Top Machine Learning Jobs

Efni.

• Hvað er vélinám?
• Atvinnugreinar sem nota vélanám
• Hvernig vélinám er að breyta vinnustaðnum
• Viltu starfa í vélanámi?
• Starfsheiti og tekjur
• Kröfur varðandi vinnunámstörf

Efst í skýrslu LinkedIn um ný störf frá Bandaríkjunum 2017 voru tvær starfsgreinar á sviði vélarfræðslu: Vélfræðingur og gagnafræðingur. Atvinna fyrir vélafræðinga jókst um 9,8 sinnum milli áranna 2012 og 2017 og störfum gagnfræðinga fjölgaði 6,5 sinnum á sama fimm ára tímabili. Ef þróunin heldur áfram mun þessi starfsgrein hafa atvinnuhorfur sem bera fram úr mörgum öðrum starfsgreinum. Með framtíð sem er svo björt, gæti starf á þessu sviði verið rétt fyrir þig?

Hvað er vélinám?

Vélnám (ML) er alveg eins og það hljómar. Þessi tækni felur í sér að kenna vélum til að sinna sérstökum verkefnum. Ólíkt hefðbundnum kóðun sem veitir leiðbeiningar sem segja tölvum hvað þeir eiga að gera, veitir ML þeim gögn sem gera þeim kleift að reikna það út á eigin spýtur, alveg eins og manneskja eða dýr gerðu. Hljómar eins og töfra, en það er það ekki. Það felur í sér samskipti tölvunarfræðinga og annarra við skylda þekkingu. Þessir sérfræðingar í upplýsingatækni búa til forrit sem kallast reiknirit - reglusett sem leysa vandamál - og gefa þeim síðan stór gögn sem kenna þeim að spá fyrir um þessar upplýsingar.

Vélarnám er „hlutmengi gervigreindar sem gerir tölvum kleift að framkvæma verkefni sem þeim hefur ekki verið beinlínis forritað til að gera“ (Dickson, Ben. Færni sem þú þarft til að landa vélanámsstörfum. Það starfsferill. 18. janúar 2017.) Það hefur orðið flóknara, en þó algengara í gegnum tíðina. Steven Levy, í grein þar sem talað er um forgangsröðun Google á vélanámi og endurmenntun verkfræðinga fyrirtækisins, skrifar: „Í mörg ár var vélinám talið sérgrein, takmarkað til elítra fárra. Þessu tímabili er lokið, þar sem nýlegar niðurstöður benda til þess að vélinám, knúið af „tauganetum“ sem líkir eftir því hvernig líffræðilegur heili starfar, er hinn raunverulegi leið til að byggja tölvur með kraft manna og í sumum tilfellum ofurmenn ”. Levy, Steven. Hvernig Google endurgerir sig sem fyrsta fyrirtæki sem var að læra vélina. 22. júní 2016).

Hvernig er vélanám notað í hinum raunverulega heimi? Flest okkar rekast á þessa tækni á hverjum degi án þess að hugleiða hana mikið. Þegar þú notar Google eða aðra leitarvél eru niðurstöðurnar sem koma upp efst á síðunni afrakstur vélarafls. Sjálfvirkur texti, sem og stundum misskilinn sjálfvirkur leiðrétting, í vefforrit snjallsímans, eru einnig afleiðing af námi véla. Mælt er með kvikmyndum og lögum á Netflix og Spotify eru frekari dæmi um hvernig við notum þessa ört vaxandi tækni en varla tekur eftir því. Nú nýverið kynnti Google snjallt svar í Gmail. Í lok skilaboða birtir notandanum þrjú möguleg svör byggð á innihaldinu. Uber og önnur fyrirtæki eru nú að prófa sjálfkeyrandi bíla.

Atvinnugreinar sem nota vélanám

Notkun vélináms nær langt út fyrir tækniheiminn. SAS, greiningarhugbúnaðarfyrirtæki, greinir frá því að margar atvinnugreinar hafi tileinkað sér þessa tækni. Fjármálaþjónustan notar ML til að bera kennsl á fjárfestingartækifæri, láta fjárfesta vita hvenær eigi að eiga viðskipti, viðurkenna hvaða viðskiptavinir eru með áhættusnið og greina svik. Í heilbrigðiskerfinu hjálpa reiknirit við að greina sjúkdóma með því að taka upp frávik.

Hefur þú einhvern tíma spurt spurninguna „af hverju er auglýsing fyrir þá vöru sem ég er að hugsa um að kaupa birtast á hverri vefsíðu sem ég heimsæki?“ ML gerir markaðs- og söluiðnaðinum kleift að greina neytendur út frá kaup- og leitarferli þeirra. Aðlögun flutningaiðnaðarins að þessari tækni skynjar möguleg vandamál á leiðum og hjálpar til við að gera þau skilvirkari. Þökk sé ML getur olíu- og gasiðnaðurinn greint nýja orkugjafa (Vélnám: Hvað það er og hvers vegna það skiptir máli. SAS).

Hvernig vélinám er að breyta vinnustaðnum

Spár um vélar sem taka við öllum störfum okkar hafa staðið yfir í áratugi, en mun ML loksins gera það að veruleika? Sérfræðingar spá því að þessi tækni hafi og muni halda áfram að breyta vinnustaðnum. En hvað varðar að taka öll störfin frá okkur? Flestir sérfræðingar halda ekki að það muni gerast.

Þó að vélinám geti ekki tekið sæti manna í öllum störfum, gæti það breytt mörgum af þeim skyldustörfum sem þeim fylgja. „Verkefni sem fela í sér að taka skjótar ákvarðanir byggðar á gögnum henta vel fyrir ML forrit, ekki svo að ef ákvörðunin er háð löngum rökum, rökstuddri þekkingu eða skynsemi“, segir Byron Spice. Spice er framkvæmdastjóri fjölmiðlasambanda hjá Carnegie Mellon Tölvunarfræðideild háskólans (Spice, Byron. Vélanám mun breyta störfum. Carnegie Mellon háskólinn. 21. desember 2017).

Í Science Magazine, Erik Brynjolfsson og Tom Mitchell, skrifa „líklegra er að vinnuaflseftirspurn falli eftir verkefnum sem eru nálægt því að koma í stað getu ML, en líklegra er að þeim fjölgi fyrir verkefni sem eru viðbót við þessi kerfi. Í hvert skipti sem ML kerfið fer yfir þröskuldinn þar sem það verður hagkvæmara en menn í verkefni, atvinnurekendur og stjórnendur sem græða hámarki munu í auknum mæli leitast við að koma í stað véla fyrir fólk.Þetta getur haft áhrif um allt hagkerfið, aukið framleiðni, lækkað verð, breytt vinnuaflseftirspurn, og endurskipulagningar atvinnugreina (Brynjolfsson, Erik og Mitchell, Tom. Hvað getur vélanám gert? Áhrif vinnuafls. Vísindi. 22. desember 2017).

Viltu starfa í vélanámi?

Starfsferill í vélanámi krefst sérþekkingar í tölvunarfræði, tölfræði og stærðfræði. Margir koma á þennan reit með bakgrunn á þessum sviðum. Margir framhaldsskólar sem bjóða upp á aðalhlutverk í vélanámi taka þverfaglega nálgun með námskrá sem felur í sér auk tölvunarfræði, rafmagns- og tölvuverkfræði, stærðfræði og tölfræði (topp 16 skólar í vélanámi. AdmissionTable.com).

Fyrir þá sem þegar eru þátttakendur í upplýsingatækniiðnaðinum er umskipti í ML starf ekki langt stökk. Þú gætir þegar haft mörg af þeim hæfileikum sem þú þarft. Vinnuveitandi þinn gæti jafnvel hjálpað þér að gera þessi umskipti. Samkvæmt grein Steven Levy, „eins og er eru ekki margir sem eru sérfræðingar í ML svo fyrirtæki eins og Google og Facebook eru að endurmennta verkfræðinga sem hafa sérfræðiþekkingu í hefðbundinni erfðaskrá.“

Þó að margir af þeim hæfileikum sem þú þróaðir sem upplýsingatæknifræðingur muni yfirfæra í vélanám, getur það verið svolítið krefjandi. Vonandi varstu vakandi meðan á tölfræðitímum háskólans stóð vegna þess að ML treystir sterkum tökum á því efni, sem og stærðfræði. Levy skrifar að umritunarkóðar verði að vera tilbúnir til að gefa upp algera stjórn sem þeir hafa yfir forritun kerfis.

Þú ert ekki heppinn ef tækni vinnuveitandi þinn er ekki að veita ML endurmenntun Google og Facebook eru. Framhaldsskólar og háskólar, svo og námsaðferðir á netinu eins og Udemy og Coursera, bjóða upp á námskeið sem kenna grunnatriði í námi véla. Það skiptir þó höfuðmáli að ná saman þekkingu þinni með því að taka tölfræði og stærðfræðitíma.

Starfsheiti og tekjur

Aðalheitatitlarnir sem þú munt rekast á þegar þú ert að leita að starfi á þessu sviði eru vélafræðingur og gagnafræðingur.

Vélmenntunarfræðingar "reka rekstur vélaraflsverkefnis og bera ábyrgð á stjórnun innviða og gagnalagnir sem þarf til að koma kóða í framleiðslu." Gagnafræðingar eru á gagna- og greiningahliðinni við að þróa reiknirit, frekar en kóðunarhliðina. Þeir safna líka, hreinsa og undirbúa gögn (Zhou, Adelyn. "Atvinnutitlar gervigreindar: Hvað er vélfræðinámsverkfræðingur?" Forbes. 27. nóvember 2017).

Byggt á framlagningu notenda frá fólki sem vinnur í þessum störfum, Glassdoor.com greinir frá því að ML verkfræðingar og gagnafræðingar vinna sér inn grunnlaun að meðaltali $ 120.931. Laun eru frá lágu $ 87.000 til háu $ 158.000 (Machine Learning Engineer Salaries. Glassdoor.com. 1. mars 2018). Þó Glassdoor flokkar þessa titla er nokkur munur á milli þeirra.

Kröfur varðandi vinnunámstörf

Verkfræðingar ML og gagnafræðingar vinna mismunandi störf, en mikið skarast á milli þeirra. Atvinnutilkynningar fyrir báðar stöður hafa oft svipaðar kröfur. Margir atvinnurekendur kjósa BA-, meistaragráðu eða doktorsgráður í tölvunarfræði eða verkfræði, tölfræði eða stærðfræði.

Til að vera vélmenntakennandi þarftu blöndu af tæknikunnáttu - færni sem lærð er í skóla eða í starfi - og mjúk færni. Mjúk færni er hæfileiki manns sem þeir læra ekki í skólastofunni en fæðast í staðinn með eða öðlast í gegnum lífsreynslu. Aftur er mikil skörun milli nauðsynlegrar færni ML verkfræðinga og gagnafræðinga.

Starfstilkynningar leiða í ljós að þeir sem vinna í ML verkfræðistörfum ættu að þekkja rammar vélafræðslu eins og TensorFlow, Mlib, H20 og Theano. Þeir þurfa sterkan bakgrunn í kóðun, þ.mt reynslu af forritunarmálum eins og Java eða C / C ++ og skriftunarmálum eins og Perl eða Python. Sérfræðiþekking í tölfræði og reynsla af því að nota tölfræðilega hugbúnaðarpakka til að greina stór gögn eru einnig meðal forskriftanna.

Margvísleg mjúk færni gerir þér kleift að ná árangri á þessu sviði. Meðal þeirra eru sveigjanleiki, aðlögunarhæfni og þrautseigja. Það að þróa reiknirit krefst mikillar prufu og villu og því þolinmæði. Maður verður að prófa reiknirit til að sjá hvort það virkar og, ef ekki, þróa nýtt.

Framúrskarandi samskiptahæfni er nauðsynleg. Sérfræðingar í vélanámi, sem vinna oft í teymum, þurfa yfirburða hlustun, tal og hæfni til að vinna saman með öðrum og verða einnig að kynna niðurstöður sínar fyrir starfsbræðrum sínum. Þeir ættu auk þess að vera virkir námsmenn sem geta fært nýjar upplýsingar í starf sitt. Í atvinnugrein þar sem nýsköpun er metin verður maður að vera skapandi til að skara fram úr.