Maskinlæring er en kritisk komponent i kunstig intelligens-systemer, som AI er mer effektiv med i dag. Mange store selskaper bruker maskinlæring for å forutsi resultater i virksomheten deres, utvikle nye og forbedrede produkter og automatisere prosesser.
Derfor trenger bedrifter som implementerer AI-løsninger maskinlæringsingeniører for å få mest mulig ut av disse systemene. Så hvordan starter du en karriere innen dette spennende feltet? Slik blir du maskinlæringsingeniør.
Hvem er maskinlæringsingeniører, og hva gjør de?
En maskinlæringsingeniør er en IT-profesjonell som utvikler algoritmer som gjør det mulig for AI-systemer å lære av inndata og lage spådommer automatisk ved hjelp av dataene. Maskinlæringsingeniører jobber sammen med dataforskere for å transformere data til brukbar informasjon (algoritmer) for AI-systemer.
I en organisatorisk setting er det endelige ansvaret for maskinlæringsingeniører å designe og implementere maskinlæringsmodeller og forbedre allerede eksisterende. De analyserer og organiserer store mengder data, verifiserer datakvalitet, velger passende datasett og representasjonsmetoder, og transformerer data til maskinlæringsalgoritmer.
Videre designer og tester maskinlæringsingeniører ulike systemer, forsker på og implementerer maskinlæringsalgoritmer og verktøy, og utfører opplæring og omskolering av systemer. I tillegg utvider de ML-biblioteker og utvikler maskinlæringsapplikasjoner i henhold til kundens behov.
Hvordan bli en maskinlæringsingeniør
Som ethvert annet yrke, må du oppfylle visse kriterier før du blir maskinlæringsingeniør. Med ren besluttsomhet kan du bli en ettertraktet maskinlæringsingeniør; alt du trenger å gjøre er å følge disse trinnene.
1. Lær koding med Python
Maskinlæring innebærer mye programmering. Derfor bør du være flytende i store programmeringsspråk som Python, C++ og Java. Du kan imidlertid starte med ett programmeringsspråk, slik at du holder hjernen fri for sjargong. Python er et ganske enkelt programmeringsspråk å begynne med.
Dessuten, må kjenne til maskinlæringsalgoritmer brukes til å utvikle maskinlæringssystemer, som dyplæringsalgoritmer. Derfor vil en god bakgrunn innen maskinlæringsalgoritmer tjene deg som maskinlæringsingeniør.
2. Ta kurs i datavitenskap og programvareteknikk
Som ethvert annet teknisk yrke, må du lære jobbens tekniske egenskaper og de nødvendige tekniske ferdighetene for å bli maskinlæringsingeniør. Derfor må du ha en solid utdanningsbakgrunn.
Siden maskinlæringsingeniører vanligvis jobber med data og programvare, er en grad i programvareingeniør eller datavitenskap et flott sted å starte. I tillegg må maskinlæringsingeniører ha avanserte matematikk- og statistikkferdigheter hjelper dem med å analysere data og utvikle maskinlæringsalgoritmer, og gjentar behovet for en høyskole grad.
Videre kan du ta nettkurs om maskinlæring for å få spesifikk kunnskap på feltet. Her er noen av de beste nettkursene om maskinlæring du kan starte med:
- Introduksjon til maskinlæring for datavitenskap - Udemy
- Veiledet maskinlæring: regresjon og klassifisering - Coursera
- Data Science Professional Certificate Program - IBM
- Nevrale nettverk og dyp læring - Coursera
- Machine Learning A-Z™: Hands-on Python & R i datavitenskap - Udemy
3. Meld deg på Bootcamps og arbeid med virkelige prosjekter
Bootcamps er en fin måte å få praktisk erfaring på et felt raskt. Ved å melde deg på bootcamps kommer du til å jobbe med prosjekter som lar deg bygge felterfaring, noe som er av enorm betydning for arbeidsgivere.
Dessuten er bootcamps spesielt viktige fordi de hjelper deg å lære de nødvendige tekniske ferdighetene og kunnskapene samtidig som du får praktisk erfaring. Videre er en bootcamp en fin måte å bygge en god portefølje på.
På samme måte kan du ta opp personlige prosjekter og utvikle maskinlæringsløsninger til virkelige situasjoner. Her er det noe maskinlæringsprosjektideer for nybegynnere. Her er noen av de beste bootcampene for å styrke forståelsen av viktige konsepter og praksiser for maskinlæring.
- Data Science & Machine Learning Bootcamp - Udemy
- Software Engineering Immersive Program- Codesmith
- Data Science Bootcamp - Metis
- Machine Learning Bootcamp - Springbrett
- Maskinlæring på Google Cloud-spesialisering – Google Cloud
4. Få profesjonelle sertifiseringer
Å oppnå profesjonelle sertifiseringer er en fin måte å øke karrieren din som maskinlæringsingeniør. Dessuten er det lettere for toppbedrifter å vurdere deg for jobber når du har sertifikater fra ledende institusjoner, da det viser din tekniske bakgrunn og kompetanse på feltet.
Øk derfor din verdi i bransjen ved å skaffe deg faglige sertifikater. Du kan få fagbevis når du fullfører et sertifiseringsprogram, opplæring eller fageksamen organisert i feltet. For å bli en sertifisert maskinlæringsprofesjonell, se på disse programmene.
- AWS-sertifisert maskinlæring – spesialitet
- Profesjonell maskinlæringsingeniør – Google Cloud
- Microsoft-sertifisert: Azure AI Engineer Associate
5. Bli med i profesjonelle fellesskap og bygg nettverket ditt
Maskinlæringsingeniører jobber i team av datavitere, programvareingeniører og andre tekniske fagfolk. Derfor er nettverk med andre fagfolk i bransjen avgjørende for din suksess som maskinlæringsingeniør.
Fordelene ved å melde seg inn i en fagforening og nettverksbygging innen bransjen er vidtrekkende. For det første hjelper det deg å holde deg oppdatert på de siste bransjetrendene og finne karriereutviklingsmuligheter. Finn derfor en gruppe fagfolk i bransjen å bli med og nettverk med.
LinkedIn, MeetUp og Jobcase er gode steder å søke disse forbindelsene. Å bygge profesjonelle relasjoner på en plattform som LinkedIn er ganske enkelt, selv om du bruker disse LinkedIn-funksjoner kan hjelpe deg med å øke tilstedeværelsen din raskere.
6. Søk på Machine Learning Engineering Roller
Det siste trinnet for å bli en maskinlæringsingeniør er å få maskinlæringsjobber. Og for å oppnå dette må du lage en teknisk CV som fremhever din felterfaring eller vise en fengslende portefølje. Å skrive en CV kan være overveldende, men denne veiledningen fortsetter hvordan skrive en teknisk CV vil gjøre det lettere for deg.
Som nybegynner maskinlæringsingeniør kan du begynne med juniorroller for å få industriell erfaring. Voks deretter gjennom rekkene mens du bygger opp selvtillit til å ta på deg større prosjekter og roller.
Bygg en karriere som maskinlæringsingeniør nå
Maskinlæringsapplikasjoner er på en vekstbane ettersom mange selskaper søker å utnytte potensialet sitt for forretningsutvikling og konkurransefortrinn. Ledende selskaper som Google og Netflix har maskinlæring integrert i virksomheten deres.
Denne økningen i maskinlæringsutnyttelse betyr en økning i etterspørselen etter maskinlæringsingeniører. Derfor er det nå en mulighet til å starte en karriere innen maskinlæring ved å følge trinnene som er fremhevet i denne artikkelen.