、機械学習の科学者が利用できるリソースの管理。
• 現在の機械学習インフラストラクチャを改善するためのベストプラクティスの調査と実装。 技術的でないバックグラウンドを持つクライアントや同僚に複雑なプロセスを説明する
• 製品での機械学習の実装における製品マネージャーとエンジニアへのサポート。 機械学習エンジニアの責任について詳しく学んでください。

機械学習エンジニアの日常生活では、研究論文を読み、この知識を現在のプロジェクトに適用し、解決しようとしている問題に対してどのアルゴリズムが適切に機能するかを特定し、レポートマネージャーと解決策について話し合います。作業中、メールへの返信、オフィスミーティングやクライアントへの電話への参加、データベースの設計、既存モデルの指標の確認を行っています。

彼は、データの収集、準備、モデルの最適化、および展開からすべての機能を実行します。 データパフォーマンスとデータ精度を監視および分析するためのテストツールを開発します。

機械学習エンジニアのスケジュール

機械学習エンジニアが1日を午前9時に開始した場合、彼は夜間に運用されていたプロジェクトとコードを修正します。 彼は自分のやることリストを自分の日のためにチェックします。 彼は仕事用の電子メールをチェックし、電子メールに返信します。

午前10時から午後12時まで、彼は仕事に関連する電話に出席します。 その後、彼は機械学習プロジェクトとツールの使用を開始します。 彼はデータベースを設計します。 彼はこれらの計算を実行するために数学的スキルを利用しています。 彼は、Scikit Learn、H20などの創造的なツールの助けを借りて新しい概念を学びます。機械学習エンジニアと彼のチームは、実装したい研究ベースの技術とアルゴリズムのリストをまとめました。

昼食後、午後1時頃、彼はオフィスミーティングに出席し、チームメンバーが自分たちが取り組んでいること、それぞれのプロジェクトでの進捗状況を共有し、お互いの進捗状況を確認して、自分たちがもっとうまくできたことについて話し合います。 彼はクライアントの呼び出しを処理します。

彼は進行中のプロジェクトの進捗状況と新しい製品やプロジェクトの提案されたアイデアについて話し合います。 機械学習エンジニアは、同僚やクライアントと話すために卓越したコミュニケーションスキルを必要とします。 彼は、ボトルネックを回避するためにシステムを慎重に設計します。

午後2時から午後5時の間に、単体テストを作成し、完了したモデルをチェックして、継続的なタスクを完了します。 これらのタスクを完了した後、彼は既存のモデルのメトリックをチェックし、これらのメトリックをベースラインモデルと比較します。 彼はコーディングに戻り、クライアント側からの要求を確認します。 彼は強力な分析スキルを利用して、結果を解釈し、問題を特定してプロジェクトを効果的に設計します。

午後6時から午後8時の間に、彼はデータベースモデル、プロジェクト、およびコードリクエストをまとめ、オフィスを離れる前に保留中のタスクがないことを確認します。

家に着いた後、彼は午後10時頃に仕事用の電子メールをチェックして、仕事に関連する問題があるかどうかを確認し、早急な対応が必要な問題に対処します。

会社で働く機械学習エンジニアは、「最良の部分は、常に自分のモデルを実験する機会が与えられており、同僚は自分のアイデアを聞いて実装することに積極的です」と述べています。

「私は常に学び続けており、この分野での新しいアプローチを常に学びたいと思っています。 別の方法で貢献する機会は常にあります」と彼は付け加えました。

機械学習エンジニアは、自分が取り組んでいるプロジェクトの完全なエコシステムを解釈することが不可欠です。 機械学習エンジニアにとってのすばらしいニュースは、機械学習にはいくつかのドメインにまたがる膨大なアプリケーションがあるということです。 製造、教育、金融、情報技術などのさまざまな分野は、機械学習から大きな恩恵を受けるでしょう。 機械学習エンジニアは、急速に変化する世界が提示する複雑な課題を解決するために複雑なシステムを設計します。

2025年までに、グローバルなデータ作成は175ゼタバイトに達すると推定されています。 これは、人工知能が膨大な数の仕事を生み出すことを意味します。 人工知能の分野では、機械技師が正面からリードしています。 機械学習エンジニアは、将来にわたって繁栄し繁栄するキャリアを維持することができます。

間もなく、機械学習によって開拓された驚異的なブレークスルーがさらに増えるでしょう。機械学習エンジニアは、このようなすべてのML操作の不可欠な部分であり続けます。

機械学習のエグゼクティブPGプログラムを確認できます。このプログラムでは、実践的なハンズオンワークショップ、1対1の業界メンター、12のケーススタディと課題、IIIT-B同窓生のステータスなどが提供されます。