Wat doen machine learning-ingenieurs? Zij bouwen aan de toekomst. Zij zijn de architecten van de intelligente systemen die de wereld om ons heen transformeren. Ze ontwerpen, ontwikkelen en implementeren de machine learning-algoritmen die alles aandrijven, van zelfrijdende auto's tot gepersonaliseerde aanbevelingen. Ze zijn de drijvende kracht achter de revolutie op het gebied van kunstmatige intelligentie en creëren nieuwe kansen en mogelijkheden die ooit sciencefiction waren. Machine learning-ingenieurs zijn de visionairs van onze tijd en creëren de intelligente systemen die de toekomst voor toekomstige generaties vorm zullen geven.

Wat doen machine learning-ingenieurs?

In de context van een bedrijf zijn machine learning-ingenieurs verantwoordelijk voor het maken van bots die worden gebruikt voor chatdoeleinden of gegevensverzameling. Ze ontwikkelen ook algoritmen die worden gebruikt om relevante gegevens te sorteren en voorspellende modellen te schalen om zo goed mogelijk te passen bij de hoeveelheid gegevens die relevant zijn voor het bedrijf. De taken van een Machine Learning Engineer zijn veelzijdig en omvatten een breed scala aan taken.

Codeert een machine learning-ingenieur?

Machine learning-ingenieurs zijn professionals die beschikken over een combinatie van vaardigheden op het gebied van software-engineering en datawetenschap. Hun primaire rol is om hun programmeer- en codeervaardigheden te benutten om grote hoeveelheden gegevens te verzamelen, verwerken en analyseren. Deze experts zijn verantwoordelijk voor het ontwerpen en implementeren van machine learning-algoritmen en voorspellende modellen die de efficiënte organisatie van gegevens kunnen vergemakkelijken. De door Machine Learning Engineers ontwikkelde machine learning-systemen zijn cruciale componenten die worden gebruikt in verschillende big data-taken in de dataverwerkingspijplijn.

De verantwoordelijkheden van een machine learning-ingenieur omvatten het ontwikkelen, trainen en onderhouden van machine learning-systemen, evenals het uitvoeren van statistische analyses om testresultaten te verfijnen. Ze voeren machine learning-experimenten uit en rapporteren hun bevindingen, en zijn bedreven in het ontwikkelen van deep learning-systemen voor case-based scenario's die zich in een zakelijke omgeving kunnen voordoen. Bovendien zijn Machine Learning Engineers bedreven in het implementeren van AI- of ML-algoritmen.

Machine learning-ingenieurs spelen een cruciale rol bij het vormgeven van de algoritmen die worden gebruikt om de relevantie van een zoekopdracht op Amazon te sorteren of om de films te voorspellen die een Netflix-gebruiker als volgende zou willen bekijken. Deze algoritmen zitten ook achter de dagelijks gebruikte zoekmachines, evenals de social media feeds die regelmatig worden gecontroleerd. Het is door het noeste werk van Machine Learning Engineers dat deze geavanceerde machine learning-systemen zijn ontwikkeld en geoptimaliseerd, waardoor bedrijven grote hoeveelheden gegevens effectief kunnen organiseren en gebruiken.

Is ML engineering een stressvolle baan?

Think De schattingen van Spacelift, gaf meer dan 40% van de DevOps-professionals toe frequente of constante stress te ervaren. Dit cijfer is hoger dan de 34% van alle IT-professionals die vergelijkbare niveaus van stress rapporteerden. Niet-DevOps IT-professionals rapporteerden ook veel stress, waarbij ongeveer 33% van hen toegaf zich vaak of heel vaak gestrest te voelen.

Uit het onderzoek bleek dat data science & machine learning-professionals het meest gestrest waren van alle IT-professionals, met stressniveaus die het IT-sectorgemiddelde met 16.16 procentpunten overtroffen. Omgekeerd waren IT Project Management & Business Analytics-professionals het minst gestrest onder IT-medewerkers.

Essentiële machine learning-ingenieursvaardigheden

Als machine learning engineer ben je verantwoordelijk voor het ontwerpen, bouwen en implementeren van complexe machine learning-systemen die kunnen worden geschaald om aan de zakelijke behoeften te voldoen. Om op dit gebied te slagen, moet u beschikken over een unieke combinatie van technische en analytische vaardigheden, evenals het vermogen om samen te werken met belanghebbenden. Laten we eens kijken naar de essentiële vaardigheden die je nodig hebt om een ​​succesvolle machine learning-ingenieur te worden en uit te blinken in dit opwindende vakgebied.

Statistieken

Op het gebied van machine learning spelen tools en tabellen een cruciale rol bij het maken van modellen op basis van data. Bovendien zijn statistieken en de verschillende takken ervan, waaronder variantieanalyse en het testen van hypothesen, van fundamenteel belang bij het bouwen van effectieve algoritmen. Aangezien algoritmen voor machine learning zijn gebaseerd op statistische modellen, is het duidelijk hoe cruciaal statistiek is op het gebied van machine learning.

Daarom is een goed begrip van statistische hulpmiddelen van het grootste belang om iemands carrière in machine learning te versnellen. Door expertise op te doen in statistische technieken, kunnen machine learning-professionals geavanceerdere en geavanceerdere algoritmen ontwikkelen, wat kan leiden tot betere resultaten bij gegevensanalyse en voorspelling.

Waarschijnlijkheid

Kansrekening speelt een cruciale rol bij machine learning omdat het ons in staat stelt de mogelijke uitkomsten van onzekere gebeurtenissen te voorspellen. Veel van de algoritmen in machine learning zijn ontworpen om te werken onder onzekere omstandigheden, waar ze betrouwbare beslissingen moeten nemen op basis van kansverdelingen.

Het opnemen van wiskundige vergelijkingen in waarschijnlijkheid, zoals afgeleide technieken, Bayes Nets en Markov-beslissingen, kan de voorspellende mogelijkheden van machine learning verbeteren. Deze technieken kunnen worden gebruikt om de waarschijnlijkheid van toekomstige gebeurtenissen in te schatten en het besluitvormingsproces te informeren. Door gebruik te maken van de waarschijnlijkheidstheorie kunnen machine learning-algoritmen nauwkeuriger en nauwkeuriger worden, wat uiteindelijk leidt tot betere resultaten in verschillende toepassingen, zoals beeldherkenning, spraakherkenning en natuurlijke taalverwerking.

Programmeervaardigheden

Om uit te blinken in machine learning, moet men vaardigheid hebben in programmeertalen zoals Python, R, Java en C++, evenals kennis van statistiek, kansrekening, lineaire algebra en calculus. Bekendheid met machine learning-frameworks, datastructuren en algoritmen is ook essentieel. Bovendien is expertise op het gebied van big data-technologieën, databasebeheersystemen, cloud computing-platforms, probleemoplossing, kritisch denken en samenwerking noodzakelijk.

Machine learning vereist berekeningen op grote datasets, wat betekent dat een sterke basis in fundamentele vaardigheden zoals computerarchitectuur, algoritmen, datastructuren en complexiteit cruciaal is. Het is essentieel om diep in programmeerboeken te duiken en nieuwe concepten te verkennen om een ​​concurrentievoordeel in het veld te krijgen.

Om programmeervaardigheden en kennis te vergroten, kan men zich aanmelden voor cursussen die geavanceerde programmeerconcepten behandelen, zoals gedistribueerde systemen, parallel computing en optimalisatietechnieken. Bovendien kan het volgen van cursussen over algoritmen en frameworks voor machine learning ook een beter begrip van het veld opleveren.

Door tijd en moeite te investeren in het verbeteren van programmeervaardigheden en het verwerven van nieuwe kennis, kan men hun vaardigheid in machine learning verbeteren en bijdragen aan de ontwikkeling van meer geavanceerde algoritmen die een aanzienlijke impact kunnen hebben in verschillende toepassingen.

De code kraken: hoe databaseversleuteling uw gegevens veilig houdt?

ML-bibliotheken en algoritmen

Als machine learning engineer hoef je het wiel niet opnieuw uit te vinden; in plaats daarvan kunt u gebruikmaken van algoritmen en bibliotheken die al zijn ontwikkeld door andere organisaties en ontwikkelaars. Er is een breed scala aan API-pakketten en -bibliotheken op de markt beschikbaar, waaronder onder andere Microsoft's CNTK, Apache Spark's MLlib en Google TensorFlow.

Het gebruik van deze technologieën vereist echter een duidelijk begrip van verschillende concepten en hoe deze in verschillende systemen kunnen worden geïntegreerd. Daarnaast moet men zich bewust zijn van de valkuilen die zich onderweg kunnen voordoen. Het begrijpen van de sterke en zwakke punten van verschillende algoritmen en bibliotheken is essentieel om er het meest effectieve gebruik van te maken.

Software-ontwerp

Om het volledige potentieel van machine learning te benutten, is het essentieel om het te integreren met verschillende andere technologieën. Als machine learning engineer moet je algoritmen en systemen ontwikkelen die naadloos kunnen integreren en communiceren met andere bestaande technologieën. Daarom moet u sterke vaardigheden hebben in Application User Interface (API's) van verschillende smaken, waaronder web-API's, dynamische en statische bibliotheken, enz. Bovendien is het ontwerpen van interfaces die toekomstige veranderingen kunnen ondersteunen ook van cruciaal belang.

Door robuuste interfaces te ontwikkelen, kunnen machine learning-engineers ervoor zorgen dat hun algoritmen en systemen effectief kunnen communiceren met andere technologieën, waardoor een meer holistische en uitgebreide oplossing wordt geboden. Deze aanpak zorgt ook voor een eenvoudigere integratie van machine learning-oplossingen in bestaande systemen, waardoor de tijd en moeite die nodig is voor implementatie wordt verminderd. Bovendien zorgt het ontwerpen van flexibele interfaces die geschikt zijn voor toekomstige veranderingen ervoor dat de machine learning-oplossingen in de loop van de tijd aanpasbaar en relevant blijven.

Datamodellering

Een van de primaire taken bij machine learning is het analyseren van ongestructureerde datamodellen, wat een solide basis in datamodellering vereist. Gegevensmodellering omvat het identificeren van onderliggende gegevensstructuren, het identificeren van patronen en het opvullen van hiaten waar gegevens niet bestaan.

Een grondig begrip van datamodelleringsconcepten is essentieel voor het creëren van efficiënte machine learning-algoritmen. Met deze kennis kunnen machine learning-engineers modellen ontwikkelen die de onderliggende datastructuren nauwkeurig weergeven en effectief patronen identificeren die tot waardevolle inzichten leiden. Bovendien helpt de mogelijkheid om hiaten in gegevens op te vullen onnauwkeurigheden te verminderen en de algehele effectiviteit van de algoritmen voor machine learning te verbeteren.

ML-programmeertalen

Programmeerkennis en -vaardigheden zijn essentieel voor machine learning-projecten, maar er bestaat vaak verwarring over welke programmeertaal moet worden geleerd. Machine learning is niet beperkt tot een specifieke programmeertaal en kan worden ontwikkeld in elke taal die aan de vereiste componenten voldoet. Laten we bespreken hoe enkele van de populaire programmeertalen kunnen worden gebruikt voor het ontwikkelen van machine learning-projecten.

Python

Python is een populaire programmeertaal op verschillende gebieden, met name onder datawetenschappers en machine learning-ingenieurs. Het brede scala aan nuttige bibliotheken maakt efficiënte gegevensverwerking en wetenschappelijke berekeningen mogelijk.

Python ondersteunt ook tal van machine learning-bibliotheken, waaronder Theano, TensorFlow en sci-kit-learn, die het trainen van algoritmen eenvoudiger maken. Deze bibliotheken bieden een breed scala aan functionaliteiten en tools, waardoor het eenvoudig is om complexe modellen te maken en gegevensanalyses uit te voeren. Bovendien maken de gemakkelijk te leren syntaxis en uitgebreide documentatie van Python het een aantrekkelijke keuze voor beginners op het gebied van machine learning.

Met zijn uitgebreide scala aan bibliotheken en tools is Python de go-to-taal geworden voor machine learning en data science-toepassingen. Het gebruiksvriendelijke karakter en de compatibiliteit met andere programmeertalen maken het een populaire keuze onder ontwikkelaars, en de voortdurende ontwikkeling en updates zorgen ervoor dat het de komende jaren een prominente speler op het gebied van machine learning zal blijven.

R

R is een andere populaire programmeertaal voor machine learning. Het heeft een rijk ecosysteem van machine learning-pakketten en wordt vaak gebruikt voor statistische berekeningen, datavisualisatie en data-analyse. R is vooral populair in de academische wereld en onderzoek.

Java

Java is een veelgebruikte programmeertaal die veel wordt gebruikt in bedrijfstoepassingen. Het heeft een rijk ecosysteem van machine learning-bibliotheken, zoals Weka en Deeplearning4j. Java staat bekend om zijn schaalbaarheid en robuustheid.

C + +

C++ is een krachtige en efficiënte programmeertaal die veel wordt gebruikt in machine learning vanwege zijn snelheid en prestaties. C++ wordt vaak gebruikt bij het ontwikkelen van machine learning-bibliotheken en -frameworks, zoals TensorFlow en Caffe.

MATLAB

MATLAB is een programmeertaal en ontwikkelomgeving die veel wordt gebruikt in wetenschappelijke informatica en engineering. Het biedt een scala aan machine learning-bibliotheken en -tools, zoals de Neural Network Toolbox en de Statistics and Machine Learning Toolbox.

Julia

Julia is een relatief nieuwe programmeertaal die is ontworpen voor numeriek en wetenschappelijk computergebruik. Julia heeft een eenvoudige syntaxis en biedt hoge prestaties, waardoor het zeer geschikt is voor machine learning-toepassingen.

Scala

Scala is een programmeertaal die is ontworpen om zeer schaalbaar en efficiënt te zijn. Het wordt vaak gebruikt bij het ontwikkelen van machine learning-frameworks, zoals Apache Spark. Scala biedt functionele programmeerfuncties en heeft een sterk typesysteem.

Data is het nieuwe goud en de industrie vraagt ​​om goudsmeden

Hoe word je een machine learning-ingenieur?

Machine learning engineering is een opwindend en lonend carrièrepad waarbij complexe machine learning-systemen worden gebouwd en geïmplementeerd. Met de toenemende vraag naar machine learning in verschillende industrieën, is er een groeiende behoefte aan bekwame machine learning-ingenieurs. Het pad om machine learning-ingenieur te worden kan echter een uitdaging zijn, met een breed scala aan vaardigheden en kennis die vereist zijn. In deze gids schetsen we de belangrijkste stappen die u kunt nemen om machine learning-ingenieur te worden en te slagen in dit dynamische veld.

Beheers de basisprincipes van Python-codering

De eerste stap om machine learning-ingenieur te worden, is leren coderen met Python, de meest gebruikte programmeertaal op het gebied van machine learning. U kunt beginnen met het volgen van online cursussen of het lezen van tutorials over programmeren in Python.

Expertise verwerven in machine learning-technieken

Als je eenmaal een solide basis hebt in programmeren met Python, moet je je inschrijven voor een cursus machine learning om de basisprincipes van algoritmen en technieken voor machine learning te leren. Dit zal u helpen een beter begrip te krijgen van de principes en concepten die ten grondslag liggen aan machine learning.

Pas machine learning-concepten toe op een real-world project

Na het voltooien van een machine learning-cursus, zou je moeten proberen om aan een persoonlijk machine learning-project te werken om praktijkervaring op te doen. Dit zal je helpen de concepten die je hebt geleerd toe te passen en je vaardigheden te ontwikkelen in een echte wereld.

Ontwikkel vaardigheden voor het verzamelen en voorbewerken van gegevens

Een cruciaal aspect van machine learning is de mogelijkheid om de juiste gegevens voor uw modellen te verzamelen en voor te verwerken. U moet leren hoe u relevante gegevensbronnen identificeert, de gegevens voorbewerkt en voorbereidt voor gebruik in machine learning-modellen.

Word lid van een gemeenschap van gelijkgestemde liefhebbers van machine learning

Door lid te worden van online community's voor machine learning, zoals forums, discussieborden of socialemediagroepen, kunt u op de hoogte blijven van de nieuwste trends, best practices en technieken in het veld. U kunt ook deelnemen aan wedstrijden voor machine learning, die u waardevolle ervaring en blootstelling aan echte problemen kunnen opleveren.

Vrijwilliger voor machine learning-projecten

Je moet solliciteren op stages of banen voor machine learning om praktijkervaring op te doen en je carrière vooruit te helpen. U kunt online naar vacatures zoeken of netwerkevenementen bijwonen om potentiële werkgevers en collega's in het veld te ontmoeten.

Hoe word je een machine learning-ingenieur zonder diploma?

Machine learning is een snelgroeiend veld met een grote vraag naar bekwame professionals. Hoewel veel machine learning-ingenieurs een hogere graad hebben in informatica, statistiek of aanverwante gebieden, is een diploma niet altijd een vereiste om door te breken in het veld. Met de juiste combinatie van vaardigheden, ervaring en vastberadenheid is het mogelijk om zonder diploma een succesvolle machine learning-ingenieur te worden. In deze gids schetsen we de belangrijkste stappen die u kunt nemen om machine learning-ingenieur zonder diploma te worden.

Om een ​​carrière in machine learning na te streven, is het absoluut noodzakelijk om een ​​sterke basis te hebben in de technieken en tools die op dit gebied worden gebruikt. Vaardigheid in machine learning-vaardigheden, waaronder programmeren, datastructuren, algoritmen, SQL, lineaire algebra, calculus en statistiek, is essentieel om uit te blinken in interviews en veilige banen.

Beste cursussen voor machine learning-ingenieurs

Om uw kennis en expertise op dit gebied te vergroten, wordt aanbevolen om cursussen te volgen die een uitgebreid begrip bieden van de verschillende machine learning-modellen en hun toepassingen. Daarom raden we u aan de volgende drie cursussen te verkennen die u kunnen helpen machine learning effectief te leren.

Coursera: machinaal leren door Andrew Ng

De Machine Learning-certificering aangeboden door de gerenommeerde AI- en ML-expert Andrew Ng, in samenwerking met Stanford University, is een zeer gewild programma dat uitmondt in een certificaat van voltooiing. Het programma biedt een uitgebreide opleiding over verschillende onderwerpen die verband houden met machine learning, met rigoureuze beoordelingen die het begrip van de leerlingen over elk onderwerp testen.

Het certificeringsprogramma is ontworpen om leerlingen een diep begrip te geven van de wiskundige principes die ten grondslag liggen aan de verschillende algoritmen voor machine learning, waardoor ze vaardiger worden in hun rol als ontwikkelaar.

Daarnaast biedt de cursus hands-on training over het creëren van Deep Learning-algoritmen in Python, geleid door branche-experts in Machine Learning en Data Science. Door gebruik te maken van voorbeelden en toepassingen uit de echte wereld, kunnen leerlingen praktische ervaring opdoen met diep leren, waardoor het een programma van topklasse is in dit domein.

Datacamp: Machine Learning begrijpen

Deze cursus is bij uitstek geschikt voor professionals die al ervaring hebben met het werken met de programmeertaal R. Het programma is ontworpen om waardevolle kennis te geven over het effectief trainen van modellen met behulp van machine learning-technieken.

Het cursuscurriculum is zeer boeiend en interactief, met enkele gratis modules die voor studenten toegankelijk zijn. Om toegang te krijgen tot de volledige cursus is echter een maandelijks abonnement van $ 25 vereist.

Bovendien zijn er voor personen die R-programmeren helemaal opnieuw willen leren, verschillende gratis cursussen beschikbaar die hen kunnen helpen de vereiste kennis en vaardigheden op te doen. Er wordt ook een lijst met dergelijke cursussen gegeven ter referentie.

Udacity: inleiding tot machine learning

Deze uitgebreide cursus machine learningv biedt leerlingen een uitgebreide opleiding over zowel theoretische als praktische aspecten van het onderwerp. Wat dit programma onderscheidt, is dat het wordt geleid door Sebastian, het brein achter de ontwikkeling van zelfrijdende auto's, wat een extra laag intrige en fascinatie toevoegt aan de leerervaring.

De cursus biedt studenten de mogelijkheid om programmeerervaring op te doen in Python, waardoor hun vaardigheden verder worden verrijkt. Hoewel de cursus gratis is, wordt er na voltooiing geen certificering toegekend.

Hoewel de vorige cursus die we hebben aanbevolen beter geschikt is voor personen die certificering zoeken, raden we deze cursus ook ten zeerste aan vanwege de opwindende inhoud en de mogelijkheid om te leren van een expert in het veld.

Hoe data-engineers Big Data temmen?

Machine learning-ingenieur versus datawetenschapper

Hoewel de termen 'datawetenschapper' en 'machine learning engineer' vaak door elkaar worden gebruikt, zijn het twee verschillende functies met unieke verantwoordelijkheden. Op een hoog niveau is het onderscheid tussen wetenschappers en ingenieurs duidelijk, omdat ze verschillende expertisegebieden en vaardigheden hebben. Hoewel beide rollen te maken hebben met het werken met grote datasets en vaardigheid in complexe datamodellering vereisen, verschillen hun taken op dit punt.

Datawetenschappers produceren doorgaans inzichten en aanbevelingen in de vorm van rapporten of grafieken, terwijl machine learning-ingenieurs zich richten op het ontwikkelen van software die voorspellende machine learning-modellen kan automatiseren. De rol van de ML-engineer is een subset van de rol van de datawetenschapper en fungeert als een liaison tussen modelbouwtaken en de ontwikkeling van productieklare machine learning-platforms, -systemen en -services.

Een van de significante verschillen tussen datawetenschappers en ML-ingenieurs ligt in de vragen die ze stellen om een ​​zakelijk probleem op te lossen. Een datawetenschapper zal vragen: "Wat is het beste machine learning-algoritme om dit probleem op te lossen?" en zal verschillende hypothesen testen om het antwoord te vinden. Een ML-engineer daarentegen zal vragen: "Wat is het beste systeem om dit probleem op te lossen?" en zal een oplossing vinden door een geautomatiseerd proces te bouwen om het testen van hypothesen te versnellen.

Zowel datawetenschappers als machine learning-ingenieurs spelen een cruciale rol in de levenscyclus van een big data-project, waarbij ze samenwerken om elkaars expertise aan te vullen en snelle en effectieve zakelijke waarde te leveren.

Laatste woorden

Terug naar onze oorspronkelijke vraag: wat doen ingenieurs voor machine learning? Machine learning-ingenieurs zijn de pioniers van de intelligente systemen die onze wereld transformeren. Ze beschikken over een unieke set vaardigheden en kennis waarmee ze complexe machine learning-modellen en algoritmen kunnen ontwikkelen die kunnen leren en zich kunnen aanpassen aan veranderende omstandigheden. Met de toenemende vraag naar intelligente systemen in verschillende industrieën, spelen ingenieurs voor machine learning een cruciale rol bij het vormgeven van de toekomst van technologie.

Ze werken met grote hoeveelheden gegevens, ontwerpen geavanceerde algoritmen en zetten intelligente systemen in die echte problemen kunnen oplossen. Naarmate we de kracht van kunstmatige intelligentie en machine learning blijven ontsluiten, zullen ingenieurs voor machine learning een steeds belangrijkere rol spelen bij het vormgeven van de wereld van morgen. Zij zijn de visionairs en pioniers van onze tijd, die nieuwe kansen en mogelijkheden creëren die ooit het spul van sciencefiction waren.

We kunnen ons alleen maar voorstellen welke nieuwe doorbraken en ontdekkingen ons te wachten staan, maar één ding is zeker: machine learning-ingenieurs zullen de grenzen blijven verleggen van wat mogelijk is met intelligente systemen en de toekomst van de mensheid vormgeven.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoAiStream. Web3 gegevensintelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• De toekomst slaan met Adryenn Ashley. Toegang hier.
• Bron: https://dataconomy.com/2023/05/02/what-do-machine-learning-engineers-do/