Hvad laver en maskinlæringsingeniør?

Machine Learning har vist sig som et af de hotteste fagområder i de senere år. Der er mange stillingsbetegnelser, der er dukket op i forhold til det. I denne artikel vil vi udforske rollen som en maskinlæringsingeniør. Vi vil lære om det arbejde, det indebærer, de færdigheder og værktøjer, det kræver, og adskille dem fra andre maskinlærings-/datarelaterede roller.

1. Hvad gør en maskinlæringsingeniør?

2. Hvad er de færdigheder en maskinlæringsingeniør skal have?

3. Hvilke værktøjer bruger maskinlæringsingeniører ofte?

4. Hvad er forskellen mellem en maskinlæringsingeniør og...

en. … en dataanalytiker?

b. … en softwareingeniør?

c. … en statistiker?

d. … en dataforsker?

Så hvad gør en maskinlæringsingeniør helt præcist?

1. Hvad laver en maskinlæringsingeniør?

En maskinlæringsingeniør er en professionel, der er ansvarlig for at designe, bygge og vedligeholde maskinlæringsmodeller. Disse modeller er skabt til at analysere data, lære af dem og træffe intelligente beslutninger eller forudsigelser baseret på dataene. Maskinlæringsingeniører arbejder med store datasæt og bruger statistiske og matematiske teknikker til at bygge modeller, der nøjagtigt kan forudsige resultater eller klassificere data i specifikke kategorier.

En maskinlæringsingeniørs arbejde involverer typisk følgende trin:

1. Forståelse af forretningsproblemet: Det første skridt i opbygningen af ​​en maskinlæringsmodel er at forstå det forretningsproblem, der skal løses. Dette involverer samarbejde med interessenter for at identificere problemet, indsamle data og bestemme den passende maskinlæringstilgang til at løse problemet. Mens sættet af maskinlæringsalgoritmer er uafhængigt af applikationsdomænet, er visse algoritmer mere egnede til specifikke indstillinger, såsom sekvensmodeller for Natural Language Processing eller Genomics osv.

2. Forbehandling og rensning af data: Maskinlæringsmodeller, især Deep Learning-modeller med masser af parametre at træne, kræver store mængder data for at være effektive. Disse data er dog ofte rodet og skal renses og forbehandles, før de kan bruges til at træne en model. Dette involverer opgaver som manglende værdiimputation, outlier-detektion, normalisering osv. Datarensning og -behandling er nok den mindst spændende del af ethvert projekt, men det er også en af ​​de vigtigste. En stor del af tiden brugt på et maskinlæringsprojekt er dedikeret til det, og forståelsen af ​​forretningsproblemet nævnt ovenfor er nøglen til dets succes.

3. Valg af en passende model: Der findes mange forskellige typer maskinlæringsmodeller, hver med sine egne styrker og svagheder. En maskinlæringsingeniør skal vælge den model, der er mest passende til det aktuelle problem, under hensyntagen til arten af ​​dataene og det ønskede resultat. En god ML-ingeniør bør være fortrolig med et stort sæt algoritmer for at kunne vælge mellem dem.

4. Træning af modellen: Når modellen er valgt, er næste trin at træne den ved hjælp af de rensede og forbehandlede data. Dette involverer brug af algoritmer til at justere modellens parametre, så den nøjagtigt kan forudsige resultater eller klassificere data. En af de vigtigste sådanne træningsalgoritmer er gradient descent.

5. Evaluering og optimering af modellen: Efter at modellen er blevet trænet, er det vigtigt at evaluere dens ydeevne for at sikre, at den er nøjagtig og pålidelig. Dette kan involvere at teste modellen på et separat datasæt eller bruge en række metrics til at måle dens ydeevne. Hvis modellens ydeevne ikke er tilfredsstillende, skal maskinlæringsingeniøren muligvis gå tilbage og optimere modellen ved at justere dens parametre eller helt vælge en anden model.

6. Implementering af modellen: Når modellen er blevet trænet og optimeret, er den klar til at blive implementeret i et produktionsmiljø. Dette kan involvere at integrere modellen i en eksisterende applikation eller bygge en ny applikation specifikt til at bruge modellen. De fleste virksomheder vælger at hoste deres modeller i en dedikeret cloud-tjeneste, såsom Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, eller Google Cloud Platform (GCP).

7. Overvågning og vedligeholdelse af modellen: Selv efter modellen er blevet implementeret, er arbejdet for en maskinlæringsingeniør ikke afsluttet. Det er vigtigt løbende at overvåge modellen for at sikre, at den fungerer som forventet, og for at foretage eventuelle nødvendige opdateringer eller justeringer. Dette kan involvere genoptræning af modellen på nye data eller finjustering af dens parametre for at forbedre dens ydeevne. Et typisk eksempel på forringelse af modellens ydeevne er forårsaget af datadrift, når distributionen af ​​data ændres over tid, og modellen ikke opdateres (tænk f.eks. lab-real-life-clinic-covid-diabetes-retina-disease/), om en model, der er trænet til at detektere tegn på retinopati i et laboratorium under visse lysforhold, men udsættes derefter i naturen, hvor den bruges under naturlige lysforhold ).

Ud over disse opgaver kan en maskinlæringsingeniør også være ansvarlig for forskning og udvikling og samarbejde med tværfunktionelle teams. De skal også holde sig ajour med de nyeste maskinlæringsteknikker og -teknologier, da de hele tiden udvikler sig.

Nu hvor vi ved, hvad en maskinlæringsingeniør gør i deres arbejde, lad os se på de færdigheder, det kræver.

2. Hvilke færdigheder skal en maskinlæringsingeniør have?

For at blive maskinlæringsingeniør er der flere færdigheder, der er essentielle:

1. Stærke programmeringsevner: Maskinlæringsingeniører skal være dygtige til et eller flere programmeringssprog, såsom Python). De skal være komfortable med at arbejde med store kodebaser og være i stand til at skrive effektiv, velstruktureret kode.

2. Datamanipulation og analyse: Maskinlæringsmodeller trænes på store datasæt, så det er vigtigt for maskinlæringsingeniører at have stærke færdigheder i datamanipulation og -analyse. Dette omfatter arbejde med værktøjer såsom [SQL](https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language), Pandas) og NumPy til at rense, transformere og analysere data.

3. Maskinlæringskoncepter og -teknikker: En maskinlæringsingeniør bør have en stærk forståelse af maskinlæringskoncepter og -teknikker, herunder overvåget og uovervåget læring, beslutningstræer, neurale netværk, transformatorarkitekturer osv. De bør også være fortrolige med en række forskellige algoritmer, og være i stand til at vælge den mest passende til et givet problem.

4. Statistik og sandsynlighed: Maskinlæringsmodeller er baseret på statistiske og sandsynlighedsprincipper, så et stærkt fundament på disse områder er vigtigt for maskinlæringsingeniører. Dette inkluderer forståelse af begreber som hypotesetestning, Bayesiansk inferens og sandsynlighedsfordelinger.

5. Datavisualisering: At være i stand til effektivt at visualisere og kommunikere data er en vigtig færdighed for maskinlæringsingeniører. Dette omfatter brug af værktøjer såsom [Matplotlib](https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software), Seaborn og Tableau for at skabe klare og informative grafer og diagrammer.

6. Problemløsning og kritisk tænkning: Maskinlæringsingeniører står ofte over for komplekse problemer, der kræver kreative løsninger. Det er vigtigt for dem at kunne tænke kritisk og forholde sig til problemer på en logisk og systematisk måde.

For at erhverve disse færdigheder kan en person starte med at tage onlinekurser eller opnå en grad inden for et felt som datalogi, datavidenskab eller statistik. Det er også vigtigt for håbefulde maskinlæringsingeniører at få praktisk erfaring ved at arbejde på projekter og deltage i hackathons eller online udfordringer. At opbygge en stærk portefølje af projekter og demonstrere evnen til at anvende maskinlæringskoncepter på problemer i den virkelige verden kan være meget nyttigt at blive ansat som maskinlæringsingeniør.

For at lære at blive en god maskinlæringsingeniør, er det vigtigt at vide, hvilke værktøjer de bruger regelmæssigt, for at fokusere din læring på dem.

3. Hvilke værktøjer bruger maskinlæringsingeniører ofte?

Hvad er nogle af de vigtige værktøjer, en maskinlæringsingeniør skal mestre for at være effektiv i deres arbejde?

Der er mange værktøjer, der almindeligvis bruges af maskinlæringsingeniører, og de specifikke værktøjer, der er vigtigst at mestre, vil afhænge af arbejdets art og den enkeltes præferencer. Men her er nogle værktøjer, der almindeligvis bruges inden for maskinlæring:

1. Programmeringssprog: Maskinlæringsingeniører skal typisk være dygtige til et eller flere programmeringssprog, såsom Python. Disse sprog bruges til at skrive kode, der implementerer maskinlæringsalgoritmer og bygger modeller, oftest ved hjælp af dedikerede biblioteker og rammer.

2. Maskinlæringsbiblioteker og rammer: Der er mange biblioteker og rammer tilgængelige, som gør det nemmere at bygge maskinlæringsmodeller, såsom scikit-learn, TensorFlow, PyTorch og JAX. Disse biblioteker leverer forudbyggede algoritmer og funktioner, der nemt kan inkorporeres i maskinlæringsprojekter.

3. Datamanipulations- og analyseværktøjer: Værktøjer såsom SQL, Pandas, og NumPy bruges til at manipulere og analysere store datasæt. Disse værktøjer gør det nemmere at rense, transformere og forberede data til brug i maskinlæringsmodeller.

4. Datavisualiseringsværktøjer: Værktøjer såsom Matplotlib, Seaborn og Tableau bruges til at skabe klare og informative grafer og diagrammer, der hjælper med at visualisere og forstå data.

5. Cloud computing-platforme: Maskinlæringsmodeller kræver ofte betydelige computerressourcer og cloud computing-platforme såsom Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure eller Google Cloud Platform (GCP) giver adgang til kraftfulde computerressourcer efter behov.

6. Samarbejds- og projektstyringsværktøjer: Maskinlæringsingeniører arbejder ofte i teams og kan bruge værktøjer såsom Jupyter notesbog, Google colab, GitHub og Asana) til at samarbejde og administrere projekter.

Ud over disse værktøjer er det også vigtigt for maskinlæringsingeniører at være fortrolige med en række forskellige maskinlæringsalgoritmer og -teknikker og at have en stærk forståelse af statistiske og matematiske begreber.

Som nævnt før er maskinlæringsingeniør et eksempel på mange professioner, der har afledt det relativt nye område med maskinlæring. Lad os prøve at forstå forskellene mellem de vigtigste jobtitler.

4. Hvad er forskellen mellem en maskinlæringsingeniør og...

a. … en dataanalytiker?

Selvom der er en vis overlapning mellem rollerne for en maskinlæringsingeniør og en dataanalytiker, er de adskilte erhverv, der involverer forskellige færdigheder og ansvar.

En dataanalytiker er primært ansvarlig for at analysere data og rapportere om resultater for at informere forretningsbeslutninger. Dette kan involvere opgaver som at indsamle og rense data, oprette grafer og diagrammer for at visualisere dem og køre statistiske analyser på dem. En dataanalytiker kan også udvikle dashboards eller rapporter for at hjælpe interessenter med at forstå og gøre brug af dataene.

En maskinlæringsingeniørs arbejde involverer at bruge statistiske og matematiske teknikker til at bygge modeller, der nøjagtigt kan forudsige resultater eller klassificere data baseret på mønstre i dataene. De kan også være ansvarlige for forskning og udvikling, samarbejde med tværfunktionelle teams og holde sig ajour med de nyeste maskinlæringsteknikker og -teknologier.

Generelt fokuserer dataanalytikere mere på at analysere og rapportere om data, mens maskinlæringsingeniører fokuserer mere på at opbygge og vedligeholde maskinlæringsmodeller. Der er dog en vis overlapning mellem de to roller, og nogle fagfolk kan arbejde inden for begge områder.

b. … en softwareingeniør?

En maskinlæringsingeniør og en softwareingeniør er begge ansvarlige for at designe, bygge og vedligeholde computersystemer, men de har forskellige fokusområder og ekspertise.

En softwareingeniør er ansvarlig for at udvikle softwareprogrammer og -systemer, der opfylder en organisations eller klients behov. Dette kan involvere opgaver som at designe og bygge applikationer, skrive kode, teste og fejlfinde programmer og vedligeholde og opdatere eksisterende systemer. Softwareingeniører kan arbejde på en række forskellige projekter, herunder webapplikationer, mobilapps og desktopsoftware.

En maskinlæringsingeniør er derimod fokuseret på at bygge og vedligeholde maskinlæringsmodeller. Maskinlæringsingeniører arbejder med store datasæt og bruger statistiske og matematiske teknikker til at bygge modeller, der nøjagtigt kan forudsige resultater eller klassificere data i specifikke kategorier.

Mens både softwareingeniører og maskinlæringsingeniører er ansvarlige for at udvikle og vedligeholde computersystemer, fokuserer softwareingeniører mere på traditionel softwareudvikling, mens maskinlæringsingeniører fokuserer på at bygge og vedligeholde maskinlæringsmodeller.

c. … en statistiker?

En maskinlæringsingeniør og en statistiker er begge fagfolk, der arbejder med data og bruger statistiske og matematiske teknikker til at analysere og lave forudsigelser baseret på dataene. De har dog forskellige fokusområder og ekspertise.

En statistiker er en professionel, der bruger statistiske metoder til at indsamle, analysere og fortolke data. Statistikere kan arbejde inden for en række forskellige områder, herunder forretning, finans, sundhedspleje og regering. De kan være ansvarlige for opgaver som at indsamle og analysere data, udvikle statistiske modeller og komme med datadrevne anbefalinger.

En maskinlæringsingeniør er på den anden side fokuseret på at bygge og vedligeholde maskinlæringsmodeller. Disse modeller er designet til at analysere data, lære af dem og træffe intelligente beslutninger eller forudsigelser baseret på dem. Maskinlæringsingeniører arbejder med store datasæt og bruger statistiske og matematiske teknikker til at bygge modeller, der nøjagtigt kan forudsige resultater eller klassificere data i specifikke kategorier.

Både statistikere og maskinlæringsingeniører arbejder med data og bruger statistiske teknikker. Statistikere fokuserer generelt mere på traditionel statistisk analyse og modellering, mens maskinlæringsingeniører fokuserer på at bygge og vedligeholde maskinlæringsmodeller.

d. … en dataforsker?

En dataforsker anvender statistiske og maskinlæringsteknikker til at analysere og fortolke komplekse data. De er ansvarlige for at udtrække indsigt fra data, opbygge prædiktive modeller og formidle deres resultater til interessenter.

Både maskinlæringsingeniører og dataforskere arbejder med data og bruger maskinlæringsteknikker, men de har forskellige fokus- og ansvarsområder. Maskinlæringsingeniører beskæftiger sig primært med at opbygge og implementere maskinlæringsmodeller, mens dataforskere er mere fokuserede på at analysere og fortolke data for at udtrække indsigt og opbygge prædiktive modeller.