अपने करियर की शुरुआत के लिए शीर्ष 12 मशीन लर्निंग इंजीनियर स्किल्स

डेटा साइंस, ज़रा सरकिए! डेटा इंडस्ट्री में हलचल मचाने वाला नया खिलाड़ी आ गया है - मशीन लर्निंग इंजीनियर।

पिछले कुछ वर्षों में इस भूमिका में जबरदस्त वृद्धि हुई है, जो डेटा साइंस को पछाड़कर अमेरिका में सबसे तेज़ी से बढ़ने वाली नौकरियों में से एक बन गई है। मशीन लर्निंग इंजीनियर का वेतन भी डेटा साइंटिस्ट के बराबर है और कई मामलों में उससे अधिक भी होता है।

इस लेख में, हम मशीन लर्निंग इंजीनियर की जॉब स्कोप में गहराई से उतरेंगे और समझेंगे कि यह भूमिका वास्तव में क्या करती है। फिर, हम उन स्किल्स से आपको परिचित कराएँगे जो मशीन लर्निंग इंजीनियर बनने के लिए जरूरी हैं, और उन विशिष्ट नॉलेज एरियाज़ पर बात करेंगे जिनमें महारत चाहिए। अंत में, हम प्रभावी लर्निंग पाथ्स की खोज करेंगे जो आपको ये स्किल्स हासिल करने और जॉब-रेडी मशीन लर्निंग इंजीनियर बनने में मदद करेंगे।

मशीन लर्निंग इंजीनियर क्या है?

सीधे शब्दों में, मशीन लर्निंग इंजीनियर डेटा साइंस और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के संगम पर काम करते हैं।

इसे बेहतर समझने के लिए एक उदाहरण देखते हैं:

एक ई-कॉमर्स कंपनी प्रेडिक्टिव मॉडल बनाने के लिए डेटा साइंस टीम को हायर करती है। टीम सफलता के साथ एक ऐसा एल्गोरिदम बनाती है जो यूज़र की खरीदारी हिस्ट्री के आधार पर उन्हें सुझाव देता है।

लेकिन वे इस मॉडल को ई-कॉमर्स वेबसाइट में इंटीग्रेट करने और वास्तव में ग्राहक को सुझाए गए प्रोडक्ट दिखाने में असमर्थ रहते हैं, जिससे यूज़र अनुभव खराब हो जाता है:

छवि: DALLE-3 द्वारा

यह बाधा इसलिए आती है क्योंकि भले ही टीम सांख्यिकीय विश्लेषण करने और अत्यधिक सटीक मशीन लर्निंग मॉडल बनाने में माहिर हो, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग विशेषज्ञता की कमी के कारण वे इन एल्गोरिदम को प्रोडक्शन में लाने में जूझते हैं।

कंपनी को अंततः इस काम को किसी थर्ड-पार्टी संगठन को आउटसोर्स करना पड़ता है, जिससे समय और धन दोनों की अपेक्षा से अधिक खपत होती है।

मॉडल डेवलपमेंट और इम्प्लीमेंटेशन के बीच इस खाई ने मशीन लर्निंग इंजीनियर की भूमिका को जन्म दिया - एक ऐसा प्रोफेशनल जो डेटा साइंटिस्ट और सॉफ्टवेयर इंजीनियर की संयुक्त स्किलसेट रखता है।

टेक्निकल मशीन लर्निंग इंजीनियर स्किल्स

हमने मशीन लर्निंग इंजीनियर कैसे बनें पर एक पूरा लेख लिखा है, जो इंडस्ट्री में आने के रास्तों का पता लगाता है। यहाँ, हम उन स्किल्स पर ज़्यादा फोकस करेंगे जिनकी आपको ज़रूरत है और उन्हें कैसे सीखा जाए।

चूँकि मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग डेटा साइंस और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के चौराहे पर बैठती है, आपको दोनों डोमेनों की मुख्य अवधारणाओं में पारंगत होना चाहिए:

एमएल इंजीनियरिंग के लिए डेटा साइंस स्किल्स

1. सांख्यिकीय विश्लेषण और प्रायिकता

यदि आप मशीन लर्निंग इंजीनियर बनना चाहते हैं तो सांख्यिकी की बुनियादी समझ आवश्यक है, क्योंकि इससे आप डेटा की व्याख्या कर सकते हैं और प्रासंगिक इनसाइट्स निकाल सकते हैं। इसमें सांख्यिकीय परीक्षणों, वितरणों और प्रायिकता सिद्धांतों का ज्ञान शामिल है।

एक बार जब आप सांख्यिकीय अवधारणाओं की मजबूत समझ बना लेते हैं, तो आप सटीक मॉडल डिज़ाइन कर पाएंगे और डेटा विश्लेषण के आधार पर पूर्वानुमान लगा सकेंगे।

भले ही ये अवधारणाएँ आपको नई लगें, इन्हें सीखना उतना कठिन नहीं है! Datacamp का Introduction to Statistics कोर्स इस विषय में आपकी मजबूत नींव रखेगा और आपको प्रायिकता वितरण और परिकल्पना परीक्षण जैसे टॉपिक्स सिखाएगा।

इस कोर्स के अंत तक, आप वास्तविक दुनिया के डेटासेट्स से डेटा एकत्रित, विश्लेषण और निष्कर्ष निकालने में सक्षम होंगे।

2. मशीन लर्निंग

आपको निर्णय वृक्ष, क्लस्टरिंग और रिग्रेशन एल्गोरिदम जैसे अत्यधिक सटीक मशीन लर्निंग मॉडल बनाना भी अच्छी तरह आना चाहिए।

यह डेटा साइंटिस्ट का मुख्य स्किलसेट है, जिसमें निपुण होना जरूरी है ताकि आपके बनाए मॉडल सैद्धांतिक रूप से मजबूत हों और उपभोक्ताओं को बेहतरीन यूज़र अनुभव दें।

ऊपर बताए गए एल्गोरिदम को सही से समझने और लागू करने के लिए, आप हमारा Machine Learning Fundamentals लर्निंग ट्रैक कर सकते हैं। यदि आप इस क्षेत्र में बिल्कुल नए हैं और मशीन लर्निंग में क्या-क्या आता है इस पर रिफ्रेशर चाहिए, तो हमारे व्यापक ओवरव्यू को पढ़ें, जिसमें हम इसकी अहमियत, अनुप्रयोग और शुरुआत करने के तरीके बताते हैं।

3. मॉडल मूल्यांकन

मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के बाद, इसकी परफॉर्मेंस का मूल्यांकन करना जरूरी है ताकि इसकी प्रभावशीलता और विश्वसनीयता सुनिश्चित हो सके। इसमें एक्यूरेसी, प्रिसिजन और रिकॉल जैसे उपयुक्त मैट्रिक्स का उपयोग करना शामिल है, ताकि आंका जा सके कि मॉडल अपेक्षाओं के अनुरूप है या नहीं।

एक मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में, आपको एक कदम आगे बढ़कर वास्तविक दुनिया में मॉडल के प्रदर्शन की निगरानी करनी होती है।

एक बार एल्गोरिदम डिप्लॉय करने के बाद, आपको इसे नियमित रूप से मूल्यांकित करना चाहिए ताकि जैसे-जैसे नए डेटा सिस्टम में आते हैं, मॉडल बदलावों के अनुरूप ढलता रहे। इस चरण में लापरवाही मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट की विफलता का कारण बन सकती है।

यहाँ एक वास्तविक केस स्टडी है जो लगातार मॉडल मूल्यांकन के महत्व को दर्शाती है:

छवि: DALLE-3 द्वारा

कई अस्पतालों में रीएडमिशन की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के केवल तीन महीनों बाद, इस CTO ने पाया कि सिस्टम गलत भविष्यवाणियाँ कर रहा था। इसका कारण यह था कि सिस्टम में आ रहा डेटा बदल गया था, जिससे वे फीचर्स टूट गए जिन पर मॉडल निर्भर था। इसलिए निरंतर मॉनिटरिंग और मॉडल मूल्यांकन के ज़रिए ऐसे मुद्दों को शुरुआती चरण में पकड़ना और ठीक करना बेहद ज़रूरी है।

आप हमारे Model Validation in Python कोर्स में मशीन लर्निंग मॉडलों का मूल्यांकन कैसे करें, इसके बारे में और जान सकते हैं।

एमएल इंजीनियरिंग के लिए सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग स्किल्स

अब, आइए उन सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग स्किल्स पर नज़र डालते हैं जिनकी आपको ज़रूरत होगी:

4. DevOps और CI/CD

मशीन लर्निंग मॉडल्स को डिप्लॉय करने और समय के साथ उनकी परफॉर्मेंस की लगातार मॉनिटरिंग करने के लिए, आपको DevOps सीखना होगा, जो सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट और आईटी ऑपरेशंस का संयोजन है।

सीधे शब्दों में, यह प्रैक्टिसेज़ का एक सेट है जो सॉफ्टवेयर विकसित करने में लगने वाला समय कम करने के साथ-साथ अंतिम उत्पाद की उच्च गुणवत्ता सुनिश्चित करता है।

DevOps में दो प्रमुख प्रैक्टिसेज़ हैं: Continuous Integration (CI) और Continuous Deployment (CD)। CI आपको कोड में हुए बदलावों को ऑटोमैटिकली टेस्ट करने देता है ताकि त्रुटियाँ जल्दी ठीक की जा सकें। इसके बाद, CD टेस्टिंग के बाद कोड परिवर्तनों को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करने की प्रक्रिया को ऑटोमेट करता है।

DevOps और CI/CD पाइपलाइनों के बारे में अधिक जानने के लिए हमारा Introduction to DevOps कोर्स करें।

5. क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म

AWS, Azure और Google Cloud Platform जैसे क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म विशेष रूप से मशीन लर्निंग मॉडल्स को बनाना, ट्रेन करना और डिप्लॉय करना आसान बनाने के लिए सेवाएँ प्रदान करते हैं।

उदाहरण के लिए, AWS Sagemaker प्रदान करता है, जो उच्च-गुणवत्ता, कम-लागत वाले मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को संभव बनाता है। CodeBuild जैसी अन्य सेवाएँ CI/CD प्रक्रिया को भी ऑटोमेट कर देती हैं, जिससे आपके कई घंटे का मेहनताना बचता है।

कंपनियाँ अपने AI और मशीन लर्निंग इनिशिएटिव्स के लिए तेजी से क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म अपना रही हैं, इसलिए इनके साथ परिचित होना अत्यंत मूल्यवान है।

चूँकि इनकी बहुत अधिक माँग है, हम सुझाव देते हैं कि आप इन प्लेटफ़ॉर्म्स को सीखें ताकि मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में आपके करियर के अवसर बेहतर हों।

क्लाउड कंप्यूटिंग शुरू करने के लिए, आप Datacamp का AWS Cloud Concepts कोर्स कर सकते हैं।

6. वर्ज़न कंट्रोल

वास्तविक-world एप्लिकेशनों में मशीन लर्निंग मॉडल्स डिप्लॉय करने के बाद, समय के साथ आपको इन एल्गोरिदम को ट्रेन करने में प्रयुक्त डेटा को अपडेट करना या अलग-अलग मॉडल वर्ज़न बनाना पड़ेगा।

वर्ज़न कंट्रोल एक ऐसी प्रणाली है जो समय के साथ इन परिवर्तनों को रिकॉर्ड करती है, जिससे आप संशोधनों को ट्रैक कर सकते हैं और ज़रूरत पड़ने पर पुराने वर्ज़न पर लौट सकते हैं।

यह आपको ठीक-ठीक पता लगाने देता है कि किसने, क्या और कब बदला। यह सुगम सहयोग को बढ़ाता है और आपको बिना मूल कोड खोने के डर के नए विचार आज़माने देता है।

Git वर्ज़न कंट्रोल के लिए सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाला टूल है, क्योंकि यह आपके सोर्स कोड के इतिहास को ट्रैक करने में मदद करता है। यदि आप वर्ज़न कंट्रोल के बारे में और जानना चाहते हैं, तो हमारा Introduction to Git कोर्स करें।

मशीन लर्निंग इंजीनियर स्किल्स - प्रोग्रामिंग भाषाएँ

बेशक, इसमें कोई आश्चर्य नहीं कि मशीन लर्निंग इंजीनियर बनने के लिए आपको कोडिंग आनी चाहिए।

ज्यादातर मशीन लर्निंग इंजीनियर जॉब लिस्टिंग कम से कम एक प्रोग्रामिंग भाषा जैसे Python, Java या C++ में दक्षता अपेक्षित करती हैं। ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग (OOP) के ज्ञान पर खास ज़ोर होता है।

क्योंकि OOP एक प्रोग्रामिंग पद्‍धति है जो आपके कोड को स्ट्रक्चर करने और अधिक प्रबंधनीय बनाने में मदद करती है, जिससे जटिल मशीन लर्निंग कार्यों का विकास सरल हो जाता है।

हर भाषा अपने अनूठे लाभ देती है:

7. Python

Python अपनी सादगी और Tensorflow व Pytorch जैसी विस्तृत लाइब्रेरीज़ के कारण मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग के लिए लोकप्रिय विकल्प है।

चूँकि यह भाषा डेटा एनालिटिक्स और वेब डेवलपमेंट जैसे अलग-अलग टेक क्षेत्रों में व्यापक रूप से इस्तेमाल होती है, Python का ज्ञान ट्रांसफ़रेबल है और कई अन्य भूमिकाओं के द्वार खोलता है। हमारा Python Fundamentals ट्रैक Python के साथ डेटा विश्लेषण की बुनियाद मास्टर करने की आदर्श जगह है।

8. Java

भले ही Python जितनी लोकप्रिय न हो, Java भी उद्योग में व्यापक रूप से उपयोग होती है और अपनी मजबूती के लिए जानी जाती है।

बड़े पैमाने के, डिस्ट्रीब्यूटेड सिस्टम्स को कुशलता से संभालने की क्षमता के कारण, यह प्रोडक्शन एनवायरनमेंट्स में मशीन लर्निंग मॉडल्स डिप्लॉय करने के लिए आदर्श विकल्प है।

इसके अलावा, कुछ संगठनों में आपको Apache Spark और Hadoop जैसी बिग डेटा टेक्नोलॉजीज़ के साथ काम करना पड़ सकता है, जो दोनों Java में लिखी गई हैं। Java का ज्ञान इन प्लेटफ़ॉर्म्स के साथ काम करते समय अधिक सहज अनुभव देता है।

9. C++

C++ अक्सर Python और Java दोनों की तुलना में अधिक कुशल होती है, जिससे यह उन परिस्थितियों के लिए उपयुक्त भाषा बनती है जहाँ कम्प्यूटेशनल परफॉर्मेंस महत्वपूर्ण है।

उदाहरण के लिए, डीप लर्निंग मॉडल्स को ट्रेन करने जैसे संसाधन-गहन कार्य करते समय, C++ प्रशिक्षण समय को काफी कम कर सकती है और मॉडल के प्रदर्शन में सुधार कर सकती है।

इसके अलावा, Tensorflow और Pytorch जैसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क C++ में लिखे गए हैं, और यह भाषा मॉडल के इम्प्लीमेंटेशन और ऑप्टिमाइज़ेशन पर अधिक नियंत्रण देती है।

यदि आपके पास केवल एक ही प्रोग्रामिंग भाषा सीखने का समय है, तो हम Python सीखने की सलाह देंगे, क्योंकि इसकी माँग ज़्यादा है, इसे उपयोग करना आसान है और यह बहुमुखी है।

यह ऐसी मशीन लर्निंग लाइब्रेरीज़ का व्यापक दायरा भी प्रदान करती है जो Java और C++ में आसानी से उपलब्ध नहीं हैं। साथ ही, एक भाषा में कोड करना सीख लेने के बाद, आपके द्वारा अर्जित स्किल्स दूसरी प्रोग्रामिंग भाषाओं में भी ट्रांसफ़रेबल होते हैं, जिससे आप आगे बढ़ते हुए नई टेक्नोलॉजीज़ सीखने और अपनाने में आसानी महसूस करेंगे।

