Wat doen 'n masjienleer-ingenieur?

Masjienleer het die afgelope paar jaar na vore getree as een van die warmste professionele velde. Daar is baie werkstitels wat in verband daarmee na vore gekom het. In hierdie artikel sal ons die rol van 'n masjienleer-ingenieur ondersoek. Ons sal leer oor die werk wat dit behels, die vaardighede en gereedskap wat dit vereis, en hulle onderskei van ander masjienleer/dataverwante rolle.

1. Wat doen 'n masjienleer-ingenieur?

2. Wat is die vaardighede wat 'n masjienleer-ingenieur moet hê?

3. Watter gereedskap gebruik masjienleer-ingenieurs dikwels?

4. Wat is die verskil tussen 'n masjienleer-ingenieur en...

a. … 'n data-ontleder?

b. … 'n sagteware-ingenieur?

c. … 'n Statistikus?

d. … 'n datawetenskaplike?

So, wat doen 'n masjienleer-ingenieur presies?

1. Wat doen 'n Masjienleer-ingenieur?

'n Masjienleer-ingenieur is 'n professionele persoon wat verantwoordelik is vir die ontwerp, bou en instandhouding van masjienleermodelle. Hierdie modelle word geskep om data te ontleed, daaruit te leer en intelligente besluite of voorspellings te maak gebaseer op die data. Masjienleeringenieurs werk met groot datastelle en gebruik statistiese en wiskundige tegnieke om modelle te bou wat uitkomste akkuraat kan voorspel of data in spesifieke kategorieë kan klassifiseer.

Die werk van 'n masjienleer-ingenieur behels tipies die volgende stappe:

1. Begrip van die besigheidsprobleem: Die eerste stap in die bou van 'n masjienleermodel is om die besigheidsprobleem wat opgelos moet word, te verstaan. Dit behels die werk met belanghebbendes om die probleem te identifiseer, data in te samel en die toepaslike masjienleerbenadering te bepaal om die probleem op te los. Terwyl die stel masjienleeralgoritmes onafhanklik van die toepassingsdomein is, is sekere algoritmes meer geskik vir spesifieke instellings, soos volgordemodelle vir natuurlike taalverwerking of genomika, ens.

2. Voorverwerking en skoonmaak van data: Masjienleermodelle, veral Deep Learning-modelle met baie parameters om op te lei, vereis groot hoeveelhede data om effektief te wees. Hierdie data is egter dikwels morsig en moet skoongemaak en vooraf verwerk word voordat dit gebruik kan word om 'n model op te lei. Dit behels take soos toerekening van ontbrekende waarde, opsporing van uitskieters, normalisering, ens. Data skoonmaak en verwerking is waarskynlik die minste opwindende deel van enige projek, maar dit is ook een van die belangrikstes. 'n Groot deel van die tyd wat aan 'n masjienleerprojek bestee word, word daaraan gewy, en die begrip van die besigheidsprobleem hierbo genoem is die sleutel tot die sukses daarvan.

3. Die keuse van 'n geskikte model: Daar is baie verskillende tipes masjienleermodelle, elk met sy eie sterk- en swakpunte. 'n Masjienleer-ingenieur moet die model kies wat die geskikste is vir die betrokke probleem, met inagneming van die aard van die data en die verlangde uitkoms. 'n Goeie ML-ingenieur moet vertroud wees met 'n groot stel algoritmes om daaruit te kan kies.

4. Opleiding van die model: Sodra die model gekies is, is die volgende stap om dit op te lei deur die skoongemaakte en voorafverwerkte data te gebruik. Dit behels die gebruik van algoritmes om die model se parameters aan te pas sodat dit akkuraat uitkomste kan voorspel of data kan klassifiseer. Een van die belangrikste sulke opleidingsalgoritmes is gradient descent.

5. Evaluering en optimalisering van die model: Nadat die model opgelei is, is dit belangrik om sy prestasie te evalueer om te verseker dat dit akkuraat en betroubaar is. Dit kan die toetsing van die model op 'n aparte datastel behels, of die gebruik van 'n verskeidenheid metrieke om die prestasie daarvan te meet. As die model se werkverrigting nie bevredigend is nie, sal die masjienleer-ingenieur dalk moet teruggaan en die model optimeer deur sy parameters aan te pas, of 'n heeltemal ander model te kies.

6. Ontplooiing van die model: Sodra die model opgelei en geoptimaliseer is, is dit gereed om in 'n produksie-omgewing ontplooi te word. Dit kan die integrasie van die model in 'n bestaande toepassing behels, of die bou van 'n nuwe toepassing spesifiek om die model te gebruik. Die meeste maatskappye kies om hul modelle in 'n toegewyde wolkdiens te huisves, soos Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, of Google Cloud Platform (GCP).

7. Monitering en instandhouding van die model: Selfs nadat die model ontplooi is, is die werk van 'n masjienleer-ingenieur nie klaar nie. Dit is belangrik om die model deurlopend te monitor om te verseker dat dit werk soos verwag en om enige nodige opdaterings of aanpassings te maak. Dit kan die heropleiding van die model op nuwe data behels of sy parameters fyn instel om sy werkverrigting te verbeter. 'n Tipiese voorbeeld van modelwerkverrigtingagteruitgang word veroorsaak deur datadrywing, wanneer die verspreiding van die data met verloop van tyd verander en die model nie opgedateer word nie (Dink byvoorbeeld byvoorbeeld, oor 'n model wat opgelei is om tekens van retinopatie in 'n laboratorium onder sekere beligtingstoestande op te spoor, maar word dan in die natuur ontplooi waar dit in natuurlike ligtoestande gebruik word ).

Benewens hierdie take, kan 'n masjienleer-ingenieur ook verantwoordelik wees vir navorsing en ontwikkeling, en om met kruisfunksionele spanne saam te werk. Hulle moet ook op hoogte bly van die nuutste masjienleertegnieke en -tegnologie, aangesien dit voortdurend ontwikkel.

Noudat ons weet wat 'n masjienleer-ingenieur in hul werk doen, kom ons kyk na die vaardighede wat dit verg.

2. Wat is die vaardighede wat 'n masjienleer-ingenieur moet hê?

Om 'n masjienleer-ingenieur te word, is daar verskeie vaardighede wat noodsaaklik is:

1. Sterk programmeringsvaardighede: Masjienleeringenieurs moet vaardig wees in een of meer programmeertale, soos Python. Hulle moet gemaklik wees om met groot kodebasisse te werk en doeltreffende, goed gestruktureerde kode te kan skryf.

2. Datamanipulasie en -analise: Masjienleermodelle word op groot datastelle opgelei, daarom is dit belangrik vir masjienleeringenieurs om sterk vaardighede in datamanipulasie en -analise te hê. Dit sluit in werk met nutsgoed soos SQL, Pandas, en NumPy om data skoon te maak, te transformeer en te ontleed.

3. Masjienleerkonsepte en -tegnieke: 'n Masjienleeringenieur moet 'n sterk begrip hê van masjienleerkonsepte en -tegnieke, insluitend leer onder toesig en sonder toesig, besluitbome, neurale netwerke, transformatorargitekture, ens. Hulle moet ook vertroud wees met 'n verskeidenheid algoritmes, en in staat wees om die mees geskikte een vir 'n gegewe probleem te kies.

4. Statistiek en waarskynlikheid: Masjienleermodelle is gebaseer op statistiese en waarskynlikheidsbeginsels, so 'n sterk grondslag in hierdie gebiede is belangrik vir masjienleeringenieurs. Dit sluit begrippe soos hipotesetoetsing, Bayesiaanse afleiding en waarskynlikheidsverdelings in.

5. Datavisualisering: Om data effektief te visualiseer en te kommunikeer is 'n belangrike vaardigheid vir masjienleeringenieurs. Dit sluit in die gebruik van nutsgoed soos Matplotlib, Seaborn, en Tableau om duidelike en insiggewende grafieke en kaarte te skep.

6. Probleemoplossing en kritiese denke: Masjienleer-ingenieurs word dikwels gekonfronteer met komplekse probleme wat kreatiewe oplossings vereis. Dit is vir hulle belangrik om krities te kan dink en probleme op 'n logiese en sistematiese manier te benader.

Om hierdie vaardighede te verwerf, kan 'n persoon begin deur aanlynkursusse te neem of 'n graad te verwerf in 'n veld soos rekenaarwetenskap, datawetenskap of statistiek. Dit is ook belangrik vir aspirant-masjienleer-ingenieurs om praktiese ervaring op te doen deur aan projekte te werk en aan hackathons of aanlyn-uitdagings deel te neem. Om 'n sterk portefeulje van projekte te bou en die vermoë te demonstreer om masjienleerkonsepte op werklike probleme toe te pas, kan baie nuttig wees om as 'n masjienleeringenieur aangestel te word.

Om te leer hoe om 'n goeie masjienleer-ingenieur te word, is dit belangrik om te weet watter gereedskap hulle op 'n gereelde basis gebruik, om jou leer daarop te fokus.

3. Watter gereedskap gebruik masjienleer-ingenieurs dikwels?

Wat is van die belangrike gereedskap wat 'n masjienleer-ingenieur moet bemeester om doeltreffend in hul werk te wees?

Daar is baie gereedskap wat algemeen deur masjienleer-ingenieurs gebruik word, en die spesifieke gereedskap wat die belangrikste is om te bemeester, sal afhang van die aard van die werk en die voorkeure van die individu. Hier is egter 'n paar gereedskap wat algemeen in die veld van masjienleer gebruik word:

1. Programmeringstale: Masjienleer-ingenieurs moet tipies vaardig wees in een of meer programmeertale, soos Python. Hierdie tale word gebruik om kode te skryf wat masjienleeralgoritmes implementeer en modelle bou, wat meestal toegewyde biblioteke en raamwerke gebruik.

2. Masjienleerbiblioteke en -raamwerke: Daar is baie biblioteke en raamwerke beskikbaar wat dit makliker maak om masjienleermodelle te bou, soos scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, en JAX. Hierdie biblioteke verskaf voorafgeboude algoritmes en funksies wat maklik in masjienleerprojekte geïnkorporeer kan word.

3. Datamanipulasie- en ontledingnutsgoed: Gereedskap soos SQL, Pandas, en NumPy word gebruik om groot datastelle te manipuleer en te ontleed. Hierdie instrumente maak dit makliker om data skoon te maak, te transformeer en voor te berei vir gebruik in masjienleermodelle.

4. Datavisualiseringnutsgoed: Gereedskap soos Matplotlib, Seaborn, en Tableau word gebruik om duidelike en insiggewende grafieke en kaarte te skep wat help om data te visualiseer en te verstaan.

5. Wolkrekenaarplatforms: Masjienleermodelle vereis dikwels beduidende rekenaarhulpbronne, en wolkrekenaarplatforms soos Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, of Google Cloud Platform (GCP) bied toegang tot kragtige rekenaarhulpbronne op aanvraag.

6. Samewerking- en projekbestuurnutsgoed: Masjienleeringenieurs werk dikwels in spanne en kan nutsmiddels soos Jupyter-notaboek, Google colab gebruik. com), GitHub, en Asana om saam te werk en projekte te bestuur.

Benewens hierdie gereedskap, is dit ook belangrik vir masjienleeringenieurs om vertroud te wees met 'n verskeidenheid masjienleeralgoritmes en -tegnieke, en om 'n sterk begrip van statistiese en wiskundige konsepte te hê.

Soos voorheen genoem, is masjienleer-ingenieur een voorbeeld van baie beroepe wat die relatief nuwe veld van masjienleer afgeskei het. Kom ons probeer om die verskille tussen die belangrikste postitels te verstaan.

4. Wat is die verskil tussen 'n masjienleer-ingenieur en...

a. … 'n data-ontleder?

Alhoewel daar 'n mate van oorvleueling is tussen die rolle van 'n masjienleer-ingenieur en 'n data-ontleder, is dit verskillende beroepe wat verskillende vaardighede en verantwoordelikhede behels.

’n Data-ontleder is hoofsaaklik verantwoordelik vir die ontleding van data en verslagdoening oor bevindings om sakebesluite in te lig. Dit kan take behels soos die insameling en skoonmaak van data, die skep van grafieke en kaarte om dit te visualiseer, en die uitvoer van statistiese ontledings daarop. 'n Data-ontleder kan ook kontroleskerms of verslae ontwikkel om belanghebbendes te help om die data te verstaan ​​en daarvan gebruik te maak.

'n Masjienleer-ingenieur se werk behels die gebruik van statistiese en wiskundige tegnieke om modelle te bou wat uitkomste akkuraat kan voorspel of data kan klassifiseer gebaseer op patrone in die data. Hulle kan ook verantwoordelik wees vir navorsing en ontwikkeling, samewerking met kruisfunksionele spanne en om op hoogte te bly van die nuutste masjienleertegnieke en -tegnologie.

In die algemeen fokus data-ontleders meer op die ontleding en verslagdoening oor data, terwyl masjienleer-ingenieurs meer fokus op die bou en instandhouding van masjienleermodelle. Daar is egter 'n mate van oorvleueling tussen die twee rolle, en sommige professionele persone kan in beide areas werk.

b. … 'n sagteware-ingenieur?

'n Masjienleer-ingenieur en 'n sagteware-ingenieur is albei verantwoordelik vir die ontwerp, bou en instandhouding van rekenaarstelsels, maar hulle het verskillende areas van fokus en kundigheid.

'n Sagteware-ingenieur is verantwoordelik vir die ontwikkeling van sagtewareprogramme en -stelsels wat aan die behoeftes van 'n organisasie of kliënt voldoen. Dit kan take behels soos die ontwerp en bou van toepassings, die skryf van kode, toetsing en ontfouting van programme, en die instandhouding en opdatering van bestaande stelsels. Sagteware-ingenieurs kan aan 'n verskeidenheid projekte werk, insluitend webtoepassings, mobiele toepassings en rekenaarsagteware.

'n Masjienleeringenieur, daarenteen, is daarop gefokus om masjienleermodelle te bou en in stand te hou. Masjienleeringenieurs werk met groot datastelle en gebruik statistiese en wiskundige tegnieke om modelle te bou wat uitkomste akkuraat kan voorspel of data in spesifieke kategorieë kan klassifiseer.

Terwyl beide sagteware-ingenieurs en masjienleer-ingenieurs verantwoordelik is vir die ontwikkeling en instandhouding van rekenaarstelsels, fokus sagteware-ingenieurs meer op tradisionele sagteware-ontwikkeling, terwyl masjienleer-ingenieurs fokus op die bou en instandhouding van masjienleermodelle.

c. … 'n statistikus?

'n Masjienleeringenieur en 'n statistikus is albei professionele persone wat met data werk en statistiese en wiskundige tegnieke gebruik om te ontleed en voorspellings te maak gebaseer op die data. Hulle het egter verskillende areas van fokus en kundigheid.

'n Statistikus is 'n professionele persoon wat statistiese metodes gebruik om data in te samel, te ontleed en te interpreteer. Statistici kan in 'n verskeidenheid velde werk, insluitend besigheid, finansies, gesondheidsorg en die regering. Hulle kan verantwoordelik wees vir take soos die insameling en ontleding van data, die ontwikkeling van statistiese modelle en die maak van data-gedrewe aanbevelings.

'n Masjienleer-ingenieur, aan die ander kant, is gefokus op die bou en instandhouding van masjienleermodelle. Hierdie modelle is ontwerp om data te ontleed, daaruit te leer en intelligente besluite of voorspellings te neem op grond daarvan. Masjienleeringenieurs werk met groot datastelle en gebruik statistiese en wiskundige tegnieke om modelle te bou wat uitkomste akkuraat kan voorspel of data in spesifieke kategorieë kan klassifiseer.

Beide statistici en masjienleer-ingenieurs werk met data en gebruik statistiese tegnieke. Statistici fokus oor die algemeen meer op tradisionele statistiese analise en modellering, terwyl masjienleer-ingenieurs fokus op die bou en instandhouding van masjienleermodelle.

d. … 'n datawetenskaplike?

'n Datawetenskaplike pas statistiese en masjienleertegnieke toe om komplekse data te ontleed en te interpreteer. Hulle is verantwoordelik om insigte uit data te onttrek, voorspellende modelle te bou en hul bevindinge aan belanghebbendes te kommunikeer.

Beide masjienleeringenieurs en datawetenskaplikes werk met data en gebruik masjienleertegnieke, maar hulle het verskillende areas van fokus en verantwoordelikheid. Masjienleeringenieurs is hoofsaaklik gemoeid met die bou en implementering van masjienleermodelle, terwyl datawetenskaplikes meer gefokus is op die ontleding en interpretasie van data om insigte te onttrek en voorspellende modelle te bou.