Што робіць інжынер машыннага навучання?

За апошнія гады машыннае навучанне стала адной з самых папулярных прафесійных сфер. Ёсць шмат назваў пасад, якія з'явіліся ў сувязі з гэтым. У гэтым артыкуле мы вывучым ролю інжынера машыннага навучання. Мы даведаемся пра працу, якую гэта патрабуе, навыкі і інструменты, якія для гэтага неабходныя, і адрознім іх ад іншых роляў, звязаных з машынным навучаннем/дадзенымі.

а. … Аналітык дадзеных?

б. … Інжынер-праграміст?

в. … Статыстык?

d. … Навуковец па дадзеных?

Такім чынам, што менавіта робіць інжынер машыннага навучання?

1. Што робіць інжынер машыннага навучання?

Інжынер машыннага навучання - гэта спецыяліст, які адказвае за распрацоўку, стварэнне і падтрымку мадэляў машыннага навучання. Гэтыя мадэлі створаны для аналізу даных, вывучэння іх і прыняцця разумных рашэнняў або прагнозаў на аснове даных. Інжынеры машыннага навучання працуюць з вялікімі наборамі даных, выкарыстоўваючы статыстычныя і матэматычныя метады для стварэння мадэляў, якія могуць дакладна прагназаваць вынікі або класіфікаваць даныя па пэўных катэгорыях.

Праца інжынера машыннага навучання звычайна ўключае ў сябе наступныя этапы:

Разуменне бізнес-праблемы: Першым крокам у стварэнні мадэлі машыннага навучання з'яўляецца разуменне бізнес-праблемы, якую неабходна вырашыць. Гэта ўключае ў сябе працу з зацікаўленымі бакамі для выяўлення праблемы, збору даных і вызначэння адпаведнага падыходу машыннага навучання для вырашэння праблемы. У той час як набор алгарытмаў машыннага навучання не залежыць ад дамена прыкладання, некаторыя алгарытмы больш падыходзяць для пэўных налад, такіх як мадэлі паслядоўнасці для апрацоўкі натуральнай мовы або геномікі і г.д.
Папярэдняя апрацоўка і ачыстка даных: мадэлі машыннага навучання, асабліва мадэлі глыбокага навучання з вялікай колькасцю параметраў для навучання, патрабуюць вялікіх аб'ёмаў даных, каб быць эфектыўнымі. Аднак гэтыя даныя часта брудныя, і іх трэба ачысціць і папярэдне апрацаваць, перш чым іх можна будзе выкарыстоўваць для навучання мадэлі. Гэта ўключае ў сябе такія задачы, як унясенне адсутнага значэння, выяўленне выкідаў, нармалізацыя і г. д. Ачыстка і апрацоўка даных, напэўна, найменш захапляльная частка любога праекта, але яна таксама адна з самых важных. Вялікая частка часу, затрачанага на праект машыннага навучання, прысвечана яму, і разуменне бізнес-праблемы, згаданай вышэй, з'яўляецца ключом да яго поспеху.
Выбар адпаведнай мадэлі: існуе мноства розных тыпаў мадэляў машыннага навучання, кожная з якіх мае свае моцныя і слабыя бакі. Інжынер па машынным навучанні павінен выбраць мадэль, якая найбольш адпавядае пастаўленай задачы, з улікам характару даных і жаданага выніку. Добры інжынер ML павінен быць знаёмы з вялікім наборам алгарытмаў, каб мець магчымасць выбіраць з іх.
Навучанне мадэлі: пасля выбару мадэлі наступным крокам з'яўляецца яе навучанне з выкарыстаннем вычышчаных і папярэдне апрацаваных даных. Гэта прадугледжвае выкарыстанне алгарытмаў для карэкціроўкі параметраў мадэлі, каб яна магла дакладна прагназаваць вынікі або класіфікаваць даныя. Адным з найбольш важных такіх алгарытмаў навучання з'яўляецца градыентны спуск.
Ацэнка і аптымізацыя мадэлі: пасля навучання мадэлі важна ацаніць яе прадукцыйнасць, каб пераканацца, што яна дакладная і надзейная. Гэта можа ўключаць тэставанне мадэлі на асобным наборы даных або выкарыстанне розных паказчыкаў для вымярэння яе прадукцыйнасці. Калі прадукцыйнасць мадэлі не задавальняе, інжынеру па машынным навучанні можа спатрэбіцца вярнуцца і аптымізаваць мадэль, скарэкціраваўшы яе параметры або ўвогуле выбраўшы іншую мадэль.
Разгортванне мадэлі: пасля навучання і аптымізацыі мадэлі яна гатовая да разгортвання ў вытворчай асяроддзі. Гэта можа ўключаць у сябе інтэграцыю мадэлі ў існуючае прыкладанне або стварэнне новага прыкладання спецыяльна для выкарыстання мадэлі. Большасць кампаній выбіраюць размяшчэнне сваіх мадэляў у спецыяльным воблачным сэрвісе, такім як Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, або Воблачная платформа Google (GCP).
Маніторынг і падтрыманне мадэлі: Нават пасля таго, як мадэль была разгорнута, праца інжынера машыннага навучання не скончана. Важна пастаянна кантраляваць мадэль, каб пераканацца, што яна працуе належным чынам, і ўносіць неабходныя абнаўленні або карэкціроўкі. Гэта можа ўключаць у сябе перанавучанне мадэлі на новых дадзеных або тонкую наладу яе параметраў для паляпшэння яе прадукцыйнасці. Тыповы прыклад пагаршэння прадукцыйнасці мадэлі выкліканы дрыйфам даных, калі размеркаванне даных змяняецца з цягам часу, а мадэль не абнаўляецца (падумайце, напрыклад, пра мадэль, навучаную выяўляць прыкметы рэтынапатыі ў лабараторыі пры пэўных умовах асвятлення, але затым разгортваецца ў дзікай прыродзе, дзе выкарыстоўваецца ва ўмовах натуральнага асвятлення ).

У дадатак да гэтых задач інжынер машыннага навучання можа таксама адказваць за даследаванні і распрацоўкі і супрацоўнічаць з міжфункцыянальнымі групамі. Яны таксама павінны быць у курсе найноўшых метадаў і тэхналогій машыннага навучання, паколькі яны пастаянна развіваюцца.

Цяпер, калі мы ведаем, чым займаецца інжынер па машынным навучанні, давайце паглядзім на навыкі, якія для гэтага неабходныя.

2. Якімі навыкамі павінен валодаць інжынер машыннага навучання?

Каб стаць інжынерам машыннага навучання, ёсць некалькі неабходных навыкаў:

Моцныя навыкі праграмавання: інжынеры машыннага навучання павінны валодаць адной або некалькімі мовамі праграмавання, такімі як Python. Ім павінна быць зручна працаваць з вялікімі кодавымі базамі і ўмець пісаць эфектыўны, добра структураваны код.
Апрацоўка даных і аналіз: Мадэлі машыннага навучання навучаюцца на вялікіх наборах даных, таму інжынерам машыннага навучання важна валодаць моцнымі навыкамі апрацоўкі і аналізу даных. Гэта ўключае ў сябе працу з такімі інструментамі, як SQL, Pandas і NumPy для ачысткі, пераўтварэння і аналізу даных.
Канцэпцыі і метады машыннага навучання: Інжынер машыннага навучання павінен добра разумець канцэпцыі і метады машыннага навучання, у тым ліку кантраляванае і некантраляванае навучанне, дрэвы рашэнняў, нейронавыя сеткі, архітэктуры трансфарматараў і г. д. Яны таксама павінны быць знаёмыя з рознымі алгарытмамі., і быць у стане выбраць найбольш прыдатны для дадзенай праблемы.
Статыстыка і верагоднасць: Мадэлі машыннага навучання заснаваны на статыстычных і імавернасных прынцыпах, таму для інжынераў машыннага навучання важная трывалая аснова ў гэтых галінах. Гэта ўключае ў сябе разуменне такіх паняццяў, як праверка гіпотэз, байесовский вывад і размеркаванне імавернасцяў.
Візуалізацыя даных: здольнасць эфектыўна візуалізаваць і перадаваць даныя з'яўляецца важным навыкам для інжынераў машыннага навучання. Гэта ўключае ў сябе выкарыстанне такіх інструментаў, як Matplotlib, Seaborn і Tableau для стварэння зразумелых і інфарматыўных графікаў і дыяграм.
Рашэнне праблем і крытычнае мысленне: Інжынеры машыннага навучання часта сутыкаюцца са складанымі праблемамі, якія патрабуюць творчых рашэнняў. Для іх важна ўмець крытычна думаць і лагічна і сістэматычна падыходзіць да праблем.

Каб атрымаць гэтыя навыкі, чалавек можа пачаць з праходжання онлайн-курсаў або атрымання ступені ў такіх галінах, як інфарматыка, навука аб дадзеных або статыстыка. Для пачаткоўцаў інжынераў машыннага навучання таксама важна атрымаць практычны вопыт, працуючы над праектамі і ўдзельнічаючы ў хакатонах або анлайн-чэленджах. Стварэнне моцнага партфоліо праектаў і дэманстрацыя здольнасці прымяняць канцэпцыі машыннага навучання да праблем рэальнага свету можа быць вельмі карысным пры прыёме на працу ў якасці інжынера машыннага навучання.

Каб навучыцца стаць добрым інжынерам машыннага навучання, важна ведаць, якімі інструментамі яны карыстаюцца рэгулярна, каб сканцэнтраваць на іх сваё навучанне.

3. Якія інструменты часта выкарыстоўваюць інжынеры машыннага навучання?

Якімі важнымі інструментамі павінен авалодаць інжынер машыннага навучання, каб быць эфектыўным у сваёй працы?

Ёсць шмат інструментаў, якія звычайна выкарыстоўваюцца інжынерамі машыннага навучання, і канкрэтныя інструменты, якімі найбольш важна авалодаць, будуць залежаць ад характару працы і пераваг чалавека. Аднак вось некаторыя інструменты, якія звычайна выкарыстоўваюцца ў галіне машыннага навучання:

Мовы праграмавання: Інжынеры машыннага навучання звычайна павінны валодаць адной або некалькімі мовамі праграмавання, такімі як Python. Гэтыя мовы выкарыстоўваюцца для напісання кода, які рэалізуе алгарытмы машыннага навучання і будуе мадэлі, часцей за ўсё з выкарыстаннем спецыяльных бібліятэк і фрэймворкаў.
Бібліятэкі і структуры машыннага навучання: існуе мноства даступных бібліятэк і структур, якія палягчаюць стварэнне мадэляў машыннага навучання, напрыклад scikit-learn, TensorFlow, PyTorch і JAX. Гэтыя бібліятэкі забяспечваюць загадзя створаныя алгарытмы і функцыі, якія можна лёгка ўключыць у праекты машыннага навучання.
Інструменты апрацоўкі і аналізу дадзеных: такія інструменты, як SQL, Pandas і NumPy выкарыстоўваюцца для маніпуляцыі і аналізу вялікіх набораў даных. Гэтыя інструменты палягчаюць ачыстку, пераўтварэнне і падрыхтоўку даных для выкарыстання ў мадэлях машыннага навучання.
Інструменты візуалізацыі даных: такія інструменты, як Matplotlib, Seaborn і Tableau выкарыстоўваюцца для стварэння зразумелых і інфарматыўных графікаў і дыяграм, якія дапамагаюць візуалізаваць і разумець даныя.
Платформы воблачных вылічэнняў: Мадэлі машыннага навучання часта патрабуюць значных вылічальных рэсурсаў, і такія платформы хмарных вылічэнняў, як Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, або Воблачная платформа Google (GCP) забяспечваюць доступ да магутных вылічальных рэсурсаў па патрабаванні.
Інструменты супрацоўніцтва і кіравання праектамі: інжынеры машыннага навучання часта працуюць у камандах і могуць выкарыстоўваць такія інструменты, як Нататнік Jupyter, Google Colab, GitHub і Asana для сумеснай працы і кіравання праектамі.

У дадатак да гэтых інструментаў інжынерам па машынным навучанні таксама важна ведаць розныя алгарытмы і метады машыннага навучання, а таксама добра разумець статыстычныя і матэматычныя паняцці.

Як было сказана раней, інжынер машыннага навучання з'яўляецца адным з прыкладаў многіх прафесій, якія вылучылі адносна новую сферу машыннага навучання. Давайце паспрабуем разабрацца ў розніцы паміж асноўнымі назвамі пасад.

4. У чым розніца паміж інжынерам машыннага навучання і...

а. … аналітык дадзеных?

Ролі інжынера па машынным навучанні і аналітыка даных супадаюць, але гэта розныя прафесіі, якія патрабуюць розных навыкаў і абавязкаў.

Аналітык дадзеных у першую чаргу адказвае за аналіз даных і справаздачнасць аб выніках для абгрунтавання бізнес-рашэнняў. Гэта можа ўключаць такія задачы, як збор і ачыстка даных, стварэнне графікаў і дыяграм для іх візуалізацыі і правядзенне іх статыстычнага аналізу. Аналітык дадзеных можа таксама распрацоўваць панэлі кіравання або справаздачы, каб дапамагчы зацікаўленым бакам зразумець і выкарыстоўваць дадзеныя.

Праца інжынера па машынным навучанні ўключае ў сябе выкарыстанне статыстычных і матэматычных метадаў для стварэння мадэляў, якія могуць дакладна прагназаваць вынікі або класіфікаваць даныя на аснове шаблонаў у даных. Яны таксама могуць адказваць за даследаванні і распрацоўкі, супрацоўнічаць з міжфункцыянальнымі камандамі і быць у курсе найноўшых метадаў і тэхналогій машыннага навучання.

Увогуле, аналітыкі дадзеных больш засяроджваюцца на аналізе і справаздачнасці аб даных, у той час як інжынеры машыннага навучання больш засяроджваюцца на стварэнні і падтрыманні мадэляў машыннага навучання. Аднак паміж дзвюма ролямі існуе некаторае перакрыцце, і некаторыя спецыялісты могуць працаваць у абедзвюх сферах.

б. … інжынер-праграміст?

Інжынер па машынным навучанні і інжынер-праграміст абодва адказваюць за праектаванне, стварэнне і абслугоўванне камп'ютэрных сістэм, але яны маюць розныя сферы ўвагі і вопыту.

Інжынер-праграміст адказвае за распрацоўку праграм і сістэм, якія адпавядаюць патрэбам арганізацыі або кліента. Гэта можа ўключаць такія задачы, як распрацоўка і стварэнне прыкладанняў, напісанне кода, тэставанне і адладка праграм, а таксама абслугоўванне і абнаўленне існуючых сістэм. Інжынеры-праграмісты могуць працаваць над рознымі праектамі, уключаючы вэб-праграмы, мабільныя праграмы і праграмнае забеспячэнне для настольных кампутараў.

Інжынер машыннага навучання, наадварот, сканцэнтраваны на стварэнні і падтрымцы мадэляў машыннага навучання. Інжынеры машыннага навучання працуюць з вялікімі наборамі даных і выкарыстоўваюць статыстычныя і матэматычныя метады для стварэння мадэляў, якія могуць дакладна прагназаваць вынікі або класіфікаваць даныя па пэўных катэгорыях.

У той час як інжынеры-праграмісты і інжынеры машыннага навучання адказваюць за распрацоўку і падтрыманне камп'ютэрных сістэм, інжынеры-праграмісты больш засяроджваюцца на распрацоўцы традыцыйнага праграмнага забеспячэння, у той час як інжынеры машыннага навучання сканцэнтраваны на стварэнні і падтрыманні мадэляў машыннага навучання.

c. … статыстык?

Інжынер па машынным навучанні і статыстык - гэта прафесіяналы, якія працуюць з дадзенымі і выкарыстоўваюць статыстычныя і матэматычныя метады для аналізу і стварэння прагнозаў на аснове дадзеных. Тым не менш, яны маюць розныя сферы ўвагі і вопыту.

Статыстык - гэта спецыяліст, які выкарыстоўвае статыстычныя метады для збору, аналізу і інтэрпрэтацыі даных. Статыстыкі могуць працаваць у розных галінах, уключаючы бізнес, фінансы, ахову здароўя і ўрад. Яны могуць несці адказнасць за такія задачы, як збор і аналіз дадзеных, распрацоўка статыстычных мадэляў і вынясенне рэкамендацый на аснове дадзеных.

Інжынер машыннага навучання, з іншага боку, сканцэнтраваны на стварэнні і падтрыманні мадэляў машыннага навучання. Гэтыя мадэлі прызначаны для аналізу даных, вывучэння іх і прыняцця на іх аснове разумных рашэнняў або прагнозаў. Інжынеры машыннага навучання працуюць з вялікімі наборамі даных і выкарыстоўваюць статыстычныя і матэматычныя метады для стварэння мадэляў, якія могуць дакладна прагназаваць вынікі або класіфікаваць даныя па пэўных катэгорыях.

І статысты, і інжынеры машыннага навучання працуюць з дадзенымі і выкарыстоўваюць статыстычныя метады. Статыстыкі звычайна больш засяроджваюцца на традыцыйным статыстычным аналізе і мадэляванні, у той час як інжынеры машыннага навучання засяроджваюцца на стварэнні і падтрыманні мадэляў машыннага навучання.

г. … навуковец па дадзеных?

Спецыяліст па дадзеных прымяняе статыстычныя метады і метады машыннага навучання для аналізу і інтэрпрэтацыі складаных даных. Яны адказваюць за атрыманне разумення з даных, стварэнне мадэляў прагназавання і данясенне сваіх высноў да зацікаўленых бакоў.

Як інжынеры па машынным навучанні, так і навукоўцы па апрацоўцы дадзеных працуюць з дадзенымі і выкарыстоўваюць метады машыннага навучання, але ў іх розныя вобласці ўвагі і адказнасці. Інжынеры машыннага навучання ў першую чаргу занепакоеныя стварэннем і разгортваннем мадэляў машыннага навучання, у той час як спецыялісты па апрацоўцы дадзеных больш засяроджаны на аналізе і інтэрпрэтацыі даных для атрымання разумення і стварэння прагнастычных мадэляў.