Инженер машинного обучения — перспективы и сложности профессии

Перспективы машинного обучения настолько многогранны и обширны, что именно за этой отраслью просматривается настоящее будущее человечества. Уже сейчас алгоритм способен просчитать и практически с абсолютной точностью определить, какой твит был написан в состоянии алкогольного опьянения. Это лишь самый скромный пример того, на что способны системы, разработанные machine learning developer-ами. На деле же перспективы действительно колоссальные и именно сейчас стоит задуматься касаемо того, стоит ли пробовать себя в этой специальности и насколько сложно выучить навыки, а также получить более продвинутые познания в сфере.

Стоит понимать, что практические знания в этой сфере делятся на две категории:

1. Анализ данных. На основании собранных показателей, выполнением которых занимаются обученные машины, можно подвести определенную статистику, создать диаграммы, схемы и другие графические материалы. На самом деле это уже последняя стадия работы и непосредственно с machine learning engineer jobs она не имеет практически ничего общего.
2. Непосредственная разработка. Эта сфера гораздо сложнее, многограннее и в некотором роде интереснее, хотя стать в ней специалистом будет сложнее.

Самое главное правило, которого стоит придерживаться, если возникло желание стать инженером машинного обучения — не стоит беспокоиться из-за образования. На самом деле многие специалисты даже толком не закончили школу, зато сейчас их жаждет заполучить каждый it рекрутер в любой точке мира. В этой сфере куда важнее умение быстро обучаться, понимание всей экосистемы компьютеров и передачи данных и грамотный подход к саморазвитию в этой отрасли.

Что касается базового багажа знаний, необходимого для начала формирования себя в качестве специалиста по машинному обучению, то здесь необходимо быть неплохо подкованным в фундаментальных основах информатики и машиностроения, разбираться в хардверной составляющей компьютеров, а также обладать знаниями в сфере вероятности и статистики.

Это позволит грамотно внедрять и использовать алгоритмы машинного обучения, чтобы получить максимально точный и правдоподобный результат, выданный с учетом всех загруженных и проанализированных данных.

Поскольку перспективы у отрасли просто колоссальные, задуматься о совершенствовании себя в этом направлении действительно стоит — в итоге за вас тоже в будущем могут побороться headhunter it индустрии, особенно если ваш уровень профессионализма и нестандартное мышление позволят решать специфические сложные задачи.