Què fa un enginyer d'aprenentatge automàtic?

L'aprenentatge automàtic s'ha convertit en un dels camps professionals més populars dels darrers anys. Hi ha molts títols de treball que han sorgit en relació amb això. En aquest article, explorarem el paper d'un enginyer d'aprenentatge automàtic. Coneixerem el treball que comporta, les habilitats i les eines que requereix, i les diferenciarem d'altres rols relacionats amb l'aprenentatge automàtic i les dades.

1. Què fa un enginyer d'aprenentatge automàtic?

2. Quines són les habilitats que ha de tenir un enginyer d'aprenentatge automàtic?

3. Quines eines fan servir sovint els enginyers d'aprenentatge automàtic?

4. Quina diferència hi ha entre un enginyer d'aprenentatge automàtic i...

a. … un analista de dades?

b. … un enginyer de programari?

c. … un estadístic?

d. … un científic de dades?

Aleshores, què fa exactament un enginyer d'aprenentatge automàtic?

1. Què fa un enginyer d'aprenentatge automàtic?

Un enginyer d'aprenentatge automàtic és un professional responsable de dissenyar, construir i mantenir models d'aprenentatge automàtic. Aquests models es creen per analitzar dades, aprendre-ne i prendre decisions o prediccions intel·ligents a partir de les dades. Els enginyers d'aprenentatge automàtic treballen amb grans conjunts de dades, utilitzant tècniques estadístiques i matemàtiques per crear models que puguin predir els resultats amb precisió o classificar les dades en categories específiques.

El treball d'un enginyer d'aprenentatge automàtic inclou normalment els passos següents:

1. Entendre el problema empresarial: el primer pas per construir un model d'aprenentatge automàtic és comprendre el problema empresarial que cal resoldre. Això implica treballar amb les parts interessades per identificar el problema, recopilar dades i determinar l'enfocament d'aprenentatge automàtic adequat per resoldre el problema. Tot i que el conjunt d'algoritmes d'aprenentatge automàtic és independent del domini de l'aplicació, alguns algorismes s'adapten més a configuracions específiques, com ara models de seqüència per al processament del llenguatge natural o la genòmica, etc.

2. Preprocessament i neteja de dades: els models d'aprenentatge automàtic, especialment els d'aprenentatge profund amb molts paràmetres per entrenar, requereixen grans quantitats de dades per ser efectius. Tanmateix, aquestes dades sovint són desordenades i s'han de netejar i processar prèviament abans que es puguin utilitzar per entrenar un model. Això implica tasques com la imputación de valors perduts, la detecció de valors atípics, la normalització, etc. La neteja i el processament de dades és probablement la part menys interessant de qualsevol projecte, però també és una de les més importants. Una gran part del temps dedicat a un projecte d'aprenentatge automàtic s'hi dedica, i la comprensió del problema empresarial esmentat anteriorment és clau per al seu èxit.

3. Escollir un model adequat: Hi ha molts tipus diferents de models d'aprenentatge automàtic, cadascun amb els seus punts forts i febles. Un enginyer d'aprenentatge automàtic ha de triar el model més adequat per al problema en qüestió, tenint en compte la naturalesa de les dades i el resultat desitjat. Un bon enginyer ML hauria d'estar familiaritzat amb un gran conjunt d'algorismes per poder triar-ne.

4. Entrenar el model: Un cop seleccionat el model, el següent pas és entrenar-lo amb les dades netes i preprocessades. Això implica utilitzar algorismes per ajustar els paràmetres del model de manera que pugui predir amb precisió els resultats o classificar les dades. Un dels algorismes d'entrenament més importants d'aquest tipus és gradient descent.

5. Avaluació i optimització del model: un cop s'ha entrenat el model, és important avaluar-ne el rendiment per assegurar-se que és precís i fiable. Això pot implicar provar el model en un conjunt de dades independent o utilitzar una varietat de mètriques per mesurar-ne el rendiment. Si el rendiment del model no és satisfactori, és possible que l'enginyer d'aprenentatge automàtic hagi de tornar enrere i optimitzar el model ajustant els seus paràmetres o escollint un model completament diferent.

6. Desplegament del model: Un cop el model s'ha entrenat i optimitzat, està llest per ser desplegat en un entorn de producció. Això pot implicar la integració del model en una aplicació existent o la creació d'una nova aplicació específicament per utilitzar el model. La majoria de les empreses opten per allotjar els seus models en un servei al núvol dedicat, com ara Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure o Google Cloud Platform (GCP).

7. Supervisió i manteniment del model: fins i tot després d'haver desplegat el model, la feina d'un enginyer d'aprenentatge automàtic no s'ha acabat. És important controlar contínuament el model per assegurar-se que funciona com s'espera i fer les actualitzacions o ajustos necessaris. Això pot implicar tornar a entrenar el model amb dades noves o ajustar-ne els paràmetres per millorar-ne el rendiment. Un exemple típic de degradació del rendiment del model és causat per data drift, quan la distribució de les dades canvia amb el temps i el model no s'actualitza (Penseu, per exemple. lab-real-life-clinic-covid-diabetes-retina-disease/), sobre un model entrenat per detectar signes de retinopatia en un laboratori en determinades condicions d'il·luminació, però després es desplega a la natura on s'utilitza en condicions d'il·luminació natural ).

A més d'aquestes tasques, un enginyer d'aprenentatge automàtic també pot ser responsable de la investigació i el desenvolupament i col·laborar amb equips multifuncionals. També han d'estar al dia de les últimes tècniques i tecnologies d'aprenentatge automàtic, ja que evolucionen constantment.

Ara que sabem què fa un enginyer d'aprenentatge automàtic en la seva feina, mirem les habilitats que això requereix.

2. Quines són les habilitats que ha de tenir un enginyer d'aprenentatge automàtic?

Per convertir-se en enginyer d'aprenentatge automàtic, hi ha diverses habilitats que són essencials:

1. Fortes habilitats de programació: els enginyers d'aprenentatge automàtic han de ser competents en un o més llenguatges de programació, com ara Python. Haurien de sentir-se còmodes treballant amb bases de codi grans i poder escriure codi eficient i ben estructurat.

2. Manipulació i anàlisi de dades: els models d'aprenentatge automàtic s'entrenen en grans conjunts de dades, per la qual cosa és important que els enginyers d'aprenentatge automàtic tinguin habilitats sòlides en manipulació i anàlisi de dades. Això inclou treballar amb eines com ara SQL, Pandas i NumPy per netejar, transformar i analitzar dades.

3. Conceptes i tècniques d'aprenentatge automàtic: un enginyer d'aprenentatge automàtic ha de tenir una bona comprensió dels conceptes i tècniques d'aprenentatge automàtic, inclòs l'aprenentatge supervisat i no supervisat, arbres de decisió, xarxes neuronals, arquitectures de transformadors, etc. També haurien d'estar familiaritzats amb una varietat d'algorismes., i ser capaç de seleccionar el més adequat per a un problema determinat.

4. Estadístiques i probabilitat: els models d'aprenentatge automàtic es basen en principis estadístics i probabilístics, de manera que una base sòlida en aquestes àrees és important per als enginyers d'aprenentatge automàtic. Això inclou la comprensió de conceptes com la prova d'hipòtesis, la inferència bayesiana i les distribucions de probabilitat.

5. Visualització de dades: ser capaç de visualitzar i comunicar dades de manera eficaç és una habilitat important per als enginyers d'aprenentatge automàtic. Això inclou l'ús d'eines com ara Matplotlib, Seaborn i Tableau per crear gràfics i gràfics clars i informatius.

6. Resolució de problemes i pensament crític: els enginyers d'aprenentatge automàtic sovint s'enfronten a problemes complexos que requereixen solucions creatives. És important que siguin capaços de pensar críticament i abordar els problemes de manera lògica i sistemàtica.

Per adquirir aquestes habilitats, una persona pot començar fent cursos en línia o obtenir un títol en un camp com la informàtica, la ciència de dades o l'estadística. També és important que els aspirants a enginyers d'aprenentatge automàtic adquireixin experiència pràctica treballant en projectes i participant en hackatons o reptes en línia. Construir una cartera de projectes sòlida i demostrar la capacitat d'aplicar conceptes d'aprenentatge automàtic a problemes del món real pot ser molt útil per contractar-se com a enginyer d'aprenentatge automàtic.

Per aprendre a convertir-se en un bon enginyer d'aprenentatge automàtic, és important saber quines eines utilitzen de manera regular, per tal de centrar el vostre aprenentatge en elles.

3. Quines eines fan servir sovint els enginyers d'aprenentatge automàtic?

Quines són algunes de les eines importants que un enginyer d'aprenentatge automàtic ha de dominar per ser eficient en la seva feina?

Hi ha moltes eines que utilitzen habitualment els enginyers d'aprenentatge automàtic, i les eines específiques que són més importants per dominar dependran de la naturalesa del treball i de les preferències de l'individu. Tanmateix, aquí teniu algunes eines que s'utilitzen habitualment en el camp de l'aprenentatge automàtic:

1. Llenguatges de programació: els enginyers d'aprenentatge automàtic solen tenir coneixements d'un o més llenguatges de programació, com ara Python. Aquests llenguatges s'utilitzen per escriure codi que implementa algorismes d'aprenentatge automàtic i construeix models, sovint utilitzant biblioteques i marcs dedicats.

2. Biblioteques i marcs d'aprenentatge automàtic: hi ha moltes biblioteques i marcs disponibles que faciliten la creació de models d'aprenentatge automàtic, com ara scikit-learn, TensorFlow, PyTorch i JAX. Aquestes biblioteques proporcionen algorismes i funcions preconstruïts que es poden incorporar fàcilment als projectes d'aprenentatge automàtic.

3. Eines de manipulació i anàlisi de dades: Eines com SQL, Pandas, i NumPy s'utilitzen per manipular i analitzar grans conjunts de dades. Aquestes eines faciliten la neteja, transformació i preparació de dades per utilitzar-les en models d'aprenentatge automàtic.

4. Eines de visualització de dades: eines com ara Matplotlib, Seaborn i Tableau s'utilitzen per crear gràfics i gràfics clars i informatius que ajuden a visualitzar i entendre les dades.

5. Plataformes de computació en núvol: els models d'aprenentatge automàtic sovint requereixen recursos informàtics importants i plataformes de computació en núvol com ara Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure o Google Cloud Platform (GCP) proporcionen accés a recursos informàtics potents sota demanda.

6. Eines de col·laboració i gestió de projectes: els enginyers d'aprenentatge automàtic sovint treballen en equip i poden utilitzar eines com ara Jupyter notebook, Google colab, GitHub i Asana per col·laborar i gestionar projectes.

A més d'aquestes eines, també és important que els enginyers d'aprenentatge automàtic estiguin familiaritzats amb una varietat d'algorismes i tècniques d'aprenentatge automàtic i que tinguin una bona comprensió dels conceptes estadístics i matemàtics.

Com s'ha dit abans, l'enginyer d'aprenentatge automàtic és un exemple de moltes professions que han sortit del camp relativament nou de l'aprenentatge automàtic. Intentem entendre les diferències entre els principals títols de treball.

4. Quina diferència hi ha entre un enginyer d'aprenentatge automàtic i...

a. … un analista de dades?

Tot i que hi ha una certa superposició entre els rols d'un enginyer d'aprenentatge automàtic i un analista de dades, són professions diferents que impliquen habilitats i responsabilitats diferents.

Un analista de dades és el principal responsable d'analitzar les dades i informar sobre les troballes per informar les decisions empresarials. Això pot implicar tasques com la recollida i neteja de dades, la creació de gràfics i gràfics per visualitzar-les i l'execució d'anàlisis estadístiques. Un analista de dades també pot desenvolupar taulers o informes per ajudar les parts interessades a comprendre i fer ús de les dades.

El treball d'un enginyer d'aprenentatge automàtic implica l'ús de tècniques estadístiques i matemàtiques per crear models que puguin predir amb precisió els resultats o classificar les dades en funció de patrons de les dades. També poden ser responsables de la investigació i el desenvolupament, col·laborar amb equips multifuncionals i mantenir-se al dia de les últimes tècniques i tecnologies d'aprenentatge automàtic.

En general, els analistes de dades se centren més en analitzar i informar sobre les dades, mentre que els enginyers d'aprenentatge automàtic se centren més en la creació i manteniment de models d'aprenentatge automàtic. Tanmateix, hi ha una certa superposició entre les dues funcions i alguns professionals poden treballar en ambdues àrees.

b. … un enginyer de programari?

Un enginyer d'aprenentatge automàtic i un enginyer de programari són tots dos responsables de dissenyar, construir i mantenir sistemes informàtics, però tenen diferents àrees d'enfocament i experiència.

Un enginyer de programari és responsable de desenvolupar programes i sistemes de programari que satisfan les necessitats d'una organització o client. Això pot implicar tasques com ara dissenyar i crear aplicacions, escriure codi, provar i depurar programes i mantenir i actualitzar els sistemes existents. Els enginyers de programari poden treballar en una varietat de projectes, com ara aplicacions web, aplicacions mòbils i programari d'escriptori.

Un enginyer d'aprenentatge automàtic, en canvi, se centra a crear i mantenir models d'aprenentatge automàtic. Els enginyers d'aprenentatge automàtic treballen amb grans conjunts de dades i utilitzen tècniques estadístiques i matemàtiques per crear models que puguin predir els resultats amb precisió o classificar les dades en categories específiques.

Mentre que tant els enginyers de programari com els enginyers d'aprenentatge automàtic s'encarreguen de desenvolupar i mantenir sistemes informàtics, els enginyers de programari se centren més en el desenvolupament de programari tradicional, mentre que els enginyers d'aprenentatge automàtic se centren en la creació i manteniment de models d'aprenentatge automàtic.

c. … un estadístic?

Un enginyer d'aprenentatge automàtic i un estadístic són tots dos professionals que treballen amb dades i utilitzen tècniques estadístiques i matemàtiques per analitzar i fer prediccions basades en les dades. No obstant això, tenen diferents àrees d'enfocament i experiència.

Un estadístic és un professional que utilitza mètodes estadístics per recopilar, analitzar i interpretar dades. Els estadístics poden treballar en diversos camps, com ara negocis, finances, sanitat i govern. Poden ser responsables de tasques com ara recopilar i analitzar dades, desenvolupar models estadístics i fer recomanacions basades en dades.

Un enginyer d'aprenentatge automàtic, d'altra banda, se centra a crear i mantenir models d'aprenentatge automàtic. Aquests models estan dissenyats per analitzar dades, aprendre-ne i prendre decisions o prediccions intel·ligents basades en elles. Els enginyers d'aprenentatge automàtic treballen amb grans conjunts de dades i utilitzen tècniques estadístiques i matemàtiques per crear models que puguin predir els resultats amb precisió o classificar les dades en categories específiques.

Tant els estadístics com els enginyers d'aprenentatge automàtic treballen amb dades i utilitzen tècniques estadístiques. Els estadístics generalment se centren més en l'anàlisi i el modelatge estadístics tradicionals, mentre que els enginyers d'aprenentatge automàtic se centren en la creació i manteniment de models d'aprenentatge automàtic.

d. … un científic de dades?

Un científic de dades aplica tècniques estadístiques i d'aprenentatge automàtic per analitzar i interpretar dades complexes. Són els responsables d'extreure informació de les dades, construir models predictius i comunicar les seves troballes a les parts interessades.

Tant els enginyers d'aprenentatge automàtic com els científics de dades treballen amb dades i utilitzen tècniques d'aprenentatge automàtic, però tenen diferents àrees d'enfocament i responsabilitat. Els enginyers d'aprenentatge automàtic s'ocupen principalment de crear i desplegar models d'aprenentatge automàtic, mentre que els científics de dades es centren més en analitzar i interpretar dades per extreure informació i crear models predictius.