機器學習工程師 演進優化力省功倍
記者/林育如
2022年Open AI發布聊天機器人ChatGPT,生成式人工智慧(Generative Artificial Intelligence)躍然成為全球顯學,也讓更多人關注到機器學習(Machine Learning)議題。機器學習為人工智慧(AI)的其一分支,讓AI不僅能處理資料,在不增加額外負擔情況下,使用資料進行學習使演算法不斷進步,越來越精準,符合使用者需求。機器學習在智慧系統發揮著重要作用,機器學習工程師隨科技業的應用需求增加,薪資行情也跟著水漲船高。
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目錄
工作內容
機器學習工程師參與機器學習相關產品的開發以及優化,及演算法開發,並交付可行性架構跟改進機器學習產品系統相關計畫,協助設計師、前端與後端工程師進行使用流程的測試。換言之,這過程包含了創建和實現機器學習模型、預處理資料、最佳化模型、整合和部署機器學習模型、協作與溝通等過程。
1問題理解和定義:與業務或科學團隊合作,理解問題需求,確定機器學習的應用場景。
2數據收集和前處理:收集、清理和準備數據,包括數據探索和特徵工程,以使數據適合機器學習模型的使用。
3模型選擇和開發:根據問題和數據特徵,選擇適當的機器學習算法或模型,並進行模型的訓練和開發。
4模型評估和優化:評估模型的性能,調整和優化模型以提高準確性、效率和可靠性。
5部署和維護:將訓練好的模型部署到生產環境中,並進行監控和維護,確保模型的持續有效性和穩定運行。
6持續學習和改進:與新的研究成果和技術趨勢保持同步,持續學習和改進機器學習系統。
機器學習分類
機器學習大致上可以分為三類:監督式學習 (Supervised Learning)、非監督式學習 (Unsupervised Learing) 與增強式學習 (Reinforcement Learning)。監督式學習對比誤差,一邊修正去達到更精準的預測;強化學習是透過互動去學習;非監督式學習機器自行摸索出資料規律。
必備條件
機器學習橫跨了資料科學、軟體整合、硬體設計與加速、雲端服務等。除了要對機器學習演算法有認識,必須要有數學、統計學和程式語言的厚實基礎、機器學習框架和函式庫的知識,亦須有良好的溝通協作能力,能夠清楚的表達想法,並與團隊合作。從業者得具備機器學習框架和函式庫的相關專業,例如 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn。
機器學習工程師是一個新興且快速發展的角色,主要負責開發和應用機器學習算法和模型來解決現實世界的問題。這些工程師通常需要具備深厚的數學和統計知識,以及對計算機科學和軟體工程的熟練掌握。以下是成為一名機器學習工程師所需的主要學習領域和技能:
1數學和統計學基礎:線性代數、微積分、概率論和統計學等知識是機器學習中不可或缺的基礎。機器學習工程師需要理解和應用這些概念來開發和評估模型。
2機器學習算法:理解和熟練應用監督學習(如回歸、分類)、非監督學習(如聚類、降維)、強化學習等各種機器學習算法。
3深度學習:深度神經網絡(DNN)、卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)等深度學習模型的理解和應用。
4計算機科學和軟體工程:熟練使用編程語言(如Python、Java、C++等)和相關的開發工具(如TensorFlow、PyTorch等),以及良好的軟體工程實踐(如版本控制、測試、部署)。
5數據處理和特徵工程:能夠有效地處理和清理大數據,進行特徵選擇和轉換,以提升模型的性能和效率。
6模型評估和優化:能夠評估模型的性能指標(如精度、召回率、F1-score等),並進行模型調整和優化,以滿足實際應用的需求。
7應用領域知識:理解機器學習在不同領域(如自然語言處理、計算機視覺、數據分析等)的應用和最佳實踐。
機器學習工程師在各種行業中都有需求,包括科技、金融、醫療、零售等。他們的工作範圍從算法開發到大數據分析,旨在利用數據驅動的方法解決複雜的業務和科學問題。
發展前景
就國內而言,經濟部產業發展署近年也每年舉辦2次初級機器學習工程師能力鑑定,二大考科分別為機器學習概論、機器學習資料機析與建模。由於近2年AI成為科技焦點,111-112年報考人數倍增。有經驗的機器學習工程師可以晉升為資料科學家、AI專案經理或技術顧問等更高階職位。
據了解,機器學習工程師在台灣年薪可從86萬至2百萬區間,而且這還不包含其他的額外獎金。機器學習雖然非全新領域,但隨AI狂潮攀升,未來發展將不可同日可語,對機器學習有興趣者可得預先做好準備規畫。
討論區:https://www.1111.com.tw/1000w/fanshome/discussionDetail.asp?d0=140508
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