मशीन लर्निंग इंजीनियरों के लिए सॉफ्ट स्किल्स

नियोक्ता अब ऐसे उम्मीदवारों की तलाश में हैं जिनके पास तकनीकी ज्ञान के साथ-साथ वे सॉफ्ट स्किल्स भी हों जो उनके साथ काम करना आसान बनाती हैं। मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में आपके पास कुछ प्रमुख सॉफ्ट स्किल्स होने चाहिए:

10. संचार

एक मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में, आपको आवश्यकताओं को इकट्ठा करना और प्रमुख स्टेकहोल्डर्स को निष्कर्ष प्रस्तुत करना होता है ताकि अंतिम उत्पाद व्यावसायिक उद्देश्यों के अनुरूप रहे।

इसका मतलब है कि आपको अपनी बात प्रभावी ढंग से रखने में सक्षम होना चाहिए। चूँकि गैर-तकनीकी स्टेकहोल्डर्स अक्सर तकनीकी शब्दजाल नहीं समझते, इसलिए जटिल मशीन लर्निंग अवधारणाओं को समझने योग्य भाषा में अनुवाद करना आवश्यक है।

यदि आप अपने डेटा प्रस्तुति और संचार कौशल में सुधार करना चाहते हैं, तो हमारा Data Communication Concepts कोर्स कर सकते हैं।

11. समस्या-समाधान

मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में, आप मॉडल्स को बनाते, टेस्ट करते और डिप्लॉय करते समय अक्सर समस्याओं का सामना करेंगे। इसका एक उदाहरण लेख में पहले देखा गया, जब बड़े जतन से बनाए और टेस्ट किए गए सिस्टम ने वास्तविक दुनिया के डेटा में बदलाव के कारण गिरावट शुरू कर दी।

ऐसी समस्याओं का सामना होने पर, अपनी टीम के साथ मिलकर स्थिति का विश्लेषण करना, संभावित कारणों की पहचान करना और व्यवस्थित रूप से समाधानों का परीक्षण करना महत्वपूर्ण है।

12. सतत सीखना

टेक इंडस्ट्री हमेशा बदलती रहती है, और नए फ्रेमवर्क व प्रोग्रामिंग भाषाएँ अक्सर पेश की जाती हैं।

मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में, यह जरूरी है कि आप केवल एक ही टेक स्टैक पर ज़्यादा केंद्रित न रहें और जैसे-जैसे नए फ्रेमवर्क जारी हों, उनके साथ प्रयोग करने के लिए खुले रहें। लचीलापन और सतत सीखना अपने क्षेत्र में शीर्ष पर बने रहने की कुंजी है।

अंतिम विचार

संक्षेप में, मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग तेज़ी से बढ़ता हुआ करियर है जो डेटा साइंस और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के बीच मौजूद महत्वपूर्ण स्किल गैप को पाटता है।

यदि आप इस क्षेत्र में नौकरी पाना चाहते हैं, तो आपको डेटा साइंस, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और कम से कम एक प्रोग्रामिंग भाषा का ज्ञान होना चाहिए। साथ ही, प्रभावी संचार और समस्या-समाधान जैसी सॉफ्ट स्किल्स इस क्षेत्र में नौकरी पाने और प्रमोशन की संभावनाएँ बढ़ाएँगी।

अंत में, टेक परिदृश्य के साथ लगातार विकसित होते रहें, नवीनतम रुझानों से अपडेटेड रहें और एक बहुमुखी स्किलसेट का निर्माण करें।

यदि आप मशीन लर्निंग इंजीनियर बनने की अपनी यात्रा शुरू करने के लिए तैयार हैं, तो हमारे Machine Learning Engineer स्किल ट्रैक पर नज़र डालें, जिसे उदीयमान प्रोफेशनल्स के लिए डिज़ाइन किया गया है।