Machine Learning Engineer ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗುವುದು ಹೇಗೆ?
ಅನೇಕ ಜನರು ಪರಿಪೂರ್ಣವಾದ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಕೆಲವರು ಮಾತ್ರ ಅನೇಕರು ಬಳಸುವಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ರಚಿಸಬಹುದು.
ನಾವು ಜೀವನವನ್ನು ತುಂಬಾ ಸುಲಭ ಮತ್ತು ಆನಂದದಾಯಕವಾಗಿಸಿದ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಗತಿಗಳ ಸವಲತ್ತು ಯುಗದಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ನಾವು ಲಘುವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದಾದ ಈ ಹಲವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ” ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI)” ನಿಂದ ಚಾಲಿತವಾಗಿವೆ.
AI ಎನ್ನುವುದು ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾನವರನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ವಿಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾನವರನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದು AI ಯ ಗುರಿಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಲು ನಾವು ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು. ಕನಿಷ್ಠ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದೊಂದಿಗೆ ನಮಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಯಂತ್ರವು ಸಾಕಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಆದ್ದರಿಂದ, AI ಸಾಧಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉದ್ಯಮದ ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿರುವ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಇಂದು ಎಲ್ಲಾ ಉನ್ನತ ಟೆಕ್ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಮುಖ ನೇಮಕಾತಿಯು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಲ್ಲ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನುರಿತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳ ಹುಡುಕಾಟದಲ್ಲಿದೆ.
ಇಂದು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ವ್ಯವಹಾರದ ಭೂದೃಶ್ಯವನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ. ಕೆಲವು ದೊಡ್ಡ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮುಂಬರುವ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಪ್ರಭಾವವು ಹೆಚ್ಚು ಬೆಳೆಯಲಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಖಚಿತವಾಗಿ ಹೇಳಬಹುದು. ಕಲಿಕೆಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಅತ್ಯಾಕರ್ಷಕ ವೃತ್ತಿಗಳಿಗೆ ಒಂದನ್ನು ಇರಿಸಬಹುದು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಂಗೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಮತ್ತು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗುತ್ತಿರುವಾಗ, ತಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯದ ವೃತ್ತಿ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಕಾಲಿಡಲು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಹಿಂಜರಿಯುತ್ತಾರೆ.
ಈ ಹಿಂಜರಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವೆಂದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಇನ್ನೂ ಅನೇಕರಿಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ, ಈ ವೃತ್ತಿಯ ಹಾದಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವವರು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಎಷ್ಟು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಅವರು ಸೂಕ್ತವಾದ ವೃತ್ತಿಯೇ ಎಂದು ಆಶ್ಚರ್ಯ ಪಡುತ್ತಾರೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೇನು?
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಪೂರ್ವ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ‘ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ’ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ‘ಕಲಿಯಬಹುದು’ ಮತ್ತು ಅದೇ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳು/ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು/ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದೊಂದಿಗೆ ರಚಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಮಾನವರು ಅನುಭವಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಸಾದೃಶ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವಗಳಿಂದ ಮಾನವರು ಕಲಿತಂತೆ, ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ನಮಗೆ ಉತ್ತಮ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ತಂತ್ರ ML ಆಗಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ನಡುವಿನ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಹಲವಾರು ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ಮಾನವ ಕಾರ್ಯಪಡೆಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗೆ ಫೀಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅತ್ಯಂತ ಮಾನವ-ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ನಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಫೀಡ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದೆ ನೀಡಿದ್ದನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಯಂತ್ರವು ಅದರ ತರ್ಕವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನಾವು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಮಾಡದೆಯೇ ಯಂತ್ರಗಳು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ. ಇದು ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿರುವಂತೆ ತೋರಬಹುದು, ಆದರೆ ನಾವು ಪ್ರತಿದಿನ ಎದುರಿಸುವ ಹಲವಾರು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿವೆ .
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ; ಅದನ್ನು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ .
ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಗೂಗಲ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳೋಣ. ತಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರ ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್ ಅನುಭವವನ್ನು ಉತ್ಕೃಷ್ಟಗೊಳಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವಲ್ಲಿ ಅವರು ಮಾಸ್ಟರ್ಸ್ ಆಗಿದ್ದಾರೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ, Google ನಿಮ್ಮ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಮುಂದೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಇರಿಸಬಹುದು. ಇದು Google ಅನ್ನು ತುಂಬಾ ಪ್ರೀತಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ, ಆಹ್ಲಾದಿಸಬಹುದಾದ ಅನುಭವವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಿಂದ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮಾನವ ದೋಷದಿಂದಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಲೋಪಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗಮನಿಸದೇ ಇರುವ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌ನಂತಹ ರೋಗಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಇದು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ನಾವು AI ಅನ್ನು ಹಲವಾರು ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಬಹುದು. ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಯಂತ್ರಗಳು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೂಲ ಮಟ್ಟವಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, AI ಯ ಆಧಾರವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಂತೆಯೇ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಳವಡಿಕೆಯ ಅಡಿಪಾಯವು ಉಪಯುಕ್ತ ಡೇಟಾ, ಅಂದರೆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ .
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಏಕೆ ಕಲಿಯಬೇಕು?
“ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ – ನಿಮಗೆ ಅರ್ಥವಾಗದಿದ್ದರೆ ನೀವು ಏನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ – ಅದನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ. ಏಕೆಂದರೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಮೂರು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಡೈನೋಸಾರ್ ಆಗುತ್ತೀರಿ. – ಮಾರ್ಕ್ ಕ್ಯೂಬನ್
ಮೊದಲೇ ಹೇಳಿದಂತೆ, ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ನೋಡುವುದು ಅಸಾಧ್ಯ ಮತ್ತು AI ಅನ್ನು ಒಂದು ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದು ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿ ಆರ್ಥಿಕ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಹಿಂದಿನ ಚಾಲನಾ ಶಕ್ತಿ ಎಂದು ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ. AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಎಲ್ಲಾ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಪ್ರಚಂಡ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಿದೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಅವರನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಅವರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದರ್ಥ.
2016 ರಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು $1.03 ಬಿಲಿಯನ್ ಉದ್ಯಮವಾಗಿತ್ತು. 2022 ರ ವೇಳೆಗೆ, ಆ ಸಂಖ್ಯೆಯು $ 8.81 ಶತಕೋಟಿಗೆ ಬೆಳೆಯುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ . ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ಸ್ಥಾಪಿತ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿ ಹಿಂದೆ ಸರಿಯುತ್ತಿದೆ. ಸರಾಸರಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿದಿನ ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾನೆ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅದನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಈಗಾಗಲೇ ನಮ್ಮ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಬೇರೂರಿದೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಜೀವನವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಉತ್ಕೃಷ್ಟಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಇದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳು
ಈಗ ಅದು ಏನೆಂದು ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ? ಮೊದಲೇ ಹೇಳಿದಂತೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ; ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಅವರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾದರಿಗಳಾಗಿ ಫೀಡ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಎರಡನೆಯದನ್ನು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ್ದಾರೆ (ಅತಿಕ್ರಮಣ ಎಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಿ?).
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಟ್ಟದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅಳೆಯಲು ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ ಇದರಿಂದ ಅವರು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾದ ಟೆರಾಬೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು. ಅವರು ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳನ್ನು ಸಹ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ , ಅದು ಯಂತ್ರವನ್ನು ಅದರ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡಲು ಮತ್ತು ಅದರಲ್ಲಿರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಸ್ವತಃ ಯೋಚಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ಸ್ವತಃ ಕಲಿಸುತ್ತದೆ. ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದು ಹೀಗೆ.
ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡುವವರಿಗೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳು:
- ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳು, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು, ಕಂಪ್ಯೂಟಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಬಳಸುವುದು
- ಗಣನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಗಣಿತದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ಈ ರೀತಿಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು
- ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡಲು, ಯೋಜನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು
- ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದಂತೆ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸುವುದು
- ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಕೋಡ್ ತರಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು
- ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವುದು
- ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು
- ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಕಾಣದ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುವುದು
- ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
- ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಮುನ್ನಡೆ ಸಾಧಿಸುವುದು
- ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯರಿಗೆ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ವಿವರಿಸುವುದು
- ವ್ಯಾಪಾರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಅಗತ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು
- ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ದೊಡ್ಡದಾದ, ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು, ಹಾಗೆಯೇ ಸೂಕ್ತವಾದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು
- ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸಂಶೋಧಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವುದು
- ಕಂಪನಿಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವಲ್ಲಿ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು.
ಇತರ ವಿಷಯಗಳು :