O zi din viața unui inginer de învățare automată: ce fac ei?

Un inginer de învățare automată se ocupă în primul rând de inteligența artificială. Un inginer de învățare automată este practic un programator de computer care creează programe care ajută mașinile să ia acțiuni fără a fi direcționat în mod specific să îndeplinească acel set de sarcini. Inginerii de învățare automată au un impact asupra numeroaselor persoane, chiar de la furnizarea de căutări web personalizate până la fluxuri de știri personalizate.

Inginerii de învățare automată lucrează la companii de ultimă generație precum Spotify, Adobe, Facebook, Google, Linkedin etc.

Alăturați-vă Cursului de învățare automată online de la cele mai bune universități din lume – Master, Programe Executive Postuniversitare și Program de Certificat Avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

Abilități pe care un inginer de învățare automată le utilizează la locul de muncă

Programare de bază – Arhitectura computerului (memorie, procesare distribuită, cache de lățime de bandă), structuri de date (cozi, stive, arbori, grafice, matrice multidimensionale) și algoritmi (căutare, sortare, optimizare).

Probabilitate și statistică – concepte ale rețelelor Bayes, regula Bayes, procesele de decizie Markov etc. Împreună cu conceptele de probabilitate, concepte statistice precum mediană, varianță, medie, testarea ipotezelor, medie, distribuții normale, distribuții uniforme și distribuții binomiale.

Algoritmi și biblioteci de învățare automată – Un inginer de învățare automată selectează modele adecvate, cum ar fi arborele decizional, rețeaua neuronală, regresia liniară, stimularea, algoritmii genetici și bagajul. Un inginer de învățare automată este conștient de avantajele și dezavantajele diferitelor abordări, cum ar fi scurgerile de date, părtinirea și variația, lipsa datelor și supraadaptarea și subadaptarea.

Modelarea și evaluarea datelor – Un inginer de învățare automată evaluează structura unui set de date pentru a identifica modele constructive.

Abilități de scriere – Unele companii necesită un inginer de învățare automată pentru a publica articole despre proiectele sale.

Responsabilitățile unui inginer de învățare automată includ:

• Analiza algoritmilor de învățare automată pentru a găsi o soluție la o problemă.
• Identificarea diferențelor în distribuția datelor.
• Verificarea calității datelor și pentru a stabili calitatea datelor cu ajutorul curățării datelor.
• Explorare și vizualizare a datelor.
• Supravegherea proceselor de achizitie a datelor.
• Introduceți datele în modele definite de oamenii de știință ai datelor.
• Definiți strategiile de validare.
• Interpretarea obiectivelor de afaceri și dezvoltarea modelelor.
• Producerea rezultatelor proiectului și izolarea problemelor care trebuie rezolvate pentru a face programele mai eficiente.
• Utilizarea strategiei de evaluare și a modelării datelor pentru a prezice situații neprevăzute.
• Gestionarea resurselor disponibile pentru oamenii de știință de învățare automată, cum ar fi hardware și personal.
• Cercetarea și implementarea celor mai bune practici pentru îmbunătățirea infrastructurii actuale de învățare automată. Explicați procesele complexe clienților și colegilor din medii non-tehnice
• Sprijin pentru managerii de produs și ingineri în implementarea învățării automate în produs. Aflați mai multe despre responsabilitățile inginerului de învățare automată.

O zi obișnuită din viața unui inginer de învățare automată constă în citirea lucrărilor de cercetare și aplicarea acestor cunoștințe la proiectele curente, identificarea algoritmului care funcționează bine pentru problemele pe care încearcă să le rezolve, ținând discuții cu managerul său de raportare cu privire la soluțiile pe care le au. lucrează, răspund la e-mailuri, participă la întâlniri de la birou și la apelurile clienților, proiectează baze de date și verifică valorile pentru modelele existente.

El îndeplinește toate funcțiile de la colectarea datelor, pregătirea, optimizarea modelului și implementarea. Dezvoltați instrumente de testare pentru monitorizarea și analiza performanței datelor și acurateței datelor.

Programul unui inginer de învățare automată

Dacă un inginer de învățare automată își începe ziua la 9.00 AM, el revizuiește proiectele și codul care au fost în funcțiune în timpul nopții. Își verifică lista de lucruri de făcut pentru ziua lui. Își verifică e-mailul de la serviciu și răspunde la e-mailuri.

De la 10.00 la 12.00, el preia apelurile legate de muncă. După aceea, începe să lucreze cu proiecte și instrumente de învățare automată. El proiectează o bază de date. El folosește abilitățile matematice pentru a efectua aceste calcule. El învață concepte noi cu ajutorul unor instrumente creative precum Scikit Learn, H20 etc. Un inginer de învățare automată și echipa sa au creat o listă de tehnici și algoritmi bazați pe cercetare pe care ar dori să îi implementeze.

După prânz, în jurul orei 13.00, participă la ședințe de birou în care membrii echipei împărtășesc ceea ce au lucrat, progresul pe care l-au făcut în proiectele lor respective și își revizuiesc progresul reciproc și discută ce ar fi putut face mai bine. El se ocupă de apelurile clienților.

El discută despre progresul proiectelor în derulare și ideile propuse pentru produse și proiecte noi. Un inginer de învățare automată are nevoie de abilități excepționale de comunicare pentru a vorbi cu colegii și clienții săi. El proiectează sistemele cu precauție pentru a evita blocajele.

Între 14.00 și 17.00, el scrie teste unitare, verifică modelele finalizate și finalizează sarcinile continue. După ce a terminat aceste sarcini, el verifică valorile modelului existent și compară aceste valori cu modelul de bază. Se întoarce la codificare și revizuiește cererile din partea clientului. Își folosește abilitățile analitice puternice pentru a interpreta rezultatele și pentru a identifica problemele pentru a-și proiecta proiectele în mod eficient.

Între 18:00 și 20:00, el completează modelele bazei de date, proiectele și solicitările de cod și se asigură că nicio sarcină nu este în așteptare înainte de a părăsi biroul.

După ce ajunge acasă, își verifică e-mailul de serviciu în jurul orei 22:00 pentru a vedea dacă există probleme legate de muncă și ia măsuri pentru problemele care necesită acțiune imediată.

Un inginer de învățare automată care lucrează la o firmă a spus: „Cea mai bună parte este că mi se oferă întotdeauna oportunitatea de a experimenta modelele mele, iar colegii mei sunt deschiși să asculte și să-mi pună în aplicare ideile.”

„Învăț constant și mereu dornic să învăț noi abordări în domeniu. Există întotdeauna o oportunitate de a contribui într-un mod diferit”, a adăugat el.

Este imperativ ca un inginer de învățare automată să interpreteze întregul ecosistem pentru proiectul la care lucrează. Vestea excelentă pentru inginerii de învățare automată este că învățarea automată are o aplicație vastă în mai multe domenii. Diverse domenii precum producția, educația, finanțele și tehnologia informației ar beneficia foarte mult de învățarea automată. Inginerii de învățare automată proiectează sisteme complexe pentru a rezolva provocările complexe prezentate de lumea care se schimbă rapid.

Până în anul 2025, se estimează că crearea globală de date va ajunge la 175 Zettabytes. Aceasta înseamnă că inteligența artificială va crea un număr enorm de locuri de muncă. În domeniul inteligenței artificiale, un inginer de mașini conduce din față. Un inginer de învățare automată ar fi capabil să mențină o carieră prosperă și înfloritoare până în viitor.

În curând, vor exista mai multe astfel de descoperiri uimitoare, inițiate de Machine Learning, iar inginerii Machine Learning vor continua să fie o parte integrantă a tuturor acestor operațiuni ML.

Puteți verifica programul nostru Executive PG în Machine Learning , care oferă ateliere practice practice, mentor individual în industrie, 12 studii de caz și sarcini, statutul de absolvenți IIIT-B și multe altele.