Nasıl Makine Öğrenimi Mühendisi Olunur?

Makine öğrenimi mühendisi olmanın kapsamı nedir ve nasıl olunur?

Makine öğrenimi mühendisleri bugün yüksek talep görüyor ve daha fazla şirket yapay zeka (AI) teknolojilerini benimsedikçe, talep büyümeye devam edecek. Günümüzde pek çok kariyer fırsatı var ve şirketlerin gelecekteki rolleri doldurmak için makine öğrenimi eğitimi alan daha fazla kişiye ihtiyacı olacak. 

Bilgisayar bilimi, matematik, istatistik, veri bilimi, derin öğrenme ve problem çözme becerileri, makine öğrenimi mühendisleri için çok önemlidir. Başarılı olmak için, makine öğrenimi mühendisleri çeşitli programlama dillerini öğrenmeli ve karmaşık veri kümeleri ve algoritmalarla çalışırken zaman ayırmalıdır. 

Makine öğrenimi mühendisi olmak isteyenler için çok çeşitli çevrimiçi kaynaklar var. Bununla birlikte, mevcut bilgilerin çokluğu, onu anlamayı oldukça zorlaştırmaktadır. Çeşitli sektörlerde birçok makine öğrenimi fırsatı olduğundan, hangi kariyer yolunun sizin için doğru olduğuna karar vermek de zor. 

Aşağıda, makine öğrenimi mühendisi olmakla ilgili bazı kritik soruları yanıtlayacağız:

• Bir makine öğrenimi mühendisi ne yapar?
• Makine öğrenimi mühendisleri için hangi kariyer fırsatları var?
• Makine öğrenimi mühendisi olmak için bir dereceye ihtiyacım var mı?
• Makine öğrenimi mühendisi olmak için hangi becerilere ihtiyacım var?
• Nasıl makine öğrenimi mühendisi olurum?

Makine öğrenimi mühendisinin sorumlulukları

Bir makine öğrenimi mühendisinin görevleri bir veri bilimcisinin görevlerine benzer : Çok miktarda veriyle çalışırlar, veri yönetimi gerçekleştirmeleri gerekir ve dinamik veri kümeleri üzerinde karmaşık modelleme yaparlar. Ayrıca tahmini modelleri otomatikleştirmek için kendi kendine çalışan yazılımlar tasarlarlar ve önceki sonuçları gelecekteki operasyonları gerçekleştirirken doğruluklarını artırmak için kullanırlar.

Başlıktan da anlaşılacağı gibi, makine öğrenimi mühendisleri, insan müdahalesi olmadan verileri analiz etmek ve tahmine dayalı doğruluğu iyileştirmek için algoritmalar kullanan makine öğrenimi ile çalışır. Makine öğrenimi, karmaşık sorunları “düşünmek” ve çözmek için derin veri kümelerini kullanan yapay sinir ağlarını içeren yapay zeka ve derin öğrenmeye de bağlıdır. 

Makine öğreniminin aşağıdakiler dahil birçok uygulaması vardır:

• Görüntü ve konuşma tanıma (ör. Görüntüleri otomatik etiketleme, metinden konuşmaya dönüştürmeler) 
• Müşteri içgörüleri sağlamak (örneğin, müşterinin satın aldığı ürün 1’i not etmek ve ürün 2’yi tavsiye etmek)
• Risk yönetimi ve dolandırıcılığın önlenmesi (örneğin, finansal tahminler, kredi temerrütleri riski)

Makine öğrenimi mühendisi olarak çalışma hakkında kısa bilgiler

• Makine öğrenim mühendisleri için ortalama ücret 2020 $ yıllık 147.134 idi.
• Makine öğrenimi mühendisleri için iş ilanları 2015’ten 2018’e% 344 arttı.
• Makine öğrenimi mühendisleri tipik olarak en iyi kariyer beklentileri için bilgisayar bilimi, yazılım mühendisliği veya ilgili bir alanda bir yüksek lisans veya doktora derecesi gerektirir.
• Yapay zeka veya makine öğrenimi içeren alanlardaki çoğu iş ilanı, makine öğrenimi mühendisleri içindir.  

Makine öğrenimi mühendisi kariyer fırsatları

Sağlık hizmetleri, eğitim, perakende, üretim, tedarik zinciri ve lojistik gibi birçok farklı sektörde artan talep olduğundan, makine öğrenimi mühendisleri için birçok kariyer fırsatı vardır. Yapay zeka ve derin öğrenmenin birden çok sektörde kullanımındaki artış, makine öğrenimi mühendislerine olan talebin de artmasına neden olacaktır. 

Gerekli programlama dillerinde ve rolün diğer yönlerinde deneyim ve bilginizi geliştirdikçe, bir makine öğrenimi mühendisi olarak yeni kariyer fırsatları keşfedeceksiniz.

Makine öğrenimi mühendisi işlerinin türleri:

• Makine öğrenimi mühendisi: Sistemleri ve uygulamaları tasarlamak ve geliştirmek için makine öğrenimi algoritmalarının ve araçlarının kullanımı
• Veri bilimci: Büyük miktarda veriyi toplamak, işlemek, analiz etmek ve yorumlamak için büyük veri, yapay zeka, makine öğrenimi ve analitik araçları kullanın
• NLP bilim adamı: İnsan konuşma kalıplarını öğrenmek ve konuşulan kelimeleri diğer dillere çevirmek için makineler ve uygulamalar tasarlayın ve geliştirin
• Yazılım geliştiricisi / mühendisi: Makine dili yazılım çözümleri tasarlayın, geliştirin ve kurun, bilgisayar işlevleri oluşturun, görselleştirme için ürün dokümantasyonu hazırlayın, kodu test edin, teknik şartnameler oluşturun ve sistemlerin bakımını yapın
• İnsan merkezli makine öğrenimi tasarımcısı: Bilgi işleme ve örüntü tanıma yoluyla bireylerin tercihlerini ve davranış kalıplarını öğrenmek için akıllı sistemler oluşturun

Eğitimin makine öğrenimi mühendisi olması gerekiyordu

Çoğu işveren, yalnızca bilgisayar bilimi, matematik, istatistik veya ilgili bir alanda en az bir yüksek lisans derecesine sahip makine öğrenimi mühendisleri istihdam edecektir.

Bir yüksek lisans programından geçmek, programlama bilgisi (ör. Python , R, Java), makine öğrenimi çerçevelerini anlama (ör. TensorFlow, Keras) ve ileri matematik becerileri (ör. Doğrusal cebir, Bayes istatistikleri) sağlayacaktır. 

Amazon’dan veya akredite bir dernekten gelen profesyonel sertifika da bu alanda öne çıkmanıza yardımcı olacaktır.

Makine öğrenimi mühendisi olmak için ihtiyaç duyduğunuz beceriler

Makine öğrenimi mühendisi olmak için Python, Java ve R gibi bir veya daha fazla programlama dili öğrenmeniz gerekir. Ayrıca C ++, C, JavaScript, Scala ve Julia öğrenmeniz gerekebilir. Ayrıca, eğitim ve iş başında deneyim kombinasyonu yoluyla beceriler geliştirmeniz gerekecek.

• Bilgisayar biliminin temelleri ve programlama: Veri yapıları oluşturun (ör. Yığınlar, kuyruklar, çok boyutlu diziler), algoritmalar uygulayın (ör. Arama, sıralama, optimizasyon), hesaplanabilirliği ve karmaşıklığı anlayın (ör. P’ye karşı NP, NP-tam problemler , yaklaşık algoritmalar) ve bilgisayar mimarisi geliştirin (örneğin, bellek, önbellek, bant genişliği).
• Olasılık ve istatistikler: Olasılıkta kullanılan teknikleri kullanın (ör. Bayes Nets, Markov Karar Süreçleri, Gizli Markov Modelleri), istatistiksel ölçümleri ve dağılımları (ör. Tek tip, normal, iki terimli) hesaplayın ve analitik yöntemleri uygulayın (ör. ANOVA, hipotez testi ) gözlemlenen verilerden modeller oluşturmak ve doğrulamak için.  
• Veri modelleme ve değerlendirme: Belirli bir veri kümesinin temel yapısını tahmin edin, faydalı modeller bulun (ör. Korelasyonlar, kümeler), görünmeyen örneklerin özelliklerini tahmin edin (ör. Sınıflandırma, regresyon), uygun doğruluk / hata önlemlerini seçin (ör. Günlük kaybı sınıflandırma için, regresyon için toplam hataların karesi) ve stratejileri değerlendirin (örneğin, eğitim-test ayrımı, sıralı ve randomize çapraz doğrulama).
• Makine öğrenimi algoritmaları ve kitaplıkları: Kitaplıkları, paketleri ve API’leri (ör. Spark MLlib, TensorFlow) uygulamak için uygun modeller bulun, verilere uyacak öğrenme prosedürleri oluşturun (ör. Doğrusal regresyon, gradyan iniş, genetik algoritmalar) ve bir farkındalık geliştirin farklı yaklaşımların avantajları ve dezavantajları (örneğin, önyargı ve varyans, eksik veriler, veri sızıntısı).
• Yazılım mühendisliği ve sistem tasarımı: Öğelerin birlikte nasıl çalıştığını anlayın, sistemlerle iletişim kurun (örneğin, kütüphane çağrıları, veritabanı sorguları) ve arayüzler oluşturun.

Nasıl makine öğrenimi mühendisi olunur?

Makine öğrenimi mühendisi olarak bir pozisyona başvurmadan önce bir strateji geliştirmek en iyisidir. Çalışmak istediğiniz sektörü ve ne tür bir makine öğrenimi mühendisi olmak istediğinizi belirleyin.İlanReklam – Makale aşağıda devam ediyor

İlgili bir lisans derecesine sahip olduğunuzda, makine öğrenimi mühendisi olmaya doğru giden bir kariyer yolunda bir pozisyon almak isteyebilirsiniz. Bu, bir yazılım mühendisi, programcı veya geliştirici, veri bilimcisi veya bilgisayar mühendisi olarak çalışmayı içerebilir. 

Bu kariyerlerden birinde çalışırken, bilgisayar bilimi veya yazılım mühendisliği alanında yüksek lisans veya doktora eğitimi alabilirsiniz. 

Mevcut algoritmalar, programlama dilleri ve makine öğrenimi kitaplıklarından haberdar olduğunuzdan emin olun. Sürekli eğitim kurslarına katılın ve profesyonel sertifikalarınızı güncelleyin.

LinkedIn’deki diğer makine öğrenimi mühendisleriyle bağlantı kurarak ağınızı oluşturun ve rol hakkında daha fazla bilgi edinin; bu, iş fırsatları ve sektör beklentileri hakkında bilgi sahibi olmanızı sağlar. Bir makine öğrenimi mühendisi olarak kariyerinizi geliştirme konusunda kişilerinizden tavsiye isteyin.

Makine öğrenimi mühendisliği işlerine başvurmak için ipuçları

• Bir işe başvurmadan önce özgeçmişinizdeki bilgi, beceri ve sertifikalarınızı güncelleyin. İş ilanlarında tanıtılan becerileri vurgulayın ve önceki başarılarınızı listeleyin.
• Deneyiminizin sizi rol için nasıl ideal hale getirdiğini açıklamak için bir kapak mektubu yazın. Kuruluşla neden çalışmak istediğinizi ve neden sizi işe almaları gerektiğini açıklayın.
• İlgili referansları ekleyin, ancak önce onlardan izin isteyin ve iletişim bilgilerinin doğru olduğundan emin olun.
• Makine öğrenimi mühendisi işlerini yayınlayan iş panolarını arayın. 

Makine öğrenimi mühendisi olma yolculuğunuza başlamak

Makine öğrenimi, potansiyel kariyerler için birçok fırsat sunar ve bu alandaki insanlar yüksek ücretler kazanır ve sağlam bir geleceğe sahiptir. Makine öğrenimi mühendisi olarak bir kariyere doğru çalışmaya başlamanın şimdi tam zamanı. 

En çok hangi işlerin ilginizi çekeceğini ve istediğiniz alanda hangi rollerin mevcut olduğunu ve ayrıca hangi beceri ve deneyimlerin gerekli olduğunu öğrenin. Verileri analiz etmek için becerilerinizi kullanmayı düşünün ve bir makine öğrenimi mühendisi olarak kariyerinize başlamak için bir plan oluşturun.

Yazının orijinali için tıklayınız.