Google Cloud دارای مجوز مهندس یادگیری ماشین حرفه ای نقش مهمی در توسعه ، استقرار و بهینه سازی راه حل های AI محور دارد. از آنجا که صنایع یادگیری ماشین (ML) را در گردش کار خود ادغام می کنند ، تقاضا برای متخصصان ماهر در راه حل های هوش مصنوعی مبتنی بر ابر همچنان رو به افزایش است.
جنبه های اصلی مهندسی یادگیری ماشین
1. توسعه مدل AI مقیاس پذیر
مهندسان یادگیری ماشین از سیستم عامل های ابری برای ساختن مدلهای هوش مصنوعی مقیاس پذیر استفاده می کنند که باعث بهبود کارآیی و خودکار سازی فرایندهای تصمیم گیری در صنایع مانند مراقبت های بهداشتی ، امور مالی و خرده فروشی می شوند.
2. پیش پردازش داده ها و مهندسی ویژگی
داده های با کیفیت بالا برای مدل های ML مؤثر اساسی است. مهندسان برای افزایش دقت و عملکرد مدل بر پاکسازی داده ها ، تحول و استخراج ویژگی ها تمرکز می کنند.
3. آموزش مدل و بهینه سازی
مهندسان با استفاده از ابزارهای ML مبتنی بر ابر ، مدلهای با استفاده از مجموعه داده های وسیع را در حالی که بهینه سازی هایپر پارامترها را برای دستیابی به دقت و قابلیت اطمینان بالا آموزش می دهند ، آموزش می دهند.
4. MLOPS و استقرار
اجرای MLOP (عملیات یادگیری ماشین) مدل استقرار ، نظارت و ادغام مداوم را خط می کند. این تضمین می کند که راه حل های هوش مصنوعی با گذشت زمان کارآمد و سازگار هستند.
5. AI اخلاقی و کاهش تعصب
توسعه مسئول AI شامل به حداقل رساندن تعصب در داده های آموزش و اطمینان از انصاف ، شفافیت و پاسخگویی در برنامه های یادگیری ماشین است.
بهترین روشها برای مهندسان ML
از Automl برای توسعه مدل سریعتر استفاده کنید: قطعاتی از ایجاد مدل ML را برای کارآیی خودکار کنید.
عملکرد مدل را با GPU های Cloud و TPU ها بهینه کنید: سرعت پردازش را برای کارهای یادگیری عمیق افزایش دهید.
راه حل های AI را با خطوط لوله CI/CD مستقر کنید: استقرار ساده و در عین حال اطمینان از به روزرسانی های مدل یکپارچه باقی می مانند.
روشهای قابل توضیح AI (XAI) را اجرا کنید: شفافیت و تفسیر پیش بینی های AI را افزایش دهید.
نظارت بر عملکرد مدل در تولید: برای حفظ دقت در طول زمان ، مدل ها را به طور مداوم پیگیری و اصلاح کنید.
افکار نهایی
مهندسان یادگیری ماشین در خط مقدم نوآوری AI محور هستند. آنها با استفاده از ابزارهای ML مبتنی بر ابر و بهترین شیوه ها ، به مشاغل کمک می کنند تا فرصت های جدید را باز کنند ، اتوماسیون را تقویت کنند و تصمیم گیری هوشمندانه را هدایت کنند. به روزرسانی با پیشرفت های برش در فناوری هوش مصنوعی و ابر برای موفقیت طولانی مدت در این زمینه در حال تحول ضروری است.
