Tworzenie modeli predykcyjnych vs. faktyczna praca Machine Learning Engineera

Sprawdź, czym różni się faktyczna praca na stanowisku Machine Learning Engineer od tworzenia modeli predykcyjnych w Kaggle.

Uczenie maszynowe to fascynująca i gwałtownie rozwijająca się dziedzina, która zmienia sposób, w jaki żyjemy, pracujemy i współdziałamy z technologią. Polega na wykorzystaniu algorytmów i modeli statystycznych do analizy dużych zbiorów danych, a następnie tworzenia predykcji lub podejmowania decyzji na podstawie tych danych. Każdego dnia korzystamy z rozwiązań bazujących w oparciu o algorytmy ML, robiąc zakupy online, używając programów do automatycznego tłumaczenia tekstu lub korzystając ze sklepów bezobsługowych.Podczas gdy potencjał uczenia maszynowego jest niezaprzeczalny, zrozumienie jak ono działa i jak je zastosować w praktyce może stanowić wyzwanie. Osoby podejmujące to wyzwanie to działający na styku programowania, matematyki i statystyki inżynierowie uczenia maszynowego.Zajmują się one projektowaniem, wdrażaniem i utrzymywaniem systemów uczących się na potrzeby różnych branż i dziedzin, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie obrazów czy systemy rekomendacyjne. Są odpowiedzialne za dobór odpowiednich algorytmów uczenia maszynowego, a także za ich dostosowanie do konkretnych potrzeb biznesowych.