L'apprendimento automatico è una componente fondamentale dei sistemi di intelligenza artificiale, con i quali l'IA è più efficace oggi. Molte grandi aziende utilizzano l'apprendimento automatico per prevedere i risultati della propria attività, sviluppare prodotti nuovi e migliorati e automatizzare i processi.
Pertanto, le aziende che implementano soluzioni AI hanno bisogno di ingegneri di machine learning per sfruttare al massimo questi sistemi. Quindi, come si inizia una carriera in questo entusiasmante campo? Ecco come diventare un ingegnere di machine learning.
Chi sono gli ingegneri dell'apprendimento automatico e cosa fanno?
Un ingegnere di machine learning è un professionista IT che sviluppa algoritmi che consentono ai sistemi di intelligenza artificiale di apprendere dai dati di input e fare previsioni automaticamente utilizzando i dati. Gli ingegneri del machine learning lavorano insieme ai data scientist per trasformare i dati in informazioni utilizzabili (algoritmi) per i sistemi di intelligenza artificiale.
In un contesto organizzativo, la responsabilità ultima degli ingegneri dell'apprendimento automatico è progettare e implementare modelli di apprendimento automatico e migliorare quelli già esistenti. Analizzano e organizzano grandi quantità di dati, verificano la qualità dei dati, selezionano set di dati e metodi di rappresentazione appropriati e trasformano i dati in algoritmi di apprendimento automatico.
Inoltre, gli ingegneri dell'apprendimento automatico progettano e testano vari sistemi, ricercano e implementano algoritmi e strumenti di apprendimento automatico ed eseguono l'addestramento e la riqualificazione dei sistemi. Inoltre, estendono le librerie ML e sviluppano applicazioni di apprendimento automatico in base alle esigenze del cliente.
Come diventare un ingegnere di apprendimento automatico
Come qualsiasi altra professione, devi soddisfare determinati criteri prima di diventare un ingegnere di machine learning. Con pura determinazione, puoi diventare un ricercato ingegnere di machine learning; tutto quello che devi fare è seguire questi passaggi.
1. Impara a programmare con Python
L'apprendimento automatico richiede una grande quantità di programmazione. Pertanto, dovresti essere fluente nei principali linguaggi di programmazione come Python, C ++ e Java. Tuttavia, puoi iniziare con un linguaggio di programmazione, in modo da tenere il cervello libero dal gergo. Python è un linguaggio di programmazione abbastanza semplice con cui iniziare.
Inoltre, algoritmi di apprendimento automatico indispensabili vengono utilizzati per sviluppare sistemi di machine learning, come gli algoritmi di deep learning. Quindi, un buon background negli algoritmi di apprendimento automatico ti servirà come ingegnere di apprendimento automatico.
2. Segui i corsi di scienza dei dati e ingegneria del software
Come qualsiasi altra professione tecnologica, devi apprendere i tecnicismi del lavoro e le competenze tecniche richieste per diventare un ingegnere di machine learning. Pertanto, è necessario disporre di un solido background educativo.
Poiché gli ingegneri dell'apprendimento automatico in genere lavorano con dati e programmi software, una laurea in ingegneria del software o scienza dei dati è un ottimo punto di partenza. Inoltre, gli ingegneri dell'apprendimento automatico devono possedere competenze matematiche e statistiche avanzate li aiuta ad analizzare i dati e sviluppare algoritmi di apprendimento automatico, ribadendo la necessità di un college grado.
Inoltre, puoi seguire corsi online sull'apprendimento automatico per acquisire conoscenze specifiche sul campo. Ecco alcuni dei migliori corsi online sull'apprendimento automatico con cui puoi iniziare:
- Introduzione all'apprendimento automatico per la scienza dei dati - Udemy
- Apprendimento automatico supervisionato: regressione e classificazione - Coursera
- Programma di certificazione professionale per la scienza dei dati - IBM
- Reti neurali e apprendimento profondo - Coursera
- Machine Learning A-Z™: Python e R pratici nella scienza dei dati - Udemy
3. Iscriviti a Bootcamp e lavora su progetti reali
I Bootcamp sono un ottimo modo per acquisire rapidamente esperienza pratica in un campo. Iscrivendoti ai bootcamp, puoi lavorare su progetti che ti consentono di acquisire esperienza sul campo, che è di enorme importanza per i datori di lavoro.
Inoltre, i bootcamp sono particolarmente importanti perché ti aiutano ad apprendere le competenze e le conoscenze tecniche richieste mentre acquisisci esperienza pratica contemporaneamente. Inoltre, un bootcamp è un'ottima strada per costruire un buon portfolio.
Allo stesso modo, puoi intraprendere progetti personali e sviluppare soluzioni di apprendimento automatico per situazioni di vita reale. Eccotene alcune idee di progetti di machine learning per principianti. Ecco alcuni dei migliori bootcamp per consolidare la tua comprensione dei concetti e delle pratiche essenziali di machine learning.
- Bootcamp di scienza dei dati e apprendimento automatico - Udemy
- Programma immersivo di ingegneria del software - Codesmith
- Bootcamp di scienza dei dati - Metis
- Bootcamp di apprendimento automatico - trampolino di lancio
- Specializzazione Machine Learning su Google Cloud - Google Cloud
4. Ottieni certificazioni professionali
Ottenere certificazioni professionali è un ottimo modo per dare slancio alla tua carriera di ingegnere di machine learning. Inoltre, è più facile per le migliori aziende prenderti in considerazione per lavori quando possiedi certificati da istituzioni leader, in quanto dimostrano il tuo background tecnico e la tua competenza nel campo.
Pertanto, aumenta il tuo valore nel settore acquisendo certificati professionali. Puoi ottenere certificati professionali quando completi un programma di certificazione, una formazione o un esame professionale organizzato sul campo. Per diventare un professionista certificato di machine learning, dai un'occhiata a questi programmi.
- Apprendimento automatico certificato AWS - Specialità
- Ingegnere professionista di machine learning - Google Cloud
- Certificato Microsoft: Azure AI Engineer Associate
5. Unisciti alle comunità professionali e costruisci la tua rete
Gli ingegneri del machine learning lavorano in team di data scientist, ingegneri del software e altri professionisti della tecnologia. Pertanto, il networking con altri professionisti del settore è fondamentale per il tuo successo come ingegnere di machine learning.
I vantaggi dell'adesione a un'associazione professionale e del networking all'interno del settore sono di vasta portata. Per prima cosa, ti aiuta a rimanere aggiornato sulle ultime tendenze del settore e a trovare opportunità di sviluppo professionale. Pertanto, trova un corpo di professionisti del settore con cui unirti e fare rete.
LinkedIn, MeetUp e Jobcase sono ottimi posti per cercare queste connessioni. Costruire relazioni professionali su una piattaforma come LinkedIn è abbastanza semplice, anche se utilizzarle Le funzionalità di LinkedIn possono aiutarti a far crescere la tua presenza Più veloce.
6. Candidati per ruoli di ingegneria dell'apprendimento automatico
Il passaggio finale per diventare un ingegnere di machine learning è ottenere lavori di machine learning. E per raggiungere questo obiettivo, devi creare un CV tecnico che evidenzi la tua esperienza sul campo o mostrare un portfolio accattivante. Scrivere un curriculum può essere travolgente, ma questa guida continua come scrivere un curriculum tecnico ti renderà più facile.
In qualità di ingegnere di machine learning principiante, puoi iniziare con ruoli junior per acquisire esperienza industriale. Quindi, cresci di livello man mano che acquisisci fiducia per assumere progetti e ruoli più grandi.
Costruisci subito una carriera come ingegnere di machine learning
Le applicazioni di apprendimento automatico sono su una traiettoria di crescita poiché molte aziende cercano di sfruttare il loro potenziale per lo sviluppo del business e il vantaggio competitivo. Aziende leader come Google e Netflix hanno l'apprendimento automatico parte integrante delle loro operazioni.
Questo aumento dell'utilizzo dell'apprendimento automatico comporta un aumento della domanda di ingegneri dell'apprendimento automatico. Pertanto, ora è un'opportunità per iniziare una carriera nell'apprendimento automatico seguendo i passaggi evidenziati in questo articolo.