Краткий обзор инженеров по машинному обучению

Инженеры по машинному обучению становятся все более востребованными, поскольку объем данных, которые хранятся и обрабатываются в электронном виде, растет в геометрической прогрессии. В настоящее время треть опрошенных компаний в США уже используют искусственный интеллект и машинное обучение. Более половины всех опрошенных менеджеров прогнозируют, что использование ими искусственного интеллекта и машинного обучения увеличится в течение трех-пяти лет. Одной из причин, по которой программы машинного обучения так широко внедряются, является крайняя неэффективность ручного анализа больших объемов данных компании. Использование интеллектуальной программы гарантирует более эффективный анализ, а также более низкий уровень ошибок. Работа инженеров по машинному обучению заключается в разработке и кодировании интеллектуальных программ, которые могут работать независимо и адаптироваться. Обучение программы машинного обучения путем предоставления ей больших наборов чистых (удобочитаемых) данных приведет к тому, что программа будет накапливать информацию и улучшать свою точность при каждом использовании.

Хотя существует так много различных типов машинного обучения, все они имеют относительно схожие требования к работе. Пока что область машинного обучения довольно новая и еще неразвитая. Примерное описание работы включает в себя наличие степени в области статистики, математики или компьютерных наук. Кроме того, необходимо иметь опыт как в анализе данных, так и в программировании (например, Python или Java).

Практические приложения для машинного обучения

Продолжающийся быстрый рост машинного обучения в основном связан с его универсальностью и множеством приложений для машинного обучения. Вот примеры наиболее распространенных приложений машинного обучения, которые люди используют каждый день: службы социальных сетей, проверка на мошенничество или вредоносное ПО, распознавание лица и голоса и видеонаблюдение. Кроме того, машинное обучение используется компаниями для составления самых разных прогнозов. Эти прогнозы включают в себя прогнозы трафика GPS, хранение данных для релевантной рекламы и рекомендации видео/фильмов на таких сайтах, как YouTube или Netflix.

Во-первых, социальные сети, такие как Instagram и Tiktok, используют алгоритмы, которые дают каждому человеку узкоспециализированный поток на основе хэштегов публикаций, которые понравились пользователю в прошлом. Кроме того, они рекомендуют «аккаунты для подписки» на основе профилей, на которые уже подписан пользователь. Затем Paypal использует коды машинного обучения для распознавания и предотвращения незаконных денежных транзакций. Он легко выявляет различия каждой транзакции и помечает транзакции, которые выделяются из общего шаблона. Аналогичным образом, папка «Спам» в Gmail обнаруживает распространенные структуры электронных писем, содержащих вредоносное ПО или спам, и эффективно удерживает эти типы электронных писем за пределами вашего основного почтового ящика. Последние два упомянутых метода (обнаружение мошенничества и вредоносных программ/спама по электронной почте) чрезвычайно гибки и могут быть полезны для любой компании. Машинное обучение также обеспечивает распознавание лиц, используемое для Apple Face ID, и распознавание голоса, используемое для виртуальных помощников, таких как Siri и Amazon Alexa.

Кроме того, хотя человеку сложно отслеживать десятки мониторов безопасности, программы машинного обучения могут легко отслеживать камеры видеонаблюдения, чтобы обнаруживать подозрительное или странное поведение. Кроме того, GPS-навигация стала возможной за счет сбора и хранения координат транспортных средств, а также прогнозирования трафика с использованием данных о дорожном движении из прошлого. Машинное обучение — это причина, по которой вы получаете релевантную рекламу, связанную с вашим поиском в Google. Другими словами, вы можете получить всплывающую рекламу о моде через пару часов после посещения сайта магазина одежды. Хотя эти аспекты кажутся относительно незначительными, программы машинного обучения делают ежедневное взаимодействие каждого человека с технологиями более удобным.

Будущее машинного обучения

Эти типы приложений машинного обучения — лишь верхушка айсберга. Более того, в дополнение к уже упомянутым многочисленным типам всегда разрабатываются новые типы практических приложений машинного обучения. Например, многие компании (например, Tesla) работают над созданием беспилотных автомобилей. Поскольку будущее, скорее всего, будет сильно зависеть от новых изобретений в области машинного обучения, базовые навыки машинного обучения желательны для широкого круга профессий. Бесчисленное множество различных типов машинного обучения гарантирует, что карьерный путь машинного обучения будет только расширяться и открывать все больше и больше возможностей по мере того, как мир технологий продолжает развиваться.

Процитированные работы

Аналитика, Potentia. Потенциальная аналитика. Potentia Analytics Inc., Potentia Analytics https://Www.potentiaco.com/Wp-Content/Uploads/2019/07/Potentia-Analytics-Logo_TM_AI-for-Healthcare_transparent-2-2.Png , 18 декабря 2019 г., www.potentiaco.com/what-is-machine-learning-definition-types-applications-and-examples/.

Половина, Роберт. Как стать инженером по машинному обучению. Описание работы и зарплата инженера по машинному обучению, Роберт Халф, 21 января 2020 г., www.roberthalf.com/blog/the-future-of-work/how-to-become-a-machine- обучающийся инженер.

Программное обеспечение, Нарцисс. «9 приложений машинного обучения в повседневной жизни». Medium, App Affairs, 30 ноября 2017 г., medium.com/app-affairs/9-applications-of-machine-learning-from-day-to-day-life-112a47a429d0.

Фостер, Сэмюэл. «Программа GPS, отображаемая на телефоне в автомобиле». Unsplash, unsplash.com/photos/cQWXGcHwVrg.