Kỹ thuật học máy nhằm mục đích áp dụng các phương pháp công nghệ phần mềm và khoa học dữ liệu để biến các mô hình học máy thành các chức năng có thể sử dụng được cho sản phẩm và người tiêu dùng. Công nghệ trí tuệ nhân tạo được tạo ra bằng kỹ thuật học máy với bộ dữ liệu khổng lồ. Kỹ thuật học máy phát triển các hệ thống và thuật toán AI để tìm hiểu và đưa ra dự đoán cuối cùng.
Kỹ sư học máy là gì?
Kỹ sư máy học là những nhà phát triển phần mềm có năng lực nghiên cứu, thiết kế và triển khai các chương trình tự động để tạo ra các mô hình dự đoán. Các kỹ sư phải đánh giá, phân tích và sắp xếp dữ liệu, thực hiện thử nghiệm và tối ưu hóa quy trình đào tạo để xây dựng các mô hình học máy hiệu suất cao. Kỹ sư ML thường làm việc trong một nhóm khoa học dữ liệu lớn và cộng tác với các nhà khoa học dữ liệu, quản trị viên, nhà phân tích, kỹ sư và kiến trúc sư.
Trách nhiệm của một kỹ sư học máy là gì?
Mục tiêu của kỹ sư học máy là thiết kế các mô hình học máy và đào tạo lại hệ thống khi cần thiết. Trách nhiệm của họ khác nhau tùy theo tổ chức, nhưng có một số nhiệm vụ chung cho vị trí này.
Các kỹ sư máy học thiết kế, phát triển và nghiên cứu các hệ thống, mô hình và sơ đồ máy học. Kiểm tra và biến đổi các nguyên mẫu khoa học dữ liệu. Tìm kiếm và lựa chọn các tập dữ liệu phù hợp. Họ sử dụng phân tích thống kê để cải thiện mô hình và trực quan hóa dữ liệu để hiểu rõ hơn. Các kỹ sư cũng phân tích các trường hợp sử dụng thuật toán học máy và xếp hạng chúng theo xác suất thành công.
Mức lương và nhu cầu của kỹ sư máy học
Các dự án AI thất bại vì các tổ chức thiếu kiến thức kỹ thuật, quy trình, công cụ và bí quyết triển khai các mô hình ML. Thử thách này giúp duy trì sự quan tâm đến kỹ thuật học máy trong nhiều ngành công nghiệp. Năm 2019, Indeed đã xếp hạng kỹ sư máy học là kỹ sư số 1. 1 việc làm ở Hoa Kỳ. Theo Indeed, mức lương cơ bản trung bình của một kỹ sư ML ở Mỹ tính đến năm 2021 là 149.801 USD. Theo Glassdoor, nó thấp hơn ở mức 127.326 USD. Tuy nhiên, mức lương cho các kỹ sư học máy ở các công ty nổi tiếng ở Thung lũng Silicon dao động từ 200.000 USD đến hơn 250.000 USD.
Kỹ thuật học máy không phải là nghề nghiệp chỉ giới hạn ở các doanh nghiệp tập trung vào công nghệ. Mặc dù thực tế đây là một lĩnh vực tương đối mới nhưng nhiều tổ chức đã thành công trong việc áp dụng học máy để giải quyết vấn đề của họ. Kiến thức chuyên môn về học máy có thể được hầu hết mọi loại hình tổ chức làm việc với lượng lớn dữ liệu sử dụng. Kỹ thuật học máy đang cho phép các doanh nghiệp có được thông tin chi tiết theo thời gian thực từ dữ liệu và tìm cách làm việc hiệu quả hơn, giúp họ đạt được lợi thế cạnh tranh.
Trong bốn năm qua, số lượng vị trí khoa học dữ liệu đã tăng gần 75% và dự kiến sẽ tăng lên. Theo đuổi sự nghiệp học máy là một quyết định tuyệt vời vì đây là nghề được trả lương cao và sẽ có nhu cầu lớn trong nhiều năm. Chăm sóc sức khỏe, giáo dục, tiếp thị, bán lẻ và thương mại điện tử và dịch vụ tài chính là một trong những ngành đã đầu tư rất nhiều vào AI và học máy.
Làm thế nào để trở thành một kỹ sư máy học?
Trước tiên, bạn phải có được trình độ học vấn và kinh nghiệm cần thiết để trở thành kỹ sư học máy. Toán, khoa học dữ liệu, khoa học máy tính, lập trình máy tính, thống kê hoặc vật lý đều là những bằng cử nhân được chấp nhận cho kỹ thuật học máy.
Bạn khó có thể đặt chân vào vị trí kỹ sư máy học. Bạn có thể cần chọn điểm xuất phát như kỹ sư phần mềm, người lập trình phần mềm, nhà khoa học dữ liệu và nhà khoa học máy tính.
Phần lớn các công việc kỹ thuật máy học đòi hỏi nhiều hơn bằng đại học. Tìm kiếm bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ. về khoa học dữ liệu, khoa học máy tính, công nghệ phần mềm hoặc thậm chí là tiến sĩ về học máy để tiến gần hơn một bước đến công việc mơ ước của bạn. Xây dựng sự nghiệp như một kỹ sư máy học đòi hỏi phải có trình độ học vấn không ngừng nghỉ. Khi công nghệ tiến bộ, việc luôn dẫn đầu về AI và các công nghệ tiên tiến trở nên quan trọng hơn. Hiểu cấu trúc dữ liệu, mô hình hóa và kiến trúc phần mềm là điều bắt buộc đối với công việc này.
Sự khác biệt giữa kỹ thuật học máy và nhà khoa học dữ liệu là gì?
Sự khác biệt chính giữa nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học là kỹ sư máy học tập trung chủ yếu vào nghiên cứu, trong khi kỹ sư máy học tập trung vào phát triển. Hai công việc này có trách nhiệm tương tự nhau trong việc xử lý lượng lớn dữ liệu và yêu cầu trình độ chuyên môn cụ thể, cả hai đều yêu cầu các phương pháp tương đương.
Các chuyên gia ML tập trung vào phát triển và quản lý hệ thống AI cũng như các mô hình dự đoán, trong khi các nhà khoa học dữ liệu trích xuất những khám phá quan trọng từ các tập dữ liệu lớn.
Các nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm thu thập, phân tích và giải thích lượng dữ liệu khổng lồ. Dữ liệu thu thập được sử dụng để xây dựng các giả thuyết, đưa ra kết luận và phân tích xu hướng. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các công cụ phân tích phức tạp như mô hình dự đoán và quy trình học máy, toán học, thống kê, phân tích cụm và khả năng trực quan hóa. Các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học thường cộng tác chặt chẽ và cả hai đều cần có kỹ năng quản lý dữ liệu thành thạo.
