मशीन लर्निंग इंजीनियर एक विशेष प्रकार का डेटा वैज्ञानिक होता है, जो मशीन लर्निंग सिस्टम का आकलन और डिजाइन करने में गहराई से शामिल होता है। मशीन लर्निंग इंजीनियर के पास कृत्रिम बुद्धि क्षेत्र में इन नए प्रकार के संसाधनों के विकास के लिए "फ्रंट रो सीट" है।
मशीन लर्निंग इंजीनियर (MLE) क्या है? हिंदी में [What is a Machine Learning Engineer (MLE)? in Hindi]
मशीन लर्निंग इंजीनियर का काम एल्गोरिदम विकास और एमएल डिजाइन(ML Design) में पर्याप्त कौशल सेट के साथ शुरू होता है।
इसके अलावा, MLE अक्सर Diverse stakeholders के साथ काम करता है। Typical MLE Technologies के साथ सीधे काम करने के मामले में "Bare metal close" है।
मशीन लर्निंग इंजीनियर क्या करते हैं?[What do machine learning engineers do? in Hindi]
मशीन लर्निंग इंजीनियर डेटा वैज्ञानिकों द्वारा परिभाषित मॉडल में डेटा फ़ीड करते हैं। वे सैद्धांतिक डेटा विज्ञान मॉडल लेने और उन्हें उत्पादन-स्तर के मॉडल में मदद करने के लिए जिम्मेदार हैं जो वास्तविक समय डेटा के टेराबाइट्स को संभाल सकते हैं।
क्या एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर Machine Learning इंजीनियर बन सकता है? [Can a software engineer become a Machine Learning Engineer? in Hindi]
इच्छित कैरियर का सबसे आसान रास्ता, हालांकि किसी भी तरह से केवल एक Software engineering background के साथ शुरू नहीं करना है और फिर मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में काम करने के लिए आवश्यक आंकड़े और मशीन सीखने का ज्ञान प्राप्त करना है।
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मशीन लर्निंग इंजीनियर बनने के लिए क्या आवश्यक है? [What is required to become a machine learning engineer? in Hindi]
मशीन लर्निंग इंजीनियर बनने के लिए कौन से कौशल की आवश्यकता होती है? आमतौर पर, मशीन लर्निंग इंजीनियरों को कंप्यूटर विज्ञान और प्रोग्रामिंग, गणित और सांख्यिकी, डेटा विज्ञान, गहन शिक्षा और समस्या समाधान में कुशल होना चाहिए।
क्या मशीन लर्निंग एक अच्छा करियर है? [Is Machine Learning a Good Career? in Hindi]
आधुनिक समय में, मशीन लर्निंग सबसे लोकप्रिय में से एक है कैरियर विकल्प। दरअसल, मशीन लर्निंग इंजीनियर 2020 की बेस्ट जॉब है जिसमें 344% की ग्रोथ और हर साल औसतन $ 146,085 का बेस सैलरी है।
क्या मशीन लर्निंग कठिन है?[Is Machine Learning Difficult? in Hindi]
इसमें कोई संदेह नहीं है कि अनुसंधान के माध्यम से मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को आगे बढ़ाने का विज्ञान मुश्किल है। इसके लिए रचनात्मकता, प्रयोग और तप की आवश्यकता है। आपके नए एप्लिकेशन के लिए अच्छी तरह से काम करने के लिए मौजूदा एल्गोरिदम और मॉडल को लागू करते समय मशीन लर्निंग एक कठिन समस्या बनी हुई है।
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