كيف تصبح مهندس تعلم آلي
كيف تصبح مهندس تعلم آلي ؟
يمكن للعديد من الأشخاص استخدام الأداة المثالية ، ولكن القليل منهم فقط يمكنهم تصميم وإنشاء واحدة لاستخدامها من قبل الكثيرين.
نحن نعيش في عصر متميز من التطورات التكنولوجية التي جعلت الحياة أسهل بكثير ومتعة. يتم دعم العديد من هذه التقنيات التي قد نأخذها كأمر مسلم به بواسطة " الذكاء الاصطناعي (AI) ".
الذكاء الاصطناعي هو العلم وراء إنشاء أنظمة وآلات يمكنها محاكاة البشر في أداء المهام المختلفة. غالبًا ما يتم استخدام التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) معًا. إذا كان الهدف من الذكاء الاصطناعي هو محاولة محاكاة البشر ، فإن التعلم الآلي هو طريقة يمكننا من خلالها تدريب آلة على التعلم والتعرف على الأنماط من البيانات. تم تدريب الآلة بما يكفي لأداء مهام محددة لنا ، مع الحد الأدنى من التدخل البشري. وبالتالي ، يشكل التعلم الآلي دورًا رئيسيًا في تحقيق الذكاء الاصطناعي.
التعلم الآلي هو موضوع يدور في ذهن كل صناعة تقريبًا. إن عمليات التوظيف الرئيسية التي تحدث في جميع شركات التكنولوجيا الكبرى اليوم هي البحث عن الأشخاص المهرة بشكل خاص (مهندسو التعلم الآلي) الذين يمكنهم بناء تلك الأداة المثالية (خوارزميات التعلم الآلي).
اليوم ، يتم تطبيق قدرات التعلم الآلي على نطاق واسع ، وهي تعمل على تغيير مشهد الأعمال بطرق ديناميكية. تستخدم بعض أكبر الشركات التعلم الآلي ، ويمكننا التأكد من أن تأثيرها سيزداد في السنوات القادمة. يمكن للتعلم الآلي أن يضع شخصًا في مجموعة متنوعة من الوظائف المثيرة في عدد متزايد من الصناعات.
بينما أصبح التعلم الآلي تقنية مقبولة ومتكيفة على نطاق واسع ، لا يزال الأفراد الذين يفكرون في خياراتهم المهنية المستقبلية مترددين إلى حد ما في الدخول إلى ساحة التعلم الآلي.
قد يكون سبب هذا التردد هو أن التكنولوجيا المستخدمة في التعلم الآلي لا تزال بعيدة المنال بالنسبة للكثيرين ، مما يجعل أولئك الذين يفكرون في هذا المسار الوظيفي يتساءلون عن مدى صعوبة إتقان التعلم الآلي وما إذا كانت مهنة مناسبة تمامًا لهم.
دعنا نجيب على هذه الأسئلة من خلال إلقاء نظرة أكثر تعمقًا على ماهية التعلم الآلي بالضبط وما يتطلبه التفوق في هذا المجال.
ما هو التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو أسلوب إنشاء أنظمة يمكنها "تحليل" البيانات الموجودة مسبقًا وأنماط "التعلم" واتخاذ القرارات / التنبؤات / التصنيفات أو مهام أخرى بشأن بيانات مماثلة ، مع الحد الأدنى من التدخل البشري. يمكن إجراء تشبيه لكيفية تعلم البشر بالتجارب. نظرًا لأن البشر يتعلمون من تجارب الماضي لاتخاذ قرارات أفضل في المستقبل ، فإن ML هو أسلوب تدريب الكمبيوتر على التعلم من البيانات التاريخية لأداء المهام لنا بطريقة أفضل في المستقبل.
يمكن إجراء مقارنة طبيعية بين التعلم الآلي والبرمجة التقليدية. ومع ذلك ، يختلف التعلم الآلي عن البرمجة التقليدية بعدة طرق. مع البرمجة التقليدية ، تغذي القوى العاملة البشرية البيانات في الكمبيوتر وتطور برنامجًا مصممًا لتحويل تلك البيانات إلى المخرجات المرغوبة. برمجة الكمبيوتر هي عملية يشارك فيها الإنسان بشكل كبير ، وهي تقتصر على قدراتنا في هيكلة البيانات وتعريفها.
على عكس البرمجة التقليدية ، مع التعلم الآلي ، نقوم بتغذية البيانات في الجهاز وبناءً على ما تم تغذيته مسبقًا ، تطور الآلة منطقها بناءً على المخرجات المطلوبة. بمعنى آخر ، تتعلم الآلات دون أن نتدخل في هذه العملية. قد يبدو الأمر مقصورًا على العمل البحثي ، فهناك العديد من تطبيقات التعلم الآلي التي نواجهها يوميًا.
التعلم الآلي غير مبرمج. يتم تدريسها مع البيانات.
لنأخذ Google ، على سبيل المثال. إنهم بارعون في تطبيق التعلم الآلي لإثراء تجربة محرك البحث للمستخدم. من خلال التعلم الآلي ، يمكن لـ Google فهم الغرض من كل من استعلامات البحث الخاصة بك بشكل أفضل ووضع النتائج الأكثر صلة أمامك. إنه ما يجعل Google محبوبًا جدًا.
يتم استخدام التعلم الآلي في كل صناعة تقريبًا. يتم استخدامه على نطاق واسع بواسطة شبكات التواصل الاجتماعي لخلق تجربة أكثر تخصيصًا وإمتاعًا لمستخدمي الوسائط الاجتماعية. لكن التعلم الآلي له أيضًا تطبيقات عملية أكثر. على سبيل المثال ، يتم الاستفادة من تقنية التعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية للمساعدة في تحسين رعاية المرضى والمساعدة في تجنب الهفوات التي تحدث بسبب الخطأ البشري. يسمح للأطباء باستخدام الاختبارات والمعدات التشخيصية بكفاءة أكبر للكشف عن أمراض مثل السرطان في مراحله المبكرة والتي غالبًا ما تمر دون أن يلاحظها أحد في المراحل الأولى.
التعلم الآلي هو عنصر حاسم في الذكاء الاصطناعي. يمكننا تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى عدة مستويات متميزة. التعلم الآلي ، حيث تستخدم الآلات الخوارزميات للتعلم من التجارب السابقة ومدخلات البيانات ، هو المستوى الأساسي لتقنية الذكاء الاصطناعي. أيضًا ، تمامًا كما أن أساس الذكاء الاصطناعي هو التعلم الآلي ، فإن أساس التنفيذ الفعال للتعلم الآلي هو البيانات المفيدة ، أي علم البيانات
لماذا نتعلم التعلم الآلي؟
"الذكاء الاصطناعي ، والتعلم العميق ، والتعلم الآلي - كل ما تفعله إذا لم تفهمه - تعلمه. لأنه بخلاف ذلك ، ستصبح ديناصورًا في غضون ثلاث سنوات ". - مارك كوبان
كما ذكرنا سابقًا ، من المستحيل النظر إلى المستقبل وعدم رؤية الذكاء الاصطناعي كقوة دافعة وراء النمو الاقتصادي بشكل أو بآخر. هناك حاجة متزايدة هائلة للشركات في جميع الصناعات للتكيف مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، وهذا يعني أنها ستحتاج إلى متخصصين في التعلم الآلي يمكنهم قيادتهم إلى المستقبل.
في عام 2016 ، بلغت صناعة التعلم الآلي 1.03 مليار دولار. بحلول عام 2022 ، من المتوقع أن يرتفع هذا الرقم إلى 8.81 مليار دولار. يتقدم التعلم الآلي جيدًا بعد كونه مجالًا متخصصًا في علوم الكمبيوتر. يواجه الشخص العادي شكلاً من أشكال التعلم الآلي عمليًا يوميًا ، وغالبًا دون أن يدرك ذلك. يوضح هذا وحده مدى ترسخ التعلم الآلي في حياتنا وإمكانية إثراء حياتنا بشكل أكبر.
شهد التعلم الآلي نموًا هائلاً في السنوات الأخيرة ، وهناك حاليًا طلب على متخصصي التعلم الآلي الذين يمكنهم مساعدة الشركات في مختلف الصناعات على تحديد فرص تنفيذ التكنولوجيا والطرق الأكثر فاعلية وربحية لاستخدامها. أصبح التعلم الآلي مهمًا للغاية لدرجة أن العديد من الشركات تسعى لملء مجموعة مناصب تكنولوجيا المعلومات الخاصة بها بأفراد يجلبون خلفية أو خبرة في التعلم الآلي إلى الطاولة.
الحياة كمهندس تعلم الآلة
سرعان ما أصبحت الوظائف كمهندس تعلم آلي واحدة من أكثر الوظائف المرغوبة في مجال تكنولوجيا المعلومات. المزيد من الشركات تتبنى تقنيات الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك التعلم الآلي ، وتخطط المزيد للقيام بذلك في غضون السنوات الخمس المقبلة. هذا يعني أنهم سوف يتطلعون إلى جلب مهندسي التعلم الآلي الذين سيساعدونهم على التأقلم مع التقنيات الجديدة ودمجها بشكل أكثر كفاءة في عملياتهم.
تبدو حياة مهندس التعلم الآلي مشابهة لحياة مبرمج الكمبيوتر ، باستثناء أنهم يركزون على إنشاء برامج تزود الآلات بالقدرات على التعلم الذاتي والعمل دون توجيه من شخص أو برنامج معين. يمكن لمهندسي التعلم الآلي العثور على وظائف مثيرة في مجموعة متنوعة من الصناعات ، والتي سيمكنهم الكثير منها من المساهمة بشكل كبير في كيفية تفاعل المجتمع مع التكنولوجيا وكيف تعزز حياتنا.
بالنظر إلى السرعة التي يتحرك بها عالم التعلم الآلي ، قد تكون حياتك اليومية كمهندس تعلم آلي مثيرة للغاية. بصرف النظر عن النماذج والخوارزميات التي يتعين عليك العمل عليها وتطويرها كجزء من دورك ، فستظل على اتصال ببعض أكثر التطورات إثارة في عالم الذكاء الاصطناعي ، مثل عدد لا يحصى من التقنيات التي يتم تطويرها في أبحاث الذكاء الاصطناعي شركة OpenAI أو شركة DeepMind Technologies التي تتخذ من المملكة المتحدة مقراً لها (استحوذت عليها Google في 2014) والتي أنشأت شبكة عصبية تتعلم كيفية لعب ألعاب الفيديو مثل البشر وتشارك أيضًا بشكل كبير في تطوير السيارات ذاتية القيادة.
الفرد الذي يبحث عن وظيفة كمهندس تعلم آلي أمامه مسار وظيفي مثير. بالإضافة إلى تطوير التطبيقات التي تمكن الآلات من التعلم الذاتي والأداء بدون برمجة بشرية محددة ، يمكن لمهندسي التعلم الآلي العمل نحو منصب كمهندس معماري يعمل على تطوير نماذج أولية للتطبيق.
يمكن لمهندسي التعلم الآلي العمل في مجموعة من القدرات المهنية ، وملء المناصب التي تشمل:
- مهندس تعلم الآلة
- قيادة مهندس التعلم الآلي
- كبير مهندسي التعلم الآلي
- مهندس التعلم الآلي الرئيسي
- مهندس برمجيات التعلم الآلي
- عالم أبحاث التعلم الآلي
- مناصب عالم البيانات
وفقًا لـ Glassdoor ، متوسط الراتب لمهندس التعلم الآلي هو 121،863 دولارًا ، مع نطاق رواتب سنوي يمتد من 84000 دولار إلى 163000 دولار بناءً على الخبرة والموقع.
أدوار ومسؤوليات مهندس التعلم الآلي
الآن بعد أن عرفنا ما هو ، ما الذي يفعله مهندس التعلم الآلي بالضبط؟ كما ذكرنا سابقًا ، يعمل مهندسو التعلم الآلي مع البيانات الضخمة ؛ على وجه التحديد ، يقومون بتغذية البيانات في النماذج ، الأخيرة التي صممها علماء البيانات (انظر أين يمكن أن يحدث التداخل؟).
بالإضافة إلى ذلك ، فإن مهندسي التعلم الآلي مسؤولون عن أخذ نماذج نظرية لعلوم البيانات وتوسيع نطاقها إلى نماذج على مستوى الإنتاج حتى يتمكنوا من التعامل مع تيرابايت الناتجة من البيانات في الوقت الفعلي. كما أنهم يبنون برامج للتحكم في الروبوتات وأجهزة الكمبيوتر بالطبع.
في النهاية ، يطور مهندس التعلم الآلي خوارزميات تمكن الآلة من النظر إلى بيانات البرمجة الخاصة بها وتحديد الأنماط فيها ، وبالتالي تعلم نفسها كيفية فهم الأوامر والتفكير في النهاية بنفسها. هذه هي الطريقة التي يتحقق بها التعلم.
