برخی از بزرگ‌ترین شرکت‌های حوزه فناوری نظیر گوگل، مایکروسافت، اپل، تسلا و نمونه‌های مشابه به شکل گسترده‌ای از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. بر همین اساس جای هیچ‌گونه تردیدی نیست که تاثیر این فناوری بر زندگی ما در سال‌های آتی دوچندان خواهد بود. جالب آن‌که فناوری یادگیری ماشین قادر است موقعیت‌های شغلی مختلفی را پیش‌روی متخصصان قرار دهد. در این مقاله، قصد داریم راهنمای جامع شغل مهندس یادگیری ماشین را مفصلاً خدمتتان ارائه دهیم.

این شرکت‌ها به دنبال مهندسانی هستند که قادرند الگوریتم‌های منحصر به فردی را بسازند. امروزه، قابلیت‌های یادگیری ماشین‌ به‌طور گسترده‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرند، زیرا انعطاف‌پذیری ارائه شده توسط این فناوری باعث شده تا فضای کسب‌و‌کارها دستخوش تغییرات اساسی شود.

ما در یکی از بهترین ادوار تاریخ بشری به لحاظ پیشرفت‌های فناوری زندگی می‌کنیم، به‌طوری که زندگی آسان‌تر و لذت‌بخش‌تری نسبت به گذشتگان داریم. با این‌حال نکته مهمی که بسیاری از مردم اطلاع چندانی در مورد آن ندارند این است که بخش عمده‌ای از فناوری‌های امروزی به پشتوانه فناوری قدرتمندی به‌نام هوش مصنوعی زندگی را ساده‌تر و لذت‌بخش‌تر کرده‌اند.

هوش مصنوعی علمی است که در پس‌زمینه ساخت سامانه‌ها و ماشین‌آلاتی وجود دارد که می‌توانند در انجام کارهای مختلف از انسان‌ها تقلید کنند. در بیشتر منابع هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Machine Learning) دو اصطلاح جدانشدنی از یکدیگر هستند.

اگر هدف هوش مصنوعی تلاش برای تقلید از انسان است، بنابراین یادگیری ماشین روشی است که با استفاده از آن می‌توانیم از داده‌های مختلف استفاده کنیم تا یک ماشین را به گونه‌ای آموزش دهیم که بسیاری از مفاهیم را یاد بگیرد و شبیه به انسان‌ها قوه تشخیص پیدا کند.

یک چنین ماشینی باید به اندازه کافی آموزش دیده باشد تا بتواند با حداقل دخالت نیروی انسانی وظایف محوله را انجام دهد. از این رو، یادگیری ماشین نقشی اساسی در دستیابی به هوش مصنوعی دارد. یادگیری ماشین موضوعی است که تقریباً مورد توجه بیشتر صنایع است. مهم‌ترین آگهی‌های استخدامی منتشر شده توسط شرکت‌های برتر حوزه فناوری پیرامون هوش مصنوعی و یادگیری ماشین قرار دارد.

در حالی که یادگیری ماشین در حال تبدیل شدن به یک فناوری عادی در شرکت‌های بزرگ است، با این‌حال، برخی افراد تردید خاصی در ارتباط با این فناوری دارند و نگران هستند که سرمایه‌گذاری روی یادگیری این فناوری آینده شغلی آن‌ها را خراب کند.

اما واقعیت این است که یادگیری ماشین و هوش مصنوعی از راه رسیده‌اند و چه موافق باشیم چه مخالف، تا چند سال دیگر به یکی از نیازهای اصلی بیشتر شرکت‌ها تبدیل می‌شود. مهم‌ترین پرسشی که برخی از کاربران در ارتباط با یادگیری ماشین مطرح می‌کنند این است که یادگیری آن چقدر دشوار است و آیا پس از یادگیری مهارت‌های مرتبط با این فناوری بازار کار خوبی برای آن‌ وجود دارد؟ اجازه دهید با نگاهی عمیق‌تری به واکاوی این مفهوم بپردازیم که دقیقاً یادگیری ماشین چیست و به چه مهارت‌هایی در این حوزه نیاز داریم.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین، به پژوهش‌های علمی و به‌کارگیری مدل‌های آماری اشاره دارد که به سامانه‌ها اجازه می‌دهند بدون برنامه‌نویسی صریح و بر مبنای داده‌های قبلی نکاتی را بیاموزند و بر مبنای تجربیاتی که به دست می‌آورند تصمیماتی را اتخاذ کرده یا پیش‌بینی‌هایی انجام دهند.

به بیان دقیق‌تر، یادگیری ماشین به ساخت سامانه‌هایی اشاره دارد که بدون آن‌که تک‌تک عملیات برای آن‌ها کدنویسی شود، بر مبنای اطلاعات کلی که به آن‌ها داده می‌شود نکاتی را یاد می‌گیرند. برای روشن شدن این موضوع اجازه دهید به ذکر مثالی بپردازیم.

فرض کنید در کلاس آموزش زبان هستید و استاد مربوطه فاعل، فعل، مفعول، قید مکان، زمان و حالت را برای شما شرح داده و اعلام می‌دارد که چگونه و در چه مکانی باید از این کلمات استفاده کنید. پس از یادگیری معنای هر یک از این کلمات و نقشی که در جمله دارند، شما قادر هستید جمله‌های مختلفی را بنویسید یا معنای جملاتی که مشاهده می‌کنید را درک کنید.

به بیان دقیق‌تر، استاد مربوطه چند مثال کاربردی برای شما می‌زند و شما در ادامه بر مبنای مفروضات خود، جملاتی را ایجاد می‌کنید که در وهله اول ممکن است بی عیب نباشند، اما به مرور زمان نگارش دستوری دقیقی پیدا می‌کنند.

همان‌گونه که مشاهده کردید، شما اطلاعاتی در ارتباط با قوانین نگارش و دستور زبان دریافت می‌کنید و پس از تسلط بر این مفاهیم قادر به ساخت انواع لمختلفی از جملات هستید. کاری که فناوری یادگیری ماشین انجام می‌دهد دقیقا به همین شکل است. شما الگوریتمی طراحی می‌کنید و داده‌های اولیه‌ای در اختیارش قرار می‌دهید.

در ادامه این الگوریتم یاد می‌گیرد که چگونه اطلاعات را تجزیه و تحلیل کند، الگوهای مستتر در داده‌ها را شناسایی کند و بر مبنای تجربیاتی که به دست می‌آورد، تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی کند، به‌طوری که به کمترین دخالت عامل انسانی در این زمینه نیاز باشد.

همان‌گونه که مشاهده می‌کنید عملکرد یادگیری ماشین و انسان‌ها شباهت زیادی به یکدیگر دارد. همان‌گونه که انسان‌ها از تجربه‌های گذشته می‌آموزند تا در آینده تصمیمات بهتری بگیرند، یادگیری ماشین نیز به کامپیوترها آموزش می‌دهد از داده‌هایی که در اختیار دارند برای انجام بهتر کارها در آینده استفاده کنند.

پیشنهاد مقالهچگونه الگوریتم‌های یادگیری ماشین هرزنامه‌ها را شناسایی می‌کنند

مهندس یادگیری ماشین کیست؟

یک مهندس یادگیری ماشین فردی است که با حجم زیادی از داده‌ها در ارتباط است. این فرد داده‌ها را از منابع مختلف نظیر بانک‌های اطلاعاتی، فضای ذخیره‌سازی ابر، شبکه‌های اجتماعی و بازخوردهای مشتریان دریافت کرده و این داده‌ها را پالایش و طبقه‌بندی می‌کند. او در ادامه الگوریتمی برای پردازش داده‌ها آماده می‌کند، به‌گونه‌ای که الگوریتم بتواند از داده‌های دریافتی نکاتی را بیاموزد و تصمیماتی مشابه با عامل انسانی اتخاذ کند.

بر مبنای این تعریف مشاهده می‌کنیم کاری که یک مهندس یادگیری ماشین انجام می‌دهد این است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد بر مبنای دانشی که به دست آورده‌اند، تصمیماتی را اتخاذ کنند. به‌طور مثال، عملکرد یک جارو برقی هوشمند را تصور کنید. در این‌جا، مهندس یادگیری ماشین، اطلاعاتی در ارتباط با مفهوم تمیز بودن، ذراتی که روی سطح قرار دارند (چه چیزی زباله است)، چگونگی تمیز کردن سطح، چه زمانی سطح به تمیز کردن نیاز دارد و چه زمانی تمیز است، تمیز کردن تا چه زمانی باید انجام شود و اطلاعاتی این چنینی در اختیار جارو برقی قرار می‌دهد. در ادامه جاروبرقی به‌طور هوشمند در محیط حرکت می‌کند و هر کجا زباله‌ای روی سطح پیدا کرد آن‌را جمع‌آوری می‌کند.

پیشنهاد مقاله: بازار کار هوش مصنوعی- چه طور به متخصص هوش مصنوعی بدل شویم؟

چه تفاوتی میان برنامه‌نویسی سنتی و یادگیری ماشین وجود دارد؟

یادگیری ماشین از چند زاویه با برنامه‌نویسی سنتی متفاوت است. در برنامه‌نویسی سنتی، برنامه‌نویس داده‌های موردنیاز یک برنامه را در اختیارش قرار می‌دهد و دائما برنامه را توسعه می‌دهد تا خروجی موردنظر را ارائه کند.

همان‌گونه که ممکن است حدس زده باشید، برنامه‌نویسی کامپیوتری فرآیندی کاملاً درگیر با انسان است و به قابلیت‌های ما در ساخت و تعریف داده‌ها محدود می‌شود. بر خلاف برنامه‌نویسی سنتی، در یادگیری ماشین ما داده‌ها را در یک بازه زمانی محدود در اختیار کامپیوتر قرار می‌دهیم و در ادامه به کامپیوتر اجازه می‌دهیم بر مبنای منطقی که برایش تعریف کرده‌ایم کارهای محوله را انجام دهد.

در ظاهر این‌گونه به نظر می‌رسد که ما محدود به انجام یکسری کارهای تحقیقاتی هستیم، اما تمامی فناوری‌های هوشمندی که از آن‌ها استفاده می‌کنید بر مبنای این منطق کار می‌کنند. به بیان دقیق‌تر، در یادگیری ماشین این داده‌ها هستند که حرف اول و آخر را می‌زنند.

یک مثال روشن از کاربرد یادگیری ماشین

اجازه دهید به عملکرد موتور جست‌وجوی گوگل نگاهی داشته باشیم. گوگل از طریق یادگیری ماشین می‌تواند هدف هر یک از سوالات جست‌وجوی شما را بهتر درک کند و مرتبط‌ترین نتایج را پیش روی شما قرار دهد. رویکردی که باعث خوشنودی ما می‌شود.

به‌طور مثال، زمانی که نام آهنگی را تایپ می‌کنید، الگوریتم یادگیری ماشین گوگل حدس می‌زند که شما دوست دارید به آهنگ مشخصی گوش کنید. به‌طور مثال، اگر همین الان در گوگل اصطلاح جان ویک را تایپ کنید، فهرستی از سایت‌های مرتبط با جان ویک را مشاهده می‌کنید، اما اگر عبارت آهنگ جان ویک را تایپ کنید، گوگل به‌طور خودکار آهنگ‌های مربوط به این فیلم را نشان می‌دهد. نمونه فوق، بارزترین مثالی است که در ارتباط با کاربرد یادگیری ماشین در دنیای واقعی می‌توان به آن اشاره کرد. یادگیری ماشین تقریباً در هر صنعتی استفاده می‌شود، با این‌حال، فناوری مذکور به‌طور گسترده‌ای در شبکه‌های اجتماعی به کار گرفته می‌شود تا تجربه‌ای لذت بخش‌تر را برای کاربران شبکه‌های اجتماعی ایجاد کند.

با این‌حال، یادگیری ماشین کاربردهای عملی‌تری نیز دارد. به عنوان مثال، فناوری یادگیری ماشین در زمینه مراقبت‌های بهداشتی برای کمک به بهبود خدمات درمانی به بیماران و ارائه توصیه‌های بهداشتی استفاده می‌شود.

بارزترین مثال در این زمینه به‌کارگیری یادگیری ماشین در زمینه شناسایی نشانه‌های بیماری کووید 19 است. یادگیری ماشین با مشاهده تصاویر اسکن ریه افراد و مقایسه آن‌ها با اطلاعات درون بانک‌های اطلاعاتی تشخیص می‌دهد که یک فرد به این بیماری آلوده شده یا خیر.

یادگیری ماشین یکی از زیرمجموعه‌های مهم هوش مصنوعی است. یادگیری ماشین، فناوری است که اجازه می‌دهد ماشین‌ها از الگوریتم‌ها و با استناد به تجربیات قبلی و داده‌های ورودی جدیدی که دریافت می‌کنند نکات مختلفی را بیاموزند. بر مبنای این تعریف مشاهده می‌کنیم که داده‌ها پایه و أساس یادگیری ماشین است.

مؤسسه دانش‌بنیان دانش و فناوری بامداد ارائه می‌کند:

پایتون نوجوان

دوره آموزشی برنامه نویسی پایتون ویژه نوجوانان(حضوری)

آینده رو به رشد یادگیری ماشین

همان‌گونه که اشاره شد، غیرممکن است به آینده نگاه کنیم و نشانه‌ای از هوش مصنوعی در آن مشاهده نکنیم. به بیان دقیق‌تر، هوش مصنوعی نیروی محرکه دنیای اقتصاد در آینده است. کسب‌و‌کارها و صنایع به شکل فزاینده‌ای به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیاز دارند.

این حرف بدان معنا است که آن‌ها به مهندسین یادگیری ماشین نیاز دارند تا به آن‌ها کمک کنند برخی کارها را خودکارسازی کرده و صرفه‌جویی قابل ملاحظه‌ای در هزینه‌ها به وجود آورند.

در سال 2016، یادگیری ماشین یک صنعت 1.03 میلیارد دلاری بود. پیش‌بینی می‌شود تا سال 2022 این رقم به 8.81 میلیارد دلار برسد. یادگیری ماشین با سرعت زیادی در حال پیشرفت است و در واقع یک حوزه تخصصی در علوم کامپیوتر به شمار می‌رود.

همه ما روزانه به نوعی از یادگیری ماشین استفاده می‌کنیم، بدون آن‌که اطلاعی در این زمینه داشته باشیم. این حرف نشان می‌دهد که چگونه یادگیری ماشین در زندگی ما ریشه دوانده و به نوعی زندگی ما را ساده‌تر، اما غنی‌تر کرده است.

یادگیری ماشین در سال‌های اخیر رشد چشم‌گیری داشته و همین موضوع باعث شده تا تقاضا برای مهندسین یادگیری ماشین آهنگ سریعی داشته باشد. یادگیری ماشین به اندازه‌ای مهم شده که بسیاری از شرکت‌ها به دنبال پر کردن طیف وسیعی از فرصت‌های شغلی سنتی با الگوریتم‌های هوشمند هستند. به‌طور مثال، در برخی شرکت‌ها از دستیاران مجازی به جای اپراتورها برای پاسخ‌گویی به مشتریان استفاده می‌شود.

مؤسسه دانش‌بنیان دانش و فناوری بامداد ارائه می‌کند:

برنامه‌نویسی پایتون

بوتکمپ برنامه‌نویسی پایتون با رویکرد یادگیری عمیق در بینایی ماشین

زندگی یک مهندس یادگیری ماشین چگونه است؟

موقعیت‌های شغلی مرتبط با مهندسی یادگیری ماشین در آگهی‌های مختلف شرکت‌های ایرانی دیده می‌شود و حتی در مقیاس جهانی نیز به یکی از ترندهای اصلی در حوزه فناوری اطلاعات تبدیل شده‌اند.

آمارها نشان می‌دهند تا پنج سال آینده طیف گسترده‌ای از شرکت‌ها به سراغ به‌کارگیری فناوری‌های مختلف هوش مصنوعی نظیر یادگیری ماشین خواهند رفت. این حرف بدان معنا است که شرکت‌ها در تلاشند مهندسان یادگیری ماشین را به کار گیرند که به آن‌ها کمک کند با فناوری‌های جدید سازگار شوند و از این فناوری برای بهبود فرآیند‌های تجاری استفاده کنند.

زندگی یک مهندس یادگیری ماشین شباهت زیادی به زندگی یک برنامه‌نویس کامپیوتری دارد، با این تفاوت که مهندسان یادگیری ماشین روی ساخت برنامه‌هایی متمرکز هستند که توانایی خود یادگیری دارد و با کمترین کمک ممکن از نیروی انسانی قادر به انجام وظایف خود هستند.

مهندسان یادگیری ماشین می‌توانند موقعیت‌های شغلی هیجان‌انگیزی در صنایع مختلف داشته باشند که برخی از آ‌ن‌ها واقعا پول‌ساز هستند. با در نظر گرفتن شتاب روزافزون شرکت‌ها به استفاده از یادگیری ماشین، زندگی روزمره شما به عنوان یک مهندس یادگیری ماشین می‌تواند بسیار هیجان انگیز باشد.

جدا از مدل‌ها و الگوریتم‌هایی که باید به عنوان بخشی از وظایف روزمره روی آن‌ها کار کنید و آن‌ها را توسعه دهید، این شانس را دارید تا به واسطه محصولی که تولید می‌کنید در کنفرانس‌ها یا همایش‌های مختلف شرکت کنید و با افراد مهمی به تبادل نظر بپردازید.

یک مهندس یادگیری ماشین چه فرصت‌های شغلی دارد؟

فردی که به دنبال موقعیت شغلی مهندس یادگیری ماشین است، یک مسیر شغلی هیجان‌انگیز پیش‌رو دارد. مهندسان یادگیری ماشین علاوه بر توسعه برنامه‌های کاربردی که ماشین‌ها را قادر به یادگیری خودکار می‌کنند، می‌توانند به عنوان یک معمار که وظیفه توسعه نمونه‌های اولیه را دارد به کار گرفته شوند.

مهندسان یادگیری ماشین می‌توانند عهده‌دار سمت‌های مختلفی باشند که از آن جمله باید به موارد زیر اشاره کرد:

مهندس یادگیری ماشین مدیر تیمی متشکل از مهندسان یادگیری ماشین مهندس ارشد یادگیری ماشین مهندس نرم‌افزار یادگیری ماشین دانشمند تحقیقات در حوزه یادگیری ماشین موقعیت‌های مرتبط با شغل دانشمند داده طبق گفته موسسه Glassdoor، متوسط ​​حقوق و دستمزد مهندس یادگیری ماشین 121 هزار دلار در سال است. متوسط حقوق و حداکثر دستمزد سالانه این متخصصان به ترتیب 84،000 تا 163،000 دلار بر اساس تجربه و موقعیت مکانی است.

نویسنده: حمیدرضا تائبی