یادگیری ماشینی چیست؟ (مهارت، شغل)

یادگیری ماشینی یک صنعت آینده در هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد با تغذیه مقادیر زیادی از داده‌ها به الگوریتم پیش‌بینی کنند. از آنجایی که متخصصان یادگیری ماشین می توانند به کسب و کارها در تصمیم گیری استراتژیک برای مقیاس پذیری کمک کنند، تقاضای زیادی برای آنها وجود دارد. درک مفاهیم یادگیری ماشین به شما دید وسیع تری از این که چگونه این زمینه می تواند با خودکارسازی فرآیندها و ایجاد سیستم های هوشمند به جامعه و کسب و کارها در درازمدت کمک کند، می دهد. در این مقاله به سوال “یادگیری ماشین چیست؟” پاسخ می دهیم،مشاغل یادگیری ماشینی را می یابیم و مهارت های لازم برای موفقیت در این زمینه را بررسی می کنیم.

مرتبط: ۱۰ شغل هوش مصنوعی و نحوه پیگیری آنها

یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشین حوزه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که از مجموعه داده‌های بزرگ برای آموزش مدل‌های مبتنی بر پیش‌بینی و پیش‌بینی رفتار مشتری، الگوهای فروش، تغییرات صنعت و کشف بینش‌های کلیدی استفاده می‌کند. الگوریتم های یادگیری ماشین از داده های تاریخی به عنوان ورودی برای پیش بینی مقادیر خروجی استفاده می کنند. این الگوریتم‌ها با آموزش و آزمایش مداوم در پیش‌بینی‌های خود هوشمندتر و دقیق‌تر می‌شوند. یادگیری ماشینی به شناسایی الگوهایی کمک می کند که مدل پیش بینی شما را هوشمندتر می کند.

برای تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین چه مهارت هایی لازم است؟

در اینجا لیستی از مهارت های مرتبط برای یک مشتاق یادگیری ماشین آمده است:

۱.مبانی علوم کامپیوتر و کدنویسی

آن‌ها به درک کاملی از شیوه‌های برنامه‌نویسی در زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون، جاوا و R نیاز دارند. از آنجایی که مهندسان یادگیری ماشین تعداد قابل توجهی از مدل‌های یادگیری ماشین را از طریق این زبان‌ها ایجاد می‌کنند، فهرست گسترده‌ای از اصول برنامه‌نویسی باید تمرین شود. این پایه و اساس را برای ایجاد مدل های یادگیری ماشین چند منظوره با قابلیت تولید خروجی های دقیق ایجاد می کند.

۲.مدل سازی داده ها

این شامل پاکسازی داده ها، قالب بندی داده ها، داده کاوی، جمع آوری داده ها و حتی جداسازی داده ها می شود. همه نقش‌های شغلی یادگیری ماشینی نیازمند دانش عمیق تکنیک‌های نحوه استفاده از داده‌ها برای ارائه ورودی‌های تمیز هستند. تنها زمانی که داده ها تمیز و سازماندهی شده باشند، مهندسان یادگیری ماشین می توانند از آن برای تجزیه و تحلیل پیش بینی استفاده کنند.

۳.ریاضیات کاربردی

افراد علاقه مند به یادگیری ماشین معمولاً تخصص دقیقی در موضوعات ریاضی کاربردی دارند. این موضوعات شامل آمار، تفسیر داده ها، حساب دیفرانسیل و انتگرال و جبر است. این موضوعات اساس مدل‌های یادگیری ماشین را ایجاد می‌کنند و الگوریتم‌هایی را آماده می‌کنند که برای تفسیر رویدادهای آینده از مجموعه داده‌های عظیم به قضایای آماری وابسته هستند.

۴.الگوریتم ها

کل فرآیند تهیه فلوچارت برای الگوریتم هوش مصنوعی برای متخصصان یادگیری ماشین ضروری است. چه مراحل مختلف ورودی و چه تداخل مدل و قطعه کد برای بهبود درصد دقت، فلوچارت های الگوریتمی کار مهندس یادگیری ماشین را ساده می کند. اگر الگوریتم ها را به خوبی درک کنید، می توانید مدل های یادگیری ماشین هوشمند ایجاد کنید.

مرتبط:۱۴ ابزار یادگیری ماشین (با ویژگی‌ها و مزایا)

۵.حل مسئله

یادگیری ماشینی شامل یک سری مشکلات در طول مراحل مختلف است. سریع متفکر و حل کننده مشکل بودن تضمین می کند که در طول انجام وظایف مدل سازی داده یا سیستم گیر نمی کنید. این تضمین می کند که زمان واکنش شما به یک موضوع به طور معقولی کارآمد است. مطالعه داده ها، بهینه سازی مدل، استقرار و نگهداری بخشی از مهارت های حل مسئله است.

