مهندس یادگیری ماشین کیست و چه کار می‌کند؟

یادگیری ماشین (ML) زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) و علوم رایانه است که بر تقلید از نحوه یادگیری انسان با استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌ها تمرکز می‌کند. هدف اصلی یادگیری ماشین شناسایی الگوها در داده‌هاست. در یادگیری نظارت‌شده، الگوریتم‌ها روی داده‌های ورودی برای یادگیری یک مدل و نگاشت ورودی‌ها به خروجی‌ها براساس جفت‌های نمونه‌ی ورودی‌ـ‌خروجی پیاده‌سازی می‌شوند. با مدل آموزش‌داده‌شده می‌توانیم نمونه‌های مشاهده‌نشده را به مدل منتقل کنیم تا خروجی را پیش‌بینی کند؛ همچنین یادگیری بدون نظارت مدل الگوها را از داده‌های بدون برچسب یاد می‌گیرد.

اعتقاد بر این است که هوش مصنوعی در آینده تجارت را متحول خواهد کرد؛ هم‌اکنون نیز انقلابی در چندین صنعت آغاز شده است؛ درنتیجه، چندین شرکت میلیاردها دلار در این زمینه سرمایه‌گذاری می‌کنند: از سپتامبر ۲۰۱۹، ۳۷میلیارد دلار بودجه برای شرکت‌های برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین در ایالات متحده جمع‌آوری شده بود و با افزایش تقاضا برای کاربردهای یادگیری ماشین، نیاز به مهارت برای ساختن این نوع محصولات نیز افزایش می‌یابد. یکی از این نقش‌ها که برای این موضوع ضروری است نقش مهندس یادگیری ماشین است.

اما چرا مهندس یادگیری ماشین؟ چندین دلیل قانع‌کننده برای اینکه بخواهید مهندس یادگیری ماشین شوید وجود دارد:

یک گزینه‌ی شغلی پرسود است.
مهندسی یادگیری ماشین یا Machine Learning Engineering یک حوزه‌ی هیجان‌انگیز است که همیشه چالش‌های جدیدی را ارائه می‌کند و نیاز به یادگیری مداوم دارد.

حرفه‌ای در هوش مصنوعی است که شما را در مرکز پیشرفته‌ترین بازی‌های تکنولوژیکی در صنعت مدرن قرار می دهد.

اکنون که «چرایی» انتخاب مهندس یادگیری ماشین به‌عنوان شغل را مشخص کرده‌ایم به سراغ این می‌رویم که مهندس یادگیری ماشین کیست و چه کار می‌کند و آنچه یک مهندس یادگیری ماشین انجام می‌دهد و چگونگی تبدیل‌شدن به یک مهندس یادگیری ماشین را بررسی می‌کنیم.

مهندس یادگیری ماشین چیست؟

مهندسی یادگیری ماشین به‌عنوان زیرشاخه‌ی مهندسی نرم‌افزار در نظر گرفته می‌شود؛ بنابراین منصفانه است که بگوییم سبک زندگی صاحبان این دو حرفه کاملاً مشابه است. مانند مهندسان نرم‌افزار کارفرمایان از مهندسان یادگیری ماشین انتظار دارند که برنامه‌نویسانی ماهر و آشنا با ابزارهای مهندسی نرم‌افزار مانند IDEs، GitHub و Docker باشند.

تفاوت اصلی این است که مهندسان یادگیری ماشین عمدتاً بر ایجاد برنامه‌هایی متمرکز هستند که منابع لازم را برای رایانه‌ها برای توانایی خودآموزی فراهم می‌کنند. مهندسان یادگیری ماشین این تمایز را با ترکیب دانش خود از مهندسی نرم افزار با یادگیری ماشین ایجاد می‌کنند.

هدف یک مهندس یادگیری ماشین تبدیل داده ها به محصول است؛ بنابراین یک مهندس یادگیری ماشین را می‌توان به‌عنوان یک برنامه‌نویس از نظر فنی خوب توصیف کرد که در حال تحقیق، ساخت و طراحی نرم‌افزارهای خودآموز برای خودکارسازی مدل‌های پیش‌بینی است.

