آیا می خواهید در زمینه یادگیری ماشین استخدام شوید؟

مسیر های شغلی زیادی در حوزه یادگیری ماشین وجود دارد، اما از کجا بفهمیم که باید کدام مسیر را دنبال کنیم؟

هوش مصنوعی ، برای دهه ها تقریبا منحصر به تحقیقات آکادمیک بود. اگرچه در دهه ی گذشته، تکنیک های یادگیری ماشین در نهایت به کارایی و کاربرد کافی برای پذیرش در مقیاس بزرگ و شرکت ها و موسسات دست یافته اند. با این وجود بیشتر شرکت های ابتدایی، هنوز هم در مراحل اولیه به دست آوردن مهارت در این فناوری ها و توسعه آن ها در سطح شرکت هستند.

بنابراین با افزایش مداوم فرصت های شغلی و دوره های آموزشی یادگیری ماشین معلوم است که پتانسیل کار حرفه ای در این حوزه بسیار بالا است.

با توجه به فراوانی آگهی های شغلی مرتبط با یادگیری ماشین ، وظایف و موقعیت های شغلی این زمینه کاری چیست؟ چه مواردی را باید مطالعه کنید؟ آینده شغلی حرفه یادگیری ماشین چگونه است؟

بیایید پاسخ به این سوال را با بررسی این که چه چیزی یادگیری ماشین را از دیگر مشاغل حوزه کامپیوتر متمایز می کند آغاز کنیم.

یادگیری ماشین چیست؟

در تمام دوران تکامل کامپیوتر ها ، درباره این فناوری این طور فکر کرده ایم که ماشینی است که فرمان هایمان را دقیق و بدون نقص اجرا می کند. دانشمندان علوم رایانه بر روی الگوریتم هایی تمرکز کرده اند که به واسطه مهارت های تحلیلی خودشان توسعه یافته است. همچنین از نظر ریاضیات نیز صحت نتایج تحقیقات این دانشمندان اثبات شده است.

این روش، با آن که موفقیت های زیادی را با خود به همراه آورده، اما با محدودیت هایی نیز مواجه است. هنوز هم مسائل پیچیده ای هست که رایانه ها در انجام آن ها مشکل دارند زیرا انجام این مسائل نیازمند مهارت های انسانی مانند شناخت اشیا یا فهم زبان طبیعی است.

یادگیری هوش مصنوعی از داده ها

بنابراین مجبور می شویم که رویکرد کاملا الگوریتمی را کنار بگذاریم و به رایانه ها کمک کنیم تا مهارت ها را که به همان شیوه ای که انسان ها با مثال یاد می گیرند، آموزش ببینند. بدین صورت رفتار نرم افزار ، فقط وابسته به کد نیست. بلکه همچنین وابسته به داده هایی است که ما در طول فرآیند آموزش به آن ها می دهیم.

پس تفاوت اساسی ای میان یادگیری ماشین و سایر حوزه های علوم رایانه نهفته است. در یادگیری ماشین رفتار نرم افزار ، زیاد بستگی به کد ندارد، بلکه به داده هایی که ما به آن ها می دهیم هم بستگی دارد.

این اتکای به داده ها ، مجموعه ای از نیاز ها را علاوه بر نیاز هایی که در علوم رایانه سنتی با آن مواجه هستیم، ایجاد می کند. مشاغل جدیدی پدیدار شده است، اجازه دهید نگاهی به بازار فعلی حرفه یادگیری ماشین بیندازیم.

کاربرد ها و بازار

امروزه، کاربرد های تجاری زیادی در زمینه یادگیری ماشین وجود دارد که موارد زیر برخی از رایج ترین آن ها می باشند:

  • تجزیه و تحلیل مشخصات مشتریان برای تصمیم گیری در مورد اعطای اعتبار یا اولویت بندی اقدامات بازاریابی
  • سیستم های راهنما برای محصولات، خدمات و محتوا
  • سیستم های تشخیص تقلب
  • پیش بینی تقاضا و بهینه سازی لجستیک
  • آنالیز تصاویر برای اشیا یا شناسایی چهره
  • شناسایی ساختار متن و اسناد استخراج شده از تصاویر
  • تبدیل صوت به متن
  • ترجمه بین زبانی
  • غربالگری برای انجام آزمایشات تصویربرداری پزشکی
کاربرد های هوش مصنوعی

بیشتر بازار هایی که از یادگیری ماشین بهره می گیرند، در حوزه ی خدمات آنلاین بازاریابی و خدمات مالی است. اما قابلیت به کارگیری آن در صنایع نیز وجود دارد. بزرگترین تنگنای اصلی پذیرش جهانی این فناوری، ظرفیت الگوریتم ها یا سیستم ها نیست، بلکه در شناسایی و مدل سازی مسائل، جمع آوری داده های مورد نیاز برای آموزش و ادغام مدل ها با سیستم های در حال تولید است.

یک نکته مهم این است که این زمینه های کاربردی، دارای درجات کلی یا اختصاصی مختلفی هستند.

به عنوان مثال، برنامه هایی مانند تشخیص چهره ، به احتمال زیاد تعمیم داده می شوند و بنابراین از مدل هایی استفاده می کنند که توسط شرکت های متخصص دیگر ، به عنوان محصول فروخته می شوند. پردازش زبان طبیعی ( NLP ) ، به طور گسترده ای از دانش خاص فرهنگ و آموزش داده استفاده می کند. پس فضای بیشتری برای توسعه بومی آن وجود دارد. مسائل مربوط به داده های ساختاریافته، مانند تجزیه و تحلیل ریسک، به شدت با ویژگی های خاص یک تجارت مرتبط است و معمولا به صورت سفارشی توسعه می یابند.

وظایف و مشاغل

بازار کاری مربوط به شغل یادگیری ماشین ، بسیار جدید و پویاست و مرتب در حال تکامل است. هم اکنون نیز می توانیم مشاغل مربوط به این حوزه را در سازمان های مختلف پیدا کنیم. این شغل ها را لزوما افراد زیادی برعهده ندارند. دیدن یک فرد متخصص یادگیری ماشین که چندین حوزه مربوط به این کار را برعهده گرفته، امر غیرمعمولی نیست. با این حال، به نسبت پیچیده تر شدن راه حل های مبتنی بر یادگیری ماشین برای مشاغل، وظایف مربوط به این شغل نیز تخصصی تر می شوند.

وظایف و مشاغل مربوط به یادگیری ماشین

  • دانشمند داده ( Data Scientist )
  • مهندس یادگیری ماشین ( ML / MLOPS )
  • تحلیل گر ( Analyst )
  • پژوهشگر یادگیری ماشین ( ML Researcher )

همچنین واضح است که تخصص نباید در معرض خطر عدم انعطاف قرار گیرد. متخصصان حرفه ای همیشه باید برای تغییرات شغلی احتمالی، از شاخه های مجاور خود آگاهی داشته باشد.

دانشمند داده

دانش داده یا شغل دانشمند داده ، اخیرا رایج ترین عنوان شغلی در ارتباط با حرفه یادگیری ماشین است. این اصطلاح، تاریخچه طولانی مدتی دارد. اما در دهه اخیر، این واژه بسیار رایج شده است. اساسا دانش داده ، واحدی از علم رایانه است که شامل آمار و ارقامی برای پردازش و درک و تبدیل حجم زیادی از داده است. در اصل وظیفه دانشمند علم داده متمرکز بر تحلیل توصیفی ، مدل های آماری و طرح تجربی است. اما طبیعتا این کار شامل ساخت مدل های یادگیری ماشین هم می شود.

امروزه بسیاری از مردم، نقش دانشمند داده را در درجه اول، با یادگیری ماشین مرتبط می دانند. اما کار تجزیه و تحلیل داده برای عملیات هر روزه سازمان ها، بسیار مهم و حتی اغلب اوقات کاربردی تر و مفید تر است.

یک دانشمند داده به علت داشتن مهارت های مهم تحلیلی ، طبیعتا می تواند در زمینه شغلی مربوط به تحلیل کسب و کار نیز مشغول به کار شود یا به کاوش عمیق تر در زمینه اشکال محاسباتی مربوط به کار، یعنی مهندسی نرم افزار نیز کار کند. مهندسی داده در کل هم پوشانی زیادی با علم داده دارد.

مهندسی یادگیری ماشین

یک مدل یادگیری ماشین ، به تنهایی خودش نمی تواند کاری انجام دهد. هم برای استفاده از داده های آموزشی و هم برای ارائه پیش بینی در مورد داده های جدید باید با سیستم های موجود ادغام شود. اگر بخواهیم که مدل عملکرد خود را حفظ کند، باید علاوه بر اطمینان از تکرار پذیری ، آموزش آن را نیز در نظر گرفته و خودکار سازی کنیم.

این مدل و سایر اشکال یادگیری ماشین نسبت به علوم ریاضی و آمار ، ارتباط نزدیک تری با رشته های مربوط به مهندسی داده ، توسعه عملیات ( DevOps ) و مهندسی نرم افزار دارند که در مجموع به آن ها یادگیری ماشین گفته می شود. در بسیاری از سازمان ها، وظیفه شغلی یادگیری ماشین یا مهندسی یادگیری ماشین ، در پرداختن به این اشکال از یادگیری ماشین است.

با تکامل بیشتر و خودکارسازی الگوریتم های یادگیری ماشین ، حرفه یادگیری ماشین اهمیت مضاعفی پیدا کرده است. در سازمان های کوچک تر یا کم تر تکامل یافته، فردی متخصص در زمینه یادگیری ماشین می تواند مسئولیت هایی را بر عهده بگیرد که در غیر این صورت، به دانشمند داده محول می شوند. برعکس آن نیز متداول است که اصطلاحا دانشمند داده Full Stack نامیده می شود و می تواند تمام مسئولیت های مربوط به این حوزه را بر عهده بگیرد.

مهندس یادگیری ماشین ، متخصص مهندسی نرم افزار نیز هست. بنابراین فردی که در این حوزه مشغول به کار است، به آسانی و به تدریج می تواند به حوزه های دیگر نرم افزار مانند مهندسی داده یا توسعه بک اند نیز منتقل شود.

تحلیل گر

قبل از این که درباره یادگیری ماشین تصمیم گیری شود، به افرادی نیاز است که بتوانند مشکلات مربوط به بیزینس را شناسایی، درک و کمی سازی کنند. در بسیاری از شرکت ها، این کار برعهده تحلیل گر کسب و کار است. کسی که حوزه دانش کسب و کار را با مهارت های تحلیل ریاضی و به طور فزاینده ای با ابزار های توسعه نرم افزار ، ترکیب می کند.

تحلیل گران داده ، نیازی به آموزش خاصی ندارند. اما این متخصصان معمولا در زمینه علوم، فناوری ، مهندسی و ریاضیات ( STEM ) ، مانند مهندسی اقتصاد یا مدیریت، آموزش می بینند. حوزه کاری یک تحلیل گر بسیار وسیع است و مستلزم کنار آمدن با ابهامات است. تحلیل گران ، مشتاق به تعمیق دانش فنی خود هستند تا بتوانند به رده های شغلی دانشمند یا مهندس ارتقا یابند. ارتقای شغلی دیگر، تخصص در حوزه های تجارت یا مدیریت است.

پژوهشگر یادگیری ماشین

پژوهش گر یادگیری ماشین

فضای زیادی برای توسعه الگوریتم های یادگیری ماشین وجود دارد. کاری که محققان یادگیری ماشین انجام می دهند. این کار باعث ادغام دانش و صنعت می شود و در بسیاری از مهم ترین مقالات، نویسندگانی از شرکت های فناوری و دانشگاه ها حضور دارند.

اگرچه این واقعیت وجود دارد که کشورهایی مانند آمریکا، چین و کانادا در زمینه توسعه فناوری یادگیری ماشین پیشتاز هستند، معمولا در بسیاری از کشور ها، سرمایه گذاری در بخش خصوصی، با محدودیت هایی مواجه است. کسانی که تصمیم می گیرند از طریق گذراندن آموزش های سطح بالا در زمینه یادگیری ماشین ، وارد بخش خصوصی شوند، عموما به نظر می رسد که وظایفی در زمینه های علم داده یا مهندسی یادگیری ماشین برعهده بگیرند.

چه مواردی را باید مطالعه کرد؟

از آن جا که یادگیری ماشین به عنوان یک شغل ، حرفه نسبتا جدیدی است، هیچ اجماعی در مورد دانش و برنامه های درسی در آموزش رسمی آکادمیک یا آموزش حرفه ها وجود ندارد. با این حال، برای کسانی که می خواهند در این زمینه، حرفه ای را دنبال کنند، چندین راه وجود دارد.

برای کار در حوزه یادگیری ماشین ، چه مواردی را باید یاد بگیریم؟

  • علم رایانه و مهندسی نرم افزار
  • آمار
  • یادگیری عمیق
  • انسان شناسی

علم رایانه و مهندسی نرم افزار

مدل های یادگیری ماشین نوعی نرم افزار هستند. پس داشتن دانش در زمینه علم رایانه و مهندسی نرم افزار ، برای کار با این فناوری ها، یک اصل بنیادی است. به خصوص یادگیری عمیق ( شبکه های عصبی با ساختارهای پیچیده ای که باعث رونق استفاده از برنامه های یادگیری ماشین شد) که توسط حوزه علم رایانه ایجاد شده است. بیشتر تنگنا های علمی برای تکامل و پذیرش یادگیری ماشین ، اساسا مسائل مهندسی و نرم افزاری مانند ادغام، نگه داری و مقیاس پذیری است. این مسائل ، در هسته مهندسی یادگیری ماشین قرار دارند. اما دانشمندان عل,م داده همچنین برای تاثیرگذاری بیشتر کارشان، نیاز به دانش پایه رایانه دارند.

علوم آمار

اکثر قریب به اتفاق الگو های یادگیری ماشین برای آموزش، نیاز به مقدار زیادی داده دارند( و داده های بیشتر، باعث نتایج بهتر می شوند). این بدین معناست که که کار کردن با حجم انبوهی از داده ، یک مهارت پایه ای و اغلب وقت گیرترین مرحله در این فرآیند است. بهترین ابزاری که برای درک و تغییر شکل داده ها ایجاد شده، علم آمار است و این ما را به یک نکته مهم می رساند. علم آمار برای یادگیری ماشین، مشابه منطق بولین( Boolean ) برای محاسبات سنتی است.

یادگیری علوم آمار برای یادگیری ماشین

یادگیری ماشین بر پایه تکنیک های آماری است. پس هیچ مدلی به طور ۱۰۰ درصد دقیق نیست ( اگر مدلی توسعه داده اید که جواب ۱۰۰% می دهد، به احتمال زیاد اشتباهی مرتکب شده اید و یا مساله ای است که برای پاسخ به آن ، نیازی به یادگیری ماشین نیست). علوم آماری نه تنها برای دستکاری داده های آموزشی لازم است، بلکه رشته ای است که حتی برای درک بیشتر نتایج یک مدل یادگیری ماشین و تاثیرات عملی آن، بسیار حیاتی است. به علاوه در بسیاری از این مدل ها ، به طور وسیعی از آمار استفاده شده است؛ مانند منطق یا رگرسیون خطی و سلسله تصمیماتی که بر اساس آمار است.

جالب است که بسیاری از افراد، از علم آمار در حرفه های مرتبط با یادگیری ماشین و علم داده که دارای پس زمینه ای علمی هستند، استفاده می کنند. مانند علم فیزیک، علوم عصبی یا ریاضیات. این امر با در نظر گرفتن تمام تکنیک های مورد استفاده در این رشته ها که هدفشان استخراج اطلاعات از کوه داده های تجربی است، بسیار منطقی می باشد. این فرآیند علمی، مشترکات زیادی با یادگیری ماشین دارد و یک جایگزین کارآمد برای کسانی است که نمی خواهند حرفه های تخصصی دانشگاهی را دنبال کنند.

یادگیری عمیق

توسعه و پیشرفت اخیر در زمینه یادگیری ماشین ، حاصل پیشرفت های اخیر در فنون یادگیری عمیق است؛ به خصوص (بخش بافت شبکه عصبی ) ؛ علی رغم بخشی بودن علم رایانه ، یادگیری عمیق بسیار وسیع و پیچیده و حوزه ای در حال تکامل دائم است و بنابراین لازم است که توجه ویژه ای به این حوزه شود.

بسیاری از مردم وقتی درباره مطالعه در زمینه یادگیری ماشین فکر می کنند تصور می کنند که باید به تکنیک های یادگیری ماشین وارد باشند. اگرچه این تکنیک ها برای حل تمام مسائل مناسب نیستند. یادگیری عمیق، برای حل مسائل مربوط به داده های ساختار نیافته، بسیار مهم و حیاتی هستند ( مانند تصاویر ) یا پردازش زبان طبیعی ( NLP ) . اما در حل مشکلات مربوط به داده های ساختارمند، اغلب اوقات می تواند با استفاده از الگوریتم های ارزان تر و ساده تر، مشکل حل شود.

یادگیری عمیق deep learning

استفاده مجدد از مدل های موجود از طریق یادگیری انتقالی مدل هایی که قبلا برای حل مشکلات کلی تر آموزش دیده بودند یا استفاده از ابزارهای خودکار یادگیری ماشین که فقط باید داده ها و هدف نهایی را به آن ها ارائه دهید، روند رو به رشدی دارد. بنابراین، گسترش سطح پایین دانش تکنیک های یادگیری عمیق برای افرادی که قصد دارند تحقیقات و برنامه های کاربردی پیشرفته را دنبال کنند، ارزشمندتر است.

برای کسانی که می خواهند روی کاربرد های عملی سریع تمرکز کنند، درک اصول پنهان پشت این الگوریتم ها ، هنوز هم مهم است، اما به روز بودن به آخرین و پیشرفته ترین تکنیک ها ، لزوما بالاترین اولویت شما نخواهد بود.

انسان شناسی

هدف اصلی فناوری، خدمت رساندن به انسان ها است. اما گاهی اوقات وقتی از چالش های فنی و یا پیشرفت هیجان زده می شویم، این واقعیت را فراموش می کنیم. همزمان با قوی تر شدن فناوری و پیشرفت در حوزه های پیچیده، حفظ فاکتور انسانی آن نیز ضروری است. در غیر این صورت، با خطر حل اشتباه مسائل یا بدتر شدن آن ها مواجه خواهیم شد.

علاوه بر این، با خودکار سازی برخی فعالیت های کم اهمیت، متخصصان یادگیری ماشین می توانند با شناخت تعاملات بین سیستم های خود و افرادی که از آن ها استفاده می کنند یا تحت تاثیر آن قرار می گیرند، ارزش کار و محصول خود را بالا تر ببرند.

یکی از راه های جلوگیری از گم شدن بیش از حد در پیچ و خم فنی، مطالعه برخی رشته هایی است که به ماهیت تجربه انسان می پردازد؛ مانند فلسفه، روانشناسی یا علوم اجتماعی همچون جامعه شناسی. ممکن است این گونه با خود فکر کنید که من به این دلیل رشته فنی را انتخاب کرده ام که دوست ندارم با مردم سر و کله بزنم! شاید شما هم این طور فکر کنید. چون این طور فکر می کنید که تعامل با دیگران سخت یا غیر قابل پیش بینی است. اما کمی داشتن مطالعه در زمینه روانشناسی، به شما در کار خود کمک خواهد کرد. حتی ممکن است از مطالعه این گونه مطالب لذت ببرید. دوره های آموزشی در زمینه علوم انسانی، ابزار مورد نیاز برای برقراری ارتباط موثر در نوشتن و ارائه یافته هایتان به گروهی از سهامداران را خواهد داد.

دانش تخصصی در حوزه کار

مشکلات یادگیری ماشین ، در یک فضای ایزوله رخ نمی دهد. بلکه آن ها معمولا ارتباط نزدیکی با حوزه تجارت، علوم و یا دیگر زمینه هایی که شما در آن مشغول به کار هستید، دارند. بناربراین، داشتن دانش تخصصی در حوزه ای که در آن مشغول به فعالیت هستید می تواند بسیار ارزشمند باشد. به عنوان مثال، شما هنگام کار در بازار مالی، مهندسی مکانیک، در مواقع مورد نیاز برای بهینه سازی فرآیندهای صنعتی یا حتی آموزش ، نیاز به دانستن اقتصاد پایه خواهید داشت.

امروزه، متداول ترین سناریو این است که در صورت لزوم و در حالی که با متخصصان از طریق کار تیمی در ارتباط هستید، بخشی از این دانش را در عمل، جذب کنید، اما بسیاری نیز هستند که به مسیر مخالف می روند و تکنیک های یادگیری ماشین را برای حل مشکلات حوزه تخصصی خود، می آموزند.

با انعطاف پذیری و خودکارسازی تکنیک های یادگیری ماشین ، گرایش به این نوع از تخصص، رایج تر است، به طور مثال، برای کار با مدل های زبان طبیعی ، دانستن دانش زبانی یا آموزش پزشکی برای توسعه مدل های تشخیصی، بسیار مفید است.

اصول اخلاقی

امروزه، فناوری تاثیرات زیادی بر حوزه های مختلف جامعه، گذاشته است. از تفریحات و سرگرمی گرفته تا سیاست و البته در بازار کار . با وجود قابلیت های فناوری یادگیری ماشین در حل مسائل جدید، حوزه نفوذ آن در حال افزایش است. به همین دلیل، برای متخصصان فناوری، اصول اخلاقی یک انتزاع علمی دور از دسترس نیست. بلکه بخشی از کار است.

به دلیل استفاده یادگیری ماشین از داده های واقعی و موجود در دنیا، به راحتی ممکن است این الگوریتم ها بخاطر مسائل مختلفی از جمله تبعیض جنسیتی یا نژادی مورد تاثیر قرار بگیرند.

سو گیری جنسیتی در هوش مصنوعی
به دلیل یادگیری هوش مصنوعی از داده های دنیای واقعی، ممکن است بر اثر محدودیت در داده ها یا دلایل مختلف دیگری، از نظر جنستی یا نژادی سو گیری داشته باشد

مقابله با مسئله پیش داوری و سو گیری کار آسانی نیست و گاهی اوقات تنها راه حل این است که مجموعه ای کامل از داده ها را کنار هم بگذارید یا حتی تصمیم بگیرید که بسیاری از مسائل نباید توسط یادگیری ماشین حل شوند. متخصصان این حوزه، به طور فزاینده ای باید خود را برای شرکت در بحث ها آماده کرده و برای تصمیم گیری های اخلاقی تلاش کنند.

نقش محاسبات سنتی چیست؟

نکته ای که نباید آن را فراموش کرد این است که یادگیری ماشین ، جایگزین نیست بلکه مکمل محاسبات سنتی است. یک حوزه فوق العاده مرتبط و به سرعت در حال تکامل در نوع خود. در آینده، داشتن دانش پایه حداقلی از یادگیری ماشین برای متخصصان لازم است؛ اما نیازی نیست که در همه زمینه های آن متخصص شوند.

تنها اطمینانی که در مورد آینده بازار کار هوش مصنوعی می توانیم داشته باشیم این است که همچنان و به سرعت در حال تغییر و تحول است.

تا همین چند سال اخیر، چنین قابلیت هایی حتی وجود خارجی نداشتند اما در این چند سال بسیار فراگیر شده و این فرآیند همچنان ادامه خواهد یافت. برخی قابلیت های جدیدی که حتی نمی توانیم تصورش را هم بکنیم، ظاهر می شوند و برخی دیگر از بین می روند. برای آماده شدن در برابر این تغییرات، بهتر است که دانش پایه ای قوی در مبانی مانند علوم رایانه ، آمار و مهندسی نرم افزار داشته باشید. در حالی که همزمان با تکامل این رشته، به جلو می روید.

در نهایت، بسیار مهم است که نقش انسان را در این پروسه فراموش نکنیم. بهترین راه برای ایجاد آینده، ساخت آن است و مسئولیت ما در آینده ای که می سازیم بیشتر می شود.

بیشتر بخوانید :

منبع Built In

.

درباره‌ی فریبا یزدیان

همچنین ببینید

آموزش Keras تنظیم دقیق با استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده

آموزش Keras : تنظیم دقیق با استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده

در دو پست قبلی ، نحوه استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده و …

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *