משרות מובילות בתחום למידת מכונות

תוֹכֶן

• מהי למידת מכונה?
• תעשיות המשתמשות בלימוד מכונות
• כיצד למידת מכונה משנה את מקום העבודה
• האם אתה רוצה קריירה בלימוד מכונות?
• כותרות ותפקידים
• דרישות למשרות למידת מכונה

בראש דו"ח המשרות הצומחות בארה"ב של לינקדאין לשנת 2017 היו שני עיסוקים בתחום למידת מכונות: מהנדס למידת מכונות ומדען נתונים. התעסוקה למהנדסי למידת מכונות גדלה פי 9.8 בין 2012 ל -2017 והמשרות של מדעני נתונים גדלה פי 6.5 באותה תקופה של חמש שנים. אם המגמה תימשך, לעיסוקים אלה יהיו השקפות תעסוקתיות העולות על עיסוקים רבים אחרים. עם עתיד כה בהיר, האם עבודה בתחום זה יכולה להיות מתאימה לך?

מהי למידת מכונה?

למידת מכונה (ML) היא בדיוק איך שזה נשמע. טכנולוגיה זו כוללת הוראת מכונות לביצוע משימות ספציפיות. בשונה מקידוד מסורתי שמספק הוראות המספרות למחשבים מה לעשות, ML מספקת להם נתונים המאפשרים להם להבין זאת בעצמם, ממש כמו שאדם או חיה יעשו. נשמע כמו קסם, אבל זה לא. זה כרוך באינטראקציה של מדעני מחשבים ואחרים עם מומחיות קשורה. אנשי IT אלה יוצרים תוכניות המכונות אלגוריתמים - קבוצות כללים הפותרות בעיה ואז מזינים להם קבוצות גדולות של נתונים המלמדים אותם לבצע תחזיות על בסיס מידע זה.

למידת מכונה היא "תת-קבוצה של בינה מלאכותית המאפשרת למחשבים לבצע משימות שלא תוכנתו במפורש לבצע" (דיקסון, בן. מיומנויות שאתה צריך להנחות משרה ללימוד מכונה. It Career Finder. 18 בינואר, 2017.) זה נעשה מסובך יותר, אך שגרתי יותר עם השנים. סטיבן לוי, במאמר המדבר על סדרי העדיפויות של גוגל בנושא למידת מכונה והכשרה מחדש של מהנדסי החברה, כותב, "במשך שנים רבות למידת מכונות נחשבה למומחיות, מוגבלת למעט עילית. עידן זה נגמר, מכיוון שהתוצאות האחרונות מצביעות על כך שלימוד מכונות, המונע על ידי "רשתות עצביות" המדמות את אופן פעולתו של מוח ביולוגי, הוא הדרך האמיתית לעבר הקמת מחשבים עם כוחם של בני אדם, ובמקרים מסוימים, בני-אדם סופר-גדולים "( לוי, סטיבן. כיצד גוגל מתייחסת מחדש כקמת החברה הראשונה של למידה מכונה. 22 ביוני 2016).

כיצד משתמשים בלימוד מכונות ב"עולם האמיתי? " רובנו נתקלים בטכנולוגיה זו על בסיס יומיומי מבלי להקדיש לה מחשבה רבה. כשאתה משתמש בגוגל או במנוע חיפוש אחר, התוצאות שעולות בראש העמוד הן תוצאה של למידת מכונה. הטקסט החזוי, כמו גם הפונקציה לתיקון אוטומטי המוקטן לפעמים, באפליקציית הטקסט של הטלפון החכם שלך הם גם תוצאה של למידת מכונה. סרטים ושירים מומלצים ב- Netflix ו- Spotify הם דוגמאות נוספות לאופן שבו אנו משתמשים בטכנולוגיה זו הצומחת במהירות ובקושי שמים לב לכך. לאחרונה, גוגל הציגה תגובה חכמה ב- Gmail. בסוף הודעה היא מציגה בפני המשתמש שלוש תשובות אפשריות המבוססות על התוכן. Uber וחברות אחרות בודקות בימים אלה מכוניות לנהיגה עצמית.

תעשיות המשתמשות בלימוד מכונות

השימוש בלימוד מכונות מגיע הרבה מעבר לעולם הטכנולוגי. SAS, חברת תוכנה אנליטית, מדווחת כי תעשיות רבות אימצו טכנולוגיה זו. ענף השירותים הפיננסיים משתמש ב- ML כדי לזהות הזדמנויות השקעה, ליידע את המשקיעים מתי לסחור, להכיר באילו לקוחות יש פרופילי סיכון גבוה ולגלות הונאות. בתחום הבריאות, האלגוריתמים עוזרים לאבחן מחלות על ידי איסוף מומים.

האם שאלת אי פעם את השאלה, "מדוע מודעה למוצר אותו אני חושב לקנות מופיעה בכל דף אינטרנט שאני מבקר בו?" ML מאפשרת לענף השיווק והמכירות לנתח צרכנים על סמך היסטוריית הקנייה והחיפוש שלהם. ההתאמה של ענף התחבורה לטכנולוגיה זו מגלה בעיות פוטנציאליות בנתיבים ועוזרת לייעל אותן. בזכות ML, תעשיית הנפט והגז יכולה לזהות מקורות אנרגיה חדשים (למידת מכונה: מה זה ולמה זה חשוב. SAS).

כיצד למידת מכונה משנה את מקום העבודה

תחזיות לגבי מכונות שמשתלטות על כל משרותינו קיימות כבר עשרות שנים, אבל האם סוף סוף ML יהפוך את זה למציאות? מומחים צופים כי לטכנולוגיה זו יש וימשיכו לשנות את מקום העבודה. אבל בכל מה שקשור לחיסול כל העבודות שלנו? רוב המומחים לא חושבים שזה יקרה.

אמנם למידת מכונות אינה יכולה לתפוס את מקומם של בני אדם בכל העיסוקים, אך היא עשויה לשנות רבים מתפקידי העבודה הקשורים אליהם. "משימות הכרוכות בקבלת החלטות מהירות על בסיס נתונים מתאימות לתוכניות ML; לא אם ההחלטה תלויה בשרשראות ארוכות של נימוקים, ידע רקע מגוון או שכל ישר", אומר ביירון ספייס. ספייס הוא מנהל קשרי מדיה בקרנגי מלון. בית הספר למדעי המחשב של האוניברסיטה (ספייס, ביירון. למידת מכונות תשנה מקומות עבודה. אוניברסיטת קרנגי מלון. 21 בדצמבר 2017).

במגזין המדע, אריק ברינג'ולפסון וטום מיטשל, כותבים, "סביר להניח כי דרישת העבודה תיפול למשימות שמהוות תחליף קרוב ליכולות של ML, ואילו סביר יותר שתגדל למשימות המשלימות למערכות אלה. בכל פעם ש- ML המערכת חוצה את אחוז החסימה בו היא הופכת לחסכונית יותר מבני אדם במשימה, יזמים ומנהלים הממקסמים רווחים יבקשו יותר ויותר להחליף מכונות לאנשים. זה יכול להשפיע על כל המשק, להגביר את הפרודוקטיביות, להוריד מחירים, לשנות את הביקוש לעבודה, ותעשיות ארגון מחדש (Brynjolfsson, Erik and Mitchell, Tom. מה יכולה למידת מכונה לעשות? השלכות על כוח אדם. מדע. 22 בדצמבר 2017).

האם אתה רוצה קריירה בלימוד מכונות?

קריירות בלימוד מכונות דורשות מומחיות במדעי המחשב, סטטיסטיקה ומתמטיקה. אנשים רבים מגיעים לתחום זה עם רקע בתחומים אלו. מכללות רבות המציעות למידה ראשונה במכונה נוקטות גישה רב תחומית עם תכנית לימודים הכוללת בנוסף למדעי המחשב, הנדסת חשמל ומחשבים, מתמטיקה וסטטיסטיקה (16 בתי הספר המובילים ללימוד מכונות. AdmissionTable.com).

עבור מי שכבר עוסק בענף טכנולוגיות המידע, המעבר לתפקיד ML אינו קפיצת מדרגה. יתכן שכבר יש לך הרבה מיומנויות שאתה צריך. המעסיק שלך עשוי אפילו לעזור לך לבצע את המעבר הזה. על פי המאמר של סטיבן לוי, "נכון לעכשיו אין הרבה אנשים מומחים ב- ML אז חברות כמו גוגל ופייסבוק הן מהנדסי הסבה מקצועית שהמומחיות שלהם טמונה בקידוד מסורתי."

למרות שרבים מהכישורים שפיתחת כמקצוען בתחום ה- IT יעבירו ללימוד מכונה, זה עשוי להיות מעט מאתגר. אני מקווה שנשארת ער במהלך שיעורי הסטטיסטיקה במכללה מכיוון ש- ML מסתמך על תפיסה חזקה בנושא זה, כמו גם במתמטיקה. לוי כותב שהקודנים צריכים להיות מוכנים לוותר על השליטה המוחלטת שיש להם על תכנות מערכת.

אין לך מזל אם המעסיק הטכנולוגי שלך לא מספק את ה- ML להסבה מקצועית שגוגל ופייסבוק הם. מכללות ואוניברסיטאות, כמו גם פלטפורמות למידה מקוונות כמו אודמי וקורסרה, מציעות שיעורים המלמדים את היסודות של למידת מכונה. עם זאת, חשוב לאסוף את המומחיות שלך על ידי שיעורי סטטיסטיקה ושיעורים במתמטיקה.

כותרות ותפקידים

כותרות התפקיד העיקריות בהן תפגוש כשאתה מחפש עבודה בתחום זה כוללות מהנדס למידת מכונות ומדען נתונים.

מהנדסי למידת מכונות "מנהלים את הפעילות של פרויקט למידת מכונה ואחראים על ניהול תשתיות וצינורות הנתונים הדרושים בכדי להביא קוד לייצור." מדעני נתונים נמצאים בצד הנתונים והניתוח בפיתוח אלגוריתמים ולא בצד הקידוד. הם גם אוספים, מנקים ומכינים נתונים (ג'ואו, אדלין. "כותרות תפקידים בתחום הבינה המלאכותית: מהו מהנדס למידה מכונה?" פורבס. 27 בנובמבר 2017).

בהתבסס על הגשות משתמשים מאנשים העובדים בעבודות אלה, Glassdoor.com מדווח כי מהנדסי ML ומדעני נתונים מרוויחים שכר בסיס ממוצע של 120,931 דולר. השכר נע בין שפל של 87,000 $ לגובה של 158,000 $ (משכורות מהנדס למידת מכונה. Glassdoor.com. 1 במרץ, 2018). למרות ש Glassdoor מקבץ את הכותרות הללו, ישנם כמה הבדלים ביניהם.

דרישות למשרות למידת מכונה

מהנדסי ML ומדעני נתונים מבצעים עבודות שונות, אך יש ביניהם חפיפה רבה. להודעות עבודה לשני המשרות יש לעתים קרובות דרישות דומות. מעסיקים רבים מעדיפים תואר ראשון, שני ותואר שני במדעי המחשב או הנדסה, סטטיסטיקה או מתמטיקה.

כדי להיות מקצוען לומד מכונה, תזדקק לשילוב של כישורים טכניים - מיומנויות שנלמדו בבית הספר או בעבודה - וכישורים רכים. כישורים רכים הם היכולות של האדם שהם לא לומדים בכיתה, אלא במקום זאת נולדים עם או רוכשים באמצעות ניסיון חיים. שוב, ישנה חפיפה רבה בין המיומנויות הנדרשות עבור מהנדסי ML ומדעני נתונים.

מהודעות המשרה עולה כי העובדים במשרות הנדסיות ב- ML צריכים להכיר מסגרות למידת מכונות כמו TensorFlow, Mlib, H20 ו- Theano. הם זקוקים לרקע חזק בקידוד כולל ניסיון בשפות תכנות כמו Java או C / C ++ ושפות תסריטים כמו Perl או Python. המומחיות בסטטיסטיקה וניסיון בשימוש בחבילות תוכנה סטטיסטיות לניתוח קבוצות נתונים גדולות הם גם המפרט.

מגוון מיומנויות רכות יאפשרו לכם להצליח בתחום זה. ביניהם גמישות, יכולת הסתגלות והתמדה. פיתוח אלגוריתם דורש ניסוי וטעייה רבים, ולכן סבלנות. יש לבדוק אלגוריתם כדי לראות אם הוא עובד ואם לא, לפתח אלגוריתם חדש.

כישורי תקשורת מעולים הם חיוניים. אנשי מקצוע שלומדים במכונה, שלעתים קרובות עובדים בצוותים, זקוקים לכישורי הקשבה, דיבור ובינאישיים מעולים בכדי לשתף פעולה עם אחרים, ועליהם להציג גם את ממצאיהם בפני עמיתיהם. הם צריכים, בנוסף, להיות לומדים פעילים שיכולים לשלב מידע חדש בעבודתם. בענף בו מוערך חדשנות, צריך להיות יצירתי בכדי להצטיין.