Как стать архитектором машинного обучения? Описание, навыки и зарплата

Машинное обучение — мощный инструмент, который можно использовать практически в любой области, включая архитектуру. Термин «инженер по машинному обучению» сегодня становится очень распространенным, и вместе с его популярностью возникает большой вопрос, особенно со стороны начинающих архитекторов: как войти в эту область? Итак, предположим, что вы один из них.

В этом случае мысли о том, чтобы стать экспертом в области машинного обучения, пришли как нельзя кстати, поскольку в ближайшие годы оно, вероятно, станет важным компонентом в строительстве и архитектуре.

В следующих нескольких абзацах мы обсудим, как работает архитектура машинного обучения и какое обучение вам нужно, чтобы стать профессионалом, специализирующимся на ней.

Станьте самым высокооплачиваемым инженером по искусственному интеллекту! С нашей актуальной магистерской программой для инженеров по искусственному интеллектуУзнайте больше

Что такое архитектор машинного обучения?

Ну, во-первых, давайте поговорим о том, что такое архитектура машинного обучения. Архитектура машинного обучения — это процесс проектирования системы, позволяющей ей учиться на основе опыта и со временем улучшать свою производительность.

Эта концепция существует уже несколько десятилетий, но лишь недавно стала основной концепцией в технологической индустрии. Это особенно распространено в программном обеспечении для распознавания голоса, беспилотных транспортных средствах и инструментах анализа данных, таких как Google Analytics или Facebook Ads Manager.

Должность архитектора машинного обучения

Архитектура машинного обучения — это передовая и требующая больших усилий область. Поэтому вам необходимо иметь отличное ИТ-резюме. Проще говоря – вы находитесь в центре и следите за тем, чтобы система работала хорошо.

Вам нужны безупречные навыки программирования. Вам также потребуется опыт использования должностей, связанных с инструментами искусственного интеллекта, таких как разработка API, аналитика и обширное управление данными. Кандидатам на работу в области машинного обучения также необходимы следующие мягкие навыки:

• Стратегическое мышление.
• Сотрудничество.
• Решение проблем.
• Гибкость.
• Тайм-менеджмент.
• Коммуникация.

Роли и обязанности архитектора машинного обучения

Роль архитектора машинного обучения заключается в обеспечении правильной работы моделей программного обеспечения для автоматизации и искусственного интеллекта. Это означает, что вы отвечаете за то, чтобы все повторяющиеся задачи работали правильно и эффективно, а также добавляли к этим процессам новые функциональные возможности по мере необходимости.

Вам будет поручено настроить, выполнить и проверить данные, собранные в вашей системе, чтобы обеспечить их точность. Вам также необходимо будет управлять управлением машинными ресурсами, иметь дело с инструментами управления процессами, инфраструктурой обслуживания и мониторингом — а это значит, что вы будете нести ответственность за обеспечение бесперебойной работы на постоянной основе.

Как видите, эта роль очень разнообразна — она требует понимания разработки программного обеспечения и управления операциями.

Станьте самым высокооплачиваемым инженером по искусственному интеллекту! С нашей актуальной магистерской программой для инженеров по искусственному интеллектуУзнайте больше

Навыки архитектора машинного обучения

Архитекторы искусственного интеллекта — это лидеры завтрашних предприятий, управляемых данными.

Они отвечают за обеспечение соответствия платформ ИИ бизнес- и техническим требованиям. Они тесно сотрудничают с учеными, инженерами по данным, аналитиками данных, инженерами ML и другими архитекторами, а также руководителями операций, чтобы гарантировать успех проектов ИИ.

Поскольку архитекторам искусственного интеллекта необходим разнообразный набор навыков, которые может быть трудно приобрести за короткое время, им необходимо иметь технический опыт в области разработки программного обеспечения и принципов DevOps, включая знание рабочих процессов и инструментов DevOps (таких как Git), технологии контейнеризации ( например Docker) и оркестровку Kubernetes.

Наряду с этими техническими навыками они также должны обладать передовыми знаниями в области аналитики, включая знание инструментов расширенной аналитики, таких как языки программирования SAS, Python и R, а также прикладной математики, сред машинного обучения, таких как TensorFlow, и методов машинного обучения (таких как случайный лес).

Помимо глубоких знаний по этим техническим темам, архитектор ИИ должен обладать нетехническими навыками, такими как интеллектуальное лидерство. Это значит помочь организации принять мышление, основанное на искусственном интеллекте, сохраняя при этом прагматичный подход к ограничениям и рискам, связанным с искусственным интеллектом.

Это также требует реалистичного информирования об этих ограничениях ИТ-руководителей, которые обеспечивают общее лидерство в области цифровых технологий.

Зарплата архитектора машинного обучения

Архитекторы искусственного интеллекта пользуются большим спросом.

В справочнике Роберта по половинной зарплате говорится, что они входят в пятерку самых востребованных должностей в сфере ИТ. По данным Бюро статистики труда, к 2024 году они также станут одной из самых быстрорастущих рабочих мест в США.

По данным Glassdoor, архитектор машинного обучения может зарабатывать около 1 29 251 доллара США в год в США и около 20 70 436 фунтов стерлингов в Индии.

Заработная плата консультантов широко варьируется в зависимости от конкретных задач, над которыми вы работаете, и размера компании. Надеемся, эта информация поможет вам принять осознанное решение о своем будущем!

Станьте самым высокооплачиваемым инженером по искусственному интеллекту! С нашей актуальной магистерской программой для инженеров по искусственному интеллектуУзнайте больше

Перспективы работы архитектора машинного обучения

Машинное обучение — это будущее технологий, и оно может стать вашим билетом на новую прекрасную работу.

По данным Ziprecruiter.com, перспективы карьеры в области искусственного интеллекта отличные, ссылаясь на то, что Бюро статистики труда США прогнозирует 13-процентный скачок в профессиях, связанных с компьютером, в период с 2016 по 2026 год. Лишь некоторые из этих профессий точно подходят для работы в сфере машинного обучения. рынок, но многие так делают.

Эта статистика подчеркивает потребность в специалистах по машинному обучению, и если вы готовы выполнять эту работу, вы можете быть на пути к новой великолепной карьере. Спрос на квалифицированных специалистов в области ИИ уже превышает спрос на ученых, занимающихся данными, и ожидается, что эта тенденция сохранится в обозримом будущем.

С ростом тенденций в области машинного обучения в таких областях, как обработка естественного языка и глубокое обучение, для вас найдется место, независимо от специальности, которую вы выберете. Что еще более важно, машинное обучение может оказать влияние на каждую отрасль, и в вашей области со временем могут потребоваться такие эксперты.

Хотя работа в сфере машинного обучения открывает большие возможности, приобретение необходимых навыков может потребовать времени и усилий. Это особенно актуально для тех, у кого нет формального инженерного или компьютерного образования. Ведь это сложные поля.

Хотите ускорить свою карьеру в AL и ML? Присоединяйтесь к нашему курсу по искусственному интеллекту и машинному обучению и получите доступ к более чем 25 отраслевым проектам, карьерному наставничеству и многому другому.

Заключение

Хотите изучить искусственный интеллект и машинное обучение? Вот ваш шанс.

Если вы хотите узнать об искусственном интеллекте и машинном обучении, у Simplilearn есть идеальная программа для вас: сертификация AI и ML. Это динамичный и интенсивный учебный курс, который научит вас всему, что вам нужно знать об основах глубокого обучения, включая статистику, машинное обучение, нейронные сети, обработку естественного языка и обучение с подкреплением. Это идеальный курс, который поможет поднять вашу карьеру на более высокий уровень!