How to be an AI Machine Learning Engineer? | मशीन लर्निंग अभियंता

How to be an AI Machine Learning Engineer? | मशीन लर्निंग म्हणजे काय?, मशीन लर्निंग इंजिनीअर कसे व्हावे? त्यांची कार्य, नोकरीच्या संधी, वेतन व शंका-समाधान.

मशीन लर्निंग अभियंते अल्गोरिदम, डेटा आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेसह कार्य करतात. पगाराची क्षमता, नोकरीचा दृष्टीकोन आणि मशीन लर्निंग अभियंता बनण्याच्या चरणांबद्दल जाणून घ्या. तुम्हाला मशीन लर्निंग अभियंता बनण्यात स्वारस्य आहे परंतु कोठून सुरुवात करावी हे निश्चित नाही? त्यासाठी How to be an AI Machine Learning Engineer? या लेखामधील माहिती सविस्तर वाचा.

जरी ही टेक जॉब एंट्री-लेव्हल पोझिशन नसली तरी, मशीन लर्निंग इंजिनियर बनण्याचा मार्ग एक रोमांचक आणि फायद्याचा असू शकतो. मशीन लर्निंग ही आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सची एक आकर्षक शाखा आहे ज्यामध्ये अधिक डेटा मिळाल्याने परिणामांचा अंदाज लावणे आणि अनुकूल करणे समाविष्ट आहे.

अलिकडच्या काळात मशीन लर्निंग अभियंत्यांच्या जॉब पोस्टिंगमध्ये प्रचंड वाढ झाली आहे. आणि ती सातत्याने वाढत आहे, कारण मशीन लर्निंगचा सर्व प्रकारच्या उद्योगांमध्ये समावेश केला जात आहे.

Table of Contents

मशीन लर्निंग म्हणजे काय?

(Machine Learning) मशीन लर्निंग हा संगणक विज्ञान क्षेत्राचा एक भाग आहे जो विशेषतः कृत्रिम बुद्धिमत्तेशी संबंधित आहे. हे डेटाचे अशा प्रकारे अर्थ लावण्यासाठी अल्गोरिदम वापरते जे मानव कसे शिकतात याची प्रतिकृती बनवते. मशीनची शिकण्याची अचूकता सुधारणे आणि वापरकर्त्याला त्या शिक्षणावर आधारित डेटा प्रदान करणे हे त्यांचे ध्येय आहे.

मशीन लर्निंगमध्ये तुमच्या स्मार्टफोनवरील व्हिडिओ पाळत ठेवण्यापासून ते चेहऱ्याच्या ओळखीपर्यंत सर्वकाही समाविष्ट आहे. तथापि, ग्राहक-मुख्य व्यवसाय देखील याचा वापर ग्राहकांचे नमुने आणि प्राधान्ये समजून घेण्यासाठी आणि थेट विपणन किंवा जाहिरात मोहिमेची रचना करण्यासाठी करतात.

मेटा सारखे सोशल मीडिया प्लॅटफॉर्म वापरकर्त्यांना त्यांची प्राधान्ये, पसंती आणि वेबसाइटवरील पोस्टच्या आधारावर जाहिराती लक्ष्य करण्यासाठी मशीन लर्निंगचा वापर करतात. त्याचप्रमाणे, ॲमेझॉन सारख्या शॉपिंग वेबसाइट ग्राहकाच्या खरेदी आणि पाहण्याच्या इतिहासावर आधारित खरेदी करण्यासाठी आयटम सुचवण्यासाठी अल्गोरिदम वापरतात.

मशीन लर्निंग अभियंत्यांचे कार्य

How to be a Machine Learning Engineer? — Image by DIY Team from Pixabay

मशीन लर्निंग इंजिनीअर डेटा सायन्स टीमचे महत्वपूर्ण सदस्य म्हणून काम करतात. त्यांच्या कार्यांमध्ये मशीन लर्निंगसाठी जबाबदार असलेल्या कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे संशोधन करणे, तयार करणे आणि डिझाइन करणे आणि विद्यमान कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालीची देखभाल करणे आणि सुधारणे यांचा समावेश आहे.

ब-याचदा, मशीन लर्निंग अभियंता इतर डेटा सायन्स टीम सदस्यांमध्ये एक गंभीर संप्रेषक म्हणून देखील काम करेल, AI सिस्‍टम तयार करण्‍यासाठी मॉडेल विकसित करणा-या डेटा वैज्ञानिकांसोबत आणि ते तयार करणा-या आणि चालवणा-या लोकांसोबत थेट काम करतील.

मशीन लर्निंग इंजिनीअर्सच्या नोकरीच्या जबाबदाऱ्या भिन्न असल्या तरी, त्यामध्ये सहसा हे समाविष्ट असते: मशीन लर्निंग अल्गोरिदम लागू करणे AI प्रणालीचे प्रयोग आणि चाचण्या चालवणे मशीन लर्निंग सिस्टमची रचना आणि विकास सांख्यिकीय विश्लेषणे करणे

मशीन लर्निंग इंजिनिअर्ससाठी नोकरीच्या संधी

गेल्या काही दशकांमध्ये, संगणक विज्ञान क्षेत्र सतत वाढत आहे. यूएस ब्युरो ऑफ लेबर स्टॅटिस्टिक्सच्या मते, माहिती आणि संगणक विज्ञान संशोधन नोकऱ्या 2031 पर्यंत 21 टक्क्यांनी वाढत आहेत, जे सर्व व्यवसायांच्या सरासरीपेक्षा खूप वेगवान आ. सरासरी वार्षिक पगार $131,490 वर जास्त आहे.

नोकरीचा दृष्टीकोन (How to be an AI Machine Learning Engineer?)

मशीन लर्निंग इंजिनियरला मागील तीन वर्षांत मशीन लर्निंग आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स क्षेत्राशी संबंधित नोकऱ्यांसाठी पोस्टिंगच्या संख्येत झालेल्या वाढीच्या आधारावर वर्षातील सर्वाधिक नोकरी म्हणून सूचीबद्ध केले आहे.

कोविड-19 साथीच्या आजारामुळे समाजात होत असलेल्या बदलांमुळे, नियमित कामांच्या वर्धित ऑटोमेशनची गरज सर्वकाळ उच्च आहे.

वाचा: Artificial Intelligence In Fashion | फॅशन मध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता

पगाराची क्षमता (How to be an AI Machine Learning Engineer?)

अनेक उच्च-स्तरीय तंत्रज्ञान आणि संगणक विज्ञान नोकऱ्यांप्रमाणे, मशीन लर्निंग अभियंते राष्ट्रीय सरासरीपेक्षा लक्षणीय पगार मिळवतात, अनेकदा सहा आकड्यांहून अधिक. खरं तर, जून 2022 पर्यंत, मशीन लर्निंग अभियंत्यासाठी सरासरी मूळ पगार सुमारे $125,672 आहे.

वाचा: How to be a Robotic Engineer? | रोबोटिक अभियंता कसे व्हावे?

मशीन लर्निंग इंजिनियर कसे व्हावे? (How to be an AI Machine Learning Engineer?)

मशीन लर्निंग अभियंता बनण्यापर्यंतचे काम करणे शक्य आहे. मशीन लर्निंग अभियंता होण्यासाठी तीन आवश्यक पायऱ्या आहेत ज्या तुम्हाला घ्याव्या लागतील.

वाचा: Know the Advantages of Artificial Intelligence | AI चे फायदे

कॉम्प्युटर सायन्स किंवा संबंधित क्षेत्रात बॅचलर डिग्री मिळवा

मशीन लर्निंग हा संगणक विज्ञान क्षेत्राचा भाग असल्यामुळे, यशासाठी संगणक प्रोग्रामिंग, डेटा सायन्स आणि गणिताची मजबूत पार्श्वभूमी आवश्यक आहे.

बहुतेक मशीन लर्निंग अभियांत्रिकी नोकऱ्यांसाठी किमान बॅचलर पदवी आवश्यक असते, त्यामुळे संगणक विज्ञान किंवा सांख्यिकीसारख्या जवळून संबंधित क्षेत्राचा अभ्यास सुरू करणे ही एक चांगली पहिली पायरी आहे.

वाचा: How to be an AI Ethicists? | एआय एथिसिस्ट कसे व्हावे?

प्रवेश-स्तरीय कामाचा अनुभव मिळवा

एकदा तुम्ही कॉम्प्युटर सायन्सची पदवी मिळवली की, मशीन लर्निंग किंवा आर्टिफिशियल इंटेलिजन्ससह काम करण्याचा अनुभव मिळविण्यासाठी डेटा सायन्स क्षेत्रात काम करणे ही पुढील पायरी आहे.

काही एंट्री-लेव्हल पोझिशन्स ज्यामुळे मशीन लर्निंग करिअर होईल. संगणक अभियंता डेटा वैज्ञानिक सॉफ्टवेअर डेव्हलपर सोफ्टवेअर अभियंता

वाचा: How to be a BI Developer? | BI डेव्हलपर कसे व्हावे?

प्रगत पदवी मिळवा (How to be an AI Machine Learning Engineer?)

डेटा सायन्स आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंसमध्ये फक्त बॅचलर डिग्री, मास्टर्स डिग्री किंवा पीएच.डी.सह काम करणे शक्य आहे. संगणक विज्ञान, डेटा सायन्स किंवा सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकीमध्ये तुम्हाला मशीन लर्निंग अभियंत्यांना आवश्यक असलेली अधिक जटिल कार्ये शिकण्यास मदत होऊ शकते.

तुम्ही नोकऱ्यांसाठी अर्ज करता तेव्हा हे तुम्हाला फायदा देखील देईल, विशेषत: जर तुम्ही भरपूर इंटर्नशिप किंवा ॲप्रेंटिसशिपसह तुमच्या अभ्यासाला चालना दिली असेल तर.

वाचा: How to be an AI Data Scientist? | डेटा सायंटिस्ट कसे व्हावे?

आजच मशीन लर्निंगला सुरुवात करा

आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स आणि मशीन लर्निंग संगणक आणि डेटा सायन्सचे क्षेत्र विस्तारत आहे. मशीन लर्निंग अभियंता होण्यासाठी अनेक वर्षांचा अनुभव आणि शिक्षण आवश्यक आहे, परंतु तुम्ही आजच सुरुवात करु शकता.

सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंटचे तुमचे ज्ञान तयार करा, विविध प्रोग्रामिंग भाषा शिका आणि प्रारंभिक बॅचलर पदवी मिळवा. कोर्सेरा वरील विविध प्रमाणपत्रे आणि अगदी संगणक विज्ञान पदवी मार्ग तुम्हाला मशीन लर्निंग क्षेत्रातील रोमांचक करिअरसाठी तयार करण्यात मदत करू शकतात.

अनेक युनिव्हर्सिटी मशीन लर्निंग स्पेशलायझेशन व मशीन लर्निंगची चांगली ओळख करूनदेणारे अभ्यासक्रम देतात, ज्यामध्ये तुम्हाला पर्यवेक्षित शिक्षणाबद्दल जे काही माहित असणे आवश्यक आहे ते शिकू शकाल.

वाचा: AI UX Design: A New Way Of Designing | AI UX डिझाइनिंग

सरासरी वेतन (How to be an AI Machine Learning Engineer?)

भारतातील मशीन लर्निंग इंजिनिअरचा पगार रु. 3.0 लाख ते रु. 20.2 लाख या दरम्यान असतो आणि सरासरी वार्षिक पगार रु. 6.2 लाख असतो.

टीप: पगाराचे आकडे हे नोकरी देणारी संस्था, कामाचे ठिकाण, कामाचे स्वरुप, उमेदवाराचा अनुभव, शैक्षणिक पार्श्वभूमी आणि कामाचा वेळ यावर अवलंबून बदलू शकतात. वरील आकडे केवळ उदाहरण म्हणून दिलेले आहेत.

वाचा: How to be an AI Scientist? | एआय वैज्ञानिक कसे व्हावे?

मशीनलर्निंग बाबतचे प्रश्न -FAQ About Machine Learning in Marathi

मशीन लर्निंग म्हणजे काय?

(Machine Learning) मशीन लर्निंग म्हणजे दिलेल्या डेटामधून स्पष्टपणे प्रोग्राम न करता कार्य शिकण्याची प्रणालीची क्षमता. हे संगणक प्रोग्रामच्या विकासावर लक्ष केंद्रित करते जे डेटामध्ये प्रवेश करु शकतात आणि ते स्वतःसाठी शिकण्यासाठी वापरु शकतात.

मशीन लर्निंग (Machine Learning- ML) हे आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) चे उपक्षेत्र आहे. टॉम मिशेल यांनी मशीन लर्निंगची औपचारिक व्याख्या अशी केली आहे की “काँप्युटर प्रोग्राम T च्या काही वर्गाच्या टास्कच्या संदर्भात E अनुभवातून शिकतो असे म्हणतात आणि P ने मोजल्याप्रमाणे, T मधील टास्कमध्ये त्याची कार्यक्षमता E अनुभवाने सुधारली तर ते P चे कार्यप्रदर्शन मोजते.”

वरील व्याख्येमध्ये, तीन प्रमुख गोष्टी आहेत- कार्य (प्रतिमेवरून मानवी चेहरा ओळखणे), कार्यक्षमतेचे मोजमाप (अल्गोरिदम एखाद्या प्रतिमेमध्ये मानवी चेहरा अस्तित्वात आहे की नाही हे किती अचूकपणे ओळखते) आणि अनुभव (अल्गोरिदम प्रशिक्षण विद्यमान प्रतिमा).

डीप लर्निंग म्हणजे काय आणि ते मशीन लर्निंगपेक्षा वेगळे कसे आहे?

डीप लर्निंग, ज्याला डीप न्यूरल नेटवर्क्स देखील म्हणतात, हे मानवी मेंदूच्या कार्यरत प्रिन्सिपलद्वारे प्रेरित अल्गोरिदम सेट केले जाते जेथे ते निर्णय घेण्यासाठी डेटामधील नमुने ओळखण्यास शिकतात.

हे प्रातिनिधिक शिक्षणाचे उपक्षेत्र आहे, जे खरे तर मशीन लर्निंगचे उपक्षेत्र आहे. हे इनपुट डेटा घेते, लपलेल्या स्तरांमध्ये ते अंदाज किंवा परिणाम वितरीत करण्यासाठी डेटाचे प्रतिनिधित्व शिकते.

स्तरानुसार, ते मागील लेयर डेटामधून उच्च-स्तरीय वैशिष्ट्ये काढते. इमेज प्रोसेसिंगसाठी, प्रारंभिक स्तर कंव्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क किनार, आकार आणि नंतर वस्तू ओळखतात. पारंपारिक मशीन लर्निंग अल्गोरिदमच्या विपरीत, डीप लर्निंग अल्गोरिदम आपोआप कच्च्या डेटामधून वैशिष्ट्ये काढतात ज्यामुळे ते कार्यक्षम बनतात.

वाचा: How to start a career in Advertising? | जाहिरात क्षेत्रातील करिअर

मशीन लर्निंग अल्गोरिदमचे विविध प्रकार कोणते आहेत?

मशीन लर्निंग अल्गोरिदमचे चार प्रकार आहेत:

1. पर्यवेक्षित अल्गोरिदम: लेबल केलेल्या डेटावरून शिकण्यासाठी अल्गोरिदमचा संच, उदा. प्रतिमेमध्ये मानवी चेहरा अस्तित्त्वात आहे की नाही असे लेबल केलेल्या प्रतिमा. डेटामधून शिकण्यासाठी अल्गोरिदम अक्षरशः पर्यवेक्षकांवर (लेबल केलेला डेटा) अवलंबून असतात, उदा. प्रतिगमन, वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सेगमेंटेशन इ.

2. नॉन-पर्यवेक्षित अल्गोरिदम: लेबल किंवा वर्गांशिवाय डेटामधून शिकण्यासाठी अल्गोरिदमचा संच, उदा. तत्सम प्रतिमांच्या गटाला दिलेल्या प्रतिमांचा संच. या अल्गोरिदमना प्रशिक्षणासाठी पर्यवेक्षकांची आवश्यकता नसते आणि ते समान डेटा वेगवेगळ्या स्वरूपात सादर करण्याचा प्रयत्न करतात, उदा. आयाम कमी करणे, क्लस्टरिंग इ.

3. अर्ध-पर्यवेक्षित अल्गोरिदम: अल्गोरिदम जे वरील दरम्यान कुठेतरी येतात आणि लेबल केलेला आणि लेबल नसलेला डेटा वापरतात. या अल्गोरिदमसाठी वापरल्या जाणार्‍या बहुतेक डेटावर लेबल लावले जात नाही परंतु त्यातील काही अंश लेबल केलेले असतात आणि अल्गोरिदम डेटामधील विसंगती ओळखण्याचा प्रयत्न करतात, उदा. विसंगती शोध.

4. रीइन्फोर्समेंट लर्निंग अल्गोरिदम: एकंदर रिवॉर्ड जास्तीत जास्त वाढवणारी सद्य परिस्थिती पाहता सर्वोत्तम कृती जाणून घेण्यासाठी अल्गोरिदमचा सेट. येथे एजंटला विद्यमान ज्ञान वापरून न पाहिलेले पर्याय आणि परिस्थिती एक्सप्लोर करण्यासाठी प्रशिक्षित केले जाते, उदा. क्यू-लर्निंग, डीप क्यू नेटवर्क, इ.

वाचा: The Most Popular Courses In India | भारतातील लोकप्रिय कोर्सेस

ट्रान्सफर लर्निंग म्हणजे काय?

ट्रान्सफर लर्निंग आणि डोमेन अॅडॉप्टेशन अशा परिस्थितीचा संदर्भ देते जिथे एका सेटिंगमध्ये शिकलेल्या गोष्टींचा दुस-या सेटिंगमध्ये सामान्यीकरण सुधारण्यासाठी केला जातो.

वरील व्याख्या इयान गुडफेलो, योशुआ बेंजिओ आणि अॅरॉन कौरविले यांनी सखोल शिक्षण पाठ्यपुस्तकात तयार केली होती. सामान्य माणसाच्या दृष्टीने, एखाद्या कार्यासाठी विकसित केलेल्या मॉडेलचे आउटपुट संबंधित कार्य करण्यासाठी दुसर्‍या मॉडेलसाठी इनपुट म्हणून वापरणे हे एक तंत्र आहे.

ट्रान्सफर लर्निंग हे एक तंत्र आहे जिथे तुम्ही पूर्व-प्रशिक्षित मॉडेल्स (शैक्षणिक, मुक्त स्त्रोत समुदाय आणि संशोधन संस्थांकडून) घेऊ शकता आणि संबंधित मशीन-शिक्षण कार्यासाठी प्रारंभ बिंदू म्हणून त्यांचा वापर करू शकता.

वास्तविक-जागतिक व्यवसाय अनुप्रयोगांसाठी जेथे वितरणासाठी वेळ आणि मर्यादित प्रशिक्षण डेटा एक चिंतेचा विषय आहे, हस्तांतरण शिक्षण खूप शक्तिशाली आहे.

Related Posts

Post Categories

Education