Yıllar süren abartılı reklam ve vaatlerden sonra yapay zeka (AI) nihayet geldi. Her tür ve büyüklükteki kuruluş, operasyonlarını daha güçlü, daha verimli ve daha karlı hale getirmek için yapay zekayı iş süreçlerine entegre etme konusunda yarışıyor. A veri bilimcisi ve makine öğrenimi mühendisi teknolojideki en heyecan verici ve en ileri mesleklerden ikisidir. Her ikisi de iş dünyasında yapay zekanın vaatlerini gerçekleştirmeyi içerse de, makine öğrenimi mühendisi ile veri bilimci olmak arasında seçim yapmak, iki rolün nasıl farklılaştığını ve birbirlerini nasıl tamamladıklarını anlamayı gerektirir.

Makine öğrenimi mühendisleri ve veri bilimcileri bir şirketin arkasındaki ekibin üyeleridir. makine öğrenimi (ML) platformu. Her pozisyon, makine öğrenimi uygulamalarının geliştirilmesi, uygulanması ve bakımında kritik görevleri yerine getirir. 

Ancak makine öğrenimi mühendisi ile veri bilimcinin rolleri, becerileri ve sorumlulukları önemli şekillerde farklılık gösterir. İki pozisyonun farklılıklarını ve benzerliklerini anlamak, hangi rolün kariyer hedeflerinize daha uygun olduğuna karar vermenize yardımcı olur.

Makine Öğrenimi Mühendisinin Veri Bilimcisine Karşı Rolü

Makine öğreniminin ve diğer yapay zeka tabanlı etkinliklerin amacı, ister iş ortamlarında ister iş dışındaki günlük faaliyetlerimizde hayatımızı iyileştiren yazılım uygulamaları oluşturmaktır. Makine öğrenimi mühendisleri ve veri bilimcileri, insanların yardımı olsun ya da olmasın, zaman içinde doğal olarak gelişen akıllı sistemlerin tasarlanması ve kullanılması açısından hayati öneme sahiptir.

Akıllı sistem tasarımında makine öğrenimi mühendisleri ile veri bilimcilerinin rollerini ayırmanın bir yolu, veri bilimcilerini bir yapının mimarları olarak ve makine öğrenimi mühendislerini planları ve modelleri işleyen bir sisteme dönüştüren inşaatçılar olarak görmektir. 

Bunlar arasında veri bilimcilerinin temel görevleri akıllı sistemlerin oluşturulmasında:

• Hangi iş problemlerinin makine öğrenimi çözümleri için uygun olduğunu belirleyin
• Birçok aşamayı görselleştirin Makine öğrenimi yaşam döngüsü (veri toplama, veri hazırlama, veri düzenleme, veri analizi, modelleme eğitimi, model testi, devreye alma)
• Özel algoritmalar ve veri modelleri tasarlayın
• Tamamlayıcı veri kümelerini belirleyin ve sentetik veri derin öğrenme (DL) modellerinin gerektirdiği
• Sistemin veri açıklaması gereksinimlerini belirleyin
• Tüm paydaşlarla sürekli iletişimin sürdürülmesi
• Modelleme iş akışını optimize etmek için özel araçlar oluşturun

Buna karşılık, makine öğrenimi mühendislerinin rolü, ML ve DL modellerinin dağıtımını ve çalışmasını vurgular:

• ML ve DL modellerini üretim ayarlarında dağıtın ve optimize edin
• Gecikme, bellek, aktarım hızı ve diğer operasyonel parametreleri ele almak için modellerin performansını izleyin
• CPU'lar, GPU'lar, uç cihazlar ve diğer donanımlar üzerinde çıkarım testleri gerçekleştirin
• ML ve DL modellerinin bakımını yapın ve hatalarını ayıklayın
• Modeller, meta veriler ve denemeler için sürüm kontrolünü yönetin
• Özel araçları kullanarak model iş akışlarını optimize edin

Veri bilimcileri doğrudan konuyla ilgileniyor içgörülerin analizi ve yorumlanması Verilerdeki kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri tanımlamak için istatistiksel ve matematiksel teknikler uygulanarak ML ve DL modellerinden elde edilen veriler. 

Makine öğrenimi mühendisleri, veri bilimi kavramlarını esnek, ölçeklenebilir ve şeffaf işlevsel sistemlere dönüştürmek için programlama ve mühendislik alanındaki geçmişlerine daha fazla güvenirler.

Makine Öğrenimi Mühendisi ve Veri Bilimcisi: Beceriler, Eğitim ve Sorumluluklar

Makine öğrenimi mühendisliği ve veri bilimindeki kariyerler için gereken niteliklerde önemli miktarda örtüşme vardır. Örneğin, her iki alan da teknik zeka, analitik düşünme ve problem çözme becerileri gerektirir. Ayrıca genellikle Python ve R programlamayı, bulut sistemlerini (AWS, Microsoft Azure ve Google Cloud Platform veya GPC) içeren programlama deneyimine de güvenirler ve meta veri depolama ve optimizasyon.

Ancak makine öğrenimi mühendisleri ve veri bilimcilerinin eğitim ve becerilerindeki benzerliklerden daha önemli olan, teknik ve eğitim geçmişlerindeki farklılıklardır:

• Veri bilimcileri istatistik, veri analitiği, veri görselleştirme, yazılı ve sözlü iletişim ve sunumlar konusunda uzman olmalıdır.
• Makine öğrenimi mühendisleri, veri yapıları, veri modelleme, yazılım mühendisliği ve ML ve DL modellerinin altında yatan kavramlar hakkında derinlemesine bilgiye sahip olmalıdır.

Veri bilimcileri daha geniş bir yelpazeye sahip olma eğilimindedir. zor beceriler istatistiksel ve matematiksel yazılımlar, sorgu dilleri, veri görselleştirme araçları, veritabanı yönetimi, Microsoft Excel ve veri düzenleme konularındaki deneyimler de dahil olmak üzere makine öğrenimi mühendislerinden daha fazladır. 

The en önemli kriterler makine öğrenimi mühendisleri için aşağıdaki bilgileri içerir: Makine öğrenimi çerçeveleri ve Makine öğrenimi kitaplıkları, veri yapıları, veri modelleme teknikleri ve yazılım mimarileri. 

Bunlar bir iş için gerekli beceriler arasındadır. makine öğrenimi mühendisi olarak kariyer:

• Linux/Unix işletim sistemleri
• Java, C ve C++ programlama dilleri
• GPU mimarileri ve CUDA programlama
• Veri modelleme ve değerlendirme
• Sinir ağı mimarileri
• Doğal dil işleme (NLP)
• Dağıtılmış bilgi işlem
• Takviye öğrenimi
• Kıvılcım ve Hadoop'un programlama

The veri bilimcilerinin beceri setleri şu alanları kapsar:

• SQL ve Python kodlaması
• NoSQL ve bulut veritabanları dahil olmak üzere veritabanı tasarımı ve programlaması
• İş zekası (BI) araçları da dahil olmak üzere veri toplama ve temizleme araçları
• SPSS, Matlab ve SAS gibi istatistiksel analiz araçları
• Tanımlayıcı, teşhis edici, tahmine dayalı ve kuralcı istatistiksel analizler
• Lineer cebir ve hesap
• ML model oluşturma
• Model doğrulama ve dağıtım araçları (SAS, Neptune, Kubeflow ve Google AI)
• Amazon AWS (Amazon API Gateway) ve IBM Cloud (IBM API Connect) gibi API geliştirme araçları

ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu (BLS), çoğu veri bilimcinin yüksek lisans derecesine sahip olmak veya matematik, istatistik, bilgisayar bilimi, işletme veya mühendislik alanlarında doktora. (BLS grupları makine öğrenimi mühendisleri veri bilimcileri kategorisi altında.) Programlama dilleri Veri bilimcileri için temel kabul edilenler Python, R, SQL, Git ve GitHub'dur. 

Makine öğrenimi mühendislerinin olması bekleniyor Java, R, Python ve C++ dillerinde uzmanMicrosoft'un CNTK'sı, Apache Spark'ın MLlib'i ve Google'ın TensorFlow'u gibi ML kitaplıklarını kullanmanın yanı sıra. Ayrıca web API'leri ve dinamik ve statik API kitaplıkları hakkında da güçlü bir anlayışa sahip olmaları bekleniyor.

Makine Öğrenimi Mühendisleri ve Veri Bilimcileri için Görünüm

BLS, veri bilimcilerin kullanabileceği iş sayısının artacağını tahmin ediyor % 36 artış 2021 ile 2031 arasında bu, tüm mesleklerdeki ortalama büyümeden çok daha hızlıdır. 

Dünya Ekonomik Forumu'nun "İşlerin Geleceği Raporu 2023”, 30 yılına kadar yıllık ortalama %2027 büyüme ile yapay zeka ve makine öğrenimi uzmanlarını en hızlı büyüyen işler arasına yerleştiriyor. Rapor, ankete katılan şirketlerin %42'sinin bir sonraki dönemde çalışanların yapay zeka ve büyük veriyi uygulamaları için eğitilmesine öncelik vermeyi planladığını belirtiyor. Beş yıl.

Veri bilimcilere yönelik maaş tahminleri arasında BLS'nin rapor ettiği yıllık ortalama 100,910 dolar ücret Mayıs 2021 itibarıyla ve PayScale'in veri bilimcilerinin 99,344 $ ortalama taban maaşı 2023'te yıllık 71,000 ila 138,000 dolar aralığında. 

Buna karşılık, PayScale şunları söylüyor: makine öğrenimi mühendislerinin ortalama taban maaşı yıllık yaklaşık 115,243 ila 80,000 ABD Doları aralığında 157,000 ABD Doları.

PayScale'e göre, makine öğrenimi mühendislerinin maaşları üzerinde en büyük etkiye sahip olan beceriler görüntü işleme (ortalamadan %26 daha yüksek), takviyeli öğrenme (%22 daha yüksek), DevOps (%22 daha yüksek) ve Scala'dır (%20). daha yüksek). 

Veri bilimci maaşları, C++ programlama (ortalamadan %42 daha yüksek), siber güvenlik (%39 daha yüksek), araştırma analizi (%26 daha yüksek), PyTorch yazılım kütüphanesi (%24 daha yüksek) ve tahmin (%22 daha yüksek) becerilerine sahip olunmasıyla artırılıyor ).

Veri bilimcileri için gelişen bir alan kuantum hesaplamadır - özellikle kuantum bilgi bilimi – kuantum mekaniği bilgisini ve problem çözme uygulamalarında kuantum algoritmalarının kullanımını gerektirir. 

Benzer şekilde, makine öğrenimi mühendisleri de gelecek yıllarda iş olanaklarında bir artış bekleyebilirler. üretken yapay zekaeklenmesi beklenen Ekonomik değeri 4.4 trilyon dolar McKinsey'in "Teknoloji Trendleri Görünümü 2023" raporuna göre genel üretkenliği artırarak.

Makine Öğrenimi Mühendisi ve Veri Bilimcisi: Sonraki Teknoloji Dalgasının Zirvesinde

Yapay zeka teknolojilerinin önümüzdeki yıllarda dünya çapındaki ekonomiler ve iş piyasaları üzerinde muazzam bir etkisi olacak, ancak oyunun kurallarını değiştiren her teknolojide olduğu gibi, kazananlar ve kaybedenler olacak. Ekonomi Politikası Araştırma Merkezi (CEPR), yapay zekanın Küresel büyümeyi her yıl %4 ila %6 artırmakGeçtiğimiz birkaç on yılda yıllık ortalama %4'lük bir artışla karşılaştırıldığında. 

Yapay zekanın istihdam üzerindeki etkisi daha az kesin ancak Dünya Ekonomik Forumu, yapay zekanın 85 ile 2020 arasında dünya çapında 2025 milyon işin yerini alacağını tahmin ediyor. 97 milyon iş yarat, öncelikle büyük veri, makine öğrenimi ve dijital pazarlama gibi alanlarda. Bu rakamların da gösterdiği gibi, makine öğrenimi mühendislerine ve veri bilimcilerine olan talep muhtemelen önümüzdeki yıllarda da güçlü kalacaktır.

Shutterstock lisansı altında kullanılan görsel

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/