مهندس یادگیری ماشین چه کاری انجام می‌دهد؟

بسیاری ممکن است نام دانشمندان داده را شنیده باشند، به‌ویژه پس از آنکه مدرسه‌ی کسب‌وکار هاوارد (Harward Business School) آن را نقش شغلی جذاب قرن بیست‌ویکم نامید. در مقایسه با دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین اندکی پایین‌تر در یک پروژه ظاهر می‌شوند. برای درنظرگرفتن آن یک دانشمند داده داده‌ها را برای ایجاد بینش تجاری تجزیه‌وتحلیل می‌کند، درحالی‌که یک مهندس یادگیری ماشین داده‌ها را به محصول تبدیل می کند.

یک مهندس یادگیری ماشین بیشتر روی نوشتن کدهایی متمرکز است که مدل‌های علم داده نظری را می‌گیرد و آن‌ها را به سطح تولید برای استقرار به‌عنوان یک محصول یادگیری ماشین تبدیل می‌کند؛ بااین‌حال مسئولیت‌های یک مهندس یادگیری ماشین ممکن است بسته به دو عامل کلیدی تغییر کند: ۱. اندازه‌ی سازمان؛ ۲. نوع پروژه.

هنوز برخی از مسئولیت‌های کلی وجود دارد که می‌توانید از یک مهندس یادگیری ماشین انتظار داشته باشید. این مسئولیت‌ها عبارت‌اند از:

طراحی، تحقیق و توسعه‌ی پایپلاین یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر
ایجاد نمونه‌های اولیه دیتا ساینس
یافتن منابع و استخراج مجموعه‌داده‌هایی که برای مقابله با مشکل مدنظر مناسب هستند؛ این کار ممکن است با همکاری مهندسان داده انجام شود
اطمینان از کیفیت خوب داده‌هایی که استخراج شده‌اند و پاک‌سازی آن‌ها
استفاده از تجزیه‌وتحلیل آماری برای بهبود کیفیت مدل‌های یادگیری ماشین
ساخت پایپلاین داده و مدل
مدیریت زیرساخت موردنیاز برای رساندن یک مدل به مرحله‌ی تولید
استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
نظارت بر سیستم‌های یادگیری ماشین در فرایند تولید و بازآموزی آن‌ها در صورت لزوم
ساخت فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین

پیشنهاد می‌کنیم درباره مسیر شغلی یادگیری ماشین بیشتر بدانید.

یک مهندس یادگیری ماشین به چه مهارت‌هایی نیاز دارد؟

مهندسان یادگیری ماشین در تقاطع مهندسان نرم‌افزار و دانشمندان داده می‌نشینند. به‌دلیل ماهیت میان‌رشته‌ای آن، شما باید با مهارت‌های پایه دیتا ساینس به‌خوبی آشنا باشید و اصول مهندسی نرم‌افزار را به‌خوبی درک کنید.

توجه به این نکته مهم است که اکثر نقش‌های مهندس یادگیری ماشین نیازی به مدرک ندارند، بااینکه چندین شرح شغل هنوز آن را به‌عنوان یک الزام ذکر کرده‌اند. اگر بتوانید مهارت‌های لازم برای یک مهندس یادگیری ماشین را در خود نشان دهید، همچنان می‌توانید به‌عنوان یک گزینه‌ی مناسب برای آن شغل در نظر گرفته شوید. حال بیایید عمیق‌تر به آموزش، مهارت‌ها و تجربه‌های موردنیاز بپردازیم تا برای شما بیشتر روشن شود که مهندس یادگیری ماشین کیست و به شما ایده‌ی بهتری درباره‌ی آنچه باید در هنگام گرفتن یک موقعیت شغلی نشان دهید ارائه کنیم.

مهارت‌های فنی برای مهندس یادگیری ماشین

برای اینکه بتوانید در موقعیت شغلی مهندس یادگیری ماشین فعالیت کنید، نیاز به داشتن مهارت‌های فنی مشخصی دارید. در ادامه به این مهارت‌های فنی اشاره کرده‌ایم:

زبان برنامه‌نویسی

واضح‌ترین نیاز این نقش شغلی توانایی کدنویسی است. پایتون و R محبوب‌ترین زبان‌ها برای مهندسان یادگیری ماشین هستند؛ بااین‌حال برخی از شرکت‌ها ممکن است از شما بخواهند که زبان‌های دیگری مانند C++ و Java را بدانید.

ریاضیات، آمار و احتمالات

ریاضیات، آمار و احتمالات نقش مهمی در یادگیری ماشین دارند؛ برای مثال، جبر خطی به‌شدت بر بردارها، ماتریس‌ها و تبدیل‌های خطی تمرکز می‌کند که همگی جزو جنبه‌های اساسی در یادگیری ماشین هستند. جبر خطی نحوه‌ی عملکرد یک الگوریتم را توصیف می‌کند و باید هنگام پیاده‌سازی یک الگوریتم در کد دانش خوبی از آن داشته باشیم. دیگر تکنیک‌های حیاتی نیاز به درک خوبی از احتمالات دارد تا به ما کمک کند تا با عدم قطعیت در دنیای واقعی مقابله کنیم و آمار به ما کمک کند تا مدل‌های خود را بسازیم و ارزیابی کنیم.

الگوریتم‌ها و فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین

کار سختی است که مجبور باشید یک الگوریتم یادگیری ماشین را از ابتدا پیاده‌سازی کنید؛ به‌همین دلیل، چندین فرد متخصص در این حوزه فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین مختلفی را ایجاد کرده‌اند (مانند Scikit-learn، TensorFlow، Pytorch، Hugging Face، و غیره) که استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین را آسان می‌کند؛ بااین‌حال انتخاب یک مدل مناسب و بهینه‌سازی آن برای کار، مستلزم دانش خوب الگوریتم‌های یادگیری ماشین، هایپرپارامترهای آن‌ها و چگونگی تأثیر هاپیرپارامترها بر یادگیری است. شما همچنین باید از مزایا و معایب اتخاذ هر رویکرد نسبی هنگام حل یک مشکل آگاه باشید که همچنین به دانش خوبی از عملکرد درونی الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین نیاز دارد.

مهندسی نرم‌افزار و طراحی سیستم

یک مهندس یادگیری ماشین باید بهترین شیوه‌های مهندسی نرم‌افزار و این را که چگونه قطعات مختلف یک سیستم را تشکیل می‌دهند درک کند. شما باید یک رابط مناسب برای مدل یادگیری ماشین خود بسازید تا بتواند به‌طور مؤثر با اجزای سیستم ارتباط برقرار کند.

برای آشنایی بیشتر با مهارت‌های لازم برای مهندس یادگیری ماشین مطلب یادگیری علم داده مناسب چه کسانی است؟ را مطالعه کنید.

مهارت‌های نرم یا Soft Skills برای مهندس یادگیری ماشین

شما برای برعهده‌گرفتن هر موقعیت شغلی، علاوه بر داشتن مهارت‌های مختلف فنی و برخورداری از دانش لازم، به مهارت‌های نرم یا Soft Skills نیاز دارید. در ادامه به مهارت‌های نرم لازم برای مهندس ماشین لرنینگ اشاره کرده‌ایم:

ارتباطات

مهندسان یادگیری ماشین باید با ذی‌نفعان مختلفی کار کنند. برخی از این ذی‌نفعان بسیار تخصصی خواهند بود (برای مثال، دانشمندان داده)، درحالی‌که دیگران ممکن است نباشند (یعنی تیم‌های محصول)؛ بنابراین تطبیق مؤثر سبک ارتباطی خود با ذی‌نفعانی که با آنان درگیر هستید حیاتی است.

حل مسئله

با وجود تمامی ابزارهای شیک مورداستفاده در یادگیری ماشین، هدف اصلی پروژه‌ی یادگیری ماشین حل یک مشکل است؛ این به‌آن معناست که تفکر خلاقانه و انتقادی درمورد مشکلات یک ویژگی بسیار مطلوب برای مهندسین یادگیری ماشین است.

یادگیری سریع

یادگیری ماشین حوزه‌ای است که به‌سرعت در حال تکامل است. همان‌طور که در حال خواندن این مقاله هستید، یک محقق در جایی در حال کار روی چگونگی بهبود یک مدل یا فرایند است. برای اینکه در لبه‌ی پیشرفت باقی بمانید، باید در یادگیری سریع ابزارهای جدید، نحوه‌ی کارکرد آن‌ها، اینکه کجا خوب کار می‌کنند و در کجا نه مهارت داشته باشید. به‌طور خلاصه، تصمیم به مهندس یادگیری ماشین بودن یک تعهد ضمنی به یادگیری مستمر است.

پتانسیل درآمد یک مهندس یادگیری ماشین

اینکه چقدر می‌توانید به‌عنوان یکی از مهندسان یادگیری ماشین درآمد کسب کنید به موقعیت مکانی شما بستگی دارد؛ برای مثال، یک فارغ‌التحصیل می‌تواند انتظار دستمزدی در حدود ۳۵هزار پوند در سال در انگلستان داشته باشد؛ بااین‌حال در ایالات متحده، طبق گزارش‌های Payscale، متوسط حقوق مهندسان یادگیری ماشین در سطح ابتدایی ۹۴۷۷۱ دلار در سال و متوسط حقوق ۱۱۲۵۱۳ دلار است.

واضح است که این موضوع به بررسی بیشتری نیاز دارد؛ زیرا در حال حاضر بسیاری از شرکت‌ها کارمندان از راه دور(Remote) بیشتری را می‌پذیرند. با توجه به ظهور کار از راه دور، بحث‌های مداومی درمورد نحوه‌ی پرداخت منصفانه به کارمندان وجود دارد. برخی از شرکت‌ها تصمیم گرفته‌اند به کارمندان براساس موقعیت مکانی آنان دستمزد بدهند. شرکت‌های دیگر تصمیم گرفته‌اند که نرخ پرداخت را بدون درنظر‌گرفتن موقعیت مکانی حفظ کنند. نکته‌ی اصلی این است که شرکت‌ها سیاست‌های متفاوتی درمورد پرداخت دستمزد کارگران از راه دور دارند؛ بنابراین شما باید در زمان جست‌وجوی کار بررسی‌های لازم را انجام دهید.

پیشنهاد می‌کنیم با بازار کار یادگیری ماشین بیشتر آشنا شوید.

نتیجه‌گیری درباره موقعیت شغلی مهندس یادگیری ماشین

همان‌طور که گفتیم، برای کار مؤثر به‌عنوان یک مهندس یادگیری ماشین باید یک برنامه‌نویس از نظر فنی خوب با پایه‌ای محکم در ریاضیات، آمار، احتمالات و مهندسی نرم‌افزار باشید. اگرچه اغلب در شرح شغل درخواست می‌شود که برای اکثر شرکت‌ها مدرک لازم نیست، اما لازم است توانایی‌های خود را با یک نمونه کار نشان دهید.

ورود به دنیای دیتا ساینس و ماشین لرنینگ با کافه‌تدریس

کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس به شما کمک می‌کند در هر نقطه جغرافیایی که هستید علم داده و یادگیری ماشین را یاد بگیرید و به دنیای دیتا ساینس وارد شوید.

کلاس‌های آنلاین علم داده در دو دوره‌ی مقدماتی و پیشرفته برگزار می‌شود. این دوره‌ها بر مبنای پروژه‌های واقعی علم داده است و به‌صورت کاملاً کاربردی و عملی برگزار می‌شود.

مهم نیست در چه رشته‌ای تحصیل کرده‌اید؛ شرکت در کلاس‌های آنلاین علم داده به شما کمک می‌کند با هر سابقه‌ی دانش و مهارت، صفر تا صد علم داده و یادگیری ماشین را بیاموزید.

برای آشنایی با کلاس‌های آنلاین علم داده‌ی کافه‌تدریس روی این لینک کلیک کنید:

کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس