Co dělá inženýr strojového učení?

Strojové učení se v posledních letech stalo jedním z nejžhavějších oborů. V souvislosti s tím se objevilo mnoho pracovních názvů. V tomto článku prozkoumáme roli inženýra strojového učení. Dozvíme se o práci, kterou to obnáší, dovednostech a nástrojích, které to vyžaduje, a odlišíme je od jiných rolí souvisejících se strojovým učením/daty.

A. … Datový analytik?

b. … Softwarový inženýr?

C. … statistik?

d. … Data Scientist?

Co tedy přesně dělá inženýr strojového učení?

1. Co dělá inženýr strojového učení?

Inženýr strojového učení je profesionál, který je zodpovědný za navrhování, vytváření a údržbu modelů strojového učení. Tyto modely jsou vytvořeny za účelem analýzy dat, poučení se z nich a inteligentních rozhodnutí nebo předpovědí na základě dat. Inženýři strojového učení pracují s velkými datovými sadami a pomocí statistických a matematických technik vytvářejí modely, které mohou přesně předpovídat výsledky nebo klasifikovat data do konkrétních kategorií.

Práce inženýra strojového učení obvykle zahrnuje následující kroky:

Pochopení obchodního problému: Prvním krokem při budování modelu strojového učení je pochopení obchodního problému, který je třeba vyřešit. To zahrnuje spolupráci se zúčastněnými stranami na identifikaci problému, shromáždění dat a určení vhodného přístupu strojového učení k vyřešení problému. Zatímco sada algoritmů strojového učení je nezávislá na doméně aplikace, určité algoritmy jsou vhodnější pro konkrétní nastavení, jako jsou sekvenční modely pro zpracování přirozeného jazyka nebo genomiku atd.
Předzpracování a čištění dat: Modely strojového učení, zejména modely Deep Learning se spoustou parametrů k trénování, vyžadují velké množství dat, aby byly efektivní. Tato data jsou však často chaotická a je třeba je vyčistit a předzpracovat, než je lze použít k trénování modelu. To zahrnuje úkoly, jako je imputace chybějící hodnoty, detekce odlehlých hodnot, normalizace atd. Čištění a zpracování dat je pravděpodobně nejméně vzrušující částí každého projektu, ale je také jednou z nejdůležitějších. Je mu věnována velká část času stráveného na projektu strojového učení a pochopení výše zmíněného obchodního problému je klíčem k jeho úspěchu.
Výběr vhodného modelu: Existuje mnoho různých typů modelů strojového učení, z nichž každý má své silné a slabé stránky. Inženýr strojového učení musí vybrat model, který je pro daný problém nejvhodnější, s ohledem na povahu dat a požadovaný výsledek. Dobrý inženýr ML by měl být obeznámen s velkou sadou algoritmů, aby si z nich mohl vybrat.
Trénink modelu: Jakmile je model vybrán, dalším krokem je jeho trénování pomocí vyčištěných a předem zpracovaných dat. To zahrnuje použití algoritmů k úpravě parametrů modelu tak, aby bylo možné přesně předvídat výsledky nebo klasifikovat data. Jedním z nejdůležitějších takových tréninkových algoritmů je gradient sestup.
Vyhodnocení a optimalizace modelu: Poté, co byl model trénován, je důležité vyhodnotit jeho výkon, aby bylo zajištěno, že je přesný a spolehlivý. To může zahrnovat testování modelu na samostatném souboru dat nebo použití různých metrik k měření jeho výkonu. Pokud výkon modelu není uspokojivý, inženýr strojového učení se možná bude muset vrátit a optimalizovat model úpravou jeho parametrů nebo výběrem úplně jiného modelu.
Nasazení modelu: Jakmile je model vyškolen a optimalizován, je připraven k nasazení v produkčním prostředí. To může zahrnovat integraci modelu do existující aplikace nebo vytvoření nové aplikace specificky pro využití modelu. Většina společností se rozhodla hostovat své modely ve vyhrazené cloudové službě, jako je Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure nebo Google Cloud Platform (GCP).
Monitorování a údržba modelu: Ani po nasazení modelu není práce inženýra strojového učení dokončena. Je důležité neustále monitorovat model, abyste se ujistili, že funguje podle očekávání, a abyste provedli všechny potřebné aktualizace nebo úpravy. To může zahrnovat přeškolení modelu na nová data nebo doladění jeho parametrů pro zlepšení jeho výkonu. Typický příklad snížení výkonu modelu je způsoben posunem dat, když se distribuce dat mění v průběhu času a model není aktualizován (například příklad, o modelu vycvičeném k detekci známek retinopatie v laboratoři za určitých světelných podmínek, ale poté je nasazen ve volné přírodě, kde se používá v přirozených světelných podmínkách ).

Kromě těchto úkolů může být inženýr strojového učení také zodpovědný za výzkum a vývoj a spolupráci s mezifunkčními týmy. Musí také zůstat v obraze s nejnovějšími technikami a technologiemi strojového učení, protože se neustále vyvíjejí.

