Photo by Olia Danilevich
 

Năm 2022 chứng kiến ​​nhiều người đón nhận AI hơn. Đáng chú ý nhất là các mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh (nghệ thuật AI) trở nên cực kỳ phổ biến. Các công cụ tìm kiếm đã được hoán đổi cho các chatbot tinh vi như ChatGPT. Với các lựa chọn thay thế mã nguồn mở như PaLM + RLHF trong tương lai gần, trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ trở nên dễ tiếp cận hơn đối với các nhà phát triển mới. Tuy nhiên, trở thành một kỹ sư máy học thực sự đòi hỏi nhiều kỹ năng hơn là chỉ viết kịch bản hoặc viết mã. Đây hiện là một trong những công việc công nghệ có nhu cầu cao nhất trên thế giới. 

Do đó, nhiều người bắt đầu coi đó là một con đường sự nghiệp tiềm năng. Tuy nhiên, với việc máy học và AI phát triển quá nhanh, ngay cả kỹ sư máy học dày dạn kinh nghiệm nhất cũng khó có thể cập nhật các phương pháp mới nhất. Vậy bạn cần những kỹ năng nào để trở thành kỹ sư máy học hoặc cải thiện kỹ năng này vào năm 2023? Hướng dẫn này sẽ trả lời những câu hỏi này. 

Vậy đâu là sự khác biệt giữa kỹ sư máy học và kỹ sư hay nhà phát triển phần mềm? Cuối cùng, không có sự khác biệt. Kỹ sư máy học là sự tiến hóa tiếp theo của các nhà phát triển phần mềm.

Họ là những lập trình viên có tay nghề cao, chuyên viết các thuật toán hỗ trợ tự động hóa phần mềm và máy móc. Về cơ bản, nếu bạn đam mê lập trình hoặc đã là nhà phát triển phần mềm, thì bạn đang trên đường trở thành kỹ sư máy học. Nhưng những đặc quyền là gì? Tại sao không tiếp tục là một nhà phát triển web hoặc phần mềm truyền thống? 

Lên cấp thành một kỹ sư máy học có thể giúp bạn tăng cường danh mục công việc của mình và mở ra cho bạn cơ hội việc làm lớn hơn và cho phép bạn tham gia tích cực vào sự phát triển của AI và Web cộng sinh. Đó là một sự nghiệp cực kỳ viên mãn. Bạn cũng không cần phải đi theo con đường việc làm, vì bạn vẫn có thể làm việc tự do với các khách hàng cá nhân. Nhưng những kỹ năng nào sẽ đưa bạn lên cấp độ tiếp theo?

1. Học sâu

Học kĩ càng là một tập hợp con của máy học điều đó đã trở nên cần thiết do khả năng phân tích và giải thích lượng dữ liệu khổng lồ của nó. Nó sử dụng các mạng thần kinh nhân tạo lấy cảm hứng từ cấu trúc của bộ não con người và có chức năng phát hiện các mẫu trong dữ liệu và học hỏi từ chúng để đưa ra dự đoán chính xác.

Một trong những ứng dụng chính của học sâu là trong thị giác máy tính, nơi nó được sử dụng để phân tích và phân loại hình ảnh và video. Ví dụ: nó có thể được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt, xác định đối tượng trong ảnh và phát hiện sự bất thường trong ảnh y tế. 

Học sâu cũng được sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích và giải thích ngôn ngữ của con người. Điều này bao gồm các nhiệm vụ như phân tích tình cảm, dịch máy và lập mô hình ngôn ngữ. Ngoài ra, học sâu được sử dụng trong nhận dạng giọng nói để phiên âm ngôn ngữ nói và nhận dạng các mẫu giọng nói.

Là một kỹ sư máy học, điều quan trọng là phải hiểu rõ về học sâu và sử dụng thành thạo các công cụ và thư viện học sâu như TensorFlow, Máy ảnhvà Kim tự tháp.

2. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo tập trung vào sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ của con người. NLP nhằm mục đích cho phép máy móc hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người, bao gồm cả văn bản viết và lời nói. Nó liên quan đến việc phát triển các thuật toán và mô hình có thể phân tích dữ liệu ngôn ngữ và trích xuất ý nghĩa từ nó.

Hình ảnh từ khoa học dữ liệu
 

NLP rất quan trọng trong học máy vì nó cho phép máy móc giao tiếp với con người một cách tự nhiên. Điều này đặc biệt quan trọng khi ngày càng có nhiều ứng dụng yêu cầu sự tương tác giữa con người và máy móc được phát triển. Nếu không có NLP, những tương tác này sẽ bị giới hạn ở các lệnh hoặc phản hồi đơn giản, điều này sẽ làm giảm đáng kể tính hữu dụng và tác động tiềm tàng của chúng.

KHAI THÁC. Phân tích thống kê

Phân tích thống kê là quá trình thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu để có được cái nhìn sâu sắc và đưa ra quyết định sáng suốt. Phân tích thống kê là một kỹ năng quan trọng trong học máy vì nó cung cấp nền tảng toán học cho nhiều thuật toán học máy. Phân tích thống kê được sử dụng để xác định các mẫu trong dữ liệu, kiểm tra các giả thuyết và đưa ra dự đoán.

Một số công cụ và thư viện chính được sử dụng trong phân tích thống kê bao gồm R, Python, SAS và SPSS. Điều quan trọng là phải hiểu rõ các công cụ và ngôn ngữ này để trở nên thành thạo trong phân tích thống kê.

4. Chuẩn bị dữ liệu

Chuẩn bị dữ liệu là quá trình thu thập, làm sạch và sắp xếp dữ liệu trước khi sử dụng dữ liệu đó để huấn luyện mô hình học máy. Đây là một bước quan trọng trong quy trình học máy vì chất lượng của dữ liệu được sử dụng để đào tạo một mô hình ảnh hưởng đáng kể đến độ chính xác của các dự đoán của nó. Dữ liệu chất lượng kém dẫn đến dự đoán không chính xác hoặc không đáng tin cậy, trong khi dữ liệu chất lượng cao giúp tạo ra các mô hình chính xác hơn.

Chuẩn bị dữ liệu liên quan đến các nhiệm vụ như làm sạch dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu, kỹ thuật tính năng và tích hợp dữ liệu. 

Một số công cụ và thư viện chính được sử dụng trong chuẩn bị dữ liệu bao gồm gấu trúc, numpyvà học hỏi trong Python, cũng như dplyr và người dọn dẹp trong R. Điều quan trọng là phải hiểu rõ về các công cụ và thư viện này, cũng như các ngôn ngữ lập trình như Python và R, để trở nên thành thạo trong việc chuẩn bị dữ liệu. 

Hình ảnh từ Pexels
 

Ngoài ra, điều quan trọng là phải hiểu rõ về các khái niệm thống kê như kiểm tra xác suất và giả thuyết, cũng như kiến ​​thức về hệ thống cơ sở dữ liệu và SQL.

KHAI THÁC. Lập trình

Lập trình là một kỹ năng thiết yếu đối với các kỹ sư máy học vì nó là công cụ chính được sử dụng để tạo và đào tạo các mô hình học máy. Các ngôn ngữ lập trình như Python, R và Java thường được sử dụng trong học máy vì tính dễ sử dụng và tính sẵn có của các thư viện và khuôn khổ học máy.

Một trong những cách tốt nhất để đạt được kỹ năng lập trình là thực hành và làm việc trên các dự án máy học. Điều này cung cấp kinh nghiệm thực hành trong việc áp dụng các khái niệm lập trình cho các vấn đề trong thế giới thực. Làm việc trong các dự án máy học cũng mang đến cơ hội học hỏi từ các nhà phát triển khác và cộng tác với họ.

Một số khái niệm lập trình chính mà bạn nên học với tư cách là kỹ sư máy bao gồm cấu trúc dữ liệu, thuật toán, lập trình hướng đối tượng và các nguyên tắc phát triển phần mềm như kiểm soát phiên bản, gỡ lỗi và thử nghiệm.

Trở thành một kỹ sư máy học là một nghề nghiệp đa diện và cần có thời gian và công sức đáng kể. Vì vậy, bạn phải tiếp cận việc học và phân chia thời gian của mình một cách thực tế. Có thể làm điều này là một kỹ năng trong chính nó. Mặc dù vậy, có một số kỹ năng bạn không nên lãng phí quá nhiều thời gian để mài dũa.    

Chẳng hạn, một số nguồn có thể cho bạn biết rằng bạn hoàn toàn cần toán học ứng dụng trong bộ kỹ năng của mình để trở thành một kỹ sư ML hiệu quả. Điều này là không đúng sự thật. Có rất ít toán học liên quan đến học máy ứng dụng hiện đại. Tuy nhiên, nó vẫn có thể là một kỹ năng tuyệt vời để có. Nó có thể dạy bạn cách tiếp cận vấn đề một cách có phương pháp và logic. Tuy nhiên, (các) Toán ứng dụng khó hầu như không cần thiết. 

Ngoài ra, bạn cũng không nên lãng phí thời gian để trau dồi kỹ năng lập mô hình của mình. Phần lớn mô hình học máy đã được dân chủ hóa. Do đó, nhiều mô hình bạn cần có sẵn và được tự động hóa. Tuy nhiên, bạn phải có khả năng xác định mô hình tốt nhất để sử dụng cho một vấn đề nhất định. Cuối cùng, mô hình hóa là một vấn đề đã được giải quyết và đó là một trong những phần dễ nhất trong công việc của kỹ sư ML.

được chứng nhận

Nếu dự định tìm việc làm kỹ sư máy học, bạn phải đảm bảo rằng mình được chứng nhận phù hợp. Hầu hết các công ty đều yêu cầu bằng Cử nhân về khoa học máy tính hoặc các lĩnh vực liên quan như Toán ứng dụng và Vật lý.

Trớ trêu thay, nhiều nhà tuyển dụng sử dụng tự động hóa và máy học để xác định những ứng viên tốt nhất cho các vị trí. Một lần nữa, nếu mục tiêu của bạn là được tuyển dụng, bạn phải có càng nhiều cuộc phỏng vấn xin việc càng tốt. 

Một trong những tiêu chí mà các công cụ tuyển dụng này tìm kiếm là chứng nhận. Trong một số trường hợp, việc chứng nhận từ đâu thậm chí không quan trọng. Miễn là bạn có nó trong sơ yếu lý lịch của bạn. Chứng nhận phải được gắn với các kỹ năng được bao gồm trong hướng dẫn ở trên. Do đó, bạn nên có chứng chỉ chuyên môn cho tất cả các ngôn ngữ lập trình, thống kê ứng dụng cho học máy, cách sử dụng thư viện học máy, v.v.

Xây dựng kho lưu trữ công khai

Khi bạn chờ phản hồi Liên quan đến các đơn xin việc của mình, bạn nên xem xét việc mở kho lưu trữ GitHub công khai chứa đầy các dự án máy học cá nhân của riêng bạn. Kho lưu trữ này nên được duy trì tốt và có các cam kết thường xuyên với nó. Bạn cũng có thể đưa nó vào sơ yếu lý lịch của mình, cho phép các nhân viên tiềm năng xem các mẫu công việc của bạn.

Như với hầu hết các vị trí công nghệ, các kỹ sư máy học phải sẵn sàng là sinh viên và người học suốt đời. Bạn phải được cập nhật trên khung mới nhất, công nghệ và thực hành. Kiên nhẫn, kiên cường và sẵn sàng học hỏi là những kỹ năng tốt cần trau dồi với tư cách là một kỹ sư ML. Đó là công việc khó khăn và cần có thời gian nhưng cuộc hành trình thật viên mãn. Các nhà phát triển phần mềm và kỹ sư máy học giỏi hiếm khi rơi vào tình trạng thất nghiệp lâu dài. Hướng dẫn ở trên khám phá 5 kỹ năng máy học mà mọi kỹ sư máy học nên biết vào năm 2023. Hãy đánh dấu trang và xem lại bất cứ khi nào bạn cảm thấy lạc lõng và muốn cải thiện với tư cách là một kỹ sư ML. 
 
 
Nahla Davies là một nhà phát triển phần mềm và nhà văn công nghệ. Trước khi dành toàn bộ thời gian cho công việc viết lách kỹ thuật, cô đã xoay sở - trong số những việc hấp dẫn khác - để trở thành lập trình viên chính tại một tổ chức xây dựng thương hiệu giàu kinh nghiệm Inc. có khách hàng bao gồm Samsung, Time Warner, Netflix và Sony.
 

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.kdnuggets.com/2023/03/5-machine-learning-skills-every-machine-learning-engineer-know-2023.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-machine-learning-skills-every-machine-learning-engineer-should-know-in-2023