Punët më të mira për të mësuar makineri

Përmbajtje

• Farë është mësimi i makinerisë?
• Industritë që përdorin mësimin e makinerive
• Si të mësuarit e makinave është duke ndryshuar vendin e punës
• A dëshironi një karrierë në të mësuarit e makinerive?
• Tituj pune dhe fitime
• Kërkesat për punët e mësimit të makinerive

Në krye të Raportit të Punëve në Lindje për LinkedIn për vitin 2017 ishin dy profesione në fushën e Mësimit të Makinerisë: Inxhinier i Mësimit të Makinerisë dhe Shkencëtar i Dhënave. Punësimi për inxhinierët e mësimit të makinerive u rrit me 9.8 herë ndërmjet 2012 dhe 2017 dhe punët e shkencëtarëve të të dhënave u rritën 6.5 herë gjatë të njëjtës periudhë pesë vjeçare. Nëse tendenca vazhdon, këto profesione do të kenë pamje të punësimit që tejkalojnë shumë profesione të tjera. Me një të ardhme kaq të ndritshme, a mund të jetë e përshtatshme një punë në këtë fushë?

Farë është mësimi i makinerisë?

Mësimi i makinerisë (ML) është ashtu siç duket. Kjo teknologji përfshin makineritë mësimore për të kryer detyra specifike. Për dallim nga kodifikimi tradicional që ofron udhëzime që u tregojnë kompjuterëve se çfarë të bëjnë, ML u siguron atyre të dhëna që i lejojnë ata të kuptojnë vetë, ashtu si një qenie njerëzore ose kafshë. Tingëllon si magji, por nuk është ashtu. Ai përfshin bashkëveprimin e shkencëtarëve të kompjuterave dhe të tjerëve me ekspertizë të lidhur. Këta profesionistë të IT krijojnë programe të quajtura algoritme — grupe rregullash që zgjidhin një problem — dhe më pas u ushqejnë atyre grupe të mëdha të të dhënave që i mësojnë ata të bëjnë parashikime bazuar në këtë informacion.

Mësimi i makinerisë është një "bashkësi e inteligjencës artificiale që u mundëson kompjuterëve të kryejnë detyra që nuk janë programuar në mënyrë të qartë" (Dickson, Ben. Aftësitë që ju nevojiten për të zbritur një punë për të mësuar në makinë. It Finder of Carer. 18 Janar 2017.) Hasshtë ndërlikuar më e ndërlikuar, por edhe më e zakonshme, me kalimin e viteve. Stivev Levy, në një artikull që flet për prioritetet e Google për mësimin e makinerive dhe rikualifikimin e inxhinierëve të kompanisë, shkruan, "Për shumë vite, mësimi i makinerisë konsiderohej një specialitet, i kufizuar te një pak elitë. Kjo epokë ka mbaruar, pasi rezultatet e fundit tregojnë se mësimi i makinerisë, i mundësuar nga “rrjetat nervore” që imitojnë mënyrën se si funksionon një tru biologjik, është rruga e vërtetë drejt mashtrimit të kompjuterëve me fuqitë e njerëzve, dhe në disa raste, super njerëzit ”( Levy, Steven. Si Google po rimarr veten si një kompani e parë e mësimit të makinerisë Wired. 22 qershor 2016).

Si përdoret mësimi i makinerisë në "botën e vërtetë"? Shumica prej nesh hasim në këtë teknologji çdo ditë, pa e menduar shumë atë. Kur përdorni Google ose një motor tjetër kërkimi, rezultatet që dalin në krye të faqes janë rezultat i mësimit të makinerisë. Teksti parashikues, si dhe veçoria automatike e keqpërdorur ndonjëherë, në aplikacionin për tekstin e telefonit tuaj inteligjent, janë gjithashtu një rezultat i mësimit të makinës. Filmat dhe këngët e rekomanduara në Netflix dhe Spotify janë shembuj të mëtejshëm se si e përdorim këtë teknologji në rritje të shpejtë, ndërsa mezi vërehet. Kohët e fundit, Google prezantoi Smart Përgjigje në Gmail. Në fund të një mesazhi, ai paraqet një përdorues me tre përgjigje të mundshme bazuar në përmbajtjen. Uber dhe kompani të tjera aktualisht po testojnë vetura që drejtojnë vetveten.

Industritë që përdorin mësimin e makinerive

Përdorimi i mësimit të makinerive arrin shumë përtej botës së teknologjisë. SAS, një kompani analitike e softuerëve, raporton se shumë industri e kanë adoptuar këtë teknologji. Industria e shërbimeve financiare përdor ML për të identifikuar mundësitë e investimeve, njoftoni investitorët se kur duhet të tregtojnë, të njohin se cilët klientë kanë profile me rrezik të lartë dhe zbulojnë mashtrime. Në kujdesin shëndetësor, algoritmet ndihmojnë në diagnostikimin e sëmundjeve duke kapur anomali.

A keni bërë ndonjëherë pyetjen, "pse është një reklamë për atë produkt që unë jam duke menduar për të blerë duke treguar në çdo faqe në internet që vizitoj?" ML lejon industrinë e marketingut dhe shitjeve të analizojë konsumatorët bazuar në historitë e blerjes dhe kërkimit të tyre. Përshtatja e kësaj teknologjie nga industria e transportit zbulon problemet e mundshme në rrugë dhe ndihmon për t'i bërë ato më efikase. Falë ML, industria e naftës dhe gazit mund të identifikojnë burime të reja të energjisë (Mësimi i makinerisë: Itfarë është dhe pse ka rëndësi. SAS).

Si të mësuarit e makinave është duke ndryshuar vendin e punës

Parashikimet në lidhje me makinat që marrin përsipër të gjitha punët tona kanë qenë rreth e rrotull për dekada, por a do ta bëjë më në fund ML ai realitet? Ekspertët parashikojnë që kjo teknologji ka dhe do të vazhdojë të ndryshojë vendin e punës. Por, sa i përket largimit të të gjitha punëve tona? Shumica e ekspertëve nuk mendojnë se do të ndodhë.

Ndërsa mësimi i makinerisë nuk mund të zërë vendin e qenieve njerëzore në të gjitha profesionet, ai mund të ndryshojë shumë nga detyrat e punës që lidhen me ta. "Detyrat që përfshijnë marrjen e vendimeve të shpejta bazuar në të dhëna janë një përshtatje e mirë për programet ML; jo kështu nëse vendimi varet nga zinxhirë të gjatë të arsyetimit, njohuri të ndryshme në sfond ose sens të përbashkët" thotë Byron Spice. Spice është Drejtor i Marrëdhënieve me Median në Carnegie Mellon Shkolla e Shkencave Kompjuterike e Universitetit (Spice, Byron. Mësimi i makinave do të ndryshojë vendet e punës. Universiteti Carnegie Mellon. 21 dhjetor 2017).

Në Science Magazine, Erik Brynjolfsson dhe Tom Mitchell shkruajnë, "kërkesa e punës ka më shumë të ngjarë të bie për detyra që janë zëvendësues të afërt për aftësitë e ML, ndërsa ka më shumë të ngjarë të rritet për detyrat që janë plotësuese për këto sisteme. Sa herë që një ML sistemi kalon pragun ku bëhet më kosto-efektive sesa njerëzit me një detyrë, sipërmarrësit dhe menaxherët me përfitim maksimal do të kërkojnë gjithnjë e më shumë të zëvendësojnë makinat për njerëzit.Kjo mund të ketë efekte në të gjithë ekonominë, duke rritur produktivitetin, ulur çmimet, duke zhvendosur kërkesën e punës, etj. dhe industritë e ristrukturimit (Brynjolfsson, Erik dhe Mitchell, Tom. Canfarë mund të bëjë mësimi me makinë? Implikimet e fuqisë punëtore. Shkencë. 22 dhjetor 2017).

A dëshironi një karrierë në të mësuarit e makinerive?

Karriera në të mësuarit e makinerive kërkon ekspertizë në shkencat kompjuterike, statistikat dhe matematikën. Shumë njerëz vijnë në këtë fushë me një prejardhje në ato fusha. Shumë kolegje që ofrojnë një kryesore në të mësuarit e makinerive marrin një qasje shumë-disiplinore me një program mësimor që përfshin, përveç shkencës kompjuterike, inxhinierinë elektrike dhe kompjuterike, matematikën dhe statistikat (16 Shkollat ​​kryesore për mësimin e makinerive. AdmissionTable.com).

Për ata që janë përfshirë tashmë në industrinë e teknologjisë së informacionit, kalimi në një punë të ML nuk është një hap i largët. Ju tashmë mund të keni shumë aftësi që ju nevojiten. Punëdhënësi juaj madje mund t'ju ndihmojë të bëni këtë tranzicion. Sipas artikullit të Steven Levy, "aktualisht nuk ka shumë njerëz që janë ekspertë në ML, kështu që kompani si Google dhe Facebook po rikualifikojnë inxhinierë, ekspertiza e të cilave qëndron në kodimin tradicional."

Ndërsa shumë nga aftësitë që keni zhvilluar si një profesionist i IT-së do t'i transferoni në mësimin e makinerisë, mund të jetë pak sfiduese. Shpresojmë, ju qëndruat zgjuar gjatë orëve të statistikave të kolegjit tuaj sepse ML mbështetet në një kuptim të fortë të asaj teme, si dhe në matematikë. Levy shkruan se koduesit duhet të jenë të gatshëm të heqin dorë nga kontrolli i plotë që ata kanë mbi programimin e një sistemi.

Ju nuk keni fat nëse punëdhënësi juaj i teknologjisë nuk po ofron ML rikualifikimin e Google dhe Facebook janë. Kolegjet dhe Universitetet, si dhe platformat e mësimit në internet si Udemy dhe Coursera, ofrojnë klasa që mësojnë bazat e të mësuarit të makinerive. Shtë me rëndësi të rëndësishme për të përfunduar ekspertizën tuaj duke marrë statistika dhe klasa matematike.

Tituj pune dhe fitime

Titujt kryesorë të punës që do të hasni kur kërkoni punë në këtë fushë përfshijnë inxhinier të mësimit të makinerisë dhe shkencëtar të të dhënave.

Inxhinierët e mësimit të makinerive "drejtojnë operacionet e një projekti të mësimit të makinerive dhe janë përgjegjës për menaxhimin e infrastrukturës dhe tubacioneve të të dhënave të nevojshme për të sjellë kodin në prodhim." Shkencëtarët e të dhënave janë në anën e të dhënave dhe analizave të zhvillimit të algoritmeve, sesa në anën e kodimit. Ata gjithashtu mbledhin, pastrojnë dhe përgatisin të dhëna (Zhou, Adelyn. "Titujt e Punëve të Inteligjencës Artificiale: Isfarë është një inxhinier i mësimit të makinerive?" Forbes. 27 nëntor 2017).

Bazuar në parashtresat e përdoruesve nga njerëzit që punojnë në këto punë, Glassdoor.com raporton se inxhinierët ML dhe shkencëtarët e të dhënave fitojnë një pagë bazë mesatare prej 120.931 $. Pagat variojnë nga një e ulët prej 87,000 $ në një lartësi prej 158,000 $ (Rrogat e Inxhinierit të Mësimit të Makinerisë. Glassdoor.com. 1 Mars 2018). Edhe pse Glassdoor grupon këto tituj, ekzistojnë disa dallime midis tyre.

Kërkesat për punët e mësimit të makinerive

Inxhinierët ML dhe shkencëtarët e të dhënave bëjnë punë të ndryshme, por ka shumë mbivendosje midis tyre. Njoftimet për punë për të dy pozicionet shpesh kanë kërkesa të ngjashme. Shumë punëdhënës preferojnë gradën bachelor, master, apo doktoraturë në shkencë kompjuterike ose inxhinieri, statistikë ose matematikë.

Për të qenë një profesionist i mësimit të makinerisë, do t'ju duhet një kombinim i aftësive teknike — aftësi të mësuara në shkollë ose në punë — dhe aftësi të buta. Shkathtësitë e buta janë aftësitë e dikujt që nuk i mësojnë në klasë, por përkundrazi lindin ose fitojnë përmes përvojës jetësore. Përsëri, ekziston një mbivendosje e madhe midis aftësive të kërkuara për inxhinierët ML dhe shkencëtarët e të dhënave.

Njoftimet për punë zbulojnë se ata që punojnë në punë inxhinierike ML duhet të jenë të njohur me kornizat e mësimit të makinerive si TensorFlow, Mlib, H20 dhe Theano. Ata kanë nevojë për një sfond të fortë në kodim, duke përfshirë përvojën me gjuhët e programimit, si Java ose C / C ++ dhe gjuhët e shkrimit, të tilla si Perl ose Python. Ekspertiza në statistikë dhe përvoja duke përdorur paketat statistikore të softuerëve për të analizuar grupe të mëdha të të dhënave janë gjithashtu midis specifikimeve.

Një larmi aftësish e butë do t'ju lejojë të keni sukses në këtë fushë. Midis tyre janë fleksibiliteti, përshtatshmëria dhe këmbëngulja. Zhvillimi i një algoritmi kërkon shumë provë dhe gabim, dhe për këtë arsye, durim. Duhet të testoni një algoritëm për të parë nëse funksionon dhe nëse jo, të zhvilloni një të re.

Aftësi të shkëlqyera komunikimi janë thelbësore. Profesionistët e të mësuarit të makinerive, të cilët shpesh punojnë në ekipe, kanë nevojë për aftësi superiore të të dëgjuarit, të folurit dhe ndërpersonale për të bashkëpunuar me të tjerët, dhe gjithashtu duhet të paraqesin gjetjet e tyre tek kolegët e tyre. Ata, përveç kësaj, duhet të jenë nxënës aktivë që mund të përfshijnë informacione të reja në punën e tyre. Në një industri ku vlerësohet inovacioni, duhet të jetë krijues për tu shkëlqyer.