Contenuto
- Perché l'apprendimento automatico?
- Che cos'è l'apprendimento automatico?
- Cosa fa un ingegnere di machine learning?
- Come diventare un ingegnere di machine learning
- Corsi e certificazioni
Quando ti fermi a pensarci, il futuro può essere un po 'scoraggiante.È pieno di intelligenza artificiale, automazione, stampa 3D, realtà virtuale, IoT e altri concetti che fino ad ora sembravano fantascienza. Ma se capisci queste idee, può anche essere un luogo pieno di opportunità. Ad esempio, comprendendo le basi dell'IA e dei big data, potresti ritagliarti una carriera come ingegnere dell'apprendimento automatico. Non solo potrebbe farti guadagnare uno stipendio da ingegnere di machine learning molto salutare, ma potrebbe anche aiutarti a modellare quel futuro.
In questo post, daremo uno sguardo a ciò che fa un ingegnere di machine learning, perché è un ottimo ruolo lavorativo e come iniziare.
Perché l'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico (ML) consente alle aziende di utilizzare enormi set di dati per applicazioni che prima non sarebbero mai state possibili. Gli algoritmi ML possono apprendere le abitudini e i comportamenti di acquisto dei clienti, eseguire matematica incredibilmente complesse e abilitare prodotti completamente nuovi.
Quasi ogni settore sarà molto influenzato dall'intelligenza artificiale e dall'apprendimento automatico nel prossimo futuro e in modi che probabilmente non ti aspetteresti. Prendiamo ad esempio i videogiochi, in cui l'apprendimento automatico ha reso possibile il ray tracing in tempo reale, con conseguente illuminazione fotorealistica. Ogni settore rischia di essere completamente trasformato dal matrimonio di dati e logica.
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È per questo motivo che il data scientist è stato definito il "lavoro più sexy dei 21st secolo "di Harvard Business Review.
Qual è lo stipendio di ingegneria dell'apprendimento automatico? Secondo Prospects.ac.uk, lo stipendio medio per ingegnere di machine learning nel Regno Unito è di £ 52.000, che può aumentare fino a £ 170.000 se lavori per un'azienda come Google o Facebook. Sono circa $ 62.568 o $ 204.551,65 rispettivamente.
Uno stipendio per l'apprendimento automatico può arrivare fino a $ 204.551
Che cos'è l'apprendimento automatico?
Innanzitutto, è importante capire esattamente cos'è l'apprendimento automatico e cosa non lo è.
L'apprendimento automatico è strettamente correlato all'intelligenza artificiale, ma questi sono ancora concetti distinti. Mentre l'intelligenza artificiale può descrivere qualsiasi tipo di programma o macchina progettato per esibire comportamenti intelligenti, l'apprendimento automatico significa specificamente usare algoritmi per cercare modelli nei dati. Questo può potenzialmente essere usato per addestrare alcuni tipi di AI.
L'intelligenza artificiale che controlla i nemici nei giochi per computer in genere non utilizza l'apprendimento automatico. Piuttosto, utilizza una sorta di diagramma di flusso per il processo decisionale, al fine di rispondere alle tue azioni con strategie prestabilite. Questo è ciò che chiamiamo ANI (Artificial Narrow Intelligence) perché può fare solo una cosa.
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Ciò è in contrasto con Artificial General Intelligence (AGI), che è un'intelligenza artificiale progettata per essere in grado di gestire diversi tipi di attività e persino superare il test di Turing.
D'altra parte, la visione al computer - la capacità di un programma di identificare oggetti in una scena - si realizza attraverso l'apprendimento automatico. Guardando centinaia di migliaia di immagini, è possibile "insegnare" a un'IA per riconoscere oggetti come automobili o piante. Se la fotocamera del tuo telefono ha il rilevamento delle scene, questo utilizzerà l'apprendimento automatico. Allo stesso modo, ML viene utilizzato anche per insegnare il riconoscimento vocale degli assistenti virtuali.
L'apprendimento automatico può essere utilizzato per identificare i problemi di salute dai raggi X e assistere i medici nelle loro diagnosi o per prevedere in modo più accurato il tempo. Esiste ancora molto più potenziale da sfruttare.
Cosa fa un ingegnere di machine learning?
Il compito di un ingegnere di machine learning è insegnare AI e software utilizzando i dati.
Il compito di un ingegnere di machine learning è insegnare AI e software utilizzando i dati. Potrebbero:
- Scrivi programmi e sviluppa algoritmi per estrarre informazioni significative da grandi set di dati
- Esegui esperimenti e testa diversi approcci
- Ottimizza i programmi per migliorare prestazioni, velocità e scalabilità
- Gestire l'ingegneria dei dati per garantire set di dati puliti
- Suggerisci utili applicazioni per l'apprendimento automatico
Un ingegnere di machine learning potrebbe quindi lavorare per un'azienda che produce già un prodotto, che si tratti di riconoscimento vocale, visione artificiale o qualcosa di più specialistico. In alternativa, potrebbero lavorare per un'agenzia che fornisce soluzioni di apprendimento automatico alle imprese che possono beneficiare della tecnologia. O forse potrebbero lavorare nel dipartimento R&D per un'azienda tecnologica come Google per creare nuove applicazioni.
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C'è una certa sovrapposizione tra i ruoli di un ingegnere dell'apprendimento automatico e di uno scienziato di dati. Allo stesso modo, potrebbe essere necessario ricorrere a competenze come data mining, analisi predittiva, matematica, ecc. Tuttavia, il ruolo dell'ingegnere ML è più specifico, applicando tale conoscenza in un modo molto particolare.
E, naturalmente, lo stipendio dell'ingegnere dell'apprendimento automatico tende ad essere maggiore per riflettere questo.
Per avere un'idea del tipo di cose che devi capire come ingegnere dell'apprendimento automatico, ti consiglio questo post sui 10 migliori algoritmi utilizzati in ML. Se questo è affascinante per te, allora probabilmente ti piacerà ML. In caso contrario, potresti essere più adatto a un altro ruolo.
Come diventare un ingegnere di machine learning
Ti interessa diventare un ingegnere dell'apprendimento automatico? Pensi di avere quello che serve? Ecco cosa devi sapere per iniziare e ottenere un ottimo stipendio da ingegnere di machine learning.
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In termini di qualifiche e certificazioni, non esiste un percorso stabilito per diventare un ingegnere ML. Molti dei lavori che pagano i migliori stipendi per l'apprendimento automatico richiedono una laurea. Questo sarà spesso una laurea in informatica, che fornirà una vasta conoscenza di computer, tecnologia e programmazione. Anche una laurea in matematica può essere un ottimo punto di partenza.
Idealmente, ci si dovrebbe basare su questo con un background in ingegneria del software e scienza dei dati. I linguaggi di programmazione più utili in questo campo sono Python, C e C ++.
Da lì, puoi passare a ruoli più specialistici nell'apprendimento automatico o personalizzare il tuo curriculum con i corsi di apprendimento automatico di seguito. Anche l'esperienza con API ML come TensorFlow e Keras sarà estremamente utile.
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A causa dell'enorme quantità di potenza di elaborazione e archiviazione necessaria per gestire gli enormi set di dati associati all'apprendimento automatico, lavorerai in gran parte con sistemi basati su cloud. A tal fine, è anche importante dimostrare familiarità con il calcolo distribuito.
Poiché l'ingegneria dell'apprendimento automatico è una carriera così all'avanguardia, non esiste un percorso da seguire. Potresti persino scoprire di poter fare molta strada come programmatore autodidatta se sei in grado di creare un curriculum abbastanza forte.
Corsi e certificazioni
Ecco alcuni corsi e certificazioni che puoi utilizzare per andare avanti come ingegnere dell'apprendimento automatico:
Bachelor of Computer Science - Questo è un corso di laurea online completo presso l'Università di Londra che fornirà le basi perfette per coloro che sono in grado di dedicare il tempo. Studierai per 3-6 anni e ti verrà richiesto di inserire 14-28 ore alla settimana.
Data Science: Machine Learning - Se hai già un background in programmazione e / o matematica, l'aggiunta di conoscenze specifiche di machine learning potrebbe essere tutto ciò di cui hai bisogno. Questo è un corso gratuito di 8 settimane presso l'Università di Harvard. È possibile aggiungere un certificato verificato per una piccola tassa e conterà anche per un certificato Data Science Professional se si desidera proseguire ulteriormente. Puoi trovare questo corso completo qui.
Fondamenti di data science: pensiero computazionale con Python - Un altro corso gratuito, questa volta dalla Berkeley University of California. Dura 5 settimane e richiede un impegno di circa 4-6 ore settimanali. Puoi pagare un piccolo extra per aggiungere un certificato verificato, oppure puoi contarlo per un certificato professionale completo in Foundations of Data Science.
Specializzazione di apprendimento automatico - Questa specializzazione di apprendimento automatico dell'Università di Washington comprende quattro corsi separati ed è gratuita per l'iscrizione. Riceverai un certificato di corso che puoi aggiungere al tuo LinkedIn o CV.
Programmazione in C # - Questo esame di Microsoft conta come credito nei confronti di un MCSA, ma ti aiuterà anche a raggruppare il tuo CV con prove di abilità di codifica pertinenti da solo!
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Impara la masterclass di programmazione Python - Questo corso di Udemy non fornirà un certificato professionale ma è un'introduzione conveniente e utile a questo linguaggio di programmazione richiesto.
Così il gioco è fatto! Questo è ciò che devi sapere per diventare un ingegnere dell'apprendimento automatico. È una carriera che ti interesserebbe perseguire? Sei già un ingegnere ML? Condividi i tuoi consigli e la tua esperienza nei commenti in basso!
