У результаті вони можуть обробляти великі обсяги інформації за короткий час, показуючи точніші результати, ніж людина-фахівець. Цей напрямок іноді називають Artificial Intelligence (AI). Хороший професіонал обов’язково дасть кілька варіантів рішення та максимум інформації про кожного з них. Адже тут спочатку вивчаються вимоги, проводиться збір джерел, розглядаються референси та систематизуються дані. Тільки потім фахівець приступає до формування самої моделі.
Які знання та досвід потрібні Machine Learning Engineer
Усі перераховані вище етапи зациклені один на одному. Часто після досягнення 5-го можна зробити кілька кроків назад, наприклад, якщо дані дуже змінилися. У такому разі необхідно буде поглянути на них ще раз, заново перетренувати ML-модель, протестувати… Так цикл ML-розробки на проєкті буде запущено заново. За допомогою Machine Learning можна передбачувати, діагностувати, викривати, розпізнавати та ще багато чого. Необхідно було розробити кастомну модель і натренувати її багатьма мовами й на специфічному дата-сеті. З іншого боку, бути MLOps — могти налаштувати всю інфраструктуру, яка потрібна для роботи моделі.
Знание математики и статистики
Ці знання можуть не бути напряму залучені в роботі, але вони дуже-дуже допомагають в тому, щоб розуміти взагалі, що ти робиш. З того, що я не вірив у свої сили, але мені дали легке запевнення, що, я зможу. Аби втілити у життя те чи інше рішення, я витрачав багато часу, бо банально бракувало досвіду. Та якщо запит на фахівців є, то профільної освіти бракує, адже в Україні обмаль цільових навчальних програм. Сфера ML нині активно розвивається, відповідно стає все більше запитів на кваліфікованих Machine Learning Engineers.
етап: розгортання та інтеграція ML-моделі
- Я люблю бачити результат того, над чим працював, фінальний продукт.
- Гарно мати під рукою Mathematics for Machine Learning.
- Для цього візьміть реальні набори даних і пропустіть їх через життєвий цикл машинного навчання.
- Ми поговорили про зарплати та перспективи галузі, створення власних застосунків, світчинг в IT та навички, необхідні ML-інженеру.
Ми дізнаємося про роботу, яку це передбачає, навички та інструменти, типи програмістів які для цього потрібні, і відрізнимо їх від інших ролей, пов’язаних з машинним навчанням/даними. Створення портфоліо з використанням набутих вами навичок є найважливішою частиною кар’єри інженера ML. Для цього візьміть реальні набори даних і пропустіть їх через життєвий цикл машинного навчання. Після його розгортання задокументуйте результати на GitHub або в блозі. Створіть кілька проектів портфоліо, щоб додати прототипи до свого резюме. Важливо вміти подати замовнику результат роботи своєї моделі, описати вдалі метрики.
Крок 3: Практичний досвід
Тут важливо розділяти інфраструктуру для моделі й даних. Інфраструктурою для даних займається Data Engineer. Фактично будь-яке завдання має кілька варіантів рішення, кожен з яких має свої плюси та мінуси. Якщо ви захоплюєтеся технологіями та прагнете бути частиною інноваційних змін, приєднуйтесь до ІТ-компанії Eastern Peak.
Навички управління проектами необхідні для ефективного виконання та виконання проектів. І щоб бути завжди на коні, потрібно постійно вчити щось нове. При чому в царині штучного інтелекту та машинного навчання — з ще більшими темпами, ніж в цілому в ІТ-індустріі. Багато онлайн-платформ пропонують курси з машинного навчання, які можуть замінити або доповнити формальну освіту. Курси не тільки дадуть ширше розуміння того, як працюють ML та ШІ, але й навчать застосовувати навички для розв’язання реальних бізнес-проблем. Академічна освіта надає фундаментальні знання, необхідні для розуміння алгоритмів і теорії машинного навчання.
Про пошук першої роботи
Щороку дослідницькі інститути пропонують новаторські дослідження та продукти. Людина, яка прагне кар’єри в цій галузі, повинна присвятити себе навчанню протягом усього життя та адаптуватися до розвитку технологій. А ось перелік знань, необхідний для того, щоб розпочати свій шлях ML-інженера, чітко визначено. Сьогодні у статті — головне про напрям, специфіку роботи та про те, що потрібно знати, щоб розвиватися у сфері машинного навчання. Після навчання моделі необхідно перевірити, як вона працює, наскільки вона точна.
- Тому я пішов іншим шляхом, iOS-інженерію, але десь за рік оця давня мрія про Data Science почала відновлюватися.
- Краще входити у професію поступово, ще ліпше — з ментором.
- До речі, ми зараз закриваємо перший раунд за участі британських та американських VC, тож незабаром будемо розширювати команду.
- Сьогодні у статті — головне про напрям, специфіку роботи та про те, що потрібно знати, щоб розвиватися у сфері машинного навчання.
Інженер машинного навчання, з іншого боку, зосереджений на створенні та підтримці моделей машинного навчання. Ці моделі призначені для аналізу даних, навчання з них і прийняття розумних рішень або прогнозів на їх основі. Інженер машинного навчання — це професіонал, який відповідає за проектування, створення та підтримку моделей машинного навчання. Ці моделі створено для аналізу даних, навчання з них і прийняття розумних рішень або прогнозів на основі даних. Інженер з машинного навчання — це досвідчений програміст, який проектує, розробляє та розгортає системи для автоматизації прогнозного моделювання.
