ماذا يفعل مهندس التعلم الآلي؟ الأدوار والمسؤوليات والمهارات

في تقرير روبرت هاف لمستقبل العمل لعام 2019 ، صرح براندون بيوريل ، كبير المحللين في Forrester Research:

"يعتمد مائة في المائة من النجاح المستقبلي لأي شركة على تبني التعلم الآلي. لكي تنجح الشركات في عصر العميل ، عليها أن تتوقع ما يريده العملاء ، والتعلم الآلي ضروري للغاية لتحقيق ذلك. "

مع تزايد عدد المنظمات التي تستكشف أدوات علوم البيانات - الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة - والاستفادة منها - يتزايد الطلب على المهنيين المهرة في هذه المجالات. يعد دور مهندس التعلم الآلي أحد أعلى أدوار علوم البيانات المطلوبة في الصناعة.

اليوم ، سوف نتعمق في دور مهندس التعلم الآلي ونفهم مسؤولياته ومتطلباته الأساسية.

صعود التعلم الآلي

في الأساس ، يتمثل دور مهندس التعلم الآلي في التزاوج بين دورين محوريين في الصناعة - علماء البيانات ومهندس البرمجيات.

في حين أن التركيز الأساسي لعالم البيانات هو تجربة البيانات الضخمة ، يركز مهندس البرمجيات بشكل أساسي على البرمجة (كتابة التعليمات البرمجية). كلا الأدوار مختلفة بطبيعتها. تعتبر وظيفة عالم البيانات أكثر تحليلاً - يستخدم هؤلاء الخبراء التحليليون مجموعة من المهارات الرياضية والإحصائية والتحليلية وأدوات تعلم الآلة لجمع مجموعات البيانات الضخمة ومعالجتها وتحليلها لاكتساب رؤى.

على العكس من ذلك ، فإن مهندسي البرمجيات هم مبرمجون / مبرمجون خبراء يكتبون برامج قابلة للتطوير وتصميم أنظمة برمجيات للشركات. بالنسبة لهم ، يبدو مفهوم ML بأكمله بعيدًا. النماذج التي أنشأها علماء البيانات غير مفهومة في الغالب لمهندسي البرمجيات - فهي معقدة ولا تظهر أنماط تصميم واضحة وليست نظيفة (كل شيء يتعارض مع ما يتعلمه مهندسو البرمجيات!)

هذا هو بالضبط سبب شعور الشركات بالحاجة إلى مهندس التعلم الآلي - محترف يمكنه تقديم أفضل ما في العالمين إلى الطاولة. أرادت المنظمات شخصًا يمكنه إزالة الغموض عن رمز علماء البيانات وجعله أكثر فائدة ويمكن الوصول إليه. يجمع مهندسو التعلم الآلي بين قوانين وقواعد عالم علوم البيانات وقواعد البرمجة لمساعدة المؤسسات على جني الفوائد الكاملة لتقنيات الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة مع الالتزام بممارسات البرمجة القياسية والبروتوكولات.

ماذا يفعل مهندس التعلم الآلي؟

تشبه وظيفة مهندس التعلم الآلي وظيفة عالم البيانات ، بمعنى أن كلا الدورين ينطويان على العمل مع كميات هائلة من البيانات. ومن ثم ، يجب أن يمتلك كل من مهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات مهارات ممتازة في إدارة البيانات. ومع ذلك ، هذا هو كل التشابه الذي يشترك فيه هذان الدوران.

يهتم علماء البيانات بشكل أساسي بتكوين رؤى قيمة لدفع نمو الأعمال من خلال اتخاذ القرارات الموجهة نحو البيانات. في المقابل ، يركز مهندسو التعلم الآلي على تصميم برامج التشغيل الذاتي لأتمتة النماذج التنبؤية.

في مثل هذه النماذج ، في كل مرة يؤدي فيها البرنامج وظيفة ما ، فإنه يستخدم نتائج تلك العملية لأداء العمليات المستقبلية بدقة أكبر. هذا يشكل عملية "التعلم" للبرنامج. تعد محركات التوصية Netflix و Amazon أفضل الأمثلة على هذا النوع من البرامج الذكية.

عادة ، يعمل مهندسو التعلم الآلي في تعاون وثيق مع علماء البيانات. بينما يستخرج علماء البيانات رؤى ذات مغزى من مجموعات البيانات الكبيرة وينقلون المعلومات إلى أصحاب المصلحة التجاريين ، يضمن مهندسو التعلم الآلي أن النماذج المستخدمة من قبل علماء البيانات يمكنها استيعاب كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي للحصول على نتائج أكثر دقة.

مسؤوليات مهندس التعلم الآلي

• لدراسة وتحويل نماذج علوم البيانات.
• لتصميم أنظمة ومخططات التعلم الآلي وتطويرها.
• لإجراء تحليل إحصائي وضبط النماذج باستخدام نتائج الاختبار.
• للعثور على مجموعات البيانات المتاحة عبر الإنترنت لأغراض التدريب.
• لتدريب وإعادة تدريب أنظمة ونماذج تعلم الآلة عند الضرورة.
• لتوسيع وإثراء أطر العمل والمكتبات القائمة.
• لتطوير تطبيقات "التعلم الآلي" وفقًا لمتطلبات العميل / العميل.
• للبحث والتجربة وتنفيذ خوارزميات وأدوات تعلم الآلة المناسبة.
• لتحليل قدرات حل المشكلات وحالات استخدام خوارزميات تعلم الآلة وتصنيفها حسب احتمالية نجاحها.
• لاستكشاف البيانات وتصورها من أجل فهم أفضل وتحديد الاختلافات في توزيع البيانات التي يمكن أن تؤثر على أداء النموذج عند نشرها في سيناريوهات العالم الحقيقي.

المهارات المطلوبة لتكون مهندس تعلم آلي

• درجة متقدمة في علوم الكمبيوتر / الرياضيات / الإحصاء أو تخصص ذي صلة.
• مهارات متقدمة في الرياضيات والإحصاء (الجبر الخطي ، حساب التفاضل والتكامل ، إحصائيات بايزي ، المتوسط ​​، الوسيط ، التباين ، إلخ.)
• مهارات قوية في نمذجة البيانات وهندسة البيانات.
• تجربة البرمجة في Python و R و Java و C ++ وما إلى ذلك.
• معرفة أطر عمل البيانات الضخمة مثل Hadoop و Spark و Pig و Hive و Flume وما إلى ذلك.
• خبرة في العمل مع أطر ML مثل TensorFlow و Keras.
• خبرة في العمل مع مكتبات وحزم ML المختلفة مثل Scikit Learn و Theano و Tensorflow و Matplotlib و Caffe ، إلخ.
• اتصالات قوية كتابية وشفوية
• مهارات ممتازة في العلاقات الشخصية والتعاون.

راتب مهندس تعلم الآلة

وفقًا لتقرير 2019 إنديد - أفضل الوظائف في الولايات المتحدة والهند - يحتل مهندس التعلم الآلي المرتبة الأولى في القائمة بمتوسط ​​راتب قدره 146،085 دولارًا. الأمر الأكثر إثارة للاهتمام هو أن دور مهندس ML سجل زيادة هائلة بنسبة 344٪ منذ عام 2015!

مصدر

يؤكد جلاسدور أن متوسط ​​الراتب السنوي لمهندس تعلم الآلة في الهند هو روبية. 7،95،677. على الرغم من أن راتب مهندس التعلم الآلي أعلى من المتوسط ​​الوطني ، تمامًا مثل أي وظيفة أخرى ، إلا أنه يعتمد على حجم الشركة وسمعتها والموقع ومجموعة المهارات والخلفية التعليمية والخبرة المهنية بالطبع.

فيما يلي مخطط لرواتب مهندسي ML في بعض الشركات الرائدة في هذا المجال:

• مايكروسوفت - روبية. 14،62،000 - 22،44،000 LPA
• أكسنتشر - روبية. 10،11،000 - 15،28،000 LPA
• Quantiphi - روبية. 8،50،481 LPA
• خدمات تاتا الاستشارية - روبية. 4،12،706 LPA
• انفوسيس - روبية. 3،77،000 - 6،69،000 LPA

اقرأ المزيد عن راتب تعلم الآلة في الهند.

لماذا يتزايد الطلب على مهندسي التعلم الآلي؟

في العقد الماضي ، تجاوز الطلب على مهندسي التعلم الآلي الحاجة إلى علماء البيانات. في تقرير الوظائف في الولايات المتحدة لعام 2017 على LinkedIn ، احتل مهندس التعلم الآلي المرتبة الأولى مع نمو مسجل قدره 9.8 مرة في خمس سنوات (2012-17).

مصدر

أما بالنسبة لسوق التعلم الآلي العالمي ، فمن المتوقع أن يتجاوز 39،986.7 مليون دولار بحلول عام 2025 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 49.7٪ بين عامي 2017 و 2025. توضح هذه الإحصائيات أن سوق تعلم الآلة يتوسع بوتيرة غير مسبوقة. في ضوء المنافسة المتزايدة ، سيتعين على الشركات توظيف مهندسي ML الموهوبين جنبًا إلى جنب مع غيرهم من المتخصصين في علوم البيانات للبقاء راسخين في السوق.

مع اكتساب التعلم الآلي قوة دفع في الصناعة الحديثة ، أصبحت تطبيقاته وحالات استخدامه متنوعة مثل البيانات الكبيرة نفسها.

تستفيد الشركات والمؤسسات من ML لكشف الرسائل الاقتحامية واكتشاف الاحتيال ؛ لأنظمة التعرف على الصور والكلام ؛ لإنشاء مساعدين شخصيين أذكياء (سيري وأليكسا) وسيارات مستقلة ؛ لتمكين المنازل الذكية وإنترنت الأشياء ؛ لتوليد تنبؤات دقيقة عن حركة المرور ؛ لتخصيص خدمات الوسائط الاجتماعية وخدمات التسوق / المشاهدة عبر الإنترنت ؛ لتحسين نتائج محرك البحث وغير ذلك الكثير.

خاتمة

قريبًا ، سيكون هناك المزيد من الاختراقات المذهلة التي ابتكرها التعلم الآلي ، وسيستمر مهندسو التعلم الآلي في أن يكونوا جزءًا لا يتجزأ من جميع عمليات تعلم الآلة.

يمكنك التحقق من دبلومة PG في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، والتي توفر ورش عمل عملية ، ومرشد صناعي فردي ، و 12 دراسة حالة ومهمة ، وحالة خريجي IIIT-B ، والمزيد.