Nyní, když víme, co inženýr strojového učení při své práci dělá, pojďme se podívat na dovednosti, které to vyžaduje.

2. Jaké dovednosti musí mít inženýr strojového učení?

Chcete-li se stát inženýrem strojového učení, musíte mít několik dovedností:

Silné programátorské dovednosti: Inženýři strojového učení musí ovládat jeden nebo více programovacích jazyků, jako je Python. Měli by být schopni pracovat s velkými kódovými bázemi a měli by být schopni psát efektivní, dobře strukturovaný kód.
Manipulace s daty a analýza: Modely strojového učení jsou trénovány na velkých souborech dat, takže je důležité, aby inženýři strojového učení měli silné dovednosti v manipulaci a analýze dat. To zahrnuje práci s nástroji, jako jsou SQL, Pandas a NumPy k čištění, transformaci a analýze dat.
Koncepty a techniky strojového učení: Inženýr strojového učení by měl dobře rozumět konceptům a technikám strojového učení, včetně učení pod dohledem a bez dozoru, rozhodovacích stromů, neuronových sítí, architektur transformátorů atd. Měl by být také obeznámen s řadou algoritmů. a být schopen vybrat ten nejvhodnější pro daný problém.
Statistika a pravděpodobnost: Modely strojového učení jsou založeny na statistických a pravděpodobnostních principech, takže pevný základ v těchto oblastech je pro inženýry strojového učení důležitý. To zahrnuje pochopení pojmů, jako je testování hypotéz, Bayesovská inference a rozdělení pravděpodobnosti.
Vizualizace dat: Schopnost efektivně vizualizovat a komunikovat data je důležitou dovedností pro inženýry strojového učení. To zahrnuje používání nástrojů jako Matplotlib, Seaborn a Tableau k vytváření jasných a informativních grafů a tabulek.
Řešení problémů a kritické myšlení: Inženýři strojového učení se často potýkají se složitými problémy, které vyžadují kreativní řešení. Je důležité, aby byli schopni kriticky myslet a přistupovat k problémům logickým a systematickým způsobem.

K získání těchto dovedností může člověk začít absolvováním online kurzů nebo získáním titulu v oboru, jako je počítačová věda, datová věda nebo statistika. Pro začínající inženýry strojového učení je také důležité získat praktické zkušenosti prací na projektech a účastí na hackathonech nebo online výzvách. Vybudování silného portfolia projektů a prokázání schopnosti aplikovat koncepty strojového učení na problémy v reálném světě může být velmi užitečné při získání zaměstnání jako inženýr strojového učení.

Abyste se naučili, jak se stát dobrým inženýrem strojového učení, je důležité vědět, které nástroje pravidelně používají, abyste na ně mohli zaměřit své učení.

3. Jaké nástroje často používají inženýři strojového učení?

Jaké jsou některé z důležitých nástrojů, které musí inženýr strojového učení ovládat, aby byl ve své práci efektivní?

Existuje mnoho nástrojů, které běžně používají inženýři strojového učení, a konkrétní nástroje, které je nejdůležitější ovládat, budou záviset na povaze práce a preferencích jednotlivce. Zde jsou však některé nástroje, které se běžně používají v oblasti strojového učení:

Programovací jazyky: Inženýři strojového učení obvykle potřebují ovládat jeden nebo více programovacích jazyků, jako je Python. Tyto jazyky se používají k psaní kódu, který implementuje algoritmy strojového učení a vytváří modely, nejčastěji pomocí vyhrazených knihoven a rámců.
Knihovny a rámce strojového učení: K dispozici je mnoho knihoven a rámců, které usnadňují vytváření modelů strojového učení, jako je scikit-learn, TensorFlow, PyTorch a JAX. Tyto knihovny poskytují předem vytvořené algoritmy a funkce, které lze snadno začlenit do projektů strojového učení.
Nástroje pro manipulaci a analýzu dat: Nástroje jako SQL, Pandas a NumPy se používají k manipulaci a analýze velkých souborů dat. Tyto nástroje usnadňují čištění, transformaci a přípravu dat pro použití v modelech strojového učení.
Nástroje pro vizualizaci dat: Nástroje jako Matplotlib, Seaborn a Tableau se používají k vytváření jasných a informativních grafů a tabulek, které pomáhají vizualizovat a porozumět datům.
Platformy cloud computingu: Modely strojového učení často vyžadují značné výpočetní zdroje a platformy cloud computingu, jako jsou Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure nebo Google Cloud Platform (GCP) poskytují přístup k výkonným výpočetním zdrojům na vyžádání.
Nástroje pro spolupráci a řízení projektů: Inženýři strojového učení často pracují v týmech a mohou používat nástroje jako Jupyter notebook, Google colab, GitHub a Asana ke spolupráci a správě projektů.

Kromě těchto nástrojů je také důležité, aby inženýři strojového učení znali různé algoritmy a techniky strojového učení a dobře rozuměli statistickým a matematickým konceptům.

Jak již bylo řečeno, inženýr strojového učení je jedním z příkladů mnoha profesí, které se oddělily od relativně nové oblasti strojového učení. Pokusme se pochopit rozdíly mezi hlavními pracovními pozicemi.

4. Jaký je rozdíl mezi inženýrem strojového učení a…

a. … datový analytik?

I když se role inženýra strojového učení a datového analytika do jisté míry překrývají, jedná se o odlišné profese, které zahrnují různé dovednosti a odpovědnosti.

Datový analytik je primárně odpovědný za analýzu dat a podávání zpráv o zjištěních, které slouží jako podklad pro obchodní rozhodnutí. To může zahrnovat úkoly, jako je shromažďování a čištění dat, vytváření grafů a tabulek pro jejich vizualizaci a provádění statistických analýz. Datový analytik může také vyvíjet řídicí panely nebo sestavy, které pomohou zúčastněným stranám porozumět a využít data.

Práce inženýra strojového učení zahrnuje použití statistických a matematických technik k vytváření modelů, které mohou přesně předpovídat výsledky nebo klasifikovat data na základě vzorů v datech. Mohou být také zodpovědní za výzkum a vývoj, spolupracovat s mezifunkčními týmy a udržovat si aktuální informace o nejnovějších technikách a technologiích strojového učení.

Obecně se datoví analytici více zaměřují na analýzu dat a vytváření sestav, zatímco inženýři strojového učení se více zaměřují na vytváření a údržbu modelů strojového učení. Mezi těmito dvěma rolemi se však do jisté míry překrývají a někteří odborníci mohou pracovat v obou oblastech.

b. … softwarový inženýr?

Inženýr strojového učení a softwarový inženýr jsou odpovědní za návrh, stavbu a údržbu počítačových systémů, ale mají různé oblasti zaměření a odbornosti.

Softwarový inženýr je zodpovědný za vývoj softwarových programů a systémů, které splňují potřeby organizace nebo klienta. To může zahrnovat úkoly, jako je navrhování a vytváření aplikací, psaní kódu, testování a ladění programů a údržba a aktualizace stávajících systémů. Softwaroví inženýři mohou pracovat na různých projektech, včetně webových aplikací, mobilních aplikací a desktopového softwaru.

Inženýr strojového učení se naproti tomu zaměřuje na vytváření a údržbu modelů strojového učení. Inženýři strojového učení pracují s velkými soubory dat a využívají statistické a matematické techniky k vytváření modelů, které dokážou přesně předpovídat výsledky nebo klasifikovat data do konkrétních kategorií.

Zatímco softwaroví inženýři i inženýři strojového učení jsou zodpovědní za vývoj a údržbu počítačových systémů, softwaroví inženýři se zaměřují spíše na tradiční vývoj softwaru, zatímco inženýři strojového učení se zaměřují na vytváření a údržbu modelů strojového učení.

c. … statistik?

Inženýr strojového učení a statistik jsou profesionálové, kteří pracují s daty a používají statistické a matematické techniky k analýze a předpovědi na základě dat. Mají však různé oblasti zaměření a odbornosti.

Statistik je profesionál, který používá statistické metody ke sběru, analýze a interpretaci dat. Statistici mohou pracovat v různých oblastech, včetně obchodu, financí, zdravotnictví a státní správy. Mohou být zodpovědní za úkoly, jako je shromažďování a analýza dat, vývoj statistických modelů a vydávání doporučení na základě dat.

Inženýr strojového učení se na druhé straně zaměřuje na vytváření a údržbu modelů strojového učení. Tyto modely jsou navrženy tak, aby analyzovaly data, učily se z nich a dělaly na jejich základě inteligentní rozhodnutí nebo předpovědi. Inženýři strojového učení pracují s velkými soubory dat a využívají statistické a matematické techniky k vytváření modelů, které dokážou přesně předpovídat výsledky nebo klasifikovat data do konkrétních kategorií.

Statistici i inženýři strojového učení pracují s daty a využívají statistické techniky. Statistici se obecně zaměřují spíše na tradiční statistické analýzy a modelování, zatímco inženýři strojového učení se zaměřují na vytváření a údržbu modelů strojového učení.

d. ... datový vědec?

Datový vědec používá statistické techniky a techniky strojového učení k analýze a interpretaci složitých dat. Jsou zodpovědní za získávání poznatků z dat, vytváření prediktivních modelů a sdělování svých zjištění zainteresovaným stranám.

Inženýři strojového učení i datoví vědci pracují s daty a používají techniky strojového učení, ale mají různé oblasti zaměření a odpovědnosti. Inženýři strojového učení se primárně zabývají vytvářením a zaváděním modelů strojového učení, zatímco datoví vědci se více zaměřují na analýzu a interpretaci dat, aby získali poznatky a vytvořili prediktivní modely.