Yapay zekanın ilgi çekici bir alt alanı olan makine öğrenimi, daha fazla veri topladıkça sonuçları tahmin eder ve değiştirir. Makine öğreniminde uzman mühendisler algoritmalar, veriler ve yapay zeka ile çalışır. Çeşitli makine öğrenimi teknikleri ve algoritmaları hakkında kapsamlı bir bilgi olduğu gibi, bir makine öğrenimi mühendisi olmak için matematik, bilgisayar bilimi ve programlamada sağlam bir altyapı gereklidir. Makine öğrenimi mühendisi olmak için kariyer görünümü, maaş potansiyeli ve gereklilikler hakkında bilgi edinin.
Makine Öğrenimi Mühendisi Maaşı
Makine öğrenimi, yapay zeka ile ilgili bir bilgisayar bilimi uzmanlığıdır. Verileri, insanların nasıl öğrendiğine benzer bir şekilde analiz etmek için algoritmalar kullanır. Bu öğrenmeye dayalı olarak kullanıcıya veri verebilmesi için makinenin öğrenme kesinliğini iyileştirmek gerekir. Makine öğrenimi, akıllı telefonlardaki yüz tanımadan video gözetimine kadar her şeyi içerir. Bununla birlikte, müşterilerle ilgilenen şirketler, tüketici eğilimlerini ve tercihlerini anlamak ve doğrudan pazarlama veya reklam kampanyaları oluşturmak için de kullanırlar.
Makine öğreniminde deneyimli mühendisler, veri bilimi ekibi için son derece önemlidir. Araştırma yapmak, makine öğrenimini güçlendirecek yapay zekayı oluşturmak, tasarlamak ve son teknoloji yapay zeka sistemlerine ayak uydurmak ve ilerletmek zorundalar.
Bir makine öğrenimi mühendisi, sıklıkla yapay zeka sistemleri oluşturmak için modeller oluşturan veri bilimcilerle ve bunları oluşturup yöneten kişilerle yakın işbirliği içinde çalışır. Makine öğrenimi mühendislerinin çeşitli görevleri olabilir, ancak genellikle aşağıdakileri içerirler:
- Makine öğrenimi algoritmalarını uygulamaya koyma
- AI sistemleriyle test etme ve deneme
- Makine öğrenimi sistemlerinin tasarımı ve uygulanması
- İstatistiksel analiz yapmak
Makine Öğrenimi Mühendisliğinde Nasıl Kariyer Yapılır?
Bir makine öğrenimi mühendisi, sıkı çalışma ve kendini adama yoluyla elde edilebilir. Makine öğrenimi mühendisi olmak için bu adımları tamamlamanız gerekir.
# 1. Bilgisayar Bilimleri veya Yakından İlgili Bir Alanda Lisans Derecesi
Makine öğrenimi bilgisayar biliminin bir dalı olduğundan, bilgisayar programlama, veri bilimi ve matematikte yeterlilik başarı için çok önemlidir. Bir eğitim kursuna başlamak Bilgisayar Bilimleri veya istatistik gibi yakından ilgili bir konu iyi bir ilk adımdır çünkü makine öğrenimi mühendisliği işlerinin çoğu en az bir lisans derecesi gerektirir.
2 numara. Giriş Düzeyinde İstihdam Deneyimi Elde Edin
Bilgisayar bilimi eğitiminizi tamamladıktan sonra, makine öğrenimi veya yapay zeka konusunda deneyim kazanmak için veri bilimi endüstrisinde çalışmaya başlamalısınız. Makine öğreniminde bir kariyer, bazı giriş seviyesi işlerle başlayabilir.
# 3. İleri Derece Kazanın
Yalnızca bir lisans derecesi ile veri bilimi ve yapay zeka alanlarında iş bulabilseniz de, bilgisayar bilimi, veri bilimi veya yazılım mühendisliği alanlarında yüksek lisans veya doktora yapmak size makine öğreniminin gerektirdiği daha zor görevleri nasıl gerçekleştireceğinizi öğretebilir. mühendisler. Ayrıca, özellikle eğitiminizi çok sayıda staj veya çıraklık ile desteklediyseniz, iş başvurusunda bulunduğunuzda size yardımcı olacaktır.
# 4. Gerekli Sertifikaları Alın.
Konuyla ilgili bilginizi ve bağlılığınızı kanıtlamak için Google'ın TensorFlow Geliştirici Sertifikası, Microsoft'un Azure Yapay Zeka Mühendis Yardımcısı veya AWS'nin Makine Öğrenimi Uzmanlığı gibi gerekli sertifikaları ve kimlik bilgilerini edinin.
# 5. Ağ Kurma Aracılığıyla Sektör Uzmanlarıyla Bağlantı Kurun
Etkinliklere katılarak, çevrimiçi topluluklara katılarak ve meslektaşlarınızla LinkedIn gibi web sitelerinde bağlantılar kurarak diğer sektör uzmanlarıyla bağlantı kurabilirsiniz. Ağ kurarak istihdam fırsatları bulabilir ve sektördeki diğerlerinden bilgi edinebilirsiniz.
Konferanslara katılın, çevrimiçi forumlarda yer alın ve alandaki en son gelişmelerden haberdar olmak için önde gelen araştırmacı ve uygulayıcıları takip edin.
Makine Öğrenimi İçin Beceriler
Bir yazılım mühendisinin ve bir veri bilimcinin uzmanlığını birleştirmek, bir makine öğrenimi mühendisi olarak başarılı olmanıza yardımcı olacaktır. Bu, hem veri analizinin hem de bilgisayar biliminin arkasındaki temel fikirleri ve her iki alan için çok önemli olan bazı sosyal becerileri sağlam bir şekilde kavramayı gerektirir.
"Makine öğrenimi" iş unvanı teknik odaklı olsa da, sosyal beceriler de aynı derecede önemlidir. Makine öğreniminde uzman olsanız bile, yine de güçlü kişilerarası, zaman yönetimi ve işbirliği becerilerine sahip olmanız gerekir. Bir Makine Öğrenimi Mühendisi ayrıca yaşam boyu öğrenmeye adanmış olmalıdır. Yapay zekanın, derin öğrenmenin, makine öğreniminin ve veri biliminin hızlı gelişimi göz önüne alındığında, son teknolojide kalmak isteyen herhangi bir profesyonelin sürekli eğitim alması gerekir.
1 numara. Veri Becerileri
Aynı yeteneklerin birçoğu bir veri bilimcisi Bir Makine Öğrenimi Mühendisinden veri modelleme, Python ve Java gibi programlama dillerinde teknik yeterlilik ve tahmine dayalı algoritmaların ve modellerin nasıl değerlendirileceğine dair bir anlayış dahil olmak üzere sahip olması beklenir. Ek olarak, sağlam bir istatistik ve olasılık kavramına sahip olmak çok faydalı olacaktır.
2 numara. Yazılım Mühendisliği Becerileri
Makine öğrenimi mühendisleri için veri yapıları, bilgisayar mimarisi ve yazma sıralama, arama ve algoritmaları optimize etmeyi de içeren algoritmalar gibi bilgisayar bilimi kavramlarını anlamak esastır. Bir Makine Öğrenimi Mühendisinin tipik ürünü yazılım olduğundan, yazılım mühendisliği için en iyi uygulamaların, özellikle sistemlerin geliştirilmesi, sürüm kontrolü, test edilmesi ve gereksinimlerin analizi ile ilgili olanların farkında olmalı ve bunlara bağlı kalmalıdır.
#3. Makine Öğrenimi Becerileri
Bir makine öğrenimi mühendisi, genellikle veri bilimi ve yazılım mühendisliği alanlarının arasında yer alan biri olarak görülse de, makine öğrenimi işleri için belirli beceriler hâlâ özellikle gereklidir. Birçok makine öğrenimi mühendisi bugün derin öğrenme, sinir ağı mimarileri, doğal dil işleme ve dinamik programlama dahil olmak üzere yeni beceriler öğreniyor.
#4. Kodlama ve Yazılım Becerileri
Modelleme, veri mimarisi, Python, Java ve R'de programlama ve TensorFlow veya Keras gibi makine öğrenimi çerçevelerini kullanma konusunda bilgili olmalısınız.
# 5. Kapsamlı Bilgi Bankası
Makine öğrenimi çerçevelerini, kitaplıkları, veri yapılarını ve modellemeyi anlamanın yanı sıra bu aynı zamanda sağlam bir matematik, istatistik ve algoritma anlayışına sahip olmayı gerektirir.
#6. Eleştirel Düşünme ve Problem Çözme Yeteneği
Sorunları ortaya çıktıkça analiz etmek ve çözümler geliştirmek, bir makine öğrenimi mühendisinin işinin önemli bir bölümünü oluşturur.
Giriş Seviyesi Makine Öğrenimi Mühendisi Maaşı
Yapay zeka alanında en çok aranan uzmanlar arasında yer aldıkları göz önüne alındığında, makine öğrenimi mühendislerinin rekabetçi bir ortalama maaş almaları şaşırtıcı olmamalıdır.
Diğer değişkenlerin yanı sıra konum, deneyim ve şirket büyüklüğüne göre bir makine öğrenimi mühendisinin ortalama maaşı değişebilir. Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Makine Öğrenimi Mühendisleri, 127,448 Haziran 19 itibariyle yılda ortalama 2023 ABD Doları maaş almaktadır. Ancak, daha fazla deneyime sahip olanlar ve talebin yüksek olduğu sektörlerde çalışanlar önemli ölçüde daha fazla para kazanmayı bekleyebilirler.
Mevcut Amerikan giriş seviyesi makine öğrenimi mühendisi maaşları 49,500 ABD Doları (25. yüzdelik dilim) ile 70,000 ABD Doları (75. yüzdelik dilim) arasında değişmektedir ve en üstteki %90 yıllık 80,500 ABD Doları kazanmaktadır. Amerika Birleşik Devletleri'nde, giriş seviyesi makine öğrenimi mühendisleri yılda ortalama 96,000 ABD Doları veya 70,000 ABD Doları ile 132,000 ABD Doları arasında bir maaş almaktadır. Bu ölçek, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki gerçek medyan kişisel gelirden, en alt uçta bile önemli ölçüde daha yüksektir.
Payscale'e göre, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki orta kariyer makine öğrenimi mühendisleri (5 ila 10 yıllık deneyime sahip olanlar) kendi alanlarında ortalama 99,000 ila 180,000 ABD Doları arasında kazanabilirler.
Son olarak, Payscale, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki (yaklaşık 10 yıldan fazla deneyime sahip) kariyerlerinin sonlarında olan makine öğrenimi mühendislerinin ortalama yaklaşık 150,000 $ kazanabileceğini iddia ediyor. Bununla birlikte, gerçek miktar yaklaşık 115,000 ABD Doları ile 204,000 ABD Doları arasında değişebilir.
Makine Öğrenimi Mühendisleri Ne Kadar Para Kazanıyor?
Maaşınız bulunduğunuz yere, uzmanlığınıza ve sektördeki deneyim düzeyinize bağlı olarak değişecektir. Bir makine öğrenimi mühendisinin ortalama yıllık maaşı 133,485 dolardır. Kıdemli bir makine öğrenimi mühendisinin yıllık maaşı tahmini olarak 167,236 ABD dolarıdır. Ek olarak, bir Lider Makine Öğrenimi Mühendisinin yıllık ortalama maaşı 149,332 ABD dolarıdır.
Bununla birlikte, birkaç maaş toplama web sitesine göre, bir makine öğrenimi mühendisinin ortalama ücreti 112,832 ila 143,180 ABD Doları arasındadır.
Makine Öğrenimi Mühendisleri İyi Para Kazanıyor mu?
Makine öğrenimi (ML) mühendisleri, veri bilimi ekipleri üzerinde araştırmalar yürütür, tasarımlar oluşturur ve temel yapay zeka oluşturur. Bir makine öğrenimi mühendisinin ortalama maaşı, ABD'deki ortalama gelirden önemli ölçüde yüksek olabilir. Evet, makine öğrenimi mühendisleri iyi kazanıyor. Makine öğrenimi mühendisleri yıllık ortalama 126,830 ABD doları maaş alıyor ve bu da onları en yüksek maaşlı teknoloji uzmanları arasına yerleştiriyor.
TikTok Makine Öğrenimi Mühendisleri Ne Kadar Kazanıyor?
Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Makine Öğrenimi Mühendisleri yıllık ortalama 109,310 ABD Doları maaş alıyor ve bu, 45 ABD Doları olan bu pozisyon için ortalama TikTok maaşından %200,151 daha az. TikTok'ta bir makine öğrenimi mühendisinin yıllık ortalama maaşı tahmini olarak 218,897 ABD dolarıdır.
Makine Öğrenimi Mühendislerine Neden Bu Kadar Yüksek Maaş Alıyor?
Makine öğrenimi mühendisleri, uzmanlık alanlarının darlığı nedeniyle en yüksek maaşlı mesleklerden biridir. Ve bunun için iyi bir sebep var. Bilim alanında derinlemesine uzmanlık, uygun beceri seti ve yeterlilik gerektirir.
Bir makine öğrenimi mühendisinin geniş ödeme aralığı birkaç faktöre bağlıdır. İşverenler, gerçek makine öğrenimi projeleri üzerinde çalışırken başvuranın deneyim düzeyi, yetenekleri, eğitim geçmişi, coğrafi konumu ve sektör uzmanlığı gibi bir teklif vermeden önce sıklıkla faktörleri dikkate alır.
Makine Öğrenimi Mühendisi Olmak Zor mu?
Matematik ve bilgisayar biliminin çok sayıda alanına ilişkin derinlemesine bir anlayışa duyulan ihtiyacın yanı sıra algoritmik verimsizlikleri tespit etmek için gereken ayrıntılara gösterilen titiz dikkat, makine öğrenimini zorlaştıran faktörlerdir. Ayrıca, makine öğrenimi uygulamalarına yönelik bir algoritmayı optimize etmek için dikkatli değerlendirme
Kim Daha Fazla Yapay Zeka Mühendisi veya Makine Öğrenimi Mühendisi Kazanıyor?
Artan talepleri nedeniyle, ML mühendisleri şu anda diğer AI mühendislerinden daha fazla para kazanıyor. Buna benzer şekilde, işletmeler daha fazla deneyime sahip çalışanlara daha fazla ödeme yapacaktır. yapay zeka. Makine öğrenimi mühendisleri, uzmanlık alanlarının darlığı nedeniyle en yüksek maaşlı mesleklerden biridir. Üstelik bunun iyi bir nedeni var. Bilim alanında kapsamlı, uzmanlaşmış bilgi, doğru yetenek ve yeterlilik gerektirir.
Sonuç
Yapay zeka ve makine öğrenimi olarak bilinen bilgisayar ve veri bilimi alanları genişliyor. Bir makine öğrenimi mühendisi olmak için yıllarca eğitime ve eğitime ihtiyacınız olsa da, hemen şimdi başlayabilirsiniz. Yazılım geliştirme anlayışınızı geliştirin, farklı konularda bilgi edinin. Programlama dillerive ilk lisans derecenizi kazanmak için çalışın.
İlgili Makaleler
- YAZILIM MÜHENDİSİ MAAŞI: 2023'te Ne Kadar Kazanıyorlar?
- BİLGİSAYAR YAZILIM MÜHENDİSİ: Ne Yaparlar ve Nasıl Olunur?
- VERİ MÜHENDİSİ KİMDİR? Beceri Gereksinimi ve 2023 Maaşı
- PROGRAMCILAR İÇİN İŞLER: Programcılar İçin En İyi İşler Nelerdir?
Referanslar
