วันหนึ่งในชีวิตของวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง: พวกเขาทำอะไร?

วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงเกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์เป็นหลัก วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงนั้นเป็นโปรแกรมเมอร์คอมพิวเตอร์ที่สร้างโปรแกรมที่ช่วยให้เครื่องจักรดำเนินการได้โดยไม่ได้รับคำสั่งให้ดำเนินการชุดของงานเหล่านั้นโดยเฉพาะ วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงมีผลกระทบต่อบุคคลจำนวนมากตั้งแต่การจัดหาการค้นหาเว็บที่เหมาะกับพวกเขาไปจนถึงฟีดข่าวที่ปรับแต่งเอง

วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงทำงานในบริษัทล้ำสมัย เช่น Spotify, Adobe, Facebook, Google, Linkedin เป็นต้น

เข้าร่วม หลักสูตรแมชชีนเลิ ร์นนิง ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท หลักสูตร Executive Post Graduate และหลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ทักษะที่วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องใช้ในที่ทำงาน

การเขียนโปรแกรมพื้นฐาน – สถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์ (หน่วยความจำ การประมวลผลแบบกระจาย แคชแบนด์วิดท์) โครงสร้างข้อมูล (คิว สแต็ค ต้นไม้ กราฟ อาร์เรย์หลายมิติ) และอัลกอริทึม (การค้นหา การเรียงลำดับ การเพิ่มประสิทธิภาพ)

ความน่าจะเป็นและสถิติ – แนวคิดของ Bayes Nets, กฎของ Bayes, กระบวนการตัดสินใจของ Markov เป็นต้น พร้อมกับแนวคิดของความน่าจะเป็น แนวคิดทางสถิติ เช่น ค่ามัธยฐาน ความแปรปรวน ค่าเฉลี่ย การทดสอบสมมติฐาน ค่าเฉลี่ย การแจกแจงแบบปกติ การแจกแจงแบบสม่ำเสมอ และการแจกแจงแบบทวินาม

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและไลบรารี – วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจะเลือกแบบจำลองที่เหมาะสม เช่น แผนผังการตัดสินใจ โครงข่ายประสาท การถดถอยเชิงเส้น การเร่งความเร็ว อัลกอริธึมทางพันธุกรรม และการบรรจุถุง วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงตระหนักถึงข้อดีและข้อเสียของวิธีการต่างๆ เช่น การรั่วไหลของข้อมูล ความลำเอียงและความแปรปรวน ข้อมูลที่ขาดหายไป และการใส่มากเกินไปและน้อยไป

การสร้างแบบจำลองข้อมูลและการประเมิน – วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจะประเมินโครงสร้างของชุดข้อมูลเพื่อระบุรูปแบบที่สร้างสรรค์

ทักษะการเขียน- บางบริษัทต้องการวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเผยแพร่บทความเกี่ยวกับโครงการของเขา

ความรับผิดชอบของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง ได้แก่ :

• การวิเคราะห์อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อค้นหาวิธีแก้ปัญหา
• การระบุความแตกต่างในการกระจายข้อมูล
• การตรวจสอบคุณภาพข้อมูลและเพื่อยืนยันคุณภาพของข้อมูลด้วยความช่วยเหลือของการล้างข้อมูล
• การสำรวจและการสร้างภาพข้อมูล
• การกำกับดูแลกระบวนการเก็บข้อมูล
• ป้อนข้อมูลลงในแบบจำลองที่กำหนดโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• กำหนดกลยุทธ์การตรวจสอบ
• การตีความวัตถุประสงค์ทางธุรกิจและการพัฒนาแบบจำลอง
• การผลิตผลลัพธ์ของโครงการและการแยกปัญหาที่ต้องแก้ไขเพื่อให้โปรแกรมมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• การใช้กลยุทธ์การประเมินและการสร้างแบบจำลองข้อมูลเพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ที่ไม่คาดฝัน
• การจัดการทรัพยากรที่มีให้สำหรับนักวิทยาศาสตร์การเรียนรู้ของเครื่อง เช่น ฮาร์ดแวร์และบุคลากร
• การวิจัยและการนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดไปใช้เพื่อปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องในปัจจุบัน อธิบายกระบวนการที่ซับซ้อนให้กับลูกค้าและเพื่อนร่วมงานจากภูมิหลังที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค
• สนับสนุนผู้จัดการผลิตภัณฑ์และวิศวกรในการใช้การเรียนรู้ของเครื่องในผลิตภัณฑ์ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความรับผิดชอบของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง

วัน ธรรมดา ในชีวิตของวิศวกรแมชชีนเลิ ร์นนิง ประกอบด้วยการอ่านงานวิจัยและนำความรู้นี้ไปใช้กับโครงการปัจจุบัน ระบุว่าอัลกอริธึมใดทำงานได้ดีสำหรับปัญหาที่พวกเขากำลังพยายามแก้ไข พูดคุยกับผู้จัดการการรายงานเกี่ยวกับวิธีแก้ปัญหาที่พวกเขา กำลังดำเนินการ ตอบกลับอีเมล เข้าร่วมการประชุมในสำนักงานและโทรหาลูกค้า ออกแบบฐานข้อมูล และตรวจสอบเมตริกสำหรับโมเดลที่มีอยู่

เขาทำหน้าที่ทั้งหมดตั้งแต่การรวบรวมข้อมูล การเตรียมการ การปรับโมเดลให้เหมาะสมที่สุด และการปรับใช้ พัฒนาเครื่องมือทดสอบสำหรับการตรวจสอบและวิเคราะห์ประสิทธิภาพของข้อมูลและความถูกต้องของข้อมูล

กำหนดการของวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิ่ง

หากวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงเริ่มงานเวลา 9.00 น. เขาจะแก้ไขโปรเจ็กต์และโค้ดที่ดำเนินการในช่วงกลางคืน เขาตรวจสอบรายการสิ่งที่ต้องทำสำหรับวันของเขา เขาตรวจสอบอีเมลที่ทำงานและตอบกลับอีเมล

เวลา 10.00 - 12.00 น. รับสายที่เกี่ยวข้องกับงาน หลังจากนั้น เขาเริ่มทำงานกับโปรเจ็กต์และเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิง เขาออกแบบฐานข้อมูล เขาใช้ทักษะทางคณิตศาสตร์ในการคำนวณเหล่านี้ เขาเรียนรู้แนวคิดใหม่ด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือสร้างสรรค์ เช่น Scikit Learn, H20 เป็นต้น วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องและทีมของเขาได้รวบรวมรายชื่อเทคนิคและอัลกอริทึมที่ใช้การวิจัยเป็นหลักซึ่งพวกเขาต้องการนำไปใช้

หลังรับประทานอาหารกลางวัน ประมาณ 13.00 น. เขาเข้าร่วมการประชุมในสำนักงานซึ่งสมาชิกในทีมจะแบ่งปันสิ่งที่พวกเขากำลังทำอยู่ ความคืบหน้าในโครงการของตน และทบทวนความคืบหน้าของกันและกัน และอภิปรายว่าพวกเขาจะทำอะไรได้ดีกว่านี้ เขาดูแลการโทรของลูกค้า

เขาพูดถึงความคืบหน้าของโครงการที่กำลังดำเนินอยู่และเสนอแนวคิดสำหรับผลิตภัณฑ์และโครงการใหม่ๆ วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงต้องการทักษะการสื่อสารที่ยอดเยี่ยมเพื่อพูดคุยกับเพื่อนร่วมงานและลูกค้าของเขา เขาออกแบบระบบอย่างระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาคอขวด

ระหว่างเวลา 14.00 น. ถึง 17.00 น. เขาเขียนการทดสอบหน่วย ตรวจสอบแบบจำลองที่เสร็จสมบูรณ์ และทำงานต่อให้เสร็จสิ้น หลังจากทำงานเหล่านี้เสร็จแล้ว เขาตรวจสอบเมตริกของโมเดลที่มีอยู่และเปรียบเทียบเมตริกเหล่านี้กับโมเดลพื้นฐาน เขากลับไปเขียนโค้ดและตรวจสอบคำขอจากฝั่งไคลเอ็นต์ เขาใช้ทักษะการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่งเพื่อตีความผลลัพธ์และระบุปัญหาเพื่อออกแบบโครงการอย่างมีประสิทธิภาพ

ระหว่างเวลา 18.00 น. ถึง 20.00 น. เขาสรุปโมเดลฐานข้อมูล โครงการ และคำขอรหัส และทำให้แน่ใจว่าไม่มีงานใดที่ค้างอยู่ก่อนออกจากสำนักงาน

หลังจากกลับถึงบ้าน เขาเช็คอีเมลที่ทำงานประมาณ 22.00 น. เพื่อดูว่ามีปัญหาที่เกี่ยวข้องกับงานหรือไม่ และดำเนินการกับปัญหาที่ต้องดำเนินการทันที

วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงที่ทำงานในบริษัทแห่งหนึ่งกล่าวว่า “ส่วนที่ดีที่สุดคือ ฉันได้รับโอกาสให้ทดลองกับแบบจำลองของฉันเสมอ และเพื่อนร่วมงานของฉันก็เปิดใจรับฟังและนำความคิดของฉันไปปฏิบัติ”

“ฉันเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและกระตือรือร้นที่จะเรียนรู้แนวทางใหม่ๆ ในสาขานี้อยู่เสมอ มีโอกาสที่จะมีส่วนร่วมในลักษณะที่แตกต่างออกไปเสมอ” เขากล่าวเสริม

วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องตีความระบบนิเวศที่สมบูรณ์สำหรับโครงการที่เขากำลังทำอยู่ ข่าวดีสำหรับวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงคือแมชชีนเลิร์นนิงมีแอปพลิเคชันมากมายในหลายโดเมน สาขาต่างๆ เช่น การผลิต การศึกษา การเงิน และเทคโนโลยีสารสนเทศ จะได้รับประโยชน์อย่างมากจากการเรียนรู้ของเครื่อง วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงออกแบบระบบที่ซับซ้อนเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายที่ซับซ้อนซึ่งนำเสนอโดยโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

ภายในปี 2025 การสร้างข้อมูลทั่วโลกคาดว่าจะสูงถึง 175 เซตตาไบต์ ซึ่งหมายความว่าปัญญาประดิษฐ์จะสร้างงานจำนวนมาก ในด้านปัญญาประดิษฐ์ วิศวกรเครื่องจักรเป็นผู้นำจากแนวหน้า วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงจะสามารถรักษาความเจริญรุ่งเรืองในอาชีพการงานได้เป็นอย่างดีในอนาคต

เร็วๆ นี้จะมีการค้นพบครั้งใหม่ที่น่าประหลาดใจเช่นนี้ซึ่งเป็นผู้บุกเบิกโดย Machine Learning และวิศวกรของ Machine Learning จะยังคงเป็นส่วนสำคัญของการดำเนินงาน ML ดังกล่าวทั้งหมด

คุณสามารถตรวจสอบ Executive PG Program ของเราใน Machine Learning ซึ่ง จัดให้มีการประชุมเชิงปฏิบัติการเชิงปฏิบัติ ที่ปรึกษาในอุตสาหกรรมแบบตัวต่อตัว กรณีศึกษาและการมอบหมายงาน 12 กรณี สถานะศิษย์เก่า IIIT-B และอื่นๆ