Maşın Öyrənmə Mühəndisi nə edir?

Maşın Öyrənməsi son illərin ən isti peşəkar sahələrindən biri kimi ortaya çıxdı. Bununla əlaqədar ortaya çıxan bir çox vəzifə adları var. Bu yazıda biz maşın öyrənmə mühəndisinin rolunu araşdıracağıq. Biz onun tələb etdiyi iş, bacarıq və alətlər haqqında öyrənəcək və onları digər maşın öyrənmə/məlumatla əlaqəli rollardan fərqləndirəcəyik.

a. … Məlumat Analitiki?

b. … proqram mühəndisi?

c. … statistik?

d. … Məlumat Alimi?

Beləliklə, maşın öyrənmə mühəndisi tam olaraq nə edir?

1. Maşın Öyrənmə Mühəndisi nə edir?

Maşın öyrənmə mühəndisi maşın öyrənmə modellərinin layihələndirilməsi, qurulması və saxlanmasına cavabdeh olan peşəkardır. Bu modellər məlumatları təhlil etmək, onlardan öyrənmək və verilənlər əsasında ağıllı qərarlar və ya proqnozlar vermək üçün yaradılmışdır. Maşın öyrənmə mühəndisləri nəticələri dəqiq proqnozlaşdıra və ya məlumatları xüsusi kateqoriyalara təsnif edə bilən modellər yaratmaq üçün statistik və riyazi üsullardan istifadə edərək böyük verilənlər bazaları ilə işləyirlər.

Bir maşın öyrənməsi mühəndisinin işi adətən aşağıdakı addımları əhatə edir:

Biznes problemini anlamaq: Maşın öyrənmə modelinin qurulmasında ilk addım həll edilməli olan biznes problemini anlamaqdır. Bu, problemi müəyyən etmək, məlumat toplamaq və problemi həll etmək üçün uyğun maşın öyrənmə yanaşmasını müəyyən etmək üçün maraqlı tərəflərlə işləməyi əhatə edir. Maşın öyrənmə alqoritmləri dəsti tətbiq sahəsindən müstəqil olsa da, müəyyən alqoritmlər təbii dil emalı və ya genomika üçün ardıcıllıq modelləri kimi xüsusi parametrlərə daha uyğundur.
Məlumatların əvvəlcədən işlənməsi və təmizlənməsi: Maşın öyrənmə modelləri, xüsusən də öyrədilməsi üçün çoxlu parametrləri olan Dərin Öyrənmə modellərinin effektiv olması üçün böyük həcmdə məlumat tələb olunur. Bununla belə, bu məlumatlar tez-tez qarışıqdır və modeli öyrətmək üçün istifadə edilməzdən əvvəl təmizlənməli və əvvəlcədən emal edilməlidir. Bu, itkin dəyər təyini, kənar göstəricilərin aşkarlanması, normallaşdırma və s. kimi tapşırıqları əhatə edir. Məlumatların təmizlənməsi və emalı, yəqin ki, hər hansı bir layihənin ən maraqlı hissəsidir, lakin o, həm də ən vaciblərindən biridir. Maşın öyrənmə layihəsinə sərf olunan vaxtın böyük bir hissəsi ona həsr olunur və yuxarıda qeyd olunan biznes probleminin başa düşülməsi onun uğurunun açarıdır.
Uyğun modelin seçilməsi: Hər birinin öz güclü və zəif tərəfləri olan bir çox müxtəlif növ maşın öyrənmə modelləri var. Maşın öyrənmə mühəndisi məlumatların xarakterini və arzu olunan nəticəni nəzərə alaraq, mövcud problemə ən uyğun olan modeli seçməlidir. Yaxşı bir ML mühəndisi, onlardan seçim edə bilmək üçün böyük bir alqoritm dəsti ilə tanış olmalıdır.
Modelin öyrədilməsi: Model seçildikdən sonra növbəti addım təmizlənmiş və əvvəlcədən işlənmiş məlumatlardan istifadə edərək onu öyrətməkdir. Bu, nəticələri dəqiq proqnozlaşdırmaq və ya məlumatları təsnif etmək üçün modelin parametrlərini tənzimləmək üçün alqoritmlərdən istifadə etməyi nəzərdə tutur. Ən mühüm belə təlim alqoritmlərindən biri qradiyent enişdir.
Modelin qiymətləndirilməsi və optimallaşdırılması: Model öyrədildikdən sonra onun dəqiq və etibarlı olmasını təmin etmək üçün onun fəaliyyətini qiymətləndirmək vacibdir. Bu, modeli ayrıca verilənlər bazasında sınaqdan keçirməyi və ya onun performansını ölçmək üçün müxtəlif ölçülərdən istifadə etməyi əhatə edə bilər. Modelin performansı qənaətbəxş deyilsə, maşın öyrənmə mühəndisi geri qayıtmalı və onun parametrlərini tənzimləməklə və ya tamamilə fərqli bir model seçməklə modeli optimallaşdırmalı ola bilər.
Modelin yerləşdirilməsi: Model öyrədildikdən və optimallaşdırıldıqdan sonra o, istehsal mühitində tətbiq olunmağa hazırdır. Bu, modelin mövcud tətbiqə inteqrasiyasını və ya modeldən istifadə etmək üçün xüsusi olaraq yeni tətbiqin qurulmasını əhatə edə bilər. Əksər şirkətlər öz modellərini Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure və ya Google Bulud Platforması (GCP).
Modelin monitorinqi və saxlanması: Model yerləşdirildikdən sonra belə, maşın öyrənmə mühəndisinin işi bitmir. Modelin gözlənildiyi kimi işləməsini təmin etmək və lazımi yeniləmələri və ya düzəlişləri etmək üçün onu davamlı olaraq izləmək vacibdir. Bu, modelin yeni məlumatlar üzərində yenidən hazırlanmasını və ya performansını yaxşılaşdırmaq üçün onun parametrlərinin dəqiq tənzimlənməsini əhatə edə bilər. Model performansının pisləşməsinin tipik nümunəsi data drift, məlumatların paylanması zamanla dəyişdikdə və model yenilənmədikdə (Düşün, məsələn, müəyyən işıqlandırma şəraitində laboratoriyada retinopatiya əlamətlərini aşkar etmək üçün öyrədilmiş, lakin daha sonra təbii işıqlandırma şəraitində istifadə edildiyi vəhşi təbiətdə yerləşdirilən model haqqında ).

Bu vəzifələrə əlavə olaraq, maşın öyrənmə mühəndisi tədqiqat və inkişafa və çarpaz funksional komandalarla əməkdaşlıq etməyə də cavabdeh ola bilər. Onlar daim təkmilləşdikcə ən son maşın öyrənmə texnikaları və texnologiyaları ilə də daim yenilənməlidirlər.

İndi bir maşın öyrənməsi mühəndisinin işində nə etdiyini bildiyimiz üçün bunun tələb etdiyi bacarıqlara baxaq.

2. Maşın Öyrənmə Mühəndisi hansı Bacarıqlara Sahib Olmalıdır?

Maşın öyrənmə mühəndisi olmaq üçün vacib olan bir neçə bacarıq var:

Güclü proqramlaşdırma bacarıqları: Maşın öyrənmə mühəndisləri Python kimi bir və ya bir neçə proqramlaşdırma dillərində bacarıqlı olmalıdırlar. Onlar böyük kod bazaları ilə rahat işləməli və səmərəli, yaxşı strukturlaşdırılmış kod yazmağı bacarmalıdırlar.
Məlumatların manipulyasiyası və təhlili: Maşın öyrənmə modelləri böyük verilənlər topluları üzərində öyrədilir, buna görə də maşın öyrənməsi mühəndislərinin məlumatların manipulyasiyası və təhlilində güclü bacarıqlara sahib olması vacibdir. Buraya SQL, Pandas və kimi alətlərlə işləmək daxildir. NumPy məlumatları təmizləmək, çevirmək və təhlil etmək üçün.
Maşın öyrənməsi konsepsiyaları və texnikaları: Maşın öyrənməsi üzrə mühəndis nəzarət edilən və nəzarətsiz öyrənmə, qərar ağacları, neyron şəbəkələri, transformator arxitekturaları və s. daxil olmaqla maşın öyrənməsi konsepsiyaları və texnikaları haqqında güclü anlayışa malik olmalıdır. Onlar həmçinin müxtəlif alqoritmlərlə tanış olmalıdırlar., və verilən problem üçün ən uyğununu seçə bilmək.
Statistika və ehtimal: Maşın öyrənmə modelləri statistik və ehtimal prinsiplərinə əsaslanır, ona görə də bu sahələrdə güclü təməl maşın öyrənməsi mühəndisləri üçün vacibdir. Buraya fərziyyə testi, Bayesian nəticə çıxarmaq və ehtimal paylamaları kimi anlayışlar daxildir.
Məlumatın vizuallaşdırılması: Verilənləri effektiv şəkildə vizuallaşdırmaq və ünsiyyət qurmaq bacarığı maşın öyrənməsi mühəndisləri üçün vacib bacarıqdır. Buraya Matplotlib, Seaborn və Tableau aydın və məlumatlandırıcı qrafiklər və diaqramlar yaratmaq üçün.
Problemlərin həlli və tənqidi düşüncə: Maşın öyrənmə mühəndisləri çox vaxt yaradıcı həllər tələb edən mürəkkəb problemlərlə üzləşirlər. Onlar üçün tənqidi düşünməyi, problemlərə məntiqli və sistemli yanaşmağı bacarmaq vacibdir.

Bu bacarıqları əldə etmək üçün şəxs onlayn kurslar keçməklə və ya kompüter elmləri, məlumat elmi və ya statistika kimi bir sahədə dərəcə qazanmaqla başlaya bilər. Layihələr üzərində işləmək və hakatonlarda və ya onlayn çağırışlarda iştirak etməklə praktiki təcrübə qazanmaq istəyən maşın öyrənmə mühəndisləri üçün də vacibdir. Güclü layihələr portfelinin yaradılması və maşın öyrənməsi konsepsiyalarını real dünya problemlərinə tətbiq etmək bacarığının nümayiş etdirilməsi maşın öyrənməsi mühəndisi kimi işə götürülməkdə çox faydalı ola bilər.

