# สายงาน AI/ML Engineer คืออะไร ทำหน้าที่อะไร และต้องรู้อะไรบ้างเพื่อเป็นผู้เชี่ยวชาญ
ในยุคที่โลกก้าวเข้าสู่ยุคดิจิทัลอย่างเต็มรูปแบบ อาชีพที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีอย่าง AI (Artificial Intelligence) และ ML (Machine Learning) ก็ได้รับความสนใจเป็นอย่างมาก อะไรคือตำแหน่ง "AI/ML Engineer" และมีหน้าที่อย่างไร วันนี้เราจะมาไขข้อข้องใจเหล่านี้พร้อมกับแนะนำเส้นทางการเป็น AI/ML Engineer ให้คุณได้รู้อย่างลึกซึ้ง
AI/ML Engineer เป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถในการออกแบบ พัฒนา และนำเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) มาประยุกต์ใช้กับปัญหาทางธุรกิจ ยกตัวอย่างเช่น พัฒนาระบบที่สามารถจดจำใบหน้า หรือระบบแนะนำสินค้าที่เหมาะสมกับพฤติกรรมของลูกค้า
หน้าที่หลักของ AI/ML Engineer คือการสร้างระบบที่สามารถเรียนรู้และทำนายผลได้ด้วยตัวเอง ได้แก่:
1. การวิเคราะห์และการประมวลผลข้อมูล (Data Analysis and Processing):การรวบรวมและการทำความสะอาดข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญที่ AI/ML Engineer ต้องทำให้เสร็จสิ้นก่อนที่จะนำไปสู่กระบวนการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง
2. การออกแบบและการพัฒนาแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง (Modeling):มีหน้าที่ค็นคว้าเทคนิคและอัลกอริทึมที่เหมาะสมเพื่อสร้างระบบพยากรณ์หรือการจำแนกประเภทซึ่งรวมถึงการทดสอบและปรับแต่งแบบจำลองเหล่านี้ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด
3. การประเมินผล (Evaluation):AI/ML Engineer ต้องทำการประเมินผลลัพธ์จากแบบจำลองต่างๆ เพื่อดูว่ามีความแม่นยำตามความต้องการหรือไม่ และทำการปรับเปลี่ยนหากจำเป็น
4. การทำงานร่วมกับทีมอื่นๆ:ความสามารถในการทำงานร่วมกับ Data Scientist, Data Engineer และทีมพัฒนาซอฟต์แวร์ เพื่อส่งมอบโซลูชันที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพ
เพื่อเป็น AI/ML Engineer ที่มีคุณภาพต้องมีความรู้และทักษะหลากหลายด้าน ได้แก่:
1. ความรู้ด้านการเขียนโปรแกรม:ความเชี่ยวชาญในภาษาโปรแกรมมิ่งเช่น Python หรือ R ซึ่งเป็นภาษาที่เหมาะสำหรับการพัฒนา AI และ ML โดยเฉพาะ
2. ความรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึมและแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง:การรู้จักและใช้งานอัลกอริทึมต่างๆ เช่น Supervised Learning, Unsupervised Learning, Neural Networks และ Deep Learning
3. ความเข้าใจด้านคณิตศาสตร์และสถิติ:ความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติที่มั่นคงเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลและการอธิบายผลลัพธ์ในงานวิจัย
4. ความรู้เกี่ยวกับการจัดการข้อมูลดิบและการทำความสะอาดข้อมูล:ข้อมูลเป็นหัวใจสำคัญของ AI/ML ดังนั้นการเข้าใจเกี่ยวกับการจัดการข้อมูลและการทำความสะอาดข้อมูลจึงเป็นสิ่งจำเป็น
5. ทักษะด้านการสื่อสารและการนำเสนอ:ความสามารถในการนำเสนอผลงานและการสื่อสารกับผู้อื่นเพื่อสร้างความเข้าใจที่ดีระหว่างทีม
การฝึกฝนและการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องคือกุญแจสำคัญในการก้าวเป็น AI/ML Engineer ที่โดดเด่น สถาบันการศึกษาหลายแห่งได้เสนอหลักสูตรที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลใหญ่ ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อให้ผู้ที่สนใจได้เติมเต็มความรู้และพัฒนาทักษะในด้านเหล่านี้
# ตัวอย่าง Python โค้ด สำหรับการฝึกแบบจำลองการเรียนรู้ด้วย Supervised Learning
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# โหลดข้อมูล
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# แบ่งข้อมูลเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบ
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# สร้างและฝึกโมเดล
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# ทดสอบความแม่นยำของโมเดล
predictions = model.predict(X_test)
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions):.2f}")
ในตัวอย่างด้านบน เราได้สร้างแบบจำลอง Random Forest เพื่อจำแนกประเภทดอก Iris สามารถเห็นได้ว่าไลบรารีอย่าง scikit-learn จะทำให้หน้าที่ของ AI/ML Engineer ง่ายขึ้นมากในการพัฒนาแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง
ในท้ายที่สุด การมีความรู้ทักษะในการ จนและความเข้าใจลึกซึ้งเกี่ยวกับ AI/ML จะเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้คุณพัฒนาเป็นผู้เชี่ยวชาญในสายงานนี้ สาระน่ารู้และข้อมูลแบบนี้เป็นเพียงจุดเริ่มต้นในการเรียนรู้เท่านั้น ยังมีอีกหลายขั้นตอนที่คุณต้องผ่านพ้นและสร้างประสบการณ์จากโปรเจ็กต์จริงๆ การเขี่ยวชาญการเขียนโปรแกรมและการเรียนรู้อย่างไม่หยุดยั้งคือสิ่งที่จะนำคุณไปสู่ความสำเร็จในสายอาชีพนี้
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM