Maskinlæring er en kritisk komponent i kunstige intelligenssystemer, som AI er mere effektiv med i dag. Mange store virksomheder bruger maskinlæring til at forudsige resultater i deres forretning, udvikle nye og forbedrede produkter og automatisere processer.
Derfor har virksomheder, der implementerer AI-løsninger, brug for maskinlæringsingeniører for at få mest muligt ud af disse systemer. Så hvordan starter du en karriere inden for dette spændende felt? Sådan bliver du maskinlæringsingeniør.
Hvem er maskinlæringsingeniører, og hvad gør de?
En maskinlæringsingeniør er en it-professionel, der udvikler algoritmer, der gør det muligt for AI-systemer at lære af inputdata og foretage forudsigelser automatisk ved hjælp af dataene. Maskinlæringsingeniører arbejder sammen med dataforskere for at transformere data til brugbar information (algoritmer) til AI-systemer.
I en organisatorisk sammenhæng er maskinlæringsingeniørers ultimative ansvar at designe og implementere maskinlæringsmodeller og forbedre allerede eksisterende. De analyserer og organiserer store mængder data, verificerer datakvaliteten, vælger passende datasæt og repræsentationsmetoder og transformerer data til maskinlæringsalgoritmer.
Ydermere designer og tester maskinlæringsingeniører forskellige systemer, forsker i og implementerer maskinlæringsalgoritmer og værktøjer og udfører træning og omskoling af systemer. Derudover udvider de ML-biblioteker og udvikler maskinlæringsapplikationer i henhold til kundens behov.
Sådan bliver du maskinlæringsingeniør
Som ethvert andet erhverv skal du opfylde visse kriterier, før du bliver maskinlæringsingeniør. Med ren beslutsomhed kan du blive en efterspurgt maskinlæringsingeniør; alt du skal gøre er at følge disse trin.
1. Lær kodning med Python
Machine learning involverer en hel del programmering. Derfor bør du være flydende i store programmeringssprog som Python, C++ og Java. Du kan dog starte med ét programmeringssprog, så du holder din hjerne fri af jargon. Python er et ret nemt programmeringssprog at starte med.
Desuden, maskinlæringsalgoritmer du skal kende bruges til at udvikle maskinlæringssystemer, som deep learning-algoritmer. Derfor vil en god baggrund i maskinlæringsalgoritmer tjene dig som maskinlæringsingeniør.
2. Tag kurser i datavidenskab og softwareingeniør
Som ethvert andet teknisk erhverv skal du lære jobbets teknikaliteter og de nødvendige tekniske færdigheder for at blive maskinlæringsingeniør. Derfor skal du have en solid uddannelsesbaggrund.
Da maskinlæringsingeniører typisk arbejder med data og softwareprogrammer, er en grad i softwareingeniør eller datavidenskab et godt sted at starte. Derudover skal maskinlæringsingeniører besidde avancerede matematik- og statistikfærdigheder hjælper dem med at analysere data og udvikle maskinlæringsalgoritmer, hvilket gentager behovet for et kollegium grad.
Ydermere kan du tage online kurser om maskinlæring for at få specifik viden på området. Her er nogle af de bedste onlinekurser om maskinlæring, du kan starte med:
- Introduktion til Machine Learning for Data Science - Udemy
- Supervised Machine Learning: Regression og klassifikation - Coursera
- Data Science Professional Certificate Program - IBM
- Neurale netværk og dyb læring - Coursera
- Machine Learning A-Z™: Hands-on Python & R i Data Science - Udemy
3. Tilmeld dig Bootcamps og arbejd på Real-World-projekter
Bootcamps er en fantastisk måde at få praktisk erfaring inden for et felt hurtigt. Ved at tilmelde dig bootcamps kommer du til at arbejde på projekter, der giver dig mulighed for at opbygge felterfaring, hvilket er af enorm betydning for arbejdsgivere.
Desuden er bootcamps særligt vigtige, fordi de hjælper dig med at lære de nødvendige tekniske færdigheder og viden, mens du samtidig får praktisk erfaring. Desuden er en bootcamp en god mulighed for at opbygge en god portefølje.
Ligeledes kan du tage personlige projekter op og udvikle maskinlæringsløsninger til virkelige situationer. Her er nogle maskinlæringsprojektideer for begyndere. Her er nogle af de bedste bootcamps til at styrke din forståelse af vigtige maskinlæringskoncepter og -praksis.
- Data Science & Machine Learning Bootcamp - Udemy
- Software Engineering Immersive Program- Codesmith
- Data Science Bootcamp - Metis
- Machine Learning Bootcamp - Springbræt
- Machine Learning på Google Cloud Specialisering - Google Cloud
4. Få professionelle certificeringer
At opnå professionelle certificeringer er en fantastisk måde at booste din karriere som maskinlæringsingeniør. Desuden er det nemmere for topvirksomheder at overveje dig til job, når du har certifikater fra førende institutioner, da det viser din tekniske baggrund og kompetence på området.
Øg derfor din værdi i branchen ved at erhverve faglige certifikater. Du kan få faglige certifikater, når du gennemfører et certificeringsprogram, en uddannelse eller en professionel eksamen organiseret i feltet. For at blive certificeret maskinlæringsprofessionel skal du se på disse programmer.
- AWS Certificeret Machine Learning - Specialitet
- Professionel maskinlæringsingeniør - Google Cloud
- Microsoft-certificeret: Azure AI Engineer Associate
5. Deltag i professionelle fællesskaber og opbyg dit netværk
Maskinlæringsingeniører arbejder i teams af datavidenskabsfolk, softwareingeniører og andre tekniske fagfolk. Derfor er netværk med andre fagfolk i branchen afgørende for din succes som maskinlæringsingeniør.
Fordelene ved at melde sig ind i en faglig forening og netværke inden for branchen er vidtrækkende. For det første hjælper det dig med at holde dig opdateret på de seneste branchetrends og finde karriereudviklingsmuligheder. Find derfor en gruppe af fagfolk i branchen at slutte sig til og netværke med.
LinkedIn, MeetUp og Jobcase er gode steder at søge disse forbindelser. At opbygge professionelle relationer på en platform som LinkedIn er ret ligetil, selvom man bruger disse LinkedIn-funktioner kan hjælpe dig med at øge din tilstedeværelse hurtigere.
6. Ansøg om Machine Learning Engineering Roller
Det sidste skridt til at blive maskinlæringsingeniør er at lande maskinlæringsjob. Og for at opnå dette skal du lave et teknisk CV, der fremhæver din felterfaring eller vise en fængslende portefølje. At skrive et CV kan være overvældende, men denne vejledning videre hvordan man skriver et teknisk CV vil gøre det lettere for dig.
Som nybegynder maskinlæringsingeniør kan du starte med juniorroller for at få industriel erfaring. Voks derefter gennem rækken, mens du opbygger selvtillid til at påtage dig større projekter og roller.
Byg en karriere som maskinlæringsingeniør nu
Maskinlæringsapplikationer er på en vækstbane, da mange virksomheder søger at udnytte deres potentiale til forretningsudvikling og konkurrencefordele. Førende virksomheder som Google og Netflix har maskinlæring integreret i deres drift.
Denne stigning i maskinlæringsudnyttelse betyder en stigning i efterspørgslen efter maskinlæringsingeniører. Derfor er det nu en mulighed for at starte en karriere inden for maskinlæring ved at følge de trin, der er fremhævet i denne artikel.
