Évekig tartó felhajtás és ígéret után végre megérkezett a mesterséges intelligencia (AI). Bármilyen típusú és méretű szervezet versenyez annak érdekében, hogy az AI-t integrálják üzleti folyamataikba, hogy működésüket hatékonyabbá, hatékonyabbá és jövedelmezőbbé tegyék. A adattudós és a gépi tanulási mérnök a technológia két legizgalmasabb és legkorszerűbb szakmája. Bár mindkettő magában foglalja az AI üzleti életben való ígéretének megvalósítását, a gépi tanulási mérnök és az adattudós közötti választás megköveteli, hogy megértsük, miben különbözik a két szerep, és hogyan egészítik ki egymást.
A gépi tanulási mérnökök és adattudósok a vállalat mögött álló csapat tagjai gépi tanulási (ML) platform. Minden pozíció kritikus feladatokat lát el a gépi tanulási alkalmazások fejlesztésében, megvalósításában és karbantartásában.
A gépi tanulási mérnök és az adattudós szerepei, készségei és felelősségei azonban jelentős mértékben különböznek egymástól. A két pozíció közötti különbségek és hasonlóságok megértése segít eldönteni, hogy melyik szerep felel meg jobban karriercéljának.
A gépi tanulási mérnök szerepe az adattudóssal szemben
A gépi tanulás és más mesterséges intelligencia-alapú tevékenységek célja olyan szoftveralkalmazások létrehozása, amelyek javítják az életünket, akár üzleti környezetben, akár a munkán kívüli mindennapi tevékenységeink során. A gépi tanulással foglalkozó mérnökök és adattudósok létfontosságúak az intelligens rendszerek tervezésében és használatában, amelyek idővel természetesen fejlődnek, akár emberi segítséggel, akár anélkül.
A gépi tanulási mérnökök és az adattudósok intelligens rendszertervezésben betöltött szerepének megkülönböztetésének egyik módja az, hogy az adattudósokat a struktúra építészeinek, a gépi tanulási mérnököket pedig a tervrajzokat és modelleket működő rendszerré alakító építőknek tekintjük.
Ezek a az adattudósok elsődleges feladatai az intelligens rendszerek létrehozásában:
- Határozza meg, mely üzleti problémák alkalmasak az ML megoldásokhoz
- Képzeld el a sok szakaszát ML életciklus (adatgyűjtés, adat-előkészítés, adatcsavarás, adatelemzés, modellezési képzés, modelltesztelés, üzembe helyezés)
- Egyedi algoritmusok és adatmodellek tervezése
- Azonosítsa a kiegészítő adatkészleteket, és hozza létre a szintetikus adatok hogy a mély tanulási (DL) modellek megkövetelik
- Határozza meg a rendszer adatfeljegyzési követelményeit
- Folyamatos kommunikáció fenntartása minden érdekelt féllel
- Hozzon létre egyéni eszközöket a modellezési munkafolyamat optimalizálásához
Ezzel szemben a gépi tanulási mérnökök szerepe az ML és DL modellek telepítését és működtetését hangsúlyozza:
- Telepítse és optimalizálja az ML és DL modelleket a termelési beállításokban
- Figyelje a modellek teljesítményét a késleltetés, a memória, az átviteli sebesség és egyéb működési paraméterek kezelése érdekében
- Végezzen következtetési tesztelést CPU-kon, GPU-kon, éleszközökön és egyéb hardvereken
- Az ML és DL modellek karbantartása és hibakeresése
- A modellek, metaadatok és kísérletek verzióvezérlésének kezelése
- Optimalizálja a modell munkafolyamatait egyéni eszközök segítségével
Az adattudósok közvetlenül részt vesznek a a felismerések elemzése és értelmezése az ML és DL modellekből kinyerhető statisztikai és matematikai technikák alkalmazásával az adatok mintáinak, trendjeinek és összefüggéseinek azonosítására.
A gépi tanulási mérnökök jobban támaszkodnak programozási és mérnöki hátterükre, hogy az adattudományi koncepciókat rugalmas, méretezhető és átlátható funkcionális rendszerré alakítsák át.
Machine Learning Engineer kontra Data Scientist: készségek, oktatás és felelősség
Jelentős az átfedés a gépi tanulási mérnöki és adattudományi pályafutáshoz szükséges képesítések között. Például mindkét terület műszaki érzéket, elemző gondolkodást és problémamegoldó készségeket igényel. A programozási tapasztalatokra is támaszkodnak, amelyek jellemzően Python és R programozást, felhőrendszereket (AWS, Microsoft Azure és Google Cloud Platform vagy GPC) tartalmaznak, és metaadattárolás és optimalizálás.
A gépi tanulással foglalkozó mérnökök és adattudósok képzettségének és készségeinek hasonlóságánál azonban még fontosabbak a technikai és oktatási hátterükben mutatkozó különbségek:
- Az adattudósoknak jártasnak kell lenniük a statisztikákban, az adatelemzésben, az adatok vizualizálásában, az írásbeli és szóbeli kommunikációban és a prezentációkban.
- A gépi tanulási mérnököknek mélyreható ismeretekkel kell rendelkezniük az adatstruktúrákról, az adatmodellezésről, a szoftverfejlesztésről, valamint az ML és DL modellek alapjául szolgáló fogalmakról.
Az adattudósok általában szélesebb körrel rendelkeznek kemény készségek mint a gépi tanulási mérnökök, beleértve a statisztikai és matematikai szoftverek, a lekérdezési nyelvek, az adatvizualizációs eszközök, az adatbáziskezelés, a Microsoft Excel és az adatcsavarozás terén szerzett tapasztalatokat.
A legfontosabb kritériumai a gépi tanulással foglalkozó mérnökök számára az ismereteket tartalmazza ML keretrendszerek és a ML könyvtárak, adatstruktúrák, adatmodellezési technikák és szoftverarchitektúrák.
Ezek a szükséges készségek közé tartoznak a gépi tanulási mérnök karrierje:
- Linux/Unix operációs rendszerek
- Java, C és C++ programozási nyelvek
- GPU-architektúrák és CUDA-programozás
- Adatmodellezés és -értékelés
- Neurális hálózati architektúrák
- Természetes nyelvi feldolgozás (NLP)
- Elosztott számítástechnika
- Erősítő tanulás
- Spark és Hadoop programozás
A adattudósok készségkészletei ezeket a területeket foglalja magában:
- SQL és Python kódolás
- Adatbázis tervezés és programozás, beleértve a NoSQL-t és a felhőalapú adatbázisokat
- Adatgyűjtő és -tisztító eszközök, beleértve az üzleti intelligencia (BI) eszközöket
- Statisztikai elemző eszközök, például SPSS, Matlab és SAS
- Leíró, diagnosztikai, prediktív és előíró statisztikai elemzések
- Lineáris algebra és számítás
- ML modell építés
- Modellellenőrző és -telepítési eszközök (SAS, Neptune, Kubeflow és Google AI)
- API-fejlesztő eszközök, mint például az Amazon AWS (Amazon API Gateway) és az IBM Cloud (IBM API Connect)
Az Egyesült Államok Munkaügyi Statisztikai Hivatala (BLS) rámutat, hogy a legtöbb adattudós mesterfokozattal rendelkezik vagy matematika, statisztika, számítástechnika, üzleti vagy mérnöki doktori fokozat. (A BLS csoportok gépi tanulási mérnökök az adattudósok kategóriában.) Programozási nyelvek az adattudósok számára elengedhetetlennek tartott Python, R, SQL, Git és GitHub.
Gépi tanulási mérnökök várhatóan jártas Java, R, Python és C++ nyelvekben, valamint olyan ML-könyvtárak használatában, mint a Microsoft CNTK, az Apache Spark MLlib és a Google TensorFlow. Azt is elvárják tőlük, hogy alaposan ismerjék a webes API-kat és a dinamikus és statikus API-könyvtárakat.
Az Outlook gépi tanulási mérnökök és adattudósok számára
A BLS előrejelzése szerint az adatkutatók számára elérhető állások száma növekedni fog növekedés 36% -kal 2021 és 2031 között, ami sokkal gyorsabb, mint az összes foglalkozás átlagos növekedése.
A Világgazdasági Fórum „A munkahelyek jövője jelentés 2023” a mesterséges intelligenciával és a gépi tanulással foglalkozó szakembereket a leggyorsabban növekvő munkahelyek közé sorolja, 30-ig átlagosan 2027%-os éves növekedéssel. A jelentés rámutat, hogy a megkérdezett vállalatok 42%-a kívánja előnyben részesíteni a dolgozók képzését az AI és a big data alkalmazására a következő időszakban. öt év.
Az adattudósok fizetésére vonatkozó becslések között szerepel a BLS jelentése is évi átlagbér 100,910 XNUMX dollár 2021 májusától, és a PayScale felmérése szerint az adatkutatók átlagos alapfizetése 99,344 XNUMX dollár 2023-ban évi 71,000 138,000 és XNUMX XNUMX dollár között.
Ezzel szemben a PayScale a gépi tanulási mérnökök átlagos alapbére évi 115,243 80,000 és 157,000 XNUMX dollár közötti tartományban XNUMX XNUMX dollárral.
A PayScale szerint a gépi tanulással foglalkozó mérnökök fizetését leginkább befolyásoló készségek a képfeldolgozás (26%-kal magasabb az átlagnál), a megerősítő tanulás (22%-kal magasabb), a DevOps (22%-kal magasabb) és a Scala (20%-kal magasabb). magasabb).
Az adattudósok fizetését növeli a C++ programozás (42%-kal magasabb az átlagnál), a kiberbiztonság (39%-kal magasabb), a kutatáselemzés (26%-kal magasabb), a PyTorch szoftverkönyvtár (24%-kal magasabb) és az előrejelzés (22%-kal magasabb) ismeretekkel. ).
Az adatkutatók virágzó területe a kvantumszámítás – konkrétan kvantuminformáció tudomány – amihez szükséges a kvantummechanika ismerete és a kvantumalgoritmusok problémamegoldó alkalmazásokban való alkalmazása.
Hasonlóképpen, a gépi tanulással foglalkozó mérnökök az elkövetkező években a munkalehetőségek növekedésére számíthatnak a technológia megjelenése következtében. generatív AI, amely várhatóan hozzáadódik akár 4.4 milliárd dollár gazdasági érték az általános termelékenység növelésével a McKinsey „Technology Trends Outlook 2023” jelentése szerint.
Gépi tanulási mérnök és adattudós: A következő technológiai hullám csúcsán
A mesterséges intelligencia technológiák óriási hatással lesznek a gazdaságokra és a munkaerőpiacokra világszerte az elkövetkező években, de mint minden játékot megváltoztató technológiának, lesznek nyertesek és vesztesek. A Gazdaságpolitikai Kutatóközpont (CEPR) becslései szerint az AI fog évente 4-6%-kal növeli a globális növekedést, szemben az elmúlt évtizedek átlagos évi 4%-os növekedésével.
A mesterséges intelligencia foglalkoztatásra gyakorolt hatása kevésbé biztos, de a Világgazdasági Fórum becslései szerint 85 és 2020 között a mesterséges intelligencia 2025 millió munkahelyet vált majd fel világszerte, 97 millió munkahelyet teremt, elsősorban olyan területeken, mint a big data, a gépi tanulás és a digitális marketing. Ahogy ezek a számok is mutatják, a gépi tanulási mérnökök és adattudósok iránti kereslet valószínűleg még sok évig erős marad.
A kép a Shutterstock licence alapján használt
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
- PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
- :van
- :is
- 000
- 2020
- 2021
- 2023
- 2025
- 2031
- 224
- 300
- 97
- a
- Rólunk
- Szerint
- tevékenységek
- éleslátás
- cím
- ügyes
- megérkezés
- AI
- AI az üzleti életben
- algoritmusok
- Minden termék
- Is
- amazon
- Amazon API átjáró
- között
- összeg
- an
- elemzés
- Analitikai
- analitika
- és a
- évi
- Apache
- api
- API-k
- alkalmazások
- alkalmaz
- Alkalmazása
- építészek
- VANNAK
- területek
- körül
- megérkezett
- mesterséges
- mesterséges intelligencia
- Mesterséges intelligencia (AI)
- AS
- Támogatás
- At
- elérhető
- átlagos
- AWS
- Égszínkék
- háttér
- háttérrel
- bázis
- BE
- egyre
- mögött
- Jobb
- között
- Nagy
- Big adatok
- fellendítésére
- Javítottak
- mindkét
- tágabb
- építők
- Hivatal
- munkaügyi statisztikai hivatal
- virágzó
- üzleti
- üzleti intelligencia
- üzleti folyamatok
- de
- by
- C + +
- TUD
- Karrier
- karrier
- Kategória
- Központ
- bizonyos
- választja
- Takarításra
- felhő
- Felhő platform
- gyűjtemény
- hogyan
- érkező
- közlés
- távközlés
- Companies
- képest
- Kiegészítés
- kiegészítő
- számítógép
- Computer Science
- számítástechnika
- fogalmak
- Csatlakozás
- tekintélyes
- figyelembe vett
- kontraszt
- ellenőrzés
- megtérít
- teremt
- teremtés
- kritikai
- szokás
- élvonalbeli
- Kiberbiztonság
- dátum
- adatelemzés
- Adatelemzés
- Adatok előkészítése
- adat-tudomány
- adattudós
- adatkészletek
- adatmegjelenítés
- adatbázis
- ADATVERZITÁS
- napról napra
- évtizedek
- dönt
- mély
- mély tanulás
- Kereslet
- bevetés
- Design
- Fejlesztés
- fejlesztési eszközök
- Eszközök
- DevOps
- diagnosztikai
- különbözik
- különbségek
- digitális
- digitális marketing
- közvetlenül
- különbséget tesz
- dinamikus
- minden
- Gazdasági
- Gazdasági Fórum
- Gazdaságpolitika
- gazdaságok
- él
- Oktatás
- nevelési
- hatás
- hatékony
- hangsúlyozza
- foglalkoztatás
- felölel
- mérnök
- Mérnöki
- Mérnökök
- növelése
- alapvető
- becslések
- Minden
- példa
- Excel
- izgalmas
- vár
- várható
- tapasztalat
- gyorsabb
- kevés
- mező
- Fields
- ábrák
- Végül
- öt
- rugalmas
- A
- Forbes
- előrejelzések
- Fórum
- ból ből
- funkcionális
- működése
- jövő
- gateway
- gyűjtése
- generál
- megy
- GitHub
- Globális
- cél
- Célok
- google azt
- A Google Cloud
- Google Cloud Platform
- GPU
- legnagyobb
- Növekedés
- Legyen
- segít
- Magas
- <p></p>
- Hogyan
- HTTPS
- Az emberek
- hype
- IBM
- IBM Cloud
- azonosítani
- kép
- Hatás
- végrehajtás
- fontos
- javul
- in
- mélyreható
- tartalmaz
- magában foglalja a
- Beleértve
- Növelje
- növekvő
- jelez
- jelezve
- információ
- integrálni
- Intelligencia
- Intelligens
- szándékozik
- értelmezés
- bele
- vonja
- részt
- IT
- Jáva
- Munka
- Állások
- munkahelyek jelentése
- tudás
- KubeFlow
- munkaerő
- nyelv
- Nyelvek
- Késleltetés
- tanulás
- tanuló mérnökök
- kevesebb
- könyvtárak
- könyvtár
- Engedély
- Valószínű
- életek
- vesztesek
- gép
- gépi tanulás
- karbantartás
- csinál
- vezetés
- sok
- Marketing
- piacok
- mester
- Mérkőzés
- matematikai
- matematika
- max-width
- Lehet..
- McKinsey
- mechanika
- Partnerek
- Memory design
- Metaadatok
- microsoft
- Microsoft Azure
- Microsoft Excel
- millió
- ML
- modell
- Modelltesztelés
- modellezés
- modellek
- több
- hatékonyabb
- a legtöbb
- sok
- kell
- elengedhetetlen
- szükséges
- Neptun
- hálózat
- következő
- NLP
- szám
- of
- on
- folyamatban lévő
- üzemeltetési
- működés
- operatív
- Művelet
- optimalizálás
- Optimalizálja
- optimalizálása
- or
- szervezetek
- Más
- mi
- ki
- Outlook
- kívül
- felett
- átfogó
- múlt
- minták
- mert
- teljesítmény
- Helyek
- emelvény
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- pont
- politika
- pozíció
- pozíciók
- birtokol
- erős
- jósló
- előkészítés
- Előadások
- elsősorban
- Fontossági sorrendet
- problémamegoldás
- problémák
- Folyamatok
- feldolgozás
- Termelés
- termelékenység
- nyereséges
- Programozás
- ígéret
- kilátások
- helyezi
- Piton
- pytorch
- szakképesítés
- Kvantum
- kvantum algoritmusok
- kvantumszámítás
- Kvantummechanika
- R
- verseny
- hatótávolság
- felismerve
- megerősítő tanulás
- Kapcsolatok
- támaszkodnak
- marad
- cserélni
- jelentést
- Jelentő
- szükség
- megköveteli,
- kutatás
- felelősség
- eredményez
- Szerep
- szerepek
- futás
- s
- fizetések
- fizetés
- SAS
- Scala
- skálázható
- Tudomány
- Tudós
- tudósok
- látás
- készlet
- Szettek
- beállítások
- hasonlóságok
- méretek
- jártasság
- készségek
- szoftver
- szoftverfejlesztés
- szakemberek
- SQL
- állapota
- statisztikai
- statisztika
- erős
- struktúra
- struktúrák
- ilyen
- megfelelő
- Felmérés
- megkérdezett
- rendszer
- Systems
- csapat
- tech
- Műszaki
- technikák
- Technologies
- Technológia
- Inkább
- tensorflow
- Tesztelés
- mint
- hogy
- A
- a világ
- azok
- Ott.
- Ezek
- ők
- Gondolkodás
- Keresztül
- áteresztőképesség
- idő
- nak nek
- szerszámok
- Képzések
- Átalakítás
- átlátszó
- borzasztó
- Trends
- Trillió
- Turing
- kettő
- típusok
- jellemzően
- nekünk
- alatt
- mögöttes
- megértés
- használ
- használt
- segítségével
- érvényesítés
- változat
- verziókezelés
- megjelenítés
- fontos
- vs
- bér
- Út..
- módon
- háló
- JÓL
- vajon
- ami
- míg
- WHO
- lesz
- nyertesei
- val vel
- belül
- nélkül
- Munka
- dolgozók
- munkafolyamatok
- világ
- Világgazdasági Fórum
- világszerte
- írott
- év
- év
- te
- A te
- zephyrnet