با گسترش هوش مصنوعی هر روز بیشتر با کاربردهای آن و همین طور با موقعیت‌های کاری مختلف مربوط به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و دیتا ساینس آشنا می‌شویم. برخی از بزرگ‌ترین شرکت‌های حوزه فناوری مانند: گوگل، مایکروسافت، اپل و تسلا به شکل گسترده‌ای در حال استفاده از یادگیری ماشین هستند. جالب است که بدانید فناوری یادگیری ماشین می‌تواند فرصت‌های شغلی مختلفی را برای متخصصان به وجود آورد. ایران نیز در رتبه‌ی 15 جهان در زمینه هوش مصنوعی قرار دارد و تنها رقیب وی در خاورمیانه کشور ترکیه است. مسلما با پیشرفت روزافزون این حوزه و توسعه کاربردهای آن ایران می‌تواند به زودی جزو 10 کشور برتر در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی قرار بگیرد. دانشگاه‌های معتبر ایرانی تحقیقات زیادی در این حوزه انجام می‌دهند و به پیشرفت‌های قابل توجهی رسیده‌اند. در این مقاله به توضیحات بیشتر درباره وظایف یک مهندس یادگیری ماشین می‌پردازیم.
مهندسان یادگیری ماشین برنامه نویسانی ماهر هستند که به تحقیق، ساخت و طراحی نرم افزارهای self-governing برای خودکارسازی مدل‌های پیش بینی می‌پردازند. یک مهندس ML سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) می‌سازد. که از مجموعه دادههای عظیمی برای تولید و توسعه الگوریتم‌ها استفاده میکند که قادر به یادگیری و در نهایت پیش‌بینی هستند. هر بار که نرم افزار عملیاتی را انجام می‌دهد، از آن نتایج «یاد می‌گیرد» تا عملیات آینده را با دقت بیشتری انجام دهد.
مهندس یادگیری ماشین کیست؟
یک مهندس یادگیری ماشین فردی است که با حجم زیادی از دادهها روبه رو است. این فرد دادهها را از منابع مختلف مانند: بانک‌های اطلاعاتی، فضای ذخیره سازی ابری، شبکه‌های اجتماعی و بازخوردهای مشتریان را دریافت کرده و تمام دادهها را تجزیه و تحلیل و دسته بندی میکند. در ادامه الگوریتمی برای پردازش دادهها آماده میکند، تا بتواند از دادههای دریافتی نکاتی را بیاموزد و تصمیماتی دقیق و بی نقص بگیرد. طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین مستلزم آن است که مهندس یادگیری ماشین، دادهها را ارزیابی، تجزیه و تحلیل کند. تا اینکه بتواند فرآیند یادگیری را برای کمک به توسعه مدل‌های یادگیری ماشینی با کارایی بالا، بهینه کند.
مهندس یادگیری ماشین چه کاری انجام می‌دهد؟
کاری که یک مهندس یادگیری ماشین انجام می‌دهد این است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد بر مبنای دانشی که به دست آورده‌اند، تصمیماتی را اتخاذ کنند. مهندسان یادگیری ماشین برنامه نویسان بسیار ماهری می‌باشند که سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) را توسعه می‌دهند. و از مجموعه دادههای بزرگ برای تحقیق، توسعه و تولید الگوریتم‌هایی استفاده می‌کنند که می‌توانند یاد بگیرند و پیش بینی کنند. به طور کلی، این نقش مسئول طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین است که شامل ارزیابی و سازماندهی دادهها، اجرای آزمایش‌ها، و به طور کلی نظارت و بهینه سازی فرآیندهای یادگیری ماشین برای کمک به توسعه سیستم‌های یادگیری ماشینی با عملکرد قوی است. بسیاری از شغل‌ها مستلزم دانش زبانهای برنامه نویسی مانند: پایتون، جاوا و C/C++ هستند.
یک مهندس یادگیری ماشین با چه کسانی کار میکند؟
تیم مهندس ماشین از دانشمندان داده، تحلیلگران داده، مهندسان داده، معماران داده و مدیران پایگاه داده تشکیل می‌شود. مهندسان یادگیری ماشین می‌توانند با طیف گسترده‌ای از ذینفعان مختلف با مهارت‌های متفاوت در سراسر یک سازمان همکاری کنند. از جمله این افراد میتوان به رهبران ارشد کسب و کار گرفته تا بازاریابی، فروش، فناوری اطلاعات، توسعه نرم افزار، یا تیم‌های توسعه وب، بسته به نوع خود، همکاری کنند.
مهارت‌های مورد نیاز جهت استخدام در حوزه یادگیری ماشین
برای موفقیت به عنوان یک مهندس یادگیری ماشین، باید مجموعه دانش و مهارت یک مهندس نرم افزار و یک دانشمند داده را ترکیب کنید. این بدان معناست که مفاهیم اساسی علوم کامپیوتر و تجزیه و تحلیل دادهها را درک کنید، در حالی که داشتن برخی مهارت‌های نرم افزاری برای هر دو رشته لازم است.
مهارت‌های داده
مهندس یادگیری ماشین باید قابلیت‌های دانشمند داده را داشته باشد. این ویژگی‌ها عبارتند از: مدل سازی داده، آشنایی با زبانهای برنامه نویسی مانند پایتون و جاوا. ارزیابی الگوریتم‌ها و مدل‌های پیش بینی شده برای درک احتمالات و آمار نیز بسیار مفید خواهند بود.
مهارت‌های مهندسی نرم افزار
برخی از مفاهیم کلیدی علوم کامپیوتر که برای مهندسین ML مهم است، الگوریتم‌ها (و دانستن نحوه نوشتن الگوریتم‌هایی است که می‌توانند مرتب سازی، بهینه سازی و جستجو کنند)، درک ساختار دادهها و داشتن دانش معماری کامپیوتر. از آنجایی که خروجی معمولی مهندس ML نرم افزار است، آنها همچنین باید بدانند که چگونه بهترین شیوه‌های مهندسی نرم افزار را دنبال کنند، به ویژه آن‌هایی که مربوط به طراحی سیستم، کنترل نسخه تست و تجزیه و تحلیل نیازمندی‌ها هستند.
مهارت‌های یادگیری ماشینی
افراد تصور می‌کنند مهندس یادگیری ماشین ترکیبی از علم داده و مهندسی نرم‌افزار است. اما هنوز برخی از شایستگی‌های منحصر به فرد برای مشاغل ML وجود دارد. بسیاری از مهندسان یادگیری ماشین اکنون در حال آموزش در زمینه یادگیری عمیق، معماری شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی و برنامه نویسی پویا هستند.
مهارت‌های نرم برای مهندسان یادگیری ماشین
اگر چه یادگیری ماشین یک عنوان شغلی فنی است، مهارت‌های نرم نیز مهم هستند. حتی اگر دانش سطح بالایی از یادگیری ماشین داشته باشید، به مهارت در ارتباطات، مدیریت زمان و کار تیمی نیز نیاز دارید. همچنین بسیار مهم است که یک مهندس یادگیری ماشین متعهد به یادگیری مادام العمر باشد.
مهارت‌های نرم: مهارت‌های نرم به شیوه کار مهندسان مربوط می‌شود. و شامل ویژگی‌های شخصیتی و توانایی‌های ارتباطی مورد نیاز برای موفقیت در کار است. مهارت‌های نرم، نحوه تعامل افراد را در روابطشان با دیگران مشخص میکند. این مهارت‌ها دربر گیرنده مهارت‌های بین فردی و ارتباطی، مهارت‌های شنیداری، مدیریت زمان و همدلی با دیگران است.
ابزارهای یادگیری ماشینی
مهندسان یادگیری ماشین نه تنها باید دانش کدنویسی و توسعه در زبانهای برنامه نویسی مانند: پایتون، جاوا و سی پلاس پلاس را داشته باشند، بلکه بسیاری از مهندسان یادگیری ماشین نیز تسلط بر ابزارها و منابع یادگیری ماشین را مفید می‌دانند که در قسمت زیر به آنها اشاره کردیم:
- TensorFlow
- اسپارک و هدوپ
- برنامه نویسی R
- آپاچی کافکا
- متلب
- Google Cloud ML Engine
- یادگیری ماشین آمازون
نتیجه گیری
به صورت میانگین درآمد فعلی این حرفه ۱۴۶.۰۸۵ دلار و با نرخ رشد ۳۴۴ درصد در سال گذشته برخوردار است. بنابراین در حال حاظر میتوان گفت آینده مشاغل هوش مصنوعی به نسبت سایر حوزه‌های شغلی بسیار پر رونق‌تر بوده و در این میان مهندسی یادگیری ماشین در صدر جدول قرار دارد. شرکت‌هایی مانند: گوگل ، کوئورا و فیس بوک افراد زیادی را با تخصص یادگیری ماشین استخدام می‌کنند. در دانشگاه‌های برتر دنیا تحقیقات گسترده‌ای در زمینه یادگیری ماشین وجود دارد و در شرکت‌های برتر هیچ محدودیتی در مورد حقوق افراد متخصص یادگیری ماشین وجود دارد.
