Các kỹ sư học máy làm gì? Họ xây dựng tương lai. Họ là kiến ​​trúc sư của các hệ thống thông minh đang biến đổi thế giới xung quanh chúng ta. Họ thiết kế, phát triển và triển khai các thuật toán máy học hỗ trợ mọi thứ, từ ô tô tự lái đến các đề xuất được cá nhân hóa. Chúng là động lực đằng sau cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo, tạo ra những cơ hội và khả năng mới mà trước đây chỉ là chuyện khoa học viễn tưởng. Các kỹ sư máy học là những người có tầm nhìn xa trong thời đại chúng ta, tạo ra các hệ thống thông minh sẽ định hình tương lai cho các thế hệ mai sau.

Các kỹ sư học máy làm gì?

Trong bối cảnh của một doanh nghiệp, các kỹ sư máy học chịu trách nhiệm tạo các bot được sử dụng cho mục đích trò chuyện hoặc thu thập dữ liệu. Họ cũng phát triển các thuật toán được sử dụng để sắp xếp dữ liệu liên quan và chia tỷ lệ các mô hình dự đoán sao cho phù hợp nhất với lượng dữ liệu phù hợp với doanh nghiệp. Nhiệm vụ của một Kỹ sư máy học là nhiều mặt và bao gồm nhiều loại nhiệm vụ.

Kỹ sư máy học có viết mã không?

Kỹ sư máy học là những chuyên gia sở hữu sự kết hợp các kỹ năng về công nghệ phần mềm và khoa học dữ liệu. Vai trò chính của họ là tận dụng khả năng lập trình và mã hóa của mình để thu thập, xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu. Các chuyên gia này chịu trách nhiệm thiết kế và triển khai các thuật toán học máy cũng như các mô hình dự đoán có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc tổ chức dữ liệu hiệu quả. Các hệ thống máy học do Kỹ sư máy học phát triển là những thành phần quan trọng được sử dụng trên nhiều công việc dữ liệu lớn khác nhau trong quy trình xử lý dữ liệu.

Trách nhiệm của một kỹ sư máy học đòi hỏi phải phát triển, đào tạo và duy trì hệ thống máy học, cũng như thực hiện các phân tích thống kê để tinh chỉnh kết quả kiểm tra. Họ tiến hành các thử nghiệm máy học và báo cáo những phát hiện của mình, đồng thời có kỹ năng phát triển hệ thống học sâu cho các tình huống dựa trên tình huống có thể phát sinh trong môi trường kinh doanh. Ngoài ra, Kỹ sư máy học thành thạo trong việc triển khai các thuật toán AI hoặc ML.

Các kỹ sư máy học đóng vai trò quan trọng trong việc định hình các thuật toán được sử dụng để sắp xếp mức độ liên quan của tìm kiếm trên Amazon hoặc dự đoán các bộ phim mà người dùng Netflix có thể muốn xem tiếp theo. Các thuật toán này cũng nằm sau các công cụ tìm kiếm được sử dụng hàng ngày, cũng như các nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội được kiểm tra thường xuyên. Nhờ công việc siêng năng của các Kỹ sư máy học mà các hệ thống máy học phức tạp này được phát triển và tối ưu hóa, cho phép các doanh nghiệp tổ chức và sử dụng khối lượng dữ liệu lớn một cách hiệu quả.

Kỹ thuật ML có phải là một công việc căng thẳng không?

Theo Ước tính của Spacelift, hơn 40% chuyên gia DevOps thừa nhận đã trải qua căng thẳng thường xuyên hoặc liên tục. Con số này cao hơn so với 34% của tất cả các chuyên gia CNTT đã báo cáo mức độ căng thẳng tương tự. Các chuyên gia CNTT không phải DevOps cũng báo cáo mức độ căng thẳng cao, với khoảng 33% trong số họ thừa nhận thường xuyên hoặc rất thường xuyên cảm thấy căng thẳng.

Cuộc khảo sát cho thấy các chuyên gia khoa học dữ liệu và học máy là những người căng thẳng nhất trong số tất cả các chuyên gia CNTT, với mức độ căng thẳng vượt qua mức trung bình của ngành CNTT 16.16 điểm phần trăm. Ngược lại, các chuyên gia Quản lý Dự án CNTT & Phân tích Kinh doanh ít bị căng thẳng nhất trong số các nhân viên CNTT.

Kỹ năng kỹ sư máy học thiết yếu

Là một kỹ sư máy học, bạn sẽ chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng và triển khai các hệ thống máy học phức tạp có thể mở rộng để đáp ứng nhu cầu kinh doanh. Để thành công trong lĩnh vực này, bạn cần sở hữu sự kết hợp độc đáo giữa các kỹ năng kỹ thuật và phân tích, cũng như khả năng cộng tác làm việc với các bên liên quan. Hãy phác thảo những kỹ năng thiết yếu mà bạn cần để trở thành một kỹ sư máy học thành công và xuất sắc trong lĩnh vực thú vị này.

Thống kê học

Trong lĩnh vực học máy, các công cụ và bảng đóng vai trò quan trọng trong việc tạo mô hình từ dữ liệu. Ngoài ra, số liệu thống kê và các nhánh khác nhau của nó, bao gồm phân tích phương sai và kiểm tra giả thuyết, là nền tảng trong việc xây dựng các thuật toán hiệu quả. Khi các thuật toán học máy được xây dựng trên các mô hình thống kê, rõ ràng thống kê quan trọng như thế nào đối với lĩnh vực học máy.

Do đó, hiểu rõ về các công cụ thống kê là điều tối quan trọng trong việc thúc đẩy sự nghiệp của một người trong lĩnh vực máy học. Bằng cách có kiến ​​thức chuyên môn về các kỹ thuật thống kê, các chuyên gia máy học có thể phát triển các thuật toán phức tạp và tiên tiến hơn, từ đó có thể mang lại kết quả tốt hơn trong phân tích và dự đoán dữ liệu.

Xác suất

Lý thuyết xác suất đóng một vai trò quan trọng trong học máy vì nó cho phép chúng ta dự đoán kết quả tiềm năng của các sự kiện không chắc chắn. Nhiều thuật toán trong học máy được thiết kế để hoạt động trong các điều kiện không chắc chắn, trong đó chúng phải đưa ra quyết định đáng tin cậy dựa trên phân phối xác suất.

Việc kết hợp các phương trình toán học trong xác suất, chẳng hạn như kỹ thuật đạo hàm, Bayes Nets và quyết định Markov, có thể nâng cao khả năng dự đoán của máy học. Những kỹ thuật này có thể được sử dụng để ước tính khả năng xảy ra các sự kiện trong tương lai và cung cấp thông tin cho quá trình ra quyết định. Bằng cách tận dụng lý thuyết xác suất, các thuật toán máy học có thể trở nên rõ ràng và chính xác hơn, cuối cùng dẫn đến kết quả tốt hơn trong các ứng dụng khác nhau như nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Kỹ năng lập trình

Để vượt trội về học máy, một người phải thành thạo các ngôn ngữ lập trình như Python, R, Java và C++, cũng như kiến ​​thức về thống kê, lý thuyết xác suất, đại số tuyến tính và phép tính. Sự quen thuộc với các khuôn khổ học máy, cấu trúc dữ liệu và thuật toán cũng rất cần thiết. Ngoài ra, chuyên môn về công nghệ dữ liệu lớn, hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu, nền tảng điện toán đám mây, giải quyết vấn đề, tư duy phản biện và cộng tác là cần thiết.

Học máy yêu cầu tính toán trên các tập dữ liệu lớn, điều đó có nghĩa là nền tảng vững chắc về các kỹ năng cơ bản như kiến ​​trúc máy tính, thuật toán, cấu trúc dữ liệu và độ phức tạp là rất quan trọng. Điều cần thiết là nghiên cứu sâu về sách lập trình và khám phá các khái niệm mới để đạt được lợi thế cạnh tranh trong lĩnh vực này.

Để nâng cao kỹ năng lập trình và nâng cao kiến ​​thức, người ta có thể đăng ký các khóa học bao gồm các khái niệm lập trình nâng cao như hệ thống phân tán, điện toán song song và kỹ thuật tối ưu hóa. Ngoài ra, tham gia các khóa học về thuật toán và khuôn khổ máy học cũng có thể giúp hiểu rõ hơn về lĩnh vực này.

Bằng cách đầu tư thời gian và nỗ lực vào việc cải thiện kỹ năng lập trình và tiếp thu kiến ​​thức mới, một người có thể nâng cao trình độ học máy của mình và góp phần phát triển các thuật toán tinh vi hơn có thể tạo ra tác động đáng kể trong các ứng dụng khác nhau.

Bẻ khóa mã: Làm thế nào mã hóa cơ sở dữ liệu giữ an toàn cho dữ liệu của bạn?

Thư viện và thuật toán ML

Là một kỹ sư máy học, không cần thiết phải phát minh lại bánh xe; thay vào đó, bạn có thể tận dụng các thuật toán và thư viện đã được phát triển bởi các tổ chức và nhà phát triển khác. Có rất nhiều gói API và thư viện có sẵn trên thị trường, bao gồm CNTK của Microsoft, MLlib của Apache Spark và Google TensorFlow, trong số những gói khác.

Tuy nhiên, việc sử dụng các công nghệ này đòi hỏi sự hiểu biết rõ ràng về các khái niệm khác nhau và cách chúng có thể được tích hợp vào các hệ thống khác nhau. Ngoài ra, người ta phải nhận thức được những cạm bẫy có thể phát sinh trên đường đi. Hiểu điểm mạnh và điểm yếu của các thuật toán và thư viện khác nhau là điều cần thiết để sử dụng chúng hiệu quả nhất.

Thiết kế phần mềm

Để tận dụng toàn bộ tiềm năng của học máy, điều cần thiết là tích hợp nó với nhiều công nghệ khác. Là một kỹ sư máy học, bạn phải phát triển các thuật toán và hệ thống có thể tích hợp và giao tiếp liền mạch với các công nghệ hiện có khác. Do đó, bạn cần có kỹ năng vững vàng về Giao diện người dùng ứng dụng (API) thuộc nhiều loại khác nhau, bao gồm API web, thư viện động và tĩnh, v.v. Ngoài ra, việc thiết kế giao diện có thể duy trì các thay đổi trong tương lai cũng rất quan trọng.

Bằng cách phát triển các giao diện mạnh mẽ, các kỹ sư máy học có thể đảm bảo rằng các thuật toán và hệ thống của họ có thể giao tiếp hiệu quả với các công nghệ khác, mang lại giải pháp đồng bộ và toàn diện hơn. Cách tiếp cận này cũng cho phép tích hợp dễ dàng hơn các giải pháp máy học vào các hệ thống hiện có, giảm thời gian và công sức cần thiết để triển khai. Ngoài ra, việc thiết kế các giao diện linh hoạt có thể đáp ứng các thay đổi trong tương lai đảm bảo rằng các giải pháp máy học vẫn có thể thích ứng và phù hợp theo thời gian.

Mô hình dữ liệu

Một trong những nhiệm vụ chính trong học máy là phân tích các mô hình dữ liệu phi cấu trúc, đòi hỏi một nền tảng vững chắc trong mô hình hóa dữ liệu. Mô hình hóa dữ liệu liên quan đến việc xác định các cấu trúc dữ liệu cơ bản, xác định các mẫu và lấp đầy các khoảng trống khi dữ liệu không tồn tại.

Hiểu biết thấu đáo về các khái niệm mô hình hóa dữ liệu là điều cần thiết để tạo ra các thuật toán học máy hiệu quả. Với kiến ​​thức này, các kỹ sư máy học có thể phát triển các mô hình thể hiện chính xác cấu trúc dữ liệu cơ bản và xác định hiệu quả các mẫu dẫn đến thông tin chi tiết có giá trị. Hơn nữa, khả năng lấp đầy các khoảng trống trong dữ liệu giúp giảm thiểu sự thiếu chính xác và cải thiện hiệu quả tổng thể của các thuật toán học máy.

ngôn ngữ lập trình ML

Kiến thức và kỹ năng lập trình là điều cần thiết cho các dự án máy học, nhưng thường có sự nhầm lẫn về việc nên học ngôn ngữ lập trình nào. Học máy không giới hạn ở bất kỳ ngôn ngữ lập trình cụ thể nào và nó có thể được phát triển bằng bất kỳ ngôn ngữ nào đáp ứng các thành phần bắt buộc. Hãy thảo luận về cách một số ngôn ngữ lập trình phổ biến có thể được sử dụng để phát triển các dự án máy học.

Python

Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong giới khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học. Một loạt các thư viện hữu ích của nó cho phép xử lý dữ liệu hiệu quả và tính toán khoa học.

Python cũng hỗ trợ nhiều thư viện máy học, bao gồm Theano, TensorFlow và sci-kit-learning, giúp đào tạo thuật toán dễ dàng hơn. Các thư viện này cung cấp nhiều chức năng và công cụ, giúp dễ dàng tạo các mô hình phức tạp và tiến hành phân tích dữ liệu. Ngoài ra, cú pháp dễ học và tài liệu phong phú của Python khiến nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho những người mới bắt đầu trong lĩnh vực máy học.

Với vô số thư viện và công cụ, Python đã trở thành ngôn ngữ phổ biến cho các ứng dụng khoa học dữ liệu và máy học. Bản chất thân thiện với người dùng và khả năng tương thích với các ngôn ngữ lập trình khác khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến của các nhà phát triển, đồng thời việc phát triển và cập nhật liên tục của nó đảm bảo rằng nó sẽ vẫn là một người chơi nổi bật trong lĩnh vực máy học trong nhiều năm tới.

R

R là một ngôn ngữ lập trình phổ biến khác cho máy học. Nó có một hệ sinh thái phong phú gồm các gói máy học và thường được sử dụng để tính toán thống kê, trực quan hóa dữ liệu và phân tích dữ liệu. R đặc biệt phổ biến trong giới học thuật và nghiên cứu.

Java

Java là ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi, thường được sử dụng trong các ứng dụng doanh nghiệp. Nó có một hệ sinh thái phong phú gồm các thư viện máy học, chẳng hạn như Weka và Deeplearning4j. Java được biết đến với khả năng mở rộng và mạnh mẽ.

C + +

C++ là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ và hiệu quả được sử dụng rộng rãi trong học máy nhờ tốc độ và hiệu suất của nó. C++ thường được sử dụng trong việc phát triển các thư viện và khuôn khổ máy học, chẳng hạn như TensorFlow và Caffe.

MATLAB

MATLAB là ngôn ngữ lập trình và môi trường phát triển thường được sử dụng trong tính toán khoa học và kỹ thuật. Nó cung cấp một loạt các thư viện và công cụ học máy, chẳng hạn như Hộp công cụ Mạng thần kinh và Hộp công cụ Thống kê và Máy học.

Julia

Julia là một ngôn ngữ lập trình tương đối mới được thiết kế cho tính toán số và khoa học. Julia có cú pháp đơn giản và mang lại hiệu suất cao, khiến nó rất phù hợp với các ứng dụng máy học.

Scala

Scala là một ngôn ngữ lập trình được thiết kế để có khả năng mở rộng và hiệu quả cao. Nó thường được sử dụng trong việc phát triển các khuôn khổ máy học, chẳng hạn như Apache Spark. Scala cung cấp các tính năng lập trình chức năng và có một hệ thống loại mạnh.

Dữ liệu là vàng mới và ngành công nghiệp này đòi hỏi thợ kim hoàn

Làm thế nào để trở thành một kỹ sư máy học?

Kỹ thuật máy học là một con đường sự nghiệp thú vị và bổ ích liên quan đến việc xây dựng và triển khai các hệ thống máy học phức tạp. Với nhu cầu học máy ngày càng tăng trong các ngành công nghiệp khác nhau, nhu cầu ngày càng tăng đối với các kỹ sư máy học lành nghề. Tuy nhiên, con đường trở thành một kỹ sư máy học có thể đầy thách thức, đòi hỏi phải có nhiều kỹ năng và kiến ​​thức. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ phác thảo các bước chính mà bạn có thể thực hiện để trở thành kỹ sư máy học và thành công trong lĩnh vực năng động này.

Nắm vững kiến ​​thức cơ bản về mã hóa Python

Bước đầu tiên để trở thành kỹ sư máy học là học cách viết mã bằng Python, đây là ngôn ngữ lập trình được sử dụng phổ biến nhất trong lĩnh vực máy học. Bạn có thể bắt đầu bằng cách tham gia các khóa học trực tuyến hoặc đọc hướng dẫn về lập trình Python.

Có được kiến ​​thức chuyên môn về các kỹ thuật học máy

Khi đã có nền tảng vững chắc về lập trình Python, bạn nên đăng ký một khóa học máy học để tìm hiểu kiến ​​thức cơ bản về thuật toán và kỹ thuật máy học. Điều này sẽ giúp bạn hiểu sâu hơn về các nguyên tắc và khái niệm làm nền tảng cho học máy.

Áp dụng các khái niệm học máy vào một dự án trong thế giới thực

Sau khi hoàn thành khóa học về máy học, bạn nên thử làm việc trong một dự án máy học cá nhân để tích lũy kinh nghiệm thực tế. Điều này sẽ giúp bạn áp dụng các khái niệm đã học và phát triển các kỹ năng của mình trong môi trường thực tế.

Phát triển kỹ năng thu thập và tiền xử lý dữ liệu

Một khía cạnh quan trọng của học máy là khả năng thu thập và xử lý trước dữ liệu phù hợp cho các mô hình của bạn. Bạn nên tìm hiểu cách xác định các nguồn dữ liệu có liên quan, xử lý trước dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu đó để sử dụng trong các mô hình máy học.

Tham gia cộng đồng những người đam mê học máy có cùng chí hướng

Tham gia các cộng đồng máy học trực tuyến, chẳng hạn như diễn đàn, diễn đàn thảo luận hoặc nhóm truyền thông xã hội, có thể giúp bạn cập nhật các xu hướng mới nhất, phương pháp hay nhất và kỹ thuật trong lĩnh vực này. Bạn cũng có thể tham gia các cuộc thi học máy, điều này có thể mang lại cho bạn kinh nghiệm quý báu và khả năng tiếp xúc với các vấn đề trong thế giới thực.

Tình nguyện viên cho các dự án máy học

Bạn nên đăng ký thực tập hoặc công việc học máy để tích lũy kinh nghiệm thực tế và thăng tiến trong sự nghiệp. Bạn có thể tìm kiếm cơ hội việc làm trực tuyến hoặc tham dự các sự kiện kết nối để gặp gỡ các nhà tuyển dụng và đồng nghiệp tiềm năng trong lĩnh vực này.

Làm thế nào để trở thành một kỹ sư máy học mà không cần bằng cấp?

Học máy là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng với nhu cầu cao đối với các chuyên gia lành nghề. Mặc dù nhiều kỹ sư máy học có bằng cấp cao về khoa học máy tính, thống kê hoặc các lĩnh vực liên quan, nhưng bằng cấp không phải lúc nào cũng là điều kiện bắt buộc để thâm nhập vào lĩnh vực này. Với sự kết hợp đúng đắn giữa các kỹ năng, kinh nghiệm và quyết tâm, bạn có thể trở thành một kỹ sư máy học thành công mà không cần bằng cấp. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ phác thảo các bước chính bạn có thể thực hiện để trở thành kỹ sư máy học mà không cần bằng cấp.

Để theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực máy học, bắt buộc phải có một nền tảng vững chắc về các kỹ thuật và công cụ được sử dụng trong lĩnh vực này. Thành thạo các kỹ năng máy học, bao gồm lập trình, cấu trúc dữ liệu, thuật toán, SQL, đại số tuyến tính, phép tính và thống kê, là điều cần thiết để vượt trội trong các cuộc phỏng vấn và đảm bảo vai trò công việc.

Các khóa học kỹ sư máy học tốt nhất

Để nâng cao kiến ​​thức và chuyên môn của bạn trong lĩnh vực này, bạn nên tham gia các khóa học cung cấp hiểu biết toàn diện về các mô hình máy học khác nhau và ứng dụng của chúng. Để đạt được điều này, chúng tôi khuyên bạn nên khám phá ba khóa học sau có thể giúp bạn học máy học một cách hiệu quả.

Coursera: Học máy của Andrew Ng

Sản phẩm Chứng chỉ học máy được cung cấp bởi chuyên gia AI và ML nổi tiếng Andrew Ng, hợp tác với Đại học Stanford, là một chương trình rất được săn đón để đạt được chứng chỉ hoàn thành. Chương trình cung cấp một nền giáo dục toàn diện về các chủ đề khác nhau liên quan đến học máy, với các bài đánh giá nghiêm ngặt để kiểm tra sự hiểu biết của người học về từng chủ đề.

Chương trình chứng nhận được thiết kế để trang bị cho người học hiểu biết sâu sắc về các nguyên tắc toán học làm cơ sở cho các thuật toán máy học khác nhau, giúp họ thành thạo hơn trong vai trò là nhà phát triển.

Ngoài ra, khóa học còn cung cấp khóa đào tạo thực hành về cách tạo Thuật toán học sâu trong Python, do các chuyên gia trong ngành về Học máy và Khoa học dữ liệu đứng đầu. Bằng cách tận dụng các ví dụ và ứng dụng trong thế giới thực, người học có thể có được kinh nghiệm thực tế về học sâu, biến nó trở thành chương trình được đánh giá cao nhất trong lĩnh vực này.

Datacamp: Tìm hiểu về Machine Learning

T khóa học mơ ước lý tưởng cho các chuyên gia đã có kinh nghiệm làm việc với ngôn ngữ lập trình R. Chương trình được thiết kế để truyền đạt kiến ​​thức có giá trị về các mô hình đào tạo hiệu quả bằng cách sử dụng các kỹ thuật máy học.

Chương trình giảng dạy của khóa học rất hấp dẫn và tương tác, với một số mô-đun miễn phí có sẵn cho người học truy cập. Tuy nhiên, để truy cập toàn bộ khóa học, bạn phải trả phí đăng ký hàng tháng là 25 đô la.

Hơn nữa, đối với những cá nhân muốn học lập trình R từ đầu, có một số khóa học miễn phí có thể giúp họ đạt được kiến ​​thức và kỹ năng cần thiết. Một danh sách các khóa học như vậy cũng được cung cấp để người học tham khảo.

Udacity: Giới thiệu về Machine Learning

Toàn diện này khóa học máy họcv cung cấp cho người học một nền giáo dục toàn diện cả về lý luận và thực tiễn của môn học. Điều làm nên sự khác biệt của chương trình này là nó được dẫn dắt bởi Sebastian, người chủ mưu đằng sau sự phát triển của ô tô tự lái, bổ sung thêm một lớp hấp dẫn và lôi cuốn cho trải nghiệm học tập.

Khóa học cung cấp cho người học cơ hội để có được kinh nghiệm lập trình bằng Python, làm phong phú thêm bộ kỹ năng của họ. Mặc dù khóa học miễn phí nhưng không có chứng chỉ nào được trao sau khi hoàn thành.

Mặc dù khóa học trước mà chúng tôi đề xuất phù hợp hơn cho những cá nhân đang tìm kiếm chứng chỉ, nhưng chúng tôi cũng rất khuyến khích khóa học này do nội dung thú vị và cơ hội học hỏi từ một chuyên gia trong lĩnh vực này.

Làm thế nào các kỹ sư dữ liệu chế ngự Dữ liệu lớn?

Kỹ sư máy học vs nhà khoa học dữ liệu

Mặc dù các thuật ngữ “nhà khoa học dữ liệu” và “kỹ sư máy học” thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng chúng là hai vai trò công việc riêng biệt với những trách nhiệm riêng biệt. Ở cấp độ cao, sự khác biệt giữa các nhà khoa học và kỹ sư là rõ ràng, vì họ có các lĩnh vực chuyên môn và bộ kỹ năng khác nhau. Mặc dù cả hai vai trò đều liên quan đến làm việc với các tập dữ liệu lớn và yêu cầu thành thạo về lập mô hình dữ liệu phức tạp, chức năng công việc của họ khác nhau ngoài điểm này.

Các nhà khoa học dữ liệu thường đưa ra những hiểu biết và đề xuất dưới dạng báo cáo hoặc biểu đồ, trong khi các kỹ sư máy học tập trung vào việc phát triển phần mềm có thể tự động hóa các mô hình học máy dự đoán. Vai trò của kỹ sư ML là một tập hợp con của vai trò của nhà khoa học dữ liệu, đóng vai trò là người liên lạc giữa các nhiệm vụ xây dựng mô hình và phát triển các nền tảng, hệ thống và dịch vụ máy học sẵn sàng sản xuất.

Một trong những điểm khác biệt đáng kể giữa các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML nằm ở những câu hỏi họ đặt ra để giải quyết vấn đề kinh doanh. Một nhà khoa học dữ liệu sẽ hỏi, "Thuật toán học máy tốt nhất để giải quyết vấn đề này là gì?" và sẽ kiểm tra các giả thuyết khác nhau để tìm ra câu trả lời. Ngược lại, một kỹ sư ML sẽ hỏi, "Hệ thống tốt nhất để giải quyết vấn đề này là gì?" và sẽ tìm ra giải pháp bằng cách xây dựng một quy trình tự động để tăng tốc độ kiểm tra các giả thuyết.

Cả nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học đều đóng vai trò quan trọng trong vòng đời của một dự án dữ liệu lớn, cộng tác làm việc để bổ sung kiến ​​thức chuyên môn của nhau và đảm bảo mang lại giá trị kinh doanh nhanh chóng và hiệu quả.

Kết luận

Quay lại câu hỏi ban đầu của chúng tôi: Các kỹ sư máy học làm gì? Các kỹ sư máy học là những người tiên phong trong các hệ thống thông minh đang thay đổi thế giới của chúng ta. Họ sở hữu một bộ kỹ năng và kiến ​​thức độc đáo cho phép họ phát triển các mô hình và thuật toán máy học phức tạp có thể học hỏi và thích ứng với các điều kiện thay đổi. Với nhu cầu ngày càng tăng đối với các hệ thống thông minh trong các ngành công nghiệp khác nhau, các kỹ sư máy học đang đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ.

Họ làm việc với khối lượng lớn dữ liệu, thiết kế các thuật toán phức tạp và triển khai các hệ thống thông minh có thể giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Khi chúng ta tiếp tục mở khóa sức mạnh của trí tuệ nhân tạo và máy học, các kỹ sư máy học sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc định hình thế giới ngày mai. Họ là những người nhìn xa trông rộng và tiên phong trong thời đại chúng ta, tạo ra những cơ hội và khả năng mới mà trước đây chỉ là chuyện khoa học viễn tưởng.

Chúng ta chỉ có thể tưởng tượng những bước đột phá và khám phá mới nào đang chờ đợi chúng ta, nhưng có một điều chắc chắn: các kỹ sư máy học sẽ tiếp tục vượt qua ranh giới của những gì có thể với các hệ thống thông minh và định hình tương lai của nhân loại.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://dataconomy.com/2023/05/02/what-do-machine-learning-engineers-do/