เนื้อหา

• ทำไมการเรียนรู้ของเครื่อง
• การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
• วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องทำอะไร
• วิธีที่จะเป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง
• หลักสูตรและการรับรอง

เมื่อคุณหยุดคิดเกี่ยวกับมันอนาคตอาจเป็นเรื่องเล็กน้อยมันเต็มไปด้วย AI ระบบอัตโนมัติการพิมพ์ 3 มิติความเป็นจริงเสมือน IoT และแนวคิดอื่น ๆ ที่จนถึงปัจจุบันดูเหมือนนิยายวิทยาศาสตร์ แต่ถ้าคุณเข้าใจความคิดเหล่านี้มันอาจเป็นสถานที่ที่เต็มไปด้วยโอกาส ตัวอย่างเช่นโดยการทำความเข้าใจพื้นฐานของ AI และข้อมูลขนาดใหญ่คุณสามารถสร้างอาชีพให้คุณในฐานะวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง ไม่เพียง แต่จะทำให้คุณมีเงินเดือนวิศวกรการเรียนรู้ที่ดีต่อสุขภาพ แต่ยังช่วยให้คุณกำหนดอนาคตได้อีกด้วย

ในโพสต์นี้เราจะมาดูกันว่าวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องทำอะไรทำไมถึงเป็นงานที่ยอดเยี่ยมและวิธีการเริ่มต้นใช้งาน

ทำไมการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ด้วยเครื่องจักร (ML) ช่วยให้ บริษัท ต่างๆสามารถใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับแอพพลิเคชั่นที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน ขั้นตอนวิธี ML สามารถเรียนรู้พฤติกรรมและพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนอย่างเหลือเชื่อและเปิดใช้งานผลิตภัณฑ์ใหม่ทั้งหมด

เกือบทุกอุตสาหกรรมจะเป็นไปได้ อย่างมาก รับผลกระทบจาก AI และการเรียนรู้ของเครื่องในอนาคตอันใกล้และในรูปแบบที่คุณอาจไม่คาดคิด ใช้วิดีโอเกมเช่นที่การเรียนรู้ของเครื่องทำให้สามารถติดตามเรย์แบบเรียลไทม์ได้ทำให้เกิดแสงเสมือนจริง ทุกอุตสาหกรรมหมายถึงการเปลี่ยนแปลงอย่างเต็มที่โดยการแต่งงานของข้อมูลและตรรกะ

อ่านเพิ่มเติม: งานของคุณปลอดภัยหรือไม่? งานที่ AI จะทำลายในอีก 10-20 ปีข้างหน้า

ด้วยเหตุนี้นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจึงถูกเรียกว่า "งานที่เซ็กซี่ที่สุดใน 21 คน^{เซนต์} ศตวรรษ” โดย Harvard Business Review

เงินเดือนวิศวกรรมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นอย่างไร ตาม Prospects.ac.uk เงินเดือนวิศวกรการเรียนรู้เครื่องโดยเฉลี่ยในสหราชอาณาจักรคือ£ 52,000 ซึ่งสามารถเพิ่มขึ้นสูงถึง£ 170,000 ถ้าคุณทำงานให้กับ บริษัท เช่น Google หรือ Facebook นั่นคือประมาณ $ 62,568 หรือ $ 204,551.65 ตามลำดับ

เงินเดือนการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเพิ่มขึ้นสูงถึง $ 204,551

การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร

ก่อนอื่นสิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าการเรียนรู้ด้วยเครื่องคืออะไรและไม่ได้เรียนรู้อะไร

การเรียนรู้ของเครื่องนั้นเกี่ยวข้องกับ AI อย่างใกล้ชิด แต่สิ่งเหล่านี้ยังคงเป็นแนวคิดที่แตกต่าง ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์สามารถอธิบายประเภทของโปรแกรมหรือเครื่องจักรที่ออกแบบมาเพื่อแสดงพฤติกรรมที่ชาญฉลาดการเรียนรู้ของเครื่องหมายถึงการใช้อัลกอริทึมเพื่อค้นหารูปแบบในข้อมูล สิ่งนี้อาจถูกใช้เพื่อฝึกอบรม AI บางประเภท

AI ที่ควบคุมศัตรูในเกมคอมพิวเตอร์มักไม่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง แต่จะใช้แผนภูมิการไหลเพื่อการตัดสินใจเพื่อตอบสนองต่อการกระทำของคุณด้วยกลยุทธ์ที่ตั้งไว้ล่วงหน้า นี่คือสิ่งที่เราเรียกว่า Artificial Narrow Intelligence (ANI) เพราะมันสามารถทำได้เพียงสิ่งเดียวเท่านั้น

อ่านเพิ่มเติม:ML Ki: การแยกข้อความออกจากภาพโดยใช้ sdk ของเครื่องจักรกำลังเรียนรู้ sdk

สิ่งนี้ตรงกันข้ามกับปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) ซึ่งเป็น AI ที่ออกแบบมาเพื่อให้สามารถรับมือกับงานประเภทต่าง ๆ ได้หลากหลายและอาจผ่านการทดสอบของทัวริง

การมองเห็นคอมพิวเตอร์ในทางกลับกัน - ความสามารถของโปรแกรมในการระบุวัตถุในฉาก - ทำได้โดยการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยการดูรูปภาพนับแสนคุณสามารถ“ สอน” AI เพื่อจดจำวัตถุเช่นรถยนต์หรือพืช หากกล้องของโทรศัพท์ของคุณมีการตรวจจับฉากแล้วสิ่งนี้จะใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ในทำนองเดียวกัน ML ยังใช้เพื่อสอนการจดจำเสียงผู้ช่วยเสมือน

การเรียนรู้ด้วยเครื่องสามารถใช้เพื่อระบุปัญหาสุขภาพจากรังสีเอกซ์และช่วยเหลือแพทย์ในการวินิจฉัยหรือพยากรณ์สภาพอากาศได้แม่นยำยิ่งขึ้น มีศักยภาพมากขึ้นที่ยังไม่ได้แตะ

วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องทำอะไร

งานของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องคือการสอน AIs และซอฟต์แวร์โดยใช้ข้อมูล

งานของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องคือการสอน AIs และซอฟต์แวร์โดยใช้ข้อมูล พวกเขาอาจจะ:

• เขียนโปรแกรมและพัฒนาอัลกอริทึมเพื่อดึงข้อมูลที่มีความหมายจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่
• ทำการทดลองและทดสอบวิธีการต่าง ๆ
• ปรับโปรแกรมให้เหมาะสมเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพความเร็วและความสามารถในการปรับขยาย
• จัดการวิศวกรรมข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลที่สะอาด
• แนะนำแอปพลิเคชั่นที่มีประโยชน์สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจักรอาจทำงานกับ บริษัท ที่ผลิตผลิตภัณฑ์อยู่แล้วไม่ว่าจะเป็นการรู้จำเสียงการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์หรือบางสิ่งที่มีความเชี่ยวชาญมากกว่า หรือพวกเขาอาจทำงานให้กับหน่วยงานที่ให้บริการโซลูชั่นการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรให้กับธุรกิจที่ได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยี หรือบางทีพวกเขาอาจทำงานในแผนก R&D สำหรับ บริษัท เทคโนโลยีอย่าง Google เพื่อสร้างแอปพลิเคชันใหม่

อ่านเพิ่มเติม:ML Kit Image Labeling: กำหนดเนื้อหาของภาพด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง

มีการทับซ้อนกันระหว่างบทบาทของวิศวกรการเรียนรู้เครื่องและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในทำนองเดียวกันคุณอาจจำเป็นต้องเรียกร้องทักษะเช่นการทำดาต้าการวิเคราะห์เชิงทำนายคณิตศาสตร์เป็นต้นอย่างไรก็ตามบทบาทของวิศวกร ML นั้นมีความเฉพาะเจาะจงมากขึ้นโดยใช้ความรู้นั้นในลักษณะที่เฉพาะเจาะจงมาก

และแน่นอนว่าเงินเดือนวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องมีแนวโน้มที่จะสะท้อนให้เห็นถึงสิ่งนี้มากขึ้น

เพื่อให้เข้าใจถึงประเภทของสิ่งที่คุณจะต้องเข้าใจในฐานะวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องฉันขอแนะนำโพสต์นี้ใน 10 อันดับแรกของอัลกอริทึมที่ใช้ใน ML หากนั่นเป็นสิ่งที่น่าสนใจสำหรับคุณคุณอาจจะชอบ ML ถ้าไม่คุณอาจเหมาะสมกับบทบาทอื่นมากกว่า

วิธีที่จะเป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง

สนใจที่จะเป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง? คิดว่าคุณมีสิ่งที่จะ? นี่คือสิ่งที่คุณต้องรู้ในการเริ่มต้นใช้งานและเพื่อเงินเดือนวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องที่ยอดเยี่ยม

อ่านเพิ่มเติม: วิธีทำงานในฐานะนักพัฒนาซอฟต์แวร์ออนไลน์: ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้

ในแง่ของคุณสมบัติและการรับรองไม่มีเส้นทางที่กำหนดไว้สำหรับการเป็นวิศวกร ML มีงานจำนวนมากที่จ่ายเงินเดือนการเรียนรู้ของเครื่องที่ดีที่สุดเพื่อขอปริญญาตรี ซึ่งมักจะเป็นระดับวิทยาการคอมพิวเตอร์ซึ่งจะช่วยให้มีความเข้าใจในวงกว้างเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์เทคโนโลยีและการเขียนโปรแกรม การเรียนวิชาคณิตศาสตร์ก็สามารถเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีเช่นกัน

เป็นการดีที่คุณจะสร้างสิ่งนี้โดยมีพื้นฐานด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล ภาษาการเขียนโปรแกรมที่มีประโยชน์ที่สุดในฟิลด์นี้คือ Python, C และ C ++

จากตรงนั้นคุณสามารถเปลี่ยนไปใช้บทบาทผู้เชี่ยวชาญเพิ่มเติมในการเรียนรู้ของเครื่องหรือปรับแต่งประวัติส่วนตัวของคุณด้วยหลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องด้านล่าง ประสบการณ์กับ ML API เช่น TensorFlow และ Keras จะมีประโยชน์อย่างยิ่ง

อ่านเพิ่มเติม: วิธีใช้ LinkedIn และลงจอดในฝันของคุณ!

เนื่องจากพลังการประมวลผลและการเก็บข้อมูลจำนวนมากจำเป็นต้องจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องคุณจะต้องทำงานกับระบบคลาวด์เป็นส่วนใหญ่ ด้วยเหตุนี้จึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องแสดงให้เห็นถึงความคุ้นเคยกับการคำนวณแบบกระจาย

เนื่องจากวิศวกรรมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นอาชีพที่ล้ำสมัยจึงไม่มีหนทางใดที่จะติดตาม คุณอาจพบว่าคุณสามารถเป็นโปรแกรมเมอร์ที่เรียนรู้ด้วยตนเองได้นานหากคุณสามารถสร้างเรซูเม่ที่แข็งแกร่งพอ

หลักสูตรและการรับรอง

ต่อไปนี้เป็นหลักสูตรและการรับรองที่คุณสามารถใช้เพื่อก้าวไปข้างหน้าในฐานะวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง:

ปริญญาตรีสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ - หลักสูตรนี้เป็นหลักสูตรปริญญาตรีออนไลน์เต็มรูปแบบจากมหาวิทยาลัยลอนดอนที่จะให้รากฐานที่สมบูรณ์แบบสำหรับผู้ที่สามารถอุทิศเวลาได้ คุณจะเรียนเป็นเวลา 3-6 ปีและจะต้องเรียน 14-28 ชั่วโมงต่อสัปดาห์

วิทยาศาสตร์ข้อมูล: การเรียนรู้ของเครื่อง - หากคุณมีพื้นฐานด้านการเขียนโปรแกรมและ / หรือคณิตศาสตร์อยู่แล้วการเพิ่มความรู้ในการเรียนรู้ของเครื่องอาจเป็นสิ่งที่คุณต้องการ หลักสูตร 8 สัปดาห์ฟรีจากมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด คุณสามารถเพิ่มใบรับรองที่ตรวจสอบแล้วโดยมีค่าธรรมเนียมเล็กน้อยและจะนับรวมกับใบรับรองผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลวิทยาศาสตร์หากคุณต้องการดำเนินการต่อไป คุณสามารถค้นหาหลักสูตรเต็มได้ที่นี่

พื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล: การคิดคำนวณด้วย Python - อีกหนึ่งหลักสูตรฟรีจาก Berkeley University of California ยาว 5 สัปดาห์ใช้เวลาในการดำเนินการประมาณ 4-6 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ คุณสามารถจ่ายเพิ่มเล็กน้อยเพื่อเพิ่มใบรับรองที่ตรวจสอบแล้วหรือคุณสามารถนับเป็นใบรับรองระดับมืออาชีพแบบเต็มรูปแบบได้ในฐานข้อมูลวิทยาศาสตร์

ความเชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่อง - ความเชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องนี้จากมหาวิทยาลัยวอชิงตันประกอบด้วยสี่หลักสูตรแยกต่างหากและสามารถลงทะเบียนได้ฟรี คุณจะได้รับใบรับรองหลักสูตรที่คุณสามารถเพิ่มลงใน LinkedIn หรือ CV

การเขียนโปรแกรมใน C # - การสอบนี้จาก Microsoft ถือเป็นเครดิตต่อ MCSA แต่จะช่วยให้คุณสามารถเพิ่ม CV ของคุณด้วยหลักฐานการเข้ารหัสที่เกี่ยวข้องทั้งหมดด้วยตัวเอง!

อ่านเพิ่มเติม: การรับรองของ Microsoft: คำแนะนำสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี

เรียนรู้ Python Programming Masterclass - หลักสูตรนี้จาก Udemy จะไม่ได้รับใบรับรองระดับมืออาชีพ แต่เป็นการแนะนำราคาที่ไม่แพงและเป็นประโยชน์สำหรับภาษาการเขียนโปรแกรมตามความต้องการนี้

ดังนั้นคุณมีมัน! นั่นคือสิ่งที่คุณต้องรู้เพื่อเป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง นี่เป็นอาชีพที่คุณสนใจหรือไม่? คุณเป็นวิศวกร ML อยู่แล้ว? แบ่งปันเคล็ดลับและประสบการณ์ของคุณในความคิดเห็นด้านล่าง!