برای استخدام شدن در حوزه یادگیری ماشین ابتدا باید به چند سوال پاسخ دهیم. اول از همه باید مسیر رسیدن به مهندسی یا برنامه نویسی یادگیری ماشین را بدانید و با بهترین زبان های برنامه نویسی در این زمینه را بشناسید! در این مقاله با آکادمی رستاوا همراه باشید تا این موارد را بررسی کنیم.
آنچه که در این مقاله خواهید خواند:
آینده حوزه یادگیری ماشین
از آنجایی که هوش مصنوعی نقش رو به رشدی در زندگی ما ایفا می کند، تقاضا برای مهندسان یادگیری ماشین به شدت افزایش یافته است. مهندسی یادگیری ماشین سنگ بنای هوش مصنوعی است و بدون آن، الگوریتم های سفارشی مانند الگوریتم هایی که توسط نتفلیکس، یوتیوب و آمازون استفاده می شوند؛ فناوری هایی که شامل تشخیص تصویر یا صدا هستند و بسیاری از سیستم های خودکاری که محصولات و خدمات مورد استفاده ما را تامین می کنند، کار نمی کنند.
به این دلیل که مهندسی یادگیری ماشین در تقاطع علم داده و مهندسی نرم افزار قرار دارد. در واقع یک دانشمند داده، داده های جمع آوری شده را تجزیه و تحلیل می کند و یک مهندس یادگیری ماشین، نرم افزار خودگردانی را طراحی می کند که از آن داده ها و مدل های پیش بینی خودکار استفاده می کند.
در عمل، اگر یک مهندس یادگیری ماشین بر روی یک الگوریتم برای YouTube کار کند، ممکن است وظیفه ایجاد خطوط لوله یادگیری ماشینی را به عهده داشته باشد که در پلتفرم استفاده شود تا کاربر بتواند پس از اتمام پخش ویدیو، روی دکمه «بعدی» کلیک کند و ویدیوی دیگری را تماشا کند که با علایق آن ها مرتبط است؛ دقیقا همان چیزی که در حال حاضر که توسط الگوریتم اطلاعات داده شده و مدل های پیش بینی ایجاد شده توسط متخصصان داده YouTube تعیین شده است.
ماهیت رشته یادگیری ماشین
ماهیت میان رشته ای این نقش به این معنی است که مهندسین یادگیری ماشین به مهارت های اساسی علم داده مانند درک ساختار داده ها و مدل سازی داده ها، روش های تجزیه و تحلیل کمی، ایجاد خطوط لوله داده ها و آمار تبحر دارند؛ و در عین حال از مبانی علوم کامپیوتر و مهارت های مهندسی نرم افزار نیز برخوردار هستند. مانند درک معماری کامپیوتر، تسلط بر زبان های برنامه نویسی و توانایی برنامه نویسی راه حل های نرم افزاری. برای کسب اطلاعات بیشتر درباره حوزه هوش مصنوعی و بازارکار آن، مقاله استخدام برنامه نویس هوش مصنوعی را مطالعه کنید!
چطور یک برنامه نویس یادگیری ماشین شویم؟
برای تبدیل شدن به یک برنامه نویس یادگیری ماشین و استخدام شدن در این زمینه، باید مهارت های فنی و نرم افزاری لازم را بلد باشید. در ادامه به مهارت های فنی و ضروری برای استخدام برنامه نویس یادگیری ماشین آشنا می شویم.
مهارت های فنی ضروری برای مهندسان یادگیری ماشین
مهندسی یادگیری ماشین اصول مهندسی نرم افزار را با دانش تحلیلی و علم داده ترکیب می کند تا یک مدل یادگیری ماشین را برای یک نرم افزار یا شخص قابل استفاده کند. این به این معنی است که مهندسین یادگیری ماشین نیاز به سلسله مهارت هایی دارند که هم علم داده و هم مهندسی نرم افزار را در بر می گیرد.
مهارت های مهندسی نرم افزار
برخی از اصول علوم کامپیوتری که مهندسین یادگیری ماشین بر آن ها تکیه دارند عبارتند از: الگوریتم های نوشتن که می توانند جستجو، مرتب سازی و بهینه سازی را انجام دهند؛ آشنایی با الگوریتم های تقریبی درک ساختارهای داده، درک قابلیت محاسبه و پیچیدگی و دانش معماری کامپیوتر مانند حافظه، خوشه ها، پهنای باند و غیره.
مهارت های علم داده
برخی از مبانی علم داده که مهندسین یادگیری ماشین بر آن ها تکیه می کنند شامل آشنایی با زبان های برنامه نویسی مانند Python، SQL و Java است. تست فرضیه، مدل سازی داده ها، مهارت در ریاضیات، احتمالات و آمار (مانند طبقه بندی کننده های ساده بیز، احتمال شرطی، احتمال، قانون بیز و شبکه های بیز، مدل های پنهان مارکوف و غیره) و توانایی ایجاد یک استراتژی ارزیابی برای مدل ها و الگوریتم های پیش بینی کننده نیز از دیگر مهارت های مورد نیاز علم داده در حوزه یادگیری ماشین است.
مهارت های اضافی یادگیری ماشین
بسیاری از مهندسین یادگیری ماشین نیز در زمینه یادگیری عمیق، برنامه نویسی پویا، معماری شبکه های عصبی، پردازش زبان، پردازش صوتی و تصویری، یادگیری تقویتی، تکنیک های پیشرفته پردازش سیگنال و بهینه سازی الگوریتم های یادگیری ماشین آموزش دیده اند.
مهارت های دیگر ضروری برای مهندسان یادگیری ماشین
مهارت های نرم چیزی است که مهندسان کار بلد را از کسانی که ضعف دارند متمایز می کند. در حالی که مهندسی یادگیری ماشین در هسته خود یک شغل فنی است، مهارت های دیگر مانند توانایی برقراری ارتباط درست، حل مشکل، مدیریت زمان و همکاری با دیگران چیزی است که منجر به تکمیل و تحویل موفقیت آمیز پروژه می شود.
مهارت های ارتباطی
کار کردن با دانشمندان و تحلیلگران داده، مهندسان نرم افزار، دانشمندان تحقیقاتی، تیم های بازاریابی و تیم های محصول برای مهندسان یادگیری ماشین غیرعادی نیست. بنابراین توانایی برقراری ارتباط شفاف با ذینفعان در مورد اهداف پروژه، جدول زمانی و انتظارات، بخش مهمی از پروژه است.
مهارت های حل مسئله
توانایی حل مسئله هم برای دانشمندان داده و هم برای مهندسان نرم افزار مهم است و در نتیجه برای مهندسان یادگیری ماشین نیز ضروری خواهد بود. یادگیری ماشین بر حل چالش های بلادرنگ تمرکز دارد، بنابراین توانایی تفکر انتقادی و خلاقانه در مورد مسائلی که به وجود می‌آیند و ایجاد راه حل ها یک مهارت اساسی است. اگر قصد استخدام شدن را دارید و از اصول آن بی خبر هستید، پیشنهاد می کنیم مقاله استخدام برنامه نویس تهران را مطالعه کنید!
دانش دامنه
برای طراحی نرم افزارهای خودگردان و بهینه سازی راه حل های مورد استفاده توسط کسب و کارها و مشتریان، مهندسان یادگیری ماشین باید هم نیازهای کسب و کار و هم انواع مشکلاتی را که طرح هایشان حل می کند، درک کنند. بدون دانش دامنه، توصیه های مهندس یادگیری ماشین ممکن است دقیق نباشد.
مدیریت زمان
مهندسان یادگیری ماشین اغلب خواسته های ذینفعان مختلف را حل می کنند و در عین حال باید زمانی را برای انجام تحقیقات، سازماندهی و برنامه ریزی پروژه ها، طراحی نرم افزار و آزمایش دقیق آن بیابند. توانایی مدیریت زمان برای کمک های ارزشمند به تیم، کلیدی است.
کار گروهی
مهندسان یادگیری ماشین اغلب در مرکز ابتکارات هوش مصنوعی در یک سازمان هستند، بنابراین آن ها به ناچار با دانشمندان داده، مهندسان نرم افزار، بازاریابان، طراحان و مدیران محصول و آزمایش کنندگان کار می کنند. توانایی همکاری با دیگران و کمک به یک محیط کاری حمایتی، مهارتی است که بسیاری از مدیران هنگام استخدام یک مهندس یادگیری ماشین به دنبال آن هستند.
علاقه به یادگیری
زمینه های هوش مصنوعی، یادگیری عمیق، یادگیری ماشین و علم داده به سرعت در حال پیشرفت هستند و حتی کسانی که مدرک تحصیلات تکمیلی گرفته اند و به عنوان مهندس یادگیری ماشین کار می کنند، راه هایی برای ادامه تحصیل از طریق بوت کمپ، کارگاه ها و دوره های کارآموزی پیدا می کنند. یادگیری جدیدترین زبان های برنامه نویسی، تسلط بر ابزارها یا برنامه های جدید، یا مطالعه آخرین تکنیک ها و فناوری های پیشرفته، مهندسان یادگیری ماشین را دائما به روز رسانی می کنند و آن ها را برای یادگیری مهارت های جدید آماده می کنند.
چگونه در 6 مرحله مهندس یادگیری ماشین شویم؟
مهندسی یادگیری ماشین یک رشته نسبتا جدید و دائما در حال تکامل است. به همین دلیل، هیچ راه ثابت درستی برای تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین وجود ندارد. بسته به پیشینه تحصیلی، مهارت های فنی و زمینه های مورد علاقه، راه های مختلفی برای ورود به این رشته و استخدام شدن وجود دارد.
مراحل زیر نحوه استخدام شما به عنوان مهندس یادگیری ماشین را شرح می دهد.
۱) هدف نهایی خود را درک کنید
قبل از اینکه تصمیم بگیرید مدرک کارشناسی یا کارشناسی ارشد را دنبال کنید یا در یک بوت کمپ آنلاین ثبت نام کنید، مهم است که در مورد آنچه از یک حرفه در مهندسی یادگیری ماشین می خواهید آگاه باشید تا بتوانید بهترین مسیر را انتخاب کنید. برخی از مشاغل در یادگیری ماشینی به مدرک لیسانس در علوم کامپیوتر، ریاضیات، آمار یا یک رشته مرتبط نیاز دارند؛ در حالی که برخی به مدارک بالاتر احتیاج دارند. با این حال، واجد شرایط بودن برای استخدام معمولا بر اساس تجربه کاری و قابلیت انتقال مهارت های شما تعیین می شود. در هر صورت، آماده شدن برای یک حرفه در مهندسی یادگیری ماشین نیازمند کار سخت و تعهد است، بنابراین مهم است که هدف نهایی خود را بدانید.
۲) اصول مهندسی نرم افزار را بیاموزید
مهندسان یادگیری ماشین کدی را می نویسند که سیستم ها و برنامه ها را تقویت می کند، بنابراین آن ها باید با آرایه ای از زبان های برنامه نویسی (پایتون، جاوا و C++ که از محبوب ترین ها در علم یادگیری ماشین هستند) و علوم کامپیوتر پایه آشنا باشند تا بتوانند نرم افزار بسازند و به کار گیرند. .
۳) اصول علم داده را بیاموزید
یکی از موارد کلیدی که مهندسان یادگیری ماشین را از مهندسان نرم افزار سنتی متمایز می کند، همپوشانی آن ها با دانشمندان داده است. علاوه بر توسعه یک مجموعه مهارت مهندسی نرم افزار، هر کسی که علاقه مند به مهندسی یادگیری ماشین است باید بداند که چگونه مجموعه داده ها را پیدا کند و آن ها را سازماندهی و بهینه سازی کند.
۴) با ابزارها و مفاهیم آشنا شوید
علاوه بر یادگیری زبان های برنامه نویسی، آشنایی با زیرساخت ها و مفاهیم رایج یادگیری ماشینی به شما برای موفقیت در این حوزه کمک می کند. به عنوان مثال، مهندسان یادگیری ماشینی که با هوش مصنوعی و یادگیری عمیق کار می کنند؛ احتمالاً از ابزارهایی مانند TensorFlow، Spark and Hadoop، R Programming، Apache Kafka، Weka و MATLAB استفاده خواهند کرد. مهندسان یادگیری ماشین که وظیفه آموزش دستیاران مجازی یا ربات های گفتگو را دارند؛ احتمالاً باید پردازش زبان طبیعی، شبکه های عصبی، مدل های رگرسیون و بازیابی اطلاعات را درک کنند.
۵) روی پروژه های واقعی کار کنید
مهم ترین بخش تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین، درک نحوه به کارگیری دانش نظری خود در وظایف و پروژه های واقعی است. تکمیل یک پروژه مهندسی یادگیری ماشین به صورت پایان به پایان و مستندسازی آن در یک نمونه کار، توانایی شما در درک و ارائه در هر مرحله از پروژه را به کارفرمایان آینده نشان می دهد. یکی از مزایای کارآموزی پایتون آکادمی رستاوا کار کردن بر روی پروژه های واقعی هست!
۶) یک دوره آنلاین بوت کمپ یا کارآموزی انجام دهید
در حالی که برخی از مهندسین یادگیری ماشین در تکمیل این مراحل به تنهایی موفق می شوند. بسیاری دیگر نیازمند پشتیبانی بیشتر و یادگیری بیشتر هستند. به همین دلیل، داوطلبان اغلب به یک بوت کمپ آنلاین برای یک رویکرد جامع و پشتیبانی شده برای یادگیری مهندسی یادگیری ماشین مراجعه می کنند. یکی از کارآمد ترین روش ها برای استخدام شدن در حوزه برنامه نویسی یادگیری ماشین، شرکت در دوره های کارآموزی است. با شرکت در این دوره ها شما می توانید علاوه بر افزایش علم خود در زمینه یادگیری ماشین، به تجربه کاری خود نیز اضافه کنید. همچنین شرکت در پروژه های واقعی و جدی را تجربه کنید. با این کار از بسیاری از هم رده های خود که تنها متکی به دانش یادگیری ماشین خود هستند، چندین گام جلوتر خواهید بود.