بالنسبة لأولئك الذين يحبون القوائم ، فإن مسؤوليات مهندس التعلم الآلي هي:
- فهم واستخدام أساسيات علوم الكمبيوتر ، بما في ذلك هياكل البيانات والخوارزميات وإمكانية الحوسبة والتعقيد وهندسة الكمبيوتر
- استخدام المهارات الرياضية لإجراء العمليات الحسابية والعمل مع الخوارزميات المشاركة في هذا النوع من البرمجة
- إنتاج نتائج المشروع وعزل القضايا التي تتطلب حلًا ، لجعل البرامج أكثر فعالية
- التعاون مع البيانات كما هو مذكور أعلاه المهندسين لبناء البيانات وخطوط الأنابيب النموذجية
- إدارة البنية التحتية وخطوط البيانات الضرورية لجلب التعليمات البرمجية إلى الإنتاج
- إظهار فهم شامل للتطبيقات التي يتم إنشاؤها
- بناء الخوارزميات على أساس إجراءات النمذجة الإحصائية ، وبناء وصيانة حلول التعلم الآلي القابلة للتطوير في الإنتاج
- استخدام نمذجة البيانات واستراتيجية التقييم للعثور على الأنماط والتنبؤ بالحالات غير المرئية
- تطبيق مكتبات وخوارزميات التعلم الآلي
- أخذ زمام المبادرة في هندسة البرمجيات وتصميم البرمجيات
- التواصل وشرح العمليات المعقدة للناس العاديين
- البقاء على اتصال مع أصحاب المصلحة لتحليل مشاكل العمل وتوضيح المتطلبات ثم تحديد نطاق الحل المطلوب
- تحليل مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة لاستخراج الرؤى ، وكذلك لاتخاذ قرار بشأن التقنيات المناسبة
- البحث عن أفضل الممارسات وتنفيذها لتحسين البنية التحتية الحالية للتعلم الآلي
- تقديم الدعم للمهندسين ومديري المنتجات في تطبيق التعلم الآلي في منتجات الشركة
وتجدر الإشارة أيضًا إلى أن هناك عدة فئات من مهندسي التعلم الآلي. هناك مهندس برمجيات متخصص في أساسيات وبرمجة علوم الكمبيوتر ، وهندسة البرمجيات وتصميم النظم. مهندس التعلم الآلي التطبيقي ، الذي يركز على أساسيات علوم الكمبيوتر والبرمجة ، والتي تغطي تطبيق خوارزميات التعلم الآلي والمكتبات ؛ وأخيرًا مهندس التعلم الآلي الأساسي ، الذي يتقن أساسيات علوم الكمبيوتر والبرمجة والمسؤول عن تطبيق خوارزميات التعلم الآلي والمكتبات ، ونمذجة البيانات ، والتقييم.
المتطلبات الأساسية للحصول على وظيفة في التعلم الآلي
بالنسبة للأفراد الذين يفكرون في الحصول على وظيفة في التعلم الآلي ، من المهم فهم المعرفة والخبرة المطلوبة مسبقًا التي ستجعل الدخول إلى هذا المجال أكثر سهولة. إنه حقل يمكن لأي شخص إدخاله ، لكن نقطة البداية الخاصة بك ستؤثر بشكل كبير على مسار التعلم الذي ستجده أكثر فائدة.
للانتقال إلى مهنة في التعلم الآلي ، ستحتاج إلى الحصول على دورة تدريبية لإرشادك من خلال المجالات التقنية الأساسية مثل التعلم الآلي الكلاسيكي ، والتعلم العميق ، والتعلم المعزز ، إلى جانب المفاهيم الرياضية والإحصائية الأكثر تعقيدًا والتي يتم استخدامها بانتظام في الميدان. سيواجه الشخص الذي يتجه نحو هذه المهنة دون فهم أساسي لهذه الأساسيات وقتًا أكثر صعوبة ويجب أن يفكر في اكتساب هذه المعرفة أولاً قبل المشاركة في برنامج الشهادات.
تعد برامج شهادات التعلم الآلي مثالية لمهندسي البرمجيات وعلماء البيانات والإحصائيين وخبراء المجال وأولئك الذين لديهم معرفة عميقة بالأساسيات الإحصائية والرياضيات المتقدمة التي تتضمن فهمًا للخوارزميات. عندما تعمل في هذا المجال ، ستقضي الكثير من الوقت في العمل مع الخوارزميات وكميات هائلة من البيانات. يعد مستوى الراحة مع هذه التخصصات مفيدًا للنجاح في مهنة التعلم الآلي.
تتضمن بعض المتطلبات الأساسية لتعلم الآلة ما يلي:
- فهم أساسي لأساسيات برمجة بايثون
- مهارات برمجة إضافية في R و C ++ و Octave
- القدرة على فهم بعض المفاهيم الرياضية المتقدمة ، بما في ذلك الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل ونظرية الرسم البياني
- خبرة في تحليل البيانات
- فهم نمذجة البيانات
- فهم قوي للإحصاءات والاحتمالات
- مستوى أساسي من مهارات تصور البيانات
يرغب العديد من الأشخاص الذين يفكرون في الحصول على وظيفة في مجال التعلم الآلي في معرفة ما إذا كانت كل هذه المتطلبات الأساسية ضرورية ، أو ما إذا كان يمكن اكتسابها من خلال برنامج الشهادات والخبرة العملية. يمكن الحصول على بعض هذه من خلال التدريب على الشهادات ؛ ومع ذلك ، من الضروري التعامل مع التعلم الآلي بأساس متين في البيانات والإحصاءات والرياضيات. الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات مهمان بشكل أساسي للتعلم الآلي.
السؤال التالي هو ما الموضوعات التي سيتم تناولها في برنامج شهادة التعلم الآلي؟ ما هي المهارات التي تحتاج إلى طرحها على الطاولة ، وما المهارات التي سيتم اكتسابها في برنامج شهادات شامل؟ عند الانتهاء من برنامج الشهادة ، يجب أن تتوقع تغطية الموضوعات التالية.
- إعادة النظر في المبادئ الرياضية الرئيسية ، بما في ذلك الخوارزميات ، لاكتساب التمكن من المفاهيم اللازمة لإكمال المشاريع العملية
- مقدمة مفصلة لكل من التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف لدرجة أنه يمكن تحقيق التمكن من المفاهيم وأيضًا الفهم الأولي للتعلم العميق والتعلم المعزز
- تحليل وتنفيذ المكونات الإحصائية والاستدلالية للتعلم الآلي
- تجربة عملية مع العديد من المشاريع الشاملة التي تغطي كل جانب من جوانب التعلم الآلي
- قم بتنفيذ نماذج التعلم الآلي التي تتضمن الانحدار اللوجستي وتجميع الوسائل K ودعم آلات المتجهات والمزيد
- تدريب متقدم في Python ، بما في ذلك علوم البيانات والبرمجة باستخدام Python
- اتصالات قوية كتابية وشفوية
ها هي الفرصة الساطعة لإنشاء مهنة أحلامك! قم بالتسجيل في برنامج الدراسات العليا في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مع جامعة Purdue بالتعاون مع IBM اليوم ، واتخاذ الخطوة الأولى نحو حياتك المهنية التي تحلم بها.
الفوائد المهنية لإكمال دورة شهادة ML
يساعدك إكمال دورة شهادة التعلم الآلي على اتخاذ دور جديد ومثير في العديد من الصناعات المتنامية. يمكن أن يزودك بالمعرفة والمهارات التي تحتاجها للارتقاء داخل الشركة التي تعمل بها حاليًا أو تعمل من أجل الحصول على وظيفة كمهندس تعلم آلي يتمتع بإمكانيات أكبر من المتوسط.
تسهل دورة الشهادات على الأفراد الذين يعملون بالفعل كعالم بيانات أو خبير إحصاء الاستفادة من مهاراتهم وتعزيز سيرهم الذاتية وجعلهم أكثر جاذبية كمستشارين أو موظفين في صناعة التكنولوجيا.
في السنوات الأخيرة ، زادت إعلانات الوظائف المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بنسبة تزيد عن 100٪ في أفضل مواقع التوظيف مثل إنديد. من بين المهن ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي الأكثر طلبًا ، تم تصنيف قدرات التعلم الآلي في المراكز الثلاثة الأولى من بين أعلى المهارات المطلوبة. في غضون السنوات القادمة ، من المتوقع أن يخلق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الملايين من فرص العمل الجديدة.
إذا كنت تتطلع إلى تحسين حياتك المهنية في مجال تكنولوجيا المعلومات أو علوم البيانات أو برمجة Python والدخول في مجال جديد مليء بالإمكانيات ، سواء الآن أو في المستقبل ، فإن مواجهة تحدي التعلم الآلي ستوصلك إلى هناك.
.
تعليقات
إرسال تعليق
لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني