اكتسبت تخصصات الذكاء الاصطناعي، والروبوتات، والتعلم الآلي شعبية كبيرة في الفترة الأخيرة، وذلك بفضل التطور المستمر في قطاعات التقنية؛ وكنتيجة لذلك زاد معدل الطلب على الوظائف ذات الصلة بتلك التخصصات، حيث أشار استطلاع رأي قام به موقع Hired للتوظيف إلى زيادة الطلب على هذه الوظائف، كما أن وظيفة مهندس تعلم آلي شهدت زيادة سنوية بنسبة 27%. يقوم مهندسو التعلم الآلي بتصميم برامج قادرة على أداء مهام معينة مثل: التعرف، والتشخيص، والتخطيط، والتحكم في الروبوتات، والتنبؤ، وما إلى ذلك، دون أن تُبرمج بشكل صريح، حيث يعتمد عملهم على تطوير خوارزميات قادرة على توجيه نفسها للتطوير، والتكيف عندما تحصل على مجموعات جديدة من البيانات، وبذلك يمكنهم إنشاء برامج مخصصة وتنبؤية. أشارت دراسة جديدة أجراها معهد ماكينزي العالمي للأبحاث McKinsey Global Institute إلى أن حوالي من 400 إلى 800 مليون وظيفة من وظائف اليوم معرضة للاستبدال بالروبوتات بحلول عام 2030، وبناءً عليه فليس هناك وقت أفضل من هذا لتنمية مهاراتك من أجل اللحاق بمجال التعلم الآلي، حيث يزداد الطلب على الخبراء في هذا المجال، نظرًا لأن المزيد من الشركات تتطلع إلى تبسيط إجراءات سير العمل الخاصة بها، والاستفادة من رؤى البيانات، والتحليلات، ولكن تأكد من كونك مستعدًا بما فيه الكفاية. فيما يلي أهم 5 مهارات ينبغي أن يتمتع بها كل مهندس تعلم آلي:1- علوم الحاسوب، والبرمجة:موضوعات ذات صلة بما تقرأ الآن: 5 طرق لتحسين تجربة المستخدم من خلال Chatbots مايو 21, 2019 فيسبوك تريد تعليم الروبوتات كيفية المشي مايو 21, 2019 جوجل تتفوق على أطباء الأشعة في الكشف عن سرطان الرئة مايو 21, 2019 تعتبر أساسيات علوم الكمبيوتر مهمة لمهندسي التعلم الآلي، حيث يعتمد عملهم على دمج تراكيب البيانات Data Structures – مثل: المصفوفات، والرسوم البيانية، وقوائم البيانات، والمخططات -، والخوارزميات – مثل: البحث، والترتيب، والبرمجة الديناميكية، وما إلى ذلك – والعمليات الحسابية المعقدة، وهذا يتطلب فهمًا جيدًا لبنية الحاسوب، وكيفية التعامل مع مشاكله. تتطلب وظيفة مهندس تعلم آلي أيضًا تعلم بعض لغات البرمجة مثل: جافا، وC ++، وR Programming، وبايثون Python لتكون قادرًا على تجاوز مشاكل البرمجة، ومعالجتها. تستمر لغة بايثون Python في احتلال المركز الأول في هذا المجال، حيث تضم مكتبات مثل numpy، وscipy، وMatplotlib التي تتيح لك قدرة التعامل مع المصفوفات بطرق أفضل، وتقدم أدوات خاصة لمعالجة الإشارات، ومعالجة الصور، والعمليات الحسابية المعقدة، وأثناء التعامل مع خوارزميات التعلم الآلي تُستخدم هذه اللغة بشكل كبير لأنها تحتوي على بنية بسيطة.2- علم الاحتمالات، والإحصائيات: تستخدم خوارزميات التعلم الآلي الكثير من قواعد الاحتمال، والإحصاء مثل: قاعدة بايز Bayes rule، والاحتمال الشرطي،  ونظرية الاحتمالات، وغيرها من التقنيات المشتقة منها، وكذلك المبادئ الإحصائية، وطرق التحليل. لذلك سيتعين عليك الإلمام بعلم الاحتمالات، والإحصائيات لفهم نظرية الخوارزميات، وكيفية عملها، حيث إن عدد كبير من خوارزميات التعلم الآلي هي في الأساس امتداد لعمليات النمذجة الإحصائية.3- نمذجة البيانات، وتقييمها: نمذجة البيانات Data Modeling؛ هي جزء لا يتجزأ من عملية تصميم، وتطوير قواعد البيانات المستخدمة في تطوير الخوارزميات، ومن خلالها يمكن تركيب أي مجموعة بيانات مع القدرة على العثور على أنماط مفيدة في هذه البيانات مثل: المجموعات، والمتجهات الذاتية، والعلاقات، وغير ذلك كخصائص تنبؤية للحالات غير المرئية، وجزء كبير من عملية التقدير هذه هو إجراء تقييم مستمر لأي نموذج معين. وبناءً على المهمة التي يجب تنفيذها، سيحتاج المرء إلى اختيار مقياس خطأ، أو دقة مناسب وإستراتيجية للتقييم، ومن المهم أن تفهم هذه المقاييس، حتى أثناء تطبيق الخوارزميات القياسية.4- تصميم النظم، وهندسة البرمجيات: بمجرد أن تنفذ الخوارزميات، والمكتبات الخاصة بك، فمن المحتمل ألا تكون قد انتهيت. فمازال البرنامج يحتاج إلى العمل مع نظام أكبر من المنتجات، والخدمات ليكون له  فائدة. ستحتاج ايضًا إلى معرفة بعض الأمور ذات الصلة مثل: استدعاء المكتبة، واجهات التطبيقات البرمجية، واستعلامات قاعدة البيانات. مخرجات مهندس التعلم الآلي القابلة للتنفيذ هي دائمًا برامج، والتي يمكن أن تكون مجرد عنصر صغير في نظام أكبر لتطوير الخدمات، والمنتجات، وسيتطلب ذلك بناء واجهات برمجية مناسبة من أجل المكون الذي سيعتمد عليه الآخرون، كما يعد إجراء تصميم دقيق للنظام ضروريًا دائمًا، لتجنب الاختناقات والسماح بتوسيع نطاق الخوارزمية بدقة مع زيادة حجم البيانات.5- المعرفة العامة لمجال التنفيذ: أفضل مشاريع التعلم الآلي هي التي تقدم حلول لمشاكل حقيقية، بغض النظر عن المجال الذي ستعمل فيه، يجب أن تعرف كيف تسير الأمور في المجال الذي سيُنفيذ مشروع التعلم الآلي فيه، حيث إن زيادة معرفتك به سيمنحك ميزة تنافسية ويساعدك في نمو وتطوير عملك. وإذا لم يكن مهندس التعلم الآلي لديه معرفة بالتوجهات، والخبرات الأساسية لمجال التنفيذ، فلن يمكنه الاستفادة من أي مهارة من المهارات التقنية التي ذُكرت أعلاه لتحقيق نجاح، ومن المؤكد أنه لن يفهم المشكلات، والصعوبات المحتملة التي تحتاج إلى حلول من أجل تطوير سير العمل في الشركة العاملة في هذا المجال.