Zer egiten du Machine Learning ingeniari batek?

Machine Learning azken urteotako lanbide-esparrurik beroenetako bat bezala agertu da. Asko dira horri lotuta sortu diren lan-tituluak. Artikulu honetan, ikaskuntza automatikoko ingeniari baten rola aztertuko dugu. Berak dakarren lana, behar dituen trebetasunak eta tresnak ezagutuko ditugu, eta ikaskuntza automatikoaren/datuekin lotutako beste roletatik bereiziko ditugu.

1. Zer egiten du Machine Learning ingeniari batek?

2. Zeintzuk dira ikaskuntza automatikoko ingeniari batek izan behar dituen gaitasunak?

3. Zer tresna erabiltzen dituzte maiz ikaskuntza automatikoko ingeniariek?

4. Zein da Machine Learning ingeniari baten eta... arteko aldea

a. … Datu-analista bat?

b. … Software ingeniari bat?

c. … Estatistikari bat?

d. … Datu zientzialari bat?

Beraz, zer egiten du zehazki ikaskuntza automatikoko ingeniari batek?

1. Zer egiten du Machine Learning ingeniari batek?

Ikaskuntza automatikoko ingeniaria ikaskuntza automatikoko ereduak diseinatzeaz, eraikitzeaz eta mantentzeaz arduratzen den profesionala da. Eredu hauek datuak aztertzeko, haietatik ikasteko eta datuetan oinarrituta erabaki edo iragarpen adimentsuak hartzeko sortzen dira. Ikaskuntza automatikoko ingeniariek datu multzo handiekin lan egiten dute, teknika estatistikoak eta matematikoak erabiliz emaitzak zehaztasunez aurreikus ditzaketen ereduak eraikitzeko edo datuak kategoria zehatzetan sailkatzeko.

Ikaskuntza automatikoko ingeniari baten lanak urrats hauek izaten ditu normalean:

1. Negozio-arazoa ulertzea: Makina ikasteko eredua eraikitzeko lehen urratsa konpondu beharreko negozio-arazoa ulertzea da. Honek interesdunekin lan egitea dakar arazoa identifikatzeko, datuak biltzeko eta arazoa konpontzeko ikaskuntza automatikoaren ikuspegi egokia zehazteko. Ikaskuntza automatikoko algoritmoen multzoa aplikazio-domeinutik independentea den arren, algoritmo batzuk ezarpen zehatzetarako egokiagoak dira, hala nola, Hizkuntza Naturalaren Prozesamendurako edo Genomikarako sekuentzia-ereduak, etab.

2. Datuak aurreprozesatzea eta garbitzea: Ikaskuntza automatikoko ereduek, bereziki trebatzeko parametro asko dituzten Deep Learning-ek, datu kopuru handiak behar dituzte eraginkorrak izateko. Hala ere, datu hauek sarritan nahasiak izaten dira eta garbitu eta aldez aurretik prozesatu behar dira modelo bat trebatzeko erabili aurretik. Honek, hala nola, falta den balio-iputazioa, outlier detekzioa, normalizazioa eta abar bezalako zereginak dakartza. Datuak garbitzea eta prozesatzea da ziurrenik edozein proiekturen zatirik zirraragarriena, baina garrantzitsuenetako bat ere bada. Ikaskuntza automatikoko proiektu batean ematen den denboraren zati handi bat horretara dedikatzen da, eta goian aipatutako negozio-arazoa ulertzea funtsezkoa da arrakasta izateko.

3. Eredu egokia aukeratzea: Ikaskuntza automatikoko eredu mota asko daude, bakoitza bere indargune eta ahulguneekin. Ikaskuntza automatikoko ingeniari batek esku artean duen arazorako egokiena den eredua aukeratu behar du, datuen izaera eta nahi den emaitza kontuan hartuta. ML ingeniari on batek algoritmo multzo handi bat ezagutu beharko luke haietatik aukeratu ahal izateko.

4. Eredua entrenatzea: eredua hautatu ondoren, hurrengo urratsa garbitutako eta aurrez prozesatutako datuak erabiliz trebatzea da. Honek ereduaren parametroak doitzeko algoritmoak erabiltzea dakar, emaitzak zehaztasunez aurreikus ditzan edo datuak sailkatu ahal izateko. Horrelako entrenamendu-algoritmo garrantzitsuenetako bat gradient descent. da

5. Eredua ebaluatzea eta optimizatzea: eredua trebatu ondoren, bere errendimendua ebaluatzea garrantzitsua da, zehatza eta fidagarria dela ziurtatzeko. Honek eredua datu-multzo bereizi batean probatzea edo bere errendimendua neurtzeko hainbat metrika erabiltzea izan daiteke. Ereduaren errendimendua egokia ez bada, ikaskuntza automatikoko ingeniariak atzera egin beharko du eta eredua optimizatu behar du bere parametroak egokituz edo beste eredu bat aukeratuz.

6. Eredua hedatzea: eredua trebatu eta optimizatu ondoren, prest dago ekoizpen-ingurunean hedatzeko. Honek eredua lehendik dagoen aplikazio batean integratzea edo eredua erabiltzeko bereziki aplikazio berri bat eraikitzea izan daiteke. Enpresa gehienek beren ereduak hodeiko zerbitzu dedikatu batean ostatatzea aukeratzen dute, hala nola Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure edo Google Cloud Platform (GCP).

7. Ereduaren jarraipena eta mantentzea: eredua zabaldu ondoren ere, ikaskuntza automatikoko ingeniari baten lana ez da amaitu. Garrantzitsua da eredua etengabe kontrolatzea espero den moduan funtzionatzen duela ziurtatzeko eta beharrezko eguneraketak edo doikuntzak egiteko. Horrek eredua datu berrietan trebatzea edo bere parametroak finkatzea izan dezake bere errendimendua hobetzeko. Ereduaren errendimenduaren degradazioaren adibide tipiko bat datuen desbideraketa eragiten du. datuen banaketa denboran zehar aldatzen denean eta eredua eguneratzen ez denean (Pentsa, adibidez. lab-real-life-clinic-covid-diabetes-retina-disease/), argi-baldintza jakin batzuetan laborategi batean erretinopatia-zantzuak detektatzeko trebatutako eredu bati buruz, baina gero basatian zabaltzen da non argi natural-baldintzetan erabiltzen den. ).

Zeregin horiez gain, ikaskuntza automatikoko ingeniari bat ere izan daiteke ikerketa eta garapenaren arduraduna, eta funtzio gurutzatuen taldeekin elkarlanean aritzea. Gainera, ikaskuntza automatikoko teknika eta teknologi berrienekin eguneratuta egon behar dute, etengabe eboluzionatzen baitute.

Orain, ikaskuntza automatikoko ingeniari batek bere lanean zer egiten duen dakigunez, ikus ditzagun honek hartzen dituen trebetasunak.

2. Zeintzuk dira ikaskuntza automatikoko ingeniari batek izan behar dituen gaitasunak?

Ikaskuntza automatikoko ingeniari izateko, ezinbestekoak diren hainbat trebetasun daude:

1. Programazio-gaitasun sendoak: Ikaskuntza automatikoko ingeniariek programazio-lengoaia batean edo gehiagotan trebeak izan behar dituzte, hala nola Python. Eroso egon behar dute kode-oinarri handiekin lan egiten eta kode eraginkor eta ongi egituratua idazteko gai izan behar dute.

2. Datuen manipulazioa eta analisia: ikaskuntza automatikoko ereduak datu multzo handietan trebatzen dira, beraz, garrantzitsua da ikaskuntza automatikoko ingeniariek datuen manipulazioan eta analisian trebetasun sendoak izatea. Horrek SQL, Pandas) eta [] bezalako tresnekin lan egiten du. NumPy](https://en.wikipedia.org/wiki/SQL) datuak garbitzeko, eraldatzeko eta aztertzeko.

3. Ikaskuntza automatikoko kontzeptuak eta teknikak: ikaskuntza automatikoko ingeniari batek ikaskuntza automatikoko kontzeptu eta tekniken ulermen handia izan behar du, gainbegiratu eta gainbegiratu gabeko ikaskuntza barne, erabaki-zuhaitzak, neurona-sareak, transformadoreen arkitekturak, etab. Algoritmo desberdinak ere ezagutu behar dituzte., eta arazo jakin baterako egokiena aukeratzeko gai izan.

4. Estatistika eta probabilitatea: Ikaskuntza automatikoko ereduak printzipio estatistiko eta probabilistikoetan oinarritzen dira, beraz, arlo hauetan oinarri sendoak izatea garrantzitsua da ikaskuntza automatikoko ingeniarientzat. Honek hipotesien azterketa, inferentzia bayesiarra eta probabilitate-banaketa bezalako kontzeptuak ulertzea barne hartzen du.

5. Datuen bistaratzea: datuak modu eraginkorrean ikusteko eta komunikatzeko gai izatea trebetasun garrantzitsua da ikaskuntza automatikoko ingeniarientzat. Horrek Matplotlib, [Seaborn](https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software) eta bezalako tresnak erabiltzea barne hartzen du. https://en.wikipedia.org/wiki/Matplotlib) grafiko eta taula argi eta informatiboak sortzeko.

6. Arazoak ebaztea eta pentsamendu kritikoa: Ikaskuntza automatikoko ingeniariek irtenbide sortzaileak behar dituzten arazo konplexuei aurre egin ohi diete. Garrantzitsua da kritikoki pentsatzeko eta arazoei modu logiko eta sistematiko batean planteatzeko gai izatea.

Trebetasun horiek eskuratzeko, pertsona bat hasi daiteke lineako ikastaroak egiten edo informatika, datuen zientzia edo estatistika bezalako arlo batean titulua lortuz. Garrantzitsua da ikaskuntza automatikoko ingeniari nahi dutenentzat esperientzia praktikoa lortzea proiektuetan lan eginez eta hackathons edo online erronketan parte hartuz. Proiektuen zorro sendo bat sortzea eta ikaskuntza automatikoaren kontzeptuak mundu errealeko arazoei aplikatzeko gaitasuna erakustea oso lagungarria izan daiteke ikasketa automatikoko ingeniari gisa kontratatzeko.

Ikaskuntza automatikoko ingeniari on bat izaten ikasteko, garrantzitsua da aldian-aldian zein tresna erabiltzen dituzten jakitea, zure ikaskuntza horietara bideratzeko.

3. Zer tresna erabiltzen dituzte maiz ikaskuntza automatikoko ingeniariek?

Zeintzuk dira ikaskuntza automatikoko ingeniari batek bere lanean eraginkorra izateko menperatu behar dituen tresna garrantzitsuetako batzuk?

Ikaskuntza automatikoko ingeniariek normalean erabiltzen dituzten tresna asko daude, eta menperatzeko garrantzitsuenak diren tresna espezifikoak lanaren izaeraren eta norberaren lehentasunen araberakoak izango dira. Hala ere, hona hemen ikaskuntza automatikoaren arloan erabili ohi diren tresna batzuk:

1. Programazio-lengoaiak: Ikaskuntza automatikoko ingeniariek normalean trebeak izan behar dituzte programazio-lengoaia batean edo gehiagotan, Python adibidez. Lengoaia hauek ikaskuntza automatikoko algoritmoak inplementatzen dituen eta ereduak eraikitzen dituen kodea idazteko erabiltzen dira, gehienetan liburutegi eta esparru dedikatuak erabiliz.

2. Ikaskuntza automatikoko liburutegiak eta esparruak: ikaskuntza automatikoko ereduak eraikitzea errazten duten liburutegi eta esparru ugari daude eskuragarri, adibidez scikit-learn, TensorFlow, PyTorch eta JAX. Liburutegi hauek aurrez eraikitako algoritmoak eta funtzioak eskaintzen dituzte, ikaskuntza automatikoko proiektuetan erraz txerta daitezkeenak.

3. Datuak manipulatzeko eta aztertzeko tresnak: SQL, Pandas bezalako tresnak ), eta NumPy datu multzo handiak manipulatzeko eta aztertzeko erabiltzen dira. Tresna horiei esker, errazagoa da datuak garbitzea, eraldatzea eta prestatzea ikasketa automatikoko ereduetan erabiltzeko.

4. Datuak bistaratzeko tresnak: Matplotlib, Seaborn bezalako tresnak eta Tableau datuak bistaratzen eta ulertzen laguntzen duten grafiko eta taula argi eta informatiboak sortzeko erabiltzen dira.

5. Hodeiko informatika-plataformak: ikaskuntza automatikoko ereduek informatika-baliabide garrantzitsuak behar dituzte askotan, eta hodeiko informatika-plataformak, hala nola Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure edo Google Cloud Platform (GCP) baliabide informatiko indartsuetarako sarbidea eskaintzen dute eskaeraren arabera.

6. Lankidetza eta proiektuak kudeatzeko tresnak: Ikaskuntza automatikoko ingeniariek taldeetan lan egiten dute maiz eta Jupyter notebook, Google colab bezalako tresnak erabil ditzakete. com), GitHub eta Asana) proiektuak elkarlanean aritzeko eta kudeatzeko.

Tresna horiez gain, ikaskuntza automatikoko ingeniariek ikaskuntza automatikoko algoritmo eta teknika desberdinak ezagutzea eta kontzeptu estatistiko eta matematikoen ulermen sendoa izatea ere garrantzitsua da.

Lehen esan bezala, ikaskuntza automatikoko ingeniaria ikaskuntza automatikoaren eremu berri samarra zabaldu duten lanbide askoren adibide bat da. Saia gaitezen lanpostu nagusien arteko ezberdintasunak ulertzen.

4. Zein da Machine Learning ingeniari baten eta...

a. … Datuen Analista bat?

Ikaskuntza automatikoko ingeniari baten eta datu-analistaren rolak gainjarri diren arren, lanbide desberdinak dira, trebetasun eta ardura desberdinak dituztenak.

Datu-analista batek datuak aztertzeaz eta aurkikuntzen berri emateaz arduratzen da nagusiki negozioaren erabakiak informatzeko. Honek, besteak beste, datuak biltzea eta garbitzea, haiek ikusteko grafikoak eta taulak sortzea eta analisi estatistikoak egitea izan daiteke. Datu-analista batek aginte-panelak edo txostenak ere garatu ditzake interes-taldeei datuak ulertzen eta erabiltzen laguntzeko.

Ikaskuntza automatikoko ingeniari baten lana teknika estatistikoak eta matematikoak erabiltzea dakar emaitzak zehaztasunez aurreikus ditzaketen ereduak eraikitzeko edo datuen ereduetan oinarrituta datuak sailkatzeko. Halaber, ikerketa eta garapenaren arduradunak izan daitezke, funtzio anitzeko taldeekin elkarlanean aritzea eta ikaskuntza automatikoko teknika eta teknologia berrienekin eguneratuta egotea.

Orokorrean, datu-analistak datuen analisia eta txostenak aztertzera bideratzen dira, eta ikaskuntza automatikoko ingeniariek, berriz, ikaskuntza automatikoko ereduak eraikitzen eta mantentzen. Hala ere, bi eginkizunen artean nolabaiteko gainjartzea dago, eta profesional batzuk bi arloetan lan egin dezakete.

b. … Software ingeniari bat?

Ikaskuntza automatikoko ingeniari bat eta software ingeniari bat dira biak sistema informatikoak diseinatzeaz, eraikitzeaz eta mantentzeaz arduratzen direnak, baina foku eta espezializazio arlo desberdinak dituzte.