۶.شبکه های عصبی

شبکه‌های عصبی درک مهندس یادگیری ماشین را از محاسبات موازی و متوالی برای جمع‌آوری اطلاعات از مجموعه داده‌ها اندازه‌گیری می‌کنند. هر نوع شبکه عصبی باشد، دانستن اصول اصلی به درک چگونگی عملکرد لایه‌های عصبی انسان‌مانند در الگوریتم‌های یادگیری ماشین کمک می‌کند. آنها انعطاف پذیری برای مرتب سازی، آموزش و تجزیه و تحلیل داده های بسیار پیچیده می دهند.

۷.پردازش زبان طبیعی

این رشته از یادگیری ماشینی که معمولاً NLP نامیده می شود، قصد دارد کامپیوترها و مدل های هوش مصنوعی را در زبان های طبیعی و گفتار آموزش دهد. مشاغل یادگیری ماشینی نیاز به آگاهی دقیق از بسیاری از کتابخانه های NLP و نحوه کار با مدل هایی دارند که فقط برای NLP کار می کنند. به طور خلاصه، این مهارت به سازماندهی داده های متنی بدون ساختار و استخراج بینش برای پیش بینی کمک می کند.

مرتبط: نمونه‌های یادگیری ماشینی تحت نظارت (و نحوه عملکرد آن)

چگونه شغل یادگیری ماشینی بدست آوریم

اگر تازه وارد این دامنه هستید، این مراحل را برای یافتن شغل در صنعت یادگیری ماشین دنبال کنید:

۱. مدرک بگیرید

مدرک برای مشاغل یادگیری ماشینی سطح ابتدایی اجباری نیست. با این حال، بسیاری از شرکت‌ها انتظار دارند مدرک لیسانس خود را در علوم کامپیوتر یا الکترونیک و مخابرات داشته باشند تا اطمینان حاصل کنند که شما از مفاهیم اساسی کدگذاری، قضایای ریاضی و اینکه چقدر داده‌ها برای دنیای هوش مصنوعی ضروری هستند، آگاه هستید. بالاتر از این، افرادی که علاقه مند به درخواست برای مشاغل یادگیری ماشینی در سطح ارشد هستند، می توانند برای تقویت رقابت خود، مدرک کارشناسی ارشد را دریافت کنند.

۲. کارآموزی را برای شرکت ها در نظر بگیرید

کارآموزی در یادگیری ماشین به شما تجربه عملی در کار بر روی پروژه های بلادرنگ می دهد. علاوه بر آن، می توانید در کنار متخصصان هوش مصنوعی در همان تیم کار کنید که می توانند شما را در مراحل مختلف یک پروژه راهنمایی کنند. ذکر این دوره‌های کارآموزی در CV می‌تواند نشان دهد که با مفاهیم و تکنیک‌های کلیدی یادگیری ماشین که می‌تواند منجر به موقعیت‌های تمام وقت شود، آشنا هستید.

۳. پروژه هایی را برای خودآموزی انجام دهید

مدرک و کارآموزی دو ابزار رسمی برای تأیید میزان تسلط شما به الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدل‌ها و تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند. اگر پروژه‌های دیگری مانند ایجاد وب‌سایت، طراحی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده بر اساس داده‌های مشتری برای استارت‌آپ‌ها یا ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی در حوزه‌های پردازش تصویر و صدا را انجام دهید، شانس بیشتری برای شناخته شدن دارید. شما می توانید این کار را به عنوان یک فریلنسر یا به عنوان یک پروژه یادگیری ماشینی برای درک بهتر انجام دهید. هدف نهایی تقویت پورتفولیوی شماست.

۴. شبکه از طریق رسانه های اجتماعی

جدای از رشد شبکه خود از طریق موسسه آموزشی یا دوره کارآموزی خود، با متخصصان مرتبط با صنعت در پلتفرم های مختلف رسانه های اجتماعی برای دنیای شرکت ها در تماس باشید. سعی کنید به گروه هایی بپیوندید که فعالانه درگیر یادگیری ماشین هستند، در سمینارها، کارگاه ها و کنفرانس های یادگیری ماشین شرکت کنید. سعی کنید روی کنسرت های یادگیری ماشینی منبع باز کار کنید که شامل جامعه ای از جویندگان کار، مدیران استخدامی و مترجمان آزاد است. این موارد شانس شما را برای استخدام افزایش می دهد.

