Bir Makine Öğrenimi Mühendisinin Hayatından Bir Gün: Ne yapıyorlar?

Bir makine öğrenimi mühendisi öncelikle Yapay Zeka ile ilgilenir. Bir makine öğrenimi mühendisi, temel olarak, bu görevleri gerçekleştirmek için özel olarak yönlendirilmeden makinelerin harekete geçmesine yardımcı olan programlar oluşturan bir bilgisayar programcısıdır. Makine öğrenimi mühendisleri, kendilerine özel web aramaları sağlamaktan özelleştirilmiş haber akışlarına kadar çok sayıda birey üzerinde bir etkiye sahiptir.

Makine öğrenimi mühendisleri Spotify, Adobe, Facebook, Google, Linkedin vb. gibi son teknoloji şirketlerde çalışır.

Kariyerinizi hızlandırmak için Makine Öğrenimi Kursuna , Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Dünyanın en iyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve İleri Düzey Sertifika Programından çevrimiçi katılın .

Bir makine öğrenimi mühendisinin iş yerinde kullandığı beceriler

Temel programlama – Bilgisayar mimarisi (bellek, dağıtılmış işleme, bant genişliği önbelleği), veri yapıları (sıralar, yığınlar, ağaçlar, grafikler, çok boyutlu diziler) ve algoritmalar (arama, sıralama, optimizasyon).

Olasılık ve istatistik – Bayes Nets kavramları, Bayes kuralı, Markov karar süreçleri vb. Olasılık kavramlarının yanı sıra medyan, varyans, ortalama, hipotez testi, ortalama, normal dağılımlar, düzgün dağılımlar ve binom dağılımları gibi istatistik kavramları.

Makine öğrenimi algoritmaları ve kitaplıkları – Bir makine öğrenimi mühendisi, karar ağacı, sinir ağı, doğrusal regresyon, artırma, genetik algoritmalar ve torbalama gibi uygun modelleri seçer. Bir makine öğrenimi mühendisi, veri sızıntısı, yanlılık ve varyans, eksik veri ve fazla ve eksik uydurma gibi farklı yaklaşımların avantaj ve dezavantajlarının farkındadır.

Veri Modelleme ve değerlendirme – Bir makine öğrenimi mühendisi, yapıcı kalıpları belirlemek için bir veri kümesinin yapısını değerlendirir.

Yazma becerileri - Bazı şirketler, projeleri hakkında makaleler yayınlamak için bir makine öğrenimi mühendisine ihtiyaç duyar.

Bir Makine Öğrenimi Mühendisinin sorumlulukları şunları içerir:

• Bir soruna çözüm bulmak için makine öğrenimi algoritmalarının analizi.
• Veri dağılımındaki farklılıkların belirlenmesi.
• Veri kalitesinin doğrulanması ve veri temizliği yardımıyla veri kalitesinin tespit edilmesi.
• Keşif ve veri görselleştirme.
• Veri toplama süreçlerinin denetimi.
• Veri bilimciler tarafından tanımlanan modellere veri besleyin.
• Doğrulama stratejilerini tanımlayın.
• İş hedeflerinin yorumlanması ve modellerin geliştirilmesi.
• Programların daha etkin hale getirilmesi için proje çıktılarının üretilmesi ve çözülmesi gereken sorunların izolasyonu.
• Öngörülemeyen durumları tahmin etmek için değerlendirme stratejisi ve veri modellemenin kullanılması.
• Donanım ve personel gibi makine öğrenimi bilimcisinin kullanımına sunulan kaynakların yönetimi.
• Mevcut makine öğrenimi altyapısını iyileştirmek için en iyi uygulamaların araştırılması ve uygulanması. Teknik olmayan geçmişe sahip müşterilere ve iş arkadaşlarına karmaşık süreçleri açıklayın
• Üründe makine öğreniminin uygulanmasında ürün yöneticilerine ve mühendislere destek. Makine öğrenimi mühendislerinin sorumlulukları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Bir makine öğrenimi mühendisinin hayatındaki tipik bir gün, araştırma makalelerini okumak ve bu bilgiyi mevcut projelere uygulamak, çözmeye çalıştıkları problemler için hangi algoritmanın iyi çalıştığını belirlemek, raporlama yöneticisiyle buldukları çözümler hakkında tartışmalar yapmaktan ibarettir. üzerinde çalışıyor, e-postalara yanıt veriyor, ofis toplantılarına ve müşteri çağrılarına katılıyor, veritabanları tasarlıyor ve mevcut modeller için ölçümleri kontrol ediyor.

Veri toplama, hazırlama, model optimizasyonu ve dağıtımından tüm işlevleri yerine getirir. Veri performansını ve veri doğruluğunu izlemek ve analiz etmek için test araçları geliştirin.

Bir Makine öğrenimi mühendisinin takvimi

Bir makine öğrenimi mühendisi sabah 9.00'da güne başlarsa, gece saatlerinde faaliyette olan projeleri ve kodları revize eder. Günü için yapılacaklar listesini kontrol ediyor. İş e-postasını kontrol eder ve e-postalara yanıt verir.

Sabah 10.00'dan 12.00'ye kadar işle ilgili aramalara katılır. Bundan sonra makine öğrenmesi projeleri ve araçları ile çalışmaya başlar. Bir veri tabanı tasarlar. Bu hesaplamaları yapmak için matematik becerisini kullanır. Scikit Learn, H20 vb. gibi yaratıcı araçların yardımıyla yeni kavramları öğrenir. Bir makine öğrenimi mühendisi ve ekibi, uygulamak istedikleri araştırmaya dayalı tekniklerin ve algoritmaların bir listesini bir araya getirir.

Öğle yemeğinden sonra, 13:00 civarında, ekip üyelerinin üzerinde çalıştıklarını, ilgili projelerinde kaydettikleri ilerlemeyi paylaştığı ve birbirlerinin ilerlemesini gözden geçirdikleri ve daha iyi neler yapabileceklerini tartıştıkları ofis toplantılarına katılır. Müşteri aramalarıyla ilgilenir.

Devam eden projelerin ilerlemesini ve yeni ürünler ve projeler için önerilen fikirleri tartışır. Bir makine öğrenimi mühendisi, iş arkadaşları ve müşterileriyle konuşmak için olağanüstü iletişim becerilerine ihtiyaç duyar. Darboğazlardan kaçınmak için sistemleri dikkatli bir şekilde tasarlar.

14:00 - 17:00 saatleri arasında birim testleri yazar, tamamlanmış modelleri kontrol eder ve devam eden görevleri tamamlar. Bu görevleri bitirdikten sonra mevcut modelin metriklerini kontrol eder ve bu metrikleri temel modelle karşılaştırır. Kodlamaya geri döner ve müşterinin isteklerini inceler. Sonuçları yorumlamak ve projelerini etkili bir şekilde tasarlamak için sorunları belirlemek için güçlü analitik becerilerini kullanır.

18:00 - 20:00 saatleri arasında veritabanı modellerini, projeleri ve kod isteklerini tamamlar ve ofisten ayrılmadan önce bekleyen bir görev olmamasını sağlar.

Eve ulaştıktan sonra, iş ile ilgili herhangi bir sorun olup olmadığını görmek için saat 20.00 civarında iş e-postasını kontrol ediyor ve acil müdahale gerektiren konularda harekete geçiyor.

Bir firmada çalışan bir makine öğrenimi mühendisi, "En iyi yanı, bana her zaman modellerimi deneme fırsatı veriliyor ve meslektaşlarım fikirlerimi dinlemeye ve uygulamaya açıklar" dedi.

“Sürekli öğreniyorum ve bu alanda her zaman yeni yaklaşımları öğrenmeye hevesliyim. Her zaman farklı bir şekilde katkıda bulunma fırsatı vardır” diye ekledi.

Bir makine öğrenimi mühendisinin üzerinde çalıştığı proje için tüm ekosistemi yorumlaması zorunludur. Makine öğrenimi mühendisleri için harika bir haber, makine öğreniminin çeşitli alanlarda geniş bir uygulamaya sahip olmasıdır. İmalat, eğitim, finans ve bilgi teknolojisi gibi çeşitli alanlar, makine öğreniminden büyük ölçüde faydalanacaktır. Makine öğrenimi mühendisleri, hızla değişen dünyanın sunduğu karmaşık zorlukları çözmek için karmaşık sistemler tasarlar.

2025 yılına kadar küresel veri üretiminin 175 Zettabayta ulaşacağı tahmin ediliyor. Bu, Yapay zekanın muazzam sayıda iş yaratacağı anlamına geliyor. Yapay zeka alanında, bir makine mühendisi önden liderlik ediyor. Bir makine öğrenimi mühendisi, gelecekte başarılı ve gelişen bir kariyer sürdürebilir.

Yakında, Machine Learning'in öncülük ettiği bu türden daha şaşırtıcı buluşlar olacak ve Machine Learning Mühendisleri, bu tür tüm ML operasyonlarının ayrılmaz bir parçası olmaya devam edecek.

Pratik uygulamalı atölye çalışmaları, bire bir sektör danışmanı, 12 vaka çalışması ve ödev, IIIT-B Mezunu statüsü ve daha fazlasını sunan Makine Öğreniminde Yönetici PG Programımızı inceleyebilirsiniz.