چند سوال متداول درباره استخدام برنامه نویس یادگیری ماشین
یک مهندس یادگیری ماشین چه چیزی باید بداند؟
اولین نیاز، داشتن دانش قوی در علوم کامپیوتر و مهارت های علم داده است، یعنی یادگیری زبان های برنامه نویسی مانند C++، Python، R، SQL، و جاوا و ابزارهایی مانند MapReduce، TensorFlow و Spark.
همچنین باید با مفاهیم و کاربرد آمار، ریاضیات، معماری شبکه عصبی، تکنیک های پردازش سیگنال، ساختارهای داده، مدیریت حافظه و آموزش هوش مصنوعی آشنا باشید.
آیا مهندسین یادگیری ماشین مورد تقاضا هستند؟
مهندسی یادگیری ماشین ثبات شغلی قوی و فرصت های متنوعی را ارائه می دهد، زیرا تقاضای بالایی برای آن در صنایع مختلف وجود دارد. این حرفه شاهد افزایش 344 درصدی در فهرست های شغلی از سال 2015 تا 2018 بود. انتظار می رود این تعداد در سال های آینده با افزایش تعداد سازمان ها افزایش یابد.
آیا می توانید یادگیری ماشینی را بدون کدنویسی یاد بگیرید؟
اگر می خواهید وارد حوزه مهندسی یادگیری ماشین شوید، باید نحوه کدنویسی را یاد بگیرید. هیچ راهی برای دور زدن آن وجود ندارد. بسیاری از وظایف یادگیری ماشین حداقل به آشنایی با زبان های برنامه نویسی مانند Python، Javascript، R یا C++ نیاز دارند.
در حالی که یادگیری و درک برخی از مفاهیم یادگیری ماشین بدون استفاده از کد ممکن است، مهندس یادگیری ماشینی که می خواهد مدل های یادگیری ماشینی را پیاده سازی کند که مشکلات دنیای واقعی را حل کند، باید پیش زمینه کدنویسی قوی داشته باشد.
آیا مهندسی یادگیری ماشین شغل خوبی است؟
مهندسی یادگیری ماشین یک حرفه پردرآمد و پرتقاضا است که شاهد رشد سریع شغل و حقوق بالا است.
علاوه بر امنیت شغلی، مهندسی یادگیری ماشین تنوع و انعطاف پذیری بسیار زیادی در صنعت ارائه می دهد. زیرا مهندسین یادگیری ماشین در بسیاری از بخش های مختلف، از کارهای دولتی گرفته تا مراقبت های بهداشتی و سرگرمی و فناوری، تا امور مالی و غیره مورد نیاز هستند.
آیا می توان بدون مدرک مهندس یادگیری ماشین شد؟
اکثر مشاغل مهندسی یادگیری ماشین حداقل به مدرک لیسانس یا فوق لیسانس در علوم کامپیوتر، ریاضیات، آمار یا یک رشته مرتبط نیاز دارند. اما عامل تعیین کننده کلیدی در استخدام برنامه نویس یادگیری ماشین در مهارت کار کردن است. به همین دلیل، اگر داوطلبی بدون مدرک بتواند نشان دهد که دارای تجربه مرتبط است و در این حوزه به خوبی فعالیت می کند، می تواند استخدام شود.
همچنین غیرمعمول نیست که داوطلبانی که دارای مدرک در رشته‌های غیرمرتبط هستند، از طریق دوره های مختلف آموزش ببینند و مهارت ها و تجربیات مربوطه را کسب کرده. سپس حرفه خود را در مهندسی یادگیری ماشین شروع کنند.
چه مدت طول می کشد تا مهندس یادگیری ماشین شوید؟
تقریباً شش ماه طول می کشد تا یک برنامه درسی مهندسی یادگیری ماشین تکمیل شود. اگر فردی بدون دانش قبلی از برنامه نویسی کامپیوتر، علم داده یا آمار شروع به کار کند؛ ممکن است زمان بیشتری طول بکشد.
دوره های کارآموزی معمولا می توانند به فرد متقاضی در زمان کمتری، مفیدترین و کاربردی ترین اطلاعات و مهارت های مورد نیاز را به کارجو ارائه دهند. در این حالت فرد پس از طی دوره ی کوتاه تری می تواند وارد بازار کار شده و استخدام شود. آکادمی تخصصی رستاوا، با برگزاری دوره های کارآموزی زبان های برنامه نویسی از جمله پایتون و دوره های کارآموزی یادگیری ماشین، این فرصت را به علاقه مندان می دهد تا در کمترین زمان و یک برنامه نویس یادگیری ماشین تبدیل شوند.
پاسخ‌ها