Yeni fırsatları keşfetmek isteyen ve kariyer basamaklarını yükseltmenin yollarını arayan veri analistleri için seçeneklerden biri makine öğrenimi mühendisi olmaktır.
Talebi yüksek, arzı ise yetersiz olan makine öğrenimi mühendisleri, yalnızca veri bilimi sektörü için değil, verileri stratejisinin merkezine yerleştiren tüm kuruluşlar için hayati öneme sahiptir.
İşte şaşırtıcı bir istatistik: 🧐Bir kişi, her saniyede ortalama 1,7 MB veri oluşturur. Bu nedenle, bilgisayar sistemlerine bu verileri kullanarak öğrenme yeteneği kazandıran bir alan olan makine öğreniminin popülaritesinin artması şaşırtıcı değil.
Bu yazımızda makine mühendislerinin ne iş yaptığını, sorumluluklarını ve hangi becerilere sahip olmaları gerektiğini yazdık.
Makine Öğrenimi Mühendisi Ne Yapar?
Makine öğrenimi mühendisleri, öğrenebilen ve tahminlerde bulunabilen algoritmaları araştırmak, geliştirmek ve oluşturmak için büyük veri kümelerini kullanan, yapay zeka (AI) sistemleri geliştiren son derece yetenekli programcılardır.
Makine öğrenimi mühendisleri, veri kaynağı bulma ve hazırlama, modeller oluşturma ve modelleri dağıtma dahil olmak üzere tüm veri bilimi hattını yönetir.
Tipik olarak makine öğrenimi uygulamaları şunları içerebilir:
🔵 Doğal dil işleme
🔵 Görüntü tanıma
🔵 Makine görüşü
🔵 Konuşma tanıma
🔵 Finansal modelleme
🔵 Biyomedikal uygulamalar
🔵 Dolandırıcılık tespiti
🔵 Öneri motorları
Bu liste uzayıp gidebilir!
Anlaşılması gereken asıl nokta, mühendislerin ve analistlerin son derece karmaşık, zaman alıcı ve insanların kendi başlarına doğru bir şekilde tamamlaması zor olan görevleri otomatikleştirmek için makine öğrenimini kullandıklarıdır.
ML mühendisleri genellikle bir veri bilimi ekibi içinde çalışır. Veri bilimciler, veri analistleri, BT uzmanları, DevOps uzmanları, yazılım geliştiricileri ve veri mühendisleriyle iş birliği yaparlar
Birçok iş tanımı Python, Java ve C/C++ gibi programlama dilleri bilgisini gerektirir.
Makine Öğrenimi Mühendisinin Sorumlulukları
Makine öğrenimi mühendislerinin iki temel rolü vardır: Verileri makine öğrenimi modellerine beslemek ve bu modelleri dağıtmak…
Verilerin alınması ve hazırlanması karmaşık bir iştir. Veriler, genellikle gerçek zamanlı olarak aktarılan çeşitli kaynaklardan gelebilir. Modelin veri formatına ve diğer gereksinimlerine uyacak şekilde otomatik olarak işlenmesi, temizlenmesi ve hazırlanması gerekir.
Dağıtım, bir geliştirme ortamında bir prototip model almayı ve onu gerçek kullanıcılara hizmet edecek şekilde ölçeklendirmeyi içerir. Bu, modelin daha güçlü bir donanım üzerinde çalıştırılmasını, API'ler aracılığıyla modele erişimin etkinleştirilmesini ve yeni veriler kullanılarak modelin güncellenmesine izin verilmesini gerektirir.
Sorumluluklar ve görevler şirketin büyüklüğüne ve genel veri bilimi ekibine bağlı olarak değişse de, makine öğrenimi mühendisi iş tanımı aşağıdaki sorumlulukların çoğunu içerir:
- Makine Öğrenimi sistemlerini, modellerini ve şemalarını tasarlama, geliştirme ve araştırma
- Veri bilimi prototiplerini inceleme
- Veri toplama ve veri modellemeyi gerçekleştirmeden önce uygun veri setlerinin aranması ve seçilmesi
- İstatistiksel analiz yapmak ve sonuçları modelleri geliştirmek için kullanmak
- ML sistemlerini ve modellerini gerektiği gibi eğitme
- Gerçek dünyadaki durumlarda model performansını etkileyebilecek veri dağıtımındaki farklılıkları belirleme
- Daha derin içgörüler için verileri görselleştirme
- ML algoritmalarının kullanım durumlarını analiz etme ve bunları başarı olasılıklarına göre sıralama
- Veri kalitesinin artırılması
Makine Öğrenimi Mühendisinde Olması Gereken Beceriler
Makine öğrenimi mühendislerinin ihtiyaç duyduğu bazı belirli özellikler vardır. Takım çalışması, problem çözme, esneklik ve liderlik gibi sosyal becerilerin yanı sıra ortak teknik beceriler şunları içerir:
✅ Yapay zeka, veri madenciliği ve veri analizinin temelleri
✅ Veri tabanı sistemleri, veri ambarları ve diğer veri araçları hakkında bilgi
✅ Denetimli, denetimsiz ve derin öğrenmenin anlaşılması
✅ Matematik ve istatistik bilgisi
✅ Python, R ve Java gibi programlama dilleri hakkında kapsamlı bilgi
✅ Makine öğrenimi modellerinde hata ayıklama ve optimize etme
✅ Makine öğrenimi modelleriyle etkileşime giren yazılımlar, API'ler ve diğer arayüzler oluşturma becerisi
✅ Hadoop, Spark veya Flink gibi bulut bilişim ve dağıtılmış sistemlerin anlaşılması
Makine Öğrenimi Mühendislerinin Kullandığı Araçlar ve Programlar
Makine öğrenimi mühendisinin aşağıdaki makine öğrenimi araçlarına ve kaynaklarına hakim olması beklenir:
- Apache Hadoop
- Apache Mahout
- Apache Spark
- AWS Machine Learning
- C++
- Google Colaboratory
- IBM Watson Studio
- Java
- JavaScript
- Python
- PyTorch
- R
- TensorFlow
Makine Öğrenimi Mühendisi Olmak için 5 Neden
Veri bilimi veya yapay zeka alanında kariyer yapmayı merak ediyorsanız, makine öğrenimi mühendisi olmanın en önemli avantajlarından birkaçını burada bulabilirsiniz.
1. Cazip Maaşlar
Makine öğrenimi, son yıllarda Türkiye'de hızla büyüyen bir alan haline geldi. Bu alanda çalışmak isteyenler için cazip maaşlar sunulmakta. Türkiye'de makine öğrenimi uzmanlarının maaşları, çalıştıkları sektör, şirketin büyüklüğü ve kişinin deneyim seviyesine göre değişiklik gösterir. İlgili eğitimleri almak ve deneyim kazanmak, bu alanda kariyer yapmak isteyenler için büyük avantajlar sağlayacaktır.
2. Yüksek Talep
Pek çok şirket verilere büyük ilgi gösteriyor ve bunun sonucunda iş piyasasında veri profesyonellerine olan talep hiç bu kadar yüksek olmamıştı. Tüm göstergeler, makine öğrenimi ve yapay zekanın gelecekteki iş piyasasında daha da önemli hale geleceğini gösteriyor.
Türkiye'de özellikle teknoloji şirketleri, finans sektörü, sağlık sektörü ve e-ticaret firmaları bu alanda uzmanlara ihtiyaç duymakta. Büyük şirketler ve start-up'lar, veri analizi ve yapay zeka projelerinde çalışacak yetenekli uzmanları bünyelerine katmak için rekabet halinde.
3. Sürekli Öğrenme
Makine öğrenimi nispeten yeni bir alan. Yazılımcılara benzer şekilde, ML mühendisleri de sürekli bir öğrenme döngüsü içinde. Bu da bu alandaki profesyonellere sürekli öğrenme fırsatı sunar.
4. En Son Teknoloji
Makine öğrenimi mühendisliği rolü, sürücüsüz arabalar, konuşabilen yapay zeka, otomatik siber güvenlik ve akıllı şehir teknolojisi gibi yenilikleri yönlendiren en son teknolojiyle çalışma fırsatı sunar.
5. Çeşitlilik
Makine öğrenimi mühendisliği rolleri çok çeşitlidir. Kendinizi çeşitli sektörlerden herhangi birinde çalışırken, birden fazla yaklaşım ve araç arasında geçiş yaparken ve algoritmalar keşfederken bulabilirsiniz. Ayrıca gerçekten bir fark yaratma fırsatınız da var. Sağlık hizmetleri, siber güvenlik, pazarlama veya sürücüsüz araçlarda bir sonraki büyük atılımı gerçekleştirecek bir ekibe katılabilirsiniz.
Makine Öğrenimi Mühendisi ve Veri Analisti Arasındaki Fark Nedir?
Makine öğrenimi mühendisi için belirlenen teknik beceri ve sorumlulukların çoğunun veri analistininkine benzer olduğunu fark etmişsinizdir. Peki bu iki rol arasındaki fark nedir?
Veri analisti ile makine öğrenimi mühendisi arasındaki temel fark; makine öğrenimi mühendisinin daha geniş bir uzmanlık gerektirmesidir. Örneğin, veri analistleri belirli veri kümeleri ve analitik teknikler hakkında ayrıntılı ve incelikli bir anlayışa sahip olabilirken, makine öğrenimi mühendisleri genellikle bu verilerin nasıl işlendiğiyle ilgili becerilerle daha fazla ilgilenir.
Makine öğrenimi mühendisleri ayrıca daha fazla teknik beceriye ihtiyaç duyar. Otonom kararlar veren algoritmaların tasarlanması, geliştirilmesi ve dağıtılması yeni sorumluluklar getirir. Bu nedenle, makine öğrenimi mühendislerinin veri bilimi teknikleri ve yazılım konusunda derinlemesine bilgi sahibi olmaları gerekir.
Makine Öğrenimi Kariyeri
Makine öğrenimi becerilerini geliştirmek size geniş bir kariyer yelpazesinin kapılarını açabilir. Makine öğrenimine nereden başlayacağınızı bilemiyorsanız, bu yazımızı okuyabilirsiniz.
Veri bilimci, makine öğrenimi mühendisi veya yapay zeka uzmanı olmayı hedefliyorsanız, makine öğrenimi alanında birçok fırsat bulunmakta. Doğru araçlar ve kaynaklarla, herkes makine öğrenimi öğrenebilir.
Sürekli gelişen bir alan olduğu için en son gelişmeleri takip etmek önemlidir. İlgili blogları takip edin, konferanslara katılın ve online topluluklara katılarak öğrenmeye ve büyümeye devam edin.
Makine öğrenimi ile ilgili ücretsiz konferans & zirve arıyorsanız Coderspace etkinlikler sayfasına mutlaka göz atın
