Ці професії справді багато в чому схожі, оскільки обидві вимагають майже ідентичного набору навичок, пов’язані з використанням подібних технологій та обробкою великого обсягу даних. Тепер, коли ви знаєте, як стати інженером з машинного навчання, варто розповісти про інструменти і технології, що використовуються в цій сфері. Згадані у попередньому розділі мови програмування Python, Java, C та C++ – база для цієї професії. Крім них, інженери з машинного навчання застосовують ряд сервісів, бібліотек та фреймворків. Інженер машинного навчання (Machine Learning Engineer) – це висококваліфікований IT-фахівець, який досліджує, створює та впроваджує програмне забезпечення для автоматизації моделей ШІ та МН.

Весняні знижки від GoIT

За деякими прогнозами, вже у 2026 році 80% компаній так чи інакше використовуватимуть у своїй роботі штучний інтелект. А це означає, що робота для інженерів з машинного навчання завжди буде. Також важливо розуміти, що ML постійно розвивається, і скоро вмітиме набагато більше.

• Наприклад, ці технології використовуються в аеропортах для ідентифікації пасажирів.
• Якщо ви захоплюєтеся технологіями та прагнете бути частиною інноваційних змін, приєднуйтесь до ІТ-компанії Eastern Peak.
• Це включає порівняння результатів ML-системи з результатами, отриманими вручну, а також аналіз помилок.

ML-інженери: від А до Я про одну з найпопулярніших професій

• За допомогою image processing здійснюється діагностика захворювань.
• Як зазначалося раніше, інженер машинного навчання є одним із прикладів багатьох професій, які виникли у відносно новій галузі машинного навчання.
• Спершу ознайомтеся з викликами, які постають перед її представниками.
• Після обробки даних Machine Learning інженер обирає алгоритми, які найкраще підійдуть для розв’язання конкретної задачі.
• Аналітик даних несе першочергову відповідальність за аналіз даних і звітування про висновки для прийняття ділових рішень.

На виході ми очікуємо побачити код для обробки даних і код для навчання ML-моделі, а також набір розрахованих метрик Machine Learning, які показують, наскільки добре і точно працює система. І щоб бути завжди на коні, потрібно постійно вчити щось нове. При чому в царині штучного інтелекту та машинного навчання —  з ще більшими темпами, ніж в цілому в ІТ-індустріі.

Спеціалізовані напрямки:

Він повинен володіти творчими здібностями та навичками вирішення проблем у циклі ML, а також здатністю вивчати нові технології. Навички управління проектами необхідні для ефективного виконання та виконання проектів. Працюючи у сфері машинного навчання, ви зможете створювати рішення, які покращують якість життя, допомагають розв’язувати соціальні проблеми, що робить світ безпечнішим і комфортнішим.

етап: розгортання та інтеграція ML-моделі

• Продовжуючи користування цим сайтом, ви погоджуєтеся з використанням файлів cookie.
• Важливе розуміння лінійної алгебри, обчислювальної математики та статистики.
• Оскільки статистика та ймовірність є основою багатьох алгоритмів ML, тверде володіння математикою є необхідною умовою.
• Сьогодні у статті — головне про напрям, специфіку роботи та про те, що потрібно знати, щоб розвиватися у сфері машинного навчання.

Загалом, професія Machine Learning Engineer захоплива і перспективна, але вимагає багато зусиль і віддачі. Щоб зрозуміти, наскільки вона тобі підходить, спробуй себе не тільки в програмуванні, а й у роботі з даними на нашому безплатному марафоні з дата-аналітики. Поглиблене вивчення теоретичних аспектів машинного навчання, розробка нових алгоритмів. Створення та управління інфраструктурою для обробки та зберігання даних, розробка ETL-процесів, інтеграція даних з різних джерел. Ми допомагаємо вам зрозуміти, використати та продемонструвати ваші потужні нові навички за допомогою перегляду резюме, практики співбесід та галузевих обговорень.

Після впровадження моделі інженери продовжують слідкувати за її роботою та вносити зміни, якщо це необхідно. Наприклад, якщо модель починає робити помилки через зміни в даних, її потрібно перенавчити. Хоча ролі інженера з машинного навчання та аналітика даних дещо збігаються, це різні професії, які передбачають різні навички та обов’язки.

Чем занимается Machine Learning Engineer

Під “розгортанням” розуміємо “всі дії, які роблять програмну систему готовою до використання”. Відповідальний за технічний розвиток компанії, стратегічне планування, вибір технологій та інноваційних напрямків. Технології розпізнавання облич та відбитків пальців синдром самозванця допомагають забезпечувати безпеку.