บทความกล่าวถึงบทบาทของวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ในการออกแบบและสร้างระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สามารถเรียนรู้และคาดการณ์จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ วิศวกร ML ทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและระบบ AI และทำงานร่วมกับทีมต่างๆ รวมถึงนักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และสถาปนิกข้อมูล ความรับผิดชอบของพวกเขารวมถึงการออกแบบและพัฒนาระบบ ML, การเลือกชุดข้อมูลที่เหมาะสม, การวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ, การปรับปรุงโมเดล ML และการปรับปรุงไลบรารี ML ทักษะที่จำเป็นสำหรับวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง ได้แก่ แอปพลิเคชันทางคณิตศาสตร์ ภาษาโปรแกรม ความไวของข้อมูล การสร้างแบบจำลองและการวิเคราะห์ข้อมูล และความสามารถในการสื่อสาร บทความนี้ให้ภาพรวมของบทบาทและความรับผิดชอบในแต่ละวันของวิศวกร ML และทักษะที่จำเป็นต้องมี
The article discusses the role of machine learning (ML) engineers in designing and constructing artificial intelligence (AI) systems that can learn and predict from large data sets. ML engineers act as a bridge between data scientists and AI systems, and they work with various teams, including data analysts, data engineers, and data architects. Their responsibilities include designing and developing ML systems, selecting appropriate data sets, analyzing statistical data, improving ML models, and enhancing ML libraries. The necessary skills for machine learning engineers include mathematical applications, programming languages, data sensitivity, modeling and analyzing data, and communication abilities. The article provides an overview of the day-to-day roles and responsibilities of ML engineers and the skills they need to have.
วิธีที่วิศวกร ML เชื่อมช่องว่างระหว่างข้อมูลและ AI
ต่อไปนี้เป็นการอภิปรายเกี่ยวกับวิธีที่วิศวกร ML เชื่อมโยงข้อมูลและช่องว่าง AI
ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีสารสนเทศที่เชี่ยวชาญในการสร้างระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในตัวที่ทำให้การใช้แบบจำลองการคาดการณ์เป็นไปโดยอัตโนมัติเรียกว่าวิศวกร ML วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ออกแบบและสร้างอัลกอริทึม AI ที่สามารถเรียนรู้และคาดการณ์ได้ วิศวกร ML เชื่อมช่องว่างระหว่างข้อมูลและ AI
แม้จะไม่มีตำแหน่งระดับเริ่มต้นในอุตสาหกรรมไอทีสำหรับวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง แต่การเดินทางก็น่าตื่นเต้นและคุ้มค่า คุณสนใจที่จะเป็นวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงแต่ไม่แน่ใจว่าจะเริ่มต้นอย่างไร คุณมาถึงจุดเริ่มต้นที่ถูกต้องแล้ว ความรับผิดชอบของวิศวกร ML จะจัดการกับการเชื่อมต่อระหว่างข้อมูลและ AI
วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?
ในการทำให้โมเดลการคาดการณ์เป็นแบบอัตโนมัติ วิศวกรในแมชชีนเลิร์นนิงจะทำการวิจัย สร้างซอฟต์แวร์ที่ทำงานด้วยตนเอง และออกแบบ วิศวกรปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เน้นการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) สร้างระบบ AI ที่ใช้ชุดข้อมูลมหาศาลในการออกแบบและสร้างอัลกอริทึมที่เรียนรู้จากและทำนายอนาคต
วิศวกร ML ทำหน้าที่เป็นตัวเชื่อมระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและระบบ AI ในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลขนาดใหญ่ วิศวกร ML มักทำงานร่วมกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้ดูแลระบบ นักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และสถาปนิกข้อมูล พวกเขาอาจมีปฏิสัมพันธ์กับกลุ่มนอกทีม เช่น ฝ่ายไอที ฝ่ายพัฒนาซอฟต์แวร์ ฝ่ายขาย หรือฝ่ายพัฒนาเว็บ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับขนาดของบริษัท
ในการออกแบบระบบแมชชีนเลิร์นนิงที่สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงประสิทธิภาพสูง วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงต้องประเมิน จัดระเบียบ และวิเคราะห์ข้อมูล ทำการทดสอบ และปรับปรุงกระบวนการเรียนรู้ หากคุณต้องการทราบแน่ชัดว่าวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงทำอะไร โปรดอ่านต่อ เราได้ครอบคลุมทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้
วิศวกร ML ทำอะไรบ้าง?
ด้วยการรวมวิศวกรรมซอฟต์แวร์เข้ากับการวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้ได้โดยไม่จำเป็นต้องเขียนโปรแกรมเพิ่มเติม พวกเขายังช่วยให้ปรับขนาดแบบจำลองการคาดการณ์ได้ง่ายขึ้นเพื่อให้พอดีกับปริมาณข้อมูลที่สำคัญต่อธุรกิจ วิศวกรที่ทำงานด้านแมชชีนเลิร์นนิงต้องเผชิญกับความรับผิดชอบที่สำคัญ
บทบาทและความรับผิดชอบสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงทำอะไรกันแน่ มาตรวจสอบบทบาทและความรับผิดชอบของแมชชีนเลิร์นนิงในแต่ละวันโดยละเอียดยิ่งขึ้น
การออกแบบและพัฒนาระบบโดยอาศัยการเรียนรู้ของเครื่อง
การใช้อัลกอริทึม ML และ AI
การเลือกชุดข้อมูลที่เหมาะสม
การแสดงข้อมูล (การแสดงข้อมูล)
การวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ
การสร้างเฟรมเวิร์กสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ในสถานการณ์ตามกรณี
การตัดสินใจว่าจะเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์อย่างเหมาะสมอย่างไรหลังจากการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่
ทำงานร่วมกับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลอื่นๆ เพื่อพัฒนาท่อส่งข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
พิสูจน์คุณภาพของข้อมูล
ใช้วิธี ML ทั่วไปและไลบรารีซอฟต์แวร์ที่จำเป็น
การปรับปรุงโมเดล ML
แจ้งผู้เกี่ยวข้องที่สำคัญและผู้ใช้หลักเกี่ยวกับความสามารถของโมเดล ML
ให้ความช่วยเหลือแก่ฝ่ายที่เกี่ยวข้องในการใช้และทำความเข้าใจชุดข้อมูลและระบบการเรียนรู้ของเครื่อง
การสร้างแอปที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง
การปรับปรุงไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง
ทักษะสำหรับวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง ทักษะที่จำเป็นสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร วิศวกรในแมชชีนเลิร์นนิงใช้ภาษาอะไร แมชชีนเลิร์นนิงมีคณิตศาสตร์มากมายหรือต้องมีการเข้ารหัส เรามีวิธีแก้ปัญหาทั้งหมด นี่คือทักษะของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องที่เป็นที่ต้องการมากที่สุด:
การประยุกต์ใช้ทางคณิตศาสตร์
นวัตกรรมในการแก้ปัญหา
ภาษาโปรแกรมเช่น Java, C และ C ++
ความรู้เกี่ยวกับ Linux และ Unix
ความไวของข้อมูล
การสร้างแบบจำลองและการวิเคราะห์ข้อมูล
การประมวลผลภาษาธรรมชาติและโครงข่ายประสาทเทียม
ความสามารถในการสื่อสาร
ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลพึ่งพาการมีส่วนร่วมของวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงเป็นอย่างมาก หน้าที่ของพวกเขา ได้แก่ การสืบสวน พัฒนา และออกแบบปัญญาประดิษฐ์ที่เป็นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง นอกเหนือไปจากการรักษาและปรับปรุงระบบปัญญาประดิษฐ์ที่มีอยู่
หมายเหตุ: ข้อมูลที่ให้ไว้ในบทความนี้เป็นเพียงความเห็นของผู้เขียน/ผู้ลงโฆษณาเท่านั้น ไม่ใช่คำแนะนำในการลงทุน – จัดทำขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ทางการศึกษาเท่านั้น เมื่อใช้ข้อมูลนี้ แสดงว่าคุณยอมรับว่าข้อมูลนี้ไม่ถือเป็นการลงทุนหรือคำแนะนำทางการเงินใดๆ โดย Analytics Insight และทีมงาน ใครก็ตามที่ต้องการลงทุนควรขอคำแนะนำทางการเงินหรือมืออาชีพที่เป็นอิสระของตนเอง ทำการวิจัยของคุณเองพร้อมกับที่ปรึกษาทางการเงินก่อนตัดสินใจลงทุน Analytics Insight และทีมงานไม่รับผิดชอบต่อมุมมองการลงทุนที่ระบุไว้ในบทความ