머신 러닝 엔지니어가되는 방법

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머신 러닝 엔지니어가되는 것은 소프트웨어 엔지니어링, 데이터 과학 및 인공 지능을 혼합하는 흥미로운 여행입니다. 여기에는 데이터에서 배우고 최소한의 인간 개입으로 예측 또는 결정을 내릴 수있는 시스템을 구축하는 것이 포함됩니다. 성공하려면 수학, 프로그래밍 및 데이터 분석의 강력한 기초가 필요합니다.

이 기사는 기계 학습 분야에서 경력을 시작하고 성장시키는 단계를 안내합니다.

틀 머신 러닝 엔지니어는 무엇을합니까?

머신 러닝 엔지니어는 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어 간의 격차를 해소합니다. 데이터 과학자들은 실험 및 통찰력에 중점을 두지 만 머신 러닝 엔지니어는 모델이 확장 가능하고 최적화되며 생산 준비가되어 있는지 확인합니다.

주요 책임은 다음과 같습니다.

• 머신 러닝 모델 설계 및 교육
• 생산 환경에 모델을 배포합니다
• 모델 성능 모니터링 및 필요한 경우 재교육
• 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어 및 비즈니스 이해 관계자와 협력합니다

틀 머신 러닝 엔지니어가되기 위해 필요한 기술

이 경력에서 번창하려면 기술 전문 지식과 소프트 기술이 혼합되어 있습니다.

1. 수학 및 통계: 선형 대수, 미적분학, 확률 및 통계의 강력한 기초는 알고리즘의 작동 방식을 이해하는 데 중요합니다.
2. 프로그램 작성: 숙련도 파이썬 그리고 라이브러리는 필수적이지만 Java, C ++ 또는 R에 대한 지식은 추가 이점이 될 수 있습니다.
3. 데이터 처리: 경험 SQL빅 데이터 프레임 워크 (Hadoop,,, 불꽃) 및 클라우드 플랫폼 (AWS,,, GCP,,, 하늘빛) 종종 필요합니다
4. 머신 러닝 및 딥 러닝: 감독/감독되지 않은 학습, 강화 학습 및 신경망 이해는 중요합니다.
5. 소프트웨어 엔지니어링 관행: 버전 제어 (git), API, 테스트 및 머신 러닝 운영 (MLOPS) 원칙은 규모로 모델을 배포하는 데 필수적입니다.
6. 부드러운 기술: 문제 해결, 커뮤니케이션 및 협업 기술은 기술 전문 지식만큼 중요합니다.

틀 기계 학습 엔지니어가되는 단계별 경로

// 1. 강력한 교육 재단 구축

컴퓨터 과학, 데이터 과학, 통계 또는 관련 분야의 학사 학위가 일반적입니다. 고급 역할에는 종종 연구 집약적 위치에서 석사 또는 박사 학위가 필요합니다.

// 2. 학습 프로그래밍 및 데이터 과학 기본

코딩 및 라이브러리를 위해 Python으로 시작하십시오 Numpy,,, 팬더그리고 Scikit-Learn 분석을 위해. 기계 학습을 준비하기 위해 데이터 처리, 시각화 및 기본 통계의 기초를 구축하십시오.

// 3. 핵심 기계 학습 개념 마스터 링

연구 알고리즘과 같은 연구 linear regression,,, decision trees지원 벡터 머신 (SVMS), clustering딥 러닝 아키텍처. 그들이 어떻게 작동하는지 진정으로 이해하기 위해 처음부터 구현하십시오.

// 4. 프로젝트 작업

실제 경험은 매우 중요합니다. 추천 엔진, 감정 분석 모델 또는 이미지 분류기와 같은 프로젝트를 구축하십시오. 당신의 작품을 보여주십시오 기럽 또는 Kaggle.

// 5. Mlops 및 배포 탐색

노트북에서 모델을 가져 오는 방법을 배우십시오. 마스터 플랫폼과 같은 mlflow,,, Kubeflow클라우드 서비스 (AWS SAGEMAKER, GCP AI 플랫폼, AZURE ML)는 확장 가능한 자동 기계 학습 파이프 라인을 구축합니다.

// 6. 전문적인 경험을 얻는 것

데이터 분석가, 소프트웨어 엔지니어 또는 주니어 머신 러닝 엔지니어와 같은 직책을 찾아 업계 노출을 얻으십시오. 프리 랜싱은 또한 실제 경험을 얻고 포트폴리오를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

// 7. 학습과 전문화

연구 논문, 오픈 소스 기부금 및 컨퍼런스로 업데이트하십시오. 자연어 처리 (NLP), 컴퓨터 비전 또는 강화 학습과 같은 분야를 전문으로 할 수도 있습니다.

틀 기계 학습 엔지니어를위한 경력 경로

진보함에 따라 다음과 같은 역할로 발전 할 수 있습니다.

• 선임 기계 학습 엔지니어: 주요 프로젝트 및 멘토링 주니어 엔지니어
• 머신 러닝 아키텍트: 대규모 기계 학습 시스템 설계
• 연구 과학자: 최첨단 알고리즘 및 출판 결과 작업
• AI 제품 관리자: AI 중심 제품의 기술 및 비즈니스 전략 브리징

틀 결론

머신 러닝 엔지니어링은 수학, 코딩 및 실제 응용 분야에서 강력한 기초가 필요한 역동적이고 보람있는 경력입니다. 프로젝트를 구축하고, 포트폴리오를 선보이고, 지속적으로 학습함으로써,이 빠르게 성장하는 분야에서 경쟁 후보로 자리 매김 할 수 있습니다. 커뮤니티와 연결하고 실제 경험을 얻는 것은 기술과 경력 기회를 모두 가속화 할 것입니다.

Jayita Gulati 기계 학습 애호가이자 기계 학습 모델 구축에 대한 열정으로 인해 기계 학습 애호가이자 기술 작가입니다. 그녀는 리버풀 대학교에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 취득했습니다.