Yaxşı maşın öyrənmə mühəndisi olmağı öyrənmək üçün onların müntəzəm olaraq hansı alətlərdən istifadə etdiyini bilmək vacibdir ki, öyrənməni onlara yönəltsin.

3. Maşın Öyrənmə Mühəndisləri Tez-tez Hansı Alətlərdən İstifadə Edirlər?

Maşın öyrənməsi mühəndisinin işində səmərəli olması üçün mənimsəməli olduğu vacib vasitələrdən bəziləri hansılardır?

Maşın öyrənmə mühəndisləri tərəfindən çox istifadə edilən bir çox alət var və mənimsənilməsi üçün ən vacib olan xüsusi alətlər işin xarakterindən və fərdin üstünlüklərindən asılı olacaq. Bununla belə, maşın öyrənmə sahəsində çox istifadə olunan bəzi alətlər bunlardır:

Proqramlaşdırma dilləri: Maşın öyrənmə mühəndisləri adətən Python kimi bir və ya daha çox proqramlaşdırma dillərində bacarıqlı olmalıdırlar. Bu dillər maşın öyrənməsi alqoritmlərini həyata keçirən və modellər quran kod yazmaq üçün istifadə olunur, əksər hallarda xüsusi kitabxanalar və çərçivələrdən istifadə olunur.
Maşın öyrənməsi kitabxanaları və çərçivələri: scikit-learn kimi maşın öyrənməsi modellərinin qurulmasını asanlaşdıran bir çox kitabxana və çərçivələr mövcuddur. TensorFlow, PyTorch və JAX. Bu kitabxanalar maşın öyrənmə layihələrinə asanlıqla daxil edilə bilən əvvəlcədən qurulmuş alqoritmlər və funksiyalar təqdim edir.
Məlumatların manipulyasiyası və təhlili alətləri: SQL, [Pandas](https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(proqram) kimi alətlər ) və NumPy böyük verilənlər dəstlərini manipulyasiya etmək və təhlil etmək üçün istifadə olunur. Bu alətlər məlumatları təmizləməyi, çevirməyi və maşın öyrənmə modellərində istifadə üçün hazırlamağı asanlaşdırır.
Məlumatların vizuallaşdırılması alətləri: Matplotlib, Seaborn və kimi alətlər Tableau verilənlərin vizuallaşdırılmasına və başa düşülməsinə kömək edən aydın və informativ qrafiklər və diaqramlar yaratmaq üçün istifadə olunur.
Bulud hesablama platformaları: Maşın öyrənmə modelləri çox vaxt əhəmiyyətli hesablama resursları və Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure və ya Google Bulud Platforması (GCP) tələb olunan güclü hesablama resurslarına girişi təmin edir.
Əməkdaşlıq və layihə idarəetmə alətləri: Maşın öyrənmə mühəndisləri tez-tez komandalar üzərində işləyir və Jupyter notebook, Google colab, GitHub və Asana layihələri əməkdaşlıq etmək və idarə etmək üçün.

Bu vasitələrə əlavə olaraq, maşın öyrənməsi mühəndisləri üçün müxtəlif maşın öyrənmə alqoritmləri və texnikaları ilə tanış olmaq, statistik və riyazi anlayışları güclü şəkildə başa düşmək də vacibdir.

Daha əvvəl qeyd edildiyi kimi, maşın öyrənmə mühəndisi maşın öyrənməsinin nisbətən yeni sahəsindən ayrılan bir çox peşənin nümunəsidir. Gəlin əsas iş adları arasındakı fərqləri anlamağa çalışaq.

4. Maşın Öyrənmə Mühəndisi ilə ... arasındakı fərq nədir?

a. … Data Analitiki?

Maşın öyrənmə mühəndisi və məlumat analitikinin rolları arasında bəzi üst-üstə düşmə olsa da, onlar müxtəlif bacarıq və məsuliyyətləri əhatə edən fərqli peşələrdir.

Məlumat analitiki ilk növbədə məlumatları təhlil etmək və biznes qərarlarını məlumatlandırmaq üçün tapıntılar haqqında hesabat vermək üçün məsuliyyət daşıyır. Bu, məlumatların toplanması və təmizlənməsi, onları vizuallaşdırmaq üçün qrafiklər və diaqramlar yaratmaq və onun üzərində statistik təhlillər aparmaq kimi tapşırıqları əhatə edə bilər. Məlumat analitiki həmçinin maraqlı tərəflərə məlumatları anlamaq və istifadə etməkdə kömək etmək üçün tablolar və ya hesabatlar hazırlaya bilər.

Maşın öyrənməsi mühəndisinin işi, nəticələri dəqiq proqnozlaşdıra bilən və ya verilənlərdəki nümunələrə əsasən məlumatları təsnif edə bilən modellər yaratmaq üçün statistik və riyazi üsullardan istifadə etməyi əhatə edir. Onlar həmçinin tədqiqat və təkmilləşdirmə, funksiyalararası komandalarla əməkdaşlıq və ən son maşın öyrənmə texnikaları və texnologiyalarından xəbərdar olmaq üçün cavabdeh ola bilərlər.

Ümumiyyətlə, məlumat analitikləri daha çox məlumatların təhlili və hesabatlarına diqqət yetirirlər, maşın öyrənmə mühəndisləri isə maşın öyrənməsi modellərinin qurulmasına və saxlanmasına daha çox diqqət yetirirlər. Bununla belə, iki rol arasında bəzi üst-üstə düşür və bəzi peşəkarlar hər iki sahədə işləyə bilər.

b. ... proqram mühəndisi?

Maşın öyrənmə mühəndisi və proqram mühəndisi hər ikisi kompüter sistemlərinin layihələndirilməsi, qurulması və saxlanmasına cavabdehdirlər, lakin onların fərqli diqqət və təcrübə sahələri var.

Proqram mühəndisi bir təşkilatın və ya müştərinin ehtiyaclarına cavab verən proqram proqramları və sistemlərinin hazırlanmasına cavabdehdir. Bu, proqramların layihələndirilməsi və qurulması, kodun yazılması, proqramların sınaqdan keçirilməsi və sazlanması, mövcud sistemlərin saxlanılması və yenilənməsi kimi tapşırıqları əhatə edə bilər. Proqram mühəndisləri müxtəlif layihələr, o cümlədən veb proqramlar, mobil proqramlar və masaüstü proqramlar üzərində işləyə bilər.

Maşın öyrənmə mühəndisi, əksinə, maşın öyrənmə modellərinin qurulmasına və saxlanmasına diqqət yetirir. Maşın öyrənmə mühəndisləri böyük verilənlər dəstləri ilə işləyir və nəticələri dəqiq proqnozlaşdıra və ya məlumatları xüsusi kateqoriyalara təsnif edə bilən modellər yaratmaq üçün statistik və riyazi üsullardan istifadə edirlər.

Həm proqram mühəndisləri, həm də maşın öyrənmə mühəndisləri kompüter sistemlərinin işlənib hazırlanmasına və saxlanmasına cavabdeh olsalar da, proqram mühəndisləri daha çox ənənəvi proqram təminatının hazırlanmasına, maşın öyrənmə mühəndisləri isə maşın öyrənmə modellərinin qurulmasına və saxlanmasına diqqət yetirirlər.

c. ... statistik?

Maşın öyrənmə mühəndisi və statistik hər ikisi verilənlərlə işləyən və verilənlər əsasında təhlil və proqnozlar vermək üçün statistik və riyazi üsullardan istifadə edən peşəkarlardır. Bununla belə, onların müxtəlif diqqət və təcrübə sahələri var.

Statistik məlumat toplamaq, təhlil etmək və şərh etmək üçün statistik metodlardan istifadə edən peşəkardır. Statistikaçılar biznes, maliyyə, səhiyyə və hökumət kimi müxtəlif sahələrdə işləyə bilərlər. Onlar məlumatların toplanması və təhlili, statistik modellərin işlənib hazırlanması və məlumatlara əsaslanan tövsiyələrin verilməsi kimi vəzifələrə cavabdeh ola bilərlər.

Digər tərəfdən bir maşın öyrənmə mühəndisi, maşın öyrənmə modellərinin qurulmasına və saxlanmasına diqqət yetirir. Bu modellər məlumatları təhlil etmək, onlardan öyrənmək və onlara əsaslanaraq ağıllı qərarlar və ya proqnozlar vermək üçün nəzərdə tutulub. Maşın öyrənmə mühəndisləri böyük verilənlər bazası ilə işləyir və nəticələri dəqiq proqnozlaşdıra və ya məlumatları xüsusi kateqoriyalara təsnif edə bilən modellər yaratmaq üçün statistik və riyazi üsullardan istifadə edir.

Həm statistiklər, həm də maşın öyrənmə mühəndisləri məlumatlarla işləyir və statistik üsullardan istifadə edirlər. Statistikaçılar ümumiyyətlə ənənəvi statistik təhlil və modelləşdirməyə daha çox diqqət yetirirlər, maşın öyrənmə mühəndisləri isə maşın öyrənmə modellərinin qurulmasına və saxlanmasına diqqət yetirirlər.

d. ... Data Scientist?

Məlumat alimi mürəkkəb məlumatları təhlil etmək və şərh etmək üçün statistik və maşın öyrənmə üsullarını tətbiq edir. Onlar məlumatlardan fikirlər çıxarmaq, proqnozlaşdırıcı modellər qurmaq və əldə etdikləri nəticələri maraqlı tərəflərə çatdırmaq üçün məsuliyyət daşıyırlar.

Həm maşın öyrənmə mühəndisləri, həm də məlumat alimləri verilənlərlə işləyirlər və maşın öyrənmə üsullarından istifadə edirlər, lakin onların müxtəlif diqqət və məsuliyyət sahələri var. Maşın öyrənmə mühəndisləri ilk növbədə maşın öyrənmə modellərinin qurulması və tətbiqi ilə məşğul olurlar, məlumat alimləri isə daha çox fikirlər çıxarmaq və proqnozlaşdırıcı modellər qurmaq üçün məlumatların təhlili və şərhinə diqqət yetirirlər.