۵. شروع به درخواست شغل کنید

می توانید از طریق پورتال های شغلی، نزدیک شدن به مدیران منابع انسانی، مخاطبین دوره های کارآموزی قبلی و رویدادهای شبکه درخواست دهید. سعی کنید در برابر چالش های جدید باز باشید. داشتن تجربه آموزشی مرتبط، تجربه کارآموزی و مهارت های شبکه ای خوب می تواند به شما کمک کند تا به راحتی شغلی پیدا کنید.

مشاغل در صنعت یادگیری ماشینی

به شرطی که پروژه های دنیای واقعی را تکمیل کرده باشید و تخصص خود را در زمینه های مختلف یادگیری ماشین به نمایش گذاشته باشید، می توانید برای مشاغل زیر درخواست دهید:

۱. مهندس یادگیری ماشین

مسئولیت‌های اصلی: مهندسان یادگیری ماشین برای ایجاد کد و الگوریتم‌هایی که به این سیستم‌ها اجازه می‌دهد با کمترین دخالت انسانی کار کنند، به دانش کتابخانه‌های کدگذاری از پیش ساخته شده مختلف نیاز دارند. نقش آنها گسترده است و از مرتب‌سازی، تجزیه و تحلیل و اصلاح داده‌ها تا ایجاد مدل‌هایی که پیش‌بینی‌های دقیق را انجام می‌دهند، متغیر است. دانش آمار و حساب دیفرانسیل و انتگرال در مراحل اولیه طراحی الگوریتم مهم است.

۲. دانشمند داده

وظایف اولیه: دانشمندان داده از ترکیب ریاضیات کاربردی اصلی، علوم کامپیوتر و آمار سود می برند. آنها مسئول تجدید ساختار نمایش داده های اولیه و ایجاد مدل های استراتژیک هستند که به مدیریت ارشد اجازه می دهد تا گام های عملی برای رشد کسب و کار بردارد. آنها علاوه بر اینکه در تجسم داده ها، تجزیه و تحلیل و تفاوت های ظریف نرم افزاری متخصص هستند، از زیرکی تجاری قوی نیز برخوردارند.

۳. تحلیلگر داده

وظایف اصلی: تحلیلگران داده عمدتاً مجموعه داده‌ها را با استفاده از ابزارهای تجسم داده مانند Tableau و Power BI بررسی می‌کنند و آنها را برای طیف وسیعی از ابزارهای پیچیده تجزیه و تحلیل داده قابل استفاده‌تر می‌کنند. اگرچه آنها کار با داده‌های خام و بدون ساختار را آغاز می‌کنند، اما آن‌ها را جمع‌آوری می‌کنند تا یک مجموعه داده تمیز و ساختاریافته را تشکیل دهند که آماده تجزیه و تحلیل محاسباتی از طریق یک سری از الگوریتم‌ها و قضایای آماری است. هنگامی که داده‌ها برای ورودی آماده شدند، منتظر نتایج پیش‌بینی می‌شوند و سپس از مدل‌های کامپیوتری پیشرفته برای مشخص کردن بینش‌های ارزشمند استفاده می‌کنند.

مرتبط:۱۰ مهارت تجزیه و تحلیل داده های ارزشمند

۴. مهندس داده

وظایف اصلی: مهندسان داده از زیرساخت‌های مربوط به داده‌های شرکت مراقبت می‌کنند، مانند کانال‌های مدیریت داده، انواع پایگاه داده، انبارهای داده و مجموعه داده‌های پرکاربرد برای آموزش. مدل های یادگیری ماشینی آن‌ها روش‌هایی را اصلاح می‌کنند که رسانه‌های پردازش داده را خودکار می‌کنند و روش‌های ایمن برای ذخیره‌سازی داده‌ها طراحی می‌کنند. دانش قابل توجهی از SQL، Hadoop، AWS، Python و سایر نرم افزارهای مدیریت داده و تجزیه و تحلیل، یک مهندس داده درخشان می سازد.

۵. توسعه‌دهنده هوش تجاری

وظایف اصلی: توسعه دهندگان هوش تجاری مستقیماً با مدیریت بالا کار می کنند. آنها ممکن است از نرم‌افزاری استفاده کنند که بینش‌های کلیدی را از مدل‌های یادگیری ماشین جمع‌آوری و نمایش می‌دهد تا پیشنهادات و استراتژی‌های تجاری مؤثری را ارائه دهند. توسعه داشبورد، ایجاد گزارش‌های دقیق و طراحی نمودارها یک کار روزانه برای توسعه دهندگان هوش تجاری برای پیش‌بینی روندها و تقویت استراتژی‌های سازمانی است.