Software ingeniari bat erakunde edo bezero baten beharrak asetzen dituzten software programak eta sistemak garatzeaz arduratzen da. Honek aplikazioak diseinatzea eta eraikitzea, kodea idaztea, programak probatzea eta araztea eta lehendik dauden sistemak mantentzea eta eguneratzea bezalako zereginak izan ditzake. Software ingeniariek hainbat proiektutan lan egin dezakete, besteak beste, web aplikazioetan, mugikorreko aplikazioetan eta mahaigaineko softwarean.

Ikaskuntza automatikoko ingeniari bat, aldiz, ikaskuntza automatikoko ereduak eraikitzen eta mantentzen oinarritzen da. Ikaskuntza automatikoko ingeniariek datu-multzo handiekin lan egiten dute eta teknika estatistikoak eta matematikoak erabiltzen dituzte emaitzak zehatz-mehatz iragar ditzaketen edo datuak kategoria zehatzetan sailkatzeko ereduak eraikitzeko.

Software-ingeniariek eta ikaskuntza automatikoko ingeniariek ordenagailu-sistemak garatzeaz eta mantentzeaz arduratzen diren arren, software-ingeniariek software-garapen tradizionalean arreta gehiago jartzen dute, eta ikaskuntza automatikoko ingeniariek ikaskuntza-ereduak eraikitzen eta mantentzen jartzen dute arreta.

c. … Estatistika bat?

Ikaskuntza automatikoko ingeniari bat eta estatistiko bat datuekin lan egiten duten eta datuetan oinarrituta aztertzeko eta aurreikuspenak egiteko teknika estatistiko eta matematikoak erabiltzen dituzten profesionalak dira. Hala ere, arreta eta espezializazio arlo desberdinak dituzte.

Estatistika bat datuak biltzeko, aztertzeko eta interpretatzeko metodo estatistikoak erabiltzen dituen profesional bat da. Estatistikariek hainbat arlotan lan egin dezakete, besteak beste, negozioak, finantzak, osasuna eta gobernua. Datuak biltzea eta aztertzea, estatistika-ereduak garatzea eta datuetan oinarritutako gomendioak egitea bezalako zereginez arduratu daitezke.

Ikaskuntza automatikoko ingeniari bat, berriz, ikaskuntza automatikoko ereduak eraikitzera eta mantentzera bideratzen da. Eredu hauek datuak aztertzeko, haietatik ikasteko eta horietan oinarrituta erabaki edo iragarpen adimentsuak hartzeko diseinatuta daude. Ikaskuntza automatikoko ingeniariek datu-multzo handiekin lan egiten dute eta teknika estatistikoak eta matematikoak erabiltzen dituzte emaitzak zehatz-mehatz iragar ditzaketen edo datuak kategoria zehatzetan sailkatzeko ereduak eraikitzeko.

Estatistikariek zein ikaskuntza automatikoko ingeniariek datuekin lan egiten dute eta teknika estatistikoak erabiltzen dituzte. Estatistikariek, oro har, analisi eta modelizazio estatistiko tradizionalean arreta gehiago jartzen dute, eta ikaskuntza automatikoko ingeniariek ikaskuntza automatikoko ereduak eraikitzen eta mantentzen jartzen dute arreta.

d. … Datu zientzialaria?

Datu-zientzialari batek estatistika eta ikaskuntza automatikoko teknikak aplikatzen ditu datu konplexuak aztertzeko eta interpretatzeko. Datuetatik informazioa ateratzeaz, aurreikuspen-ereduak eraikitzeaz eta haien aurkikuntzak interesdunei jakinarazteaz arduratzen dira.

Ikaskuntza automatikoko ingeniariek eta datu-zientzialariek datuekin lan egiten dute eta ikaskuntza automatikoko teknikak erabiltzen dituzte, baina arreta eta ardura arlo desberdinak dituzte. Ikaskuntza automatikoko ingeniariak ikaