Marketing News

Thông tin chuyên sâu về nghề nghiệp: Tất cả những gì bạn cần biết về kỹ sư học máy

Tìm hiểu mọi thứ về kỹ sư học máy. Vai trò và trách nhiệm: Mục tiêu chính của một kỹ sư ML là tạo ra các mô hình học máy và hệ thống đào tạo lại khi cần thiết. Các trách nhiệm khác nhau, tùy thuộc vào tổ chức, nhưng một số trách nhiệm chung cho vai trò này bao gồm: thiết kế hệ thống ML, nghiên cứu và triển khai các thuật toán và công cụ ML, lựa chọn bộ dữ liệu thích hợp, chọn phương pháp biểu diễn dữ liệu thích hợp, xác định sự khác biệt trong phân phối dữ liệu ảnh hưởng đến hiệu suất mô hình, xác minh chất lượng dữ liệu, chuyển đổi và chuyển đổi nguyên mẫu khoa học dữ liệu, thực hiện phân tích thống kê, chạy thử nghiệm học máy, sử dụng kết quả để cải tiến mô hình, đào tạo và đào tạo lại hệ thống khi cần thiết, mở rộng thư viện học máy, phát triển ứng dụng học máy theo yêu cầu của khách hàng. Mức lương trung bình (hàng năm): US $ 150906 Trình độ: Kỹ năng toán và thống kê nâng cao, các môn học xung quanh như đại số tuyến tính, giải tích và thống kê Bayes. Bằng cấp cao về khoa học máy tính, toán học, thống kê hoặc bằng cấp liên quan. Bằng thạc sĩ về học máy, mạng nơ-ron, học sâu hoặc các lĩnh vực liên quan. Kỹ năng phân tích, giải quyết vấn đề và làm việc nhóm mạnh mẽ. Kỹ năng kỹ thuật phần mềm. Có kinh nghiệm về khoa học dữ liệu. Ngôn ngữ lập trình và mã hóa, bao gồm Python, Java, C ++, C, R và JavaScript. Có kinh nghiệm làm việc với ML framework. Có kinh nghiệm làm việc với các thư viện và gói ML. Hiểu cấu trúc dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu và kiến ​​trúc phần mềm. Kiến thức về kiến ​​trúc máy tính. 3 Khóa học Trực tuyến Hàng đầu: Học máy, Học viện 4 Geeks: Được đào tạo bởi một chuyên gia nổi tiếng về Ứng dụng AI; khám phá các nguyên tắc cơ bản của Học máy và Học sâu với một số công nghệ mạnh mẽ nhất thực sự mở rộng quy mô trí tuệ cho doanh nghiệp. Thực hành với các tình huống kinh doanh thực tế điển hình trong kinh doanh và xem xét một số công cụ được sử dụng trong ngành. Lập chiến lược và phát triển AI của bạn theo quá trình phát triển vòng đời từ đầu đến cuối, bao gồm triển khai vào sản xuất và bảo trì với Quyền riêng tư, Bảo mật và Đạo đức. Học thuật toán, Coursera: Khóa học này cung cấp giới thiệu rộng rãi về học máy, khai thác dữ liệu và nhận dạng mẫu thống kê. Các chủ đề bao gồm: (i) Học có giám sát (thuật toán tham số / không tham số, máy vectơ hỗ trợ, hạt nhân, mạng nơ-ron). (ii) Học tập không giám sát (phân cụm, giảm kích thước, hệ thống tư vấn, học sâu). (iii) Các phương pháp thực hành tốt nhất trong học máy (lý thuyết thiên vị / phương sai; quy trình đổi mới trong học máy và AI). Khóa học cũng sẽ rút ra từ nhiều nghiên cứu điển hình và ứng dụng để bạn cũng sẽ học cách áp dụng các thuật toán học tập để xây dựng các robot thông minh (nhận thức, điều khiển), hiểu văn bản (tìm kiếm trên web, chống thư rác), thị giác máy tính, tin học y tế, âm thanh, khai thác cơ sở dữ liệu và các lĩnh vực khác. Các khóa học về Học máy và Học sâu, edX: Học máy là cơ sở cho những nghề nghiệp thú vị nhất trong phân tích dữ liệu ngày nay. Bạn sẽ học các mô hình và phương pháp và áp dụng chúng vào các tình huống thực tế, từ xác định các chủ đề tin tức thịnh hành đến xây dựng công cụ đề xuất, xếp hạng các đội thể thao và vạch ra đường đi của các thây ma trong phim. Các quan điểm chính được đề cập bao gồm: mô hình xác suất so với không xác suất học tập có giám sát và không giám sát Các chủ đề bao gồm phân loại và hồi quy, phương pháp phân nhóm, mô hình tuần tự, phân tích nhân tử ma trận, mô hình hóa chủ đề và lựa chọn mô hình. Các viện hàng đầu cung cấp chương trình: Thạc sĩ Khoa học về Máy học: Đại học Carnegie Mellon: Khoa học Máy tính Thạc sĩ với Chuyên ngành Máy học: Đại học Cornell Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Máy tính với Chuyên ngành Máy học: Viện Công nghệ Georgia Những nhà tuyển dụng hàng đầu cho Công việc này: Google: Google là một trong những công ty hàng đầu làm việc về máy học và nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Một số dự án đáng chú ý mà nhân viên Google đã phát triển bằng cách sử dụng máy học bao gồm: Dự báo lũ lụt Dự báo dư chấn động đất Phát triển thư viện mã nguồn mở TensorFlow Một trợ lý ảo (Google Duplex) Thực tế tăng cường (trong Pixel 2) Ngoài tất cả công nghệ mà Google đã phát triển sử dụng máy học, họ cũng đã mở đường cho việc đưa các tiêu chuẩn đạo đức vào không gian. Amazon: Bạn đã bao giờ nghe nói về Dịch vụ Web Amazon (AWS) chưa? Mảng điện toán đám mây của Amazon là một phần quan trọng trong hoạt động kinh doanh của họ (hãy xem bài đăng trên blog của chúng tôi trên AWS để tìm hiểu thêm). Các kỹ sư máy học của Amazon đã phát triển một loạt các sản phẩm tận dụng trí tuệ nhân tạo có sẵn trên đám mây. Một số sản phẩm AWS học máy thú vị nhất bao gồm: SageMaker -Một dịch vụ dành cho các nhà phát triển để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy trên quy mô lớn. Lex – Một giao diện trò chuyện (AKA chatbot). Đây là sức mạnh của thiết bị Alexa DeepLens của Amazon – Máy ảnh có thể lập trình với khả năng học sâu (được sử dụng như một công cụ đào tạo máy học). Apple: Apple là một công ty hàng đầu khác thuê các kỹ sư máy học, với sự tập trung trải dài trên 5 lĩnh vực: Cơ sở hạ tầng Máy học- Xây dựng các hệ thống mà các nhà nghiên cứu máy học làm việc. Học sâu và học củng cố – Nghiên cứu học tập có giám sát và không giám sát, lý thuyết trò chơi, v.v. Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và công nghệ nói – Hoạt động trên các sản phẩm của Apple như Siri, chuyển văn bản thành giọng nói và công nghệ NLP khác. Thị giác máy tính – Phát triển phần mềm xử lý hình ảnh và mạng nơ-ron sâu. Nghiên cứu ứng dụng – Làm việc trên nghiên cứu và phát triển cho các nguyên mẫu bí mật mới nhất của Apple. Facebook: Mặc dù Facebook bắt đầu là một ứng dụng truyền thông xã hội khá đơn giản từ nhiều năm trước, nhưng nó đã phát triển trở thành một trong những công ty công nghệ hàng đầu ở Thung lũng Silicon. Facebook không chỉ sử dụng máy học trong sản phẩm của họ để dịch ngôn ngữ, chống lại thông tin sai lệch và cá nhân hóa dòng thời gian của người dùng, họ còn là công ty mẹ của nhiều sản phẩm khác sử dụng máy học, bao gồm cả Oculus VR. Uber: Không có gì bí mật khi Uber đã phát triển xe tự lái trong vài năm qua. Nhưng đó chỉ là một trong những cách mà công ty kết hợp máy học vào sản phẩm của mình. Uber cũng đã sử dụng máy học trong các lĩnh vực sau: Nền tảng máy học rất riêng của Michelangelo-Uber giúp các nhà phát triển tạo, đào tạo và triển khai các mô hình Dự đoán nhu cầu người dùng và lưu lượng Xác thực danh tính tài xế Trang chủ Tiếp thị nội dung Chiến lược Tiếp thị kỹ thuật số Chiến lược Tiếp thị kỹ thuật số Chiến lược PPC SEO Xây dựng xã hội phát triển web WordPress Khoa học dữ liệu

  • Trang chủ
  • CRM
  • Email doanh nghiệp
  • Email marketing
  • Marketing News
  • Marketing tổng thể
  • SEO
  • Thiết kế Website
  • Web Hosting
  • Chatbot
  • Data science
  • Back to top button