Dzień z życia inżyniera uczenia maszynowego: czym się zajmują?

Inżynier uczenia maszynowego zajmuje się przede wszystkim sztuczną inteligencją. Inżynier uczenia maszynowego to w zasadzie programista komputerowy, który tworzy programy, które pomagają maszynom podejmować działania bez specjalnego polecenia do wykonania tego zestawu zadań. Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym mają wpływ na wiele osób, od zapewniania im dostosowanych wyszukiwań internetowych po niestandardowe kanały informacyjne.

Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym pracują w najnowocześniejszych firmach, takich jak Spotify, Adobe, Facebook, Google, Linkedin itp.

Dołącz do kursu uczenia maszynowego online z najlepszych uniwersytetów na świecie — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej i zaawansowanego programu certyfikacji w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć swoją karierę.

Umiejętności, które inżynier uczenia maszynowego wykorzystuje w pracy

Programowanie podstawowe – Architektura komputera (pamięć, przetwarzanie rozproszone, pamięć podręczna przepustowości), struktury danych (kolejki, stosy, drzewa, wykresy, tablice wielowymiarowe) oraz algorytmy (wyszukiwanie, sortowanie, optymalizacja).

Prawdopodobieństwo i statystyka – pojęcia sieci Bayesa, reguły Bayesa, procesów decyzyjnych Markowa itp. Wraz z pojęciami prawdopodobieństwa, pojęcia statystyczne, takie jak mediana, wariancja, średnia, testowanie hipotez, średnia, rozkłady normalne, rozkłady jednostajne i rozkłady dwumianowe.

Algorytmy i biblioteki uczenia maszynowego — inżynier uczenia maszynowego wybiera odpowiednie modele, takie jak drzewo decyzyjne, sieć neuronowa, regresja liniowa, wzmacnianie, algorytmy genetyczne i bagging. Inżynier uczenia maszynowego zdaje sobie sprawę z zalet i wad różnych podejść, takich jak wyciek danych, stronniczość i wariancja, brakujące dane oraz nadmierne i niedostateczne dopasowanie.

Modelowanie i ocena danych — inżynier uczenia maszynowego ocenia strukturę zestawu danych w celu zidentyfikowania konstruktywnych wzorców.

Umiejętności pisania — niektóre firmy wymagają od inżyniera uczenia maszynowego publikowania artykułów o jego projektach.

Obowiązki inżyniera uczenia maszynowego obejmują:

• Analiza algorytmów uczenia maszynowego w celu znalezienia rozwiązania problemu.
• Identyfikacja różnic w dystrybucji danych.
• Weryfikacja jakości danych i ustalenie jakości danych za pomocą czyszczenia danych.
• Eksploracja i wizualizacja danych.
• Nadzór nad procesami pozyskiwania danych.
• Wprowadź dane do modeli zdefiniowanych przez analityków danych.
• Zdefiniuj strategie walidacji.
• Interpretacja celów biznesowych i tworzenie modeli.
• Opracowanie wyników projektu i wyodrębnienie problemów, które należy rozwiązać, aby programy były bardziej efektywne.
• Wykorzystanie strategii oceny i modelowania danych do przewidywania nieprzewidzianych przypadków.
• Zarządzanie zasobami dostępnymi dla naukowca uczenia maszynowego, takimi jak sprzęt i personel.
• Badanie i wdrażanie najlepszych praktyk w celu poprawy obecnej infrastruktury uczenia maszynowego. Wyjaśnij złożone procesy klientom i współpracownikom ze środowisk nietechnicznych
• Wsparcie menedżerów produktu i inżynierów we wdrożeniu uczenia maszynowego w produkcie. Dowiedz się więcej o obowiązkach inżyniera systemów uczących się.

Typowy dzień w życiu inżyniera uczenia maszynowego polega na czytaniu artykułów naukowych i stosowaniu tej wiedzy w bieżących projektach, identyfikowaniu, który algorytm działa dobrze w przypadku problemów, które próbuje rozwiązać, dyskutowaniu z jego kierownikiem ds. raportowania na temat rozwiązań, które pracują, odpowiadają na e-maile, uczestniczą w spotkaniach biurowych i rozmowach z klientami, projektują bazy danych i sprawdzają metryki dla istniejących modeli.

Wykonuje wszystkie funkcje od zbierania danych, przygotowania, optymalizacji modelu i wdrożenia. Opracuj narzędzia testowe do monitorowania i analizowania wydajności i dokładności danych.

Harmonogram inżyniera uczenia maszynowego

Jeśli inżynier uczenia maszynowego zaczyna swój dzień o godzinie 9.00, dokonuje przeglądu projektów i kodu, które działały w godzinach nocnych. Sprawdza listę rzeczy do zrobienia na swój dzień. Sprawdza swoją służbową pocztę e-mail i odpowiada na e-maile.

Od 10.00 do 12.00 uczestniczy we wezwaniach związanych z pracą. Następnie zaczyna pracować z projektami i narzędziami uczenia maszynowego. Projektuje bazę danych. Do przeprowadzenia tych obliczeń wykorzystuje umiejętności matematyczne. Uczy się nowych koncepcji za pomocą kreatywnych narzędzi, takich jak Scikit Learn, H20 itp. Inżynier uczenia maszynowego i jego zespół stworzyli listę technik i algorytmów opartych na badaniach, które chcieliby wdrożyć.

Po obiedzie, około godziny 13:00, uczestniczy w spotkaniach biurowych, podczas których członkowie zespołu dzielą się tym, nad czym pracowali, postępami, jakie poczynili w swoich projektach, oraz przeglądają swoje postępy nawzajem i dyskutują, co mogli zrobić lepiej. Zajmuje się telefonami klientów.

Omawia postępy w realizowanych projektach oraz propozycje pomysłów na nowatorskie produkty i projekty. Inżynier uczenia maszynowego potrzebuje wyjątkowych umiejętności komunikacyjnych, aby rozmawiać ze swoimi współpracownikami i klientami. Projektuje systemy ostrożnie, aby uniknąć wąskich gardeł.

W godzinach od 14.00 do 17.00 pisze testy jednostkowe, sprawdza ukończone modele i wykonuje zadania ciągłe. Po zakończeniu tych zadań sprawdza metryki istniejącego modelu i porównuje te metryki z modelem podstawowym. Wraca do kodowania i przegląda prośby ze strony klienta. Wykorzystuje swoje silne umiejętności analityczne, aby interpretować wyniki i identyfikować problemy, aby skutecznie projektować swoje projekty.

W godzinach od 18:00 do 20:00 podsumowuje modele baz danych, projekty i żądania kodu oraz upewnia się, że żadne zadanie nie jest w toku, zanim opuści biuro.

Po dotarciu do domu sprawdza swoją służbową pocztę e-mail około godziny 22:00, aby sprawdzić, czy występują jakieś problemy związane z pracą, i podejmuje działania, które wymagają natychmiastowego działania.

Inżynier uczenia maszynowego, który pracuje w firmie, powiedział: „Najlepsze jest to, że zawsze mam możliwość eksperymentowania z moimi modelami, a moi koledzy są otwarci na słuchanie i wdrażanie moich pomysłów”.

„Nieustannie się uczę i zawsze chętnie poznaję nowe podejścia w tej dziedzinie. Zawsze istnieje możliwość wniesienia wkładu w inny sposób – dodał.

Inżynier uczenia maszynowego musi zinterpretować cały ekosystem dla projektu, nad którym pracuje. Doskonałą wiadomością dla inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym jest to, że uczenie maszynowe ma szerokie zastosowanie w kilku domenach. Różne dziedziny, takie jak produkcja, edukacja, finanse i technologie informacyjne, odniosłyby ogromne korzyści z uczenia maszynowego. Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym projektują złożone systemy, aby rozwiązywać złożone wyzwania stawiane przez szybko zmieniający się świat.

Szacuje się, że do roku 2025 globalne tworzenie danych osiągnie 175 Zettabajtów. Oznacza to, że sztuczna inteligencja stworzy ogromną liczbę miejsc pracy. W dziedzinie sztucznej inteligencji z przodu przewodzi inżynier maszyn. Inżynier uczenia maszynowego byłby w stanie utrzymać dobrze prosperującą i kwitnącą karierę w przyszłości.

Wkrótce pojawi się więcej takich zdumiewających przełomów, których pionierem było uczenie maszynowe, a inżynierowie uczenia maszynowego nadal będą integralną częścią wszystkich takich operacji ML.

Możesz sprawdzić nasz program Executive PG w uczeniu maszynowym , który zapewnia praktyczne warsztaty praktyczne, mentor branżowy jeden do jednego, 12 studiów przypadków i zadań, status absolwentów IIIT-B i nie tylko.