Amerika Birleşik Devletleri’nde (ABD) Makine öğrenimi mühendisi pozisyonu için önümüzdeki 5 yılda yüzde 40 artış bekleniyor. Ortalama yıllık maaşları 133.336 dolar (4.291.312,49 TL) olan makine öğrenimi mühendislerinin görevleri ise şu şekilde:
Farklı kaynaklardan veri toplar ve bu verileri analiz edilebilir hale getirmek için temizler ve ön işler. Veri temizleme, eksik verilerin doldurulması, hatalı verilerin düzeltilmesi ve veri normalizasyonu gibi işlemleri içerir.
Mühendisler, çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak modeller geliştirir. Bu modeller, regresyon, sınıflandırma, kümeleme, boyut indirgeme ve sinir ağları gibi teknikler kullanılarak oluşturulabilir.
Makine öğrenimi modelleri, büyük veri setleri üzerinde eğitilir ve performansları değerlendirilir. Mühendisler, modellerin doğruluğunu ve genel performansını ölçmek için çeşitli değerlendirme metriklerini kullanır.
Performansı artırmak için modellerin hiperparametreleri optimize edilir. Bu süreç, grid search, random search veya bayesian optimization gibi teknikler kullanılarak yapılabilir.
Geliştirilen modeller, üretim ortamına dağıtılır ve mevcut sistemlere entegre edilir. Bu, modellerin gerçek zamanlı verilerle çalışmasını ve kullanıcılarla etkileşimde bulunmasını sağlar.
Makine öğrenimi mühendisleri, dağıtılan modellerin performansını izler ve gerektiğinde güncellemeler yapar. Modellerin performansını korumak için düzenli olarak bakım yapılır ve yeni verilerle yeniden eğitilir.
Makine öğrenimi mühendisleri, alanlarındaki en son gelişmeleri ve trendleri takip eder. Yeni algoritmalar, teknikler ve araçlar araştırılır ve uygulanabilir olanlar projelere entegre edilir.
Makine öğrenimi mühendisleri, veri bilimciler, yazılım geliştiriciler, ürün yöneticileri ve diğer paydaşlarla işbirliği yapar. Proje gereksinimlerini anlamak, çözüm önerileri sunmak ve sonuçları iletmek için etkili iletişim kurarlar.
Makine öğrenimi mühendisleri, istatistik, veri analizi, algoritmalar ve yazılım mühendisliği konularında güçlü bir bilgiye sahip olmalıdır. Ayrıca, programlama dillerini (özellikle Python ve R) ve makine öğrenimi kütüphanelerini (örneğin, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) kullanma becerisine de ihtiyaç duyarlar. Analitik düşünme, problem çözme yetenekleri ve sürekli öğrenme isteği, bu alanda başarılı olmak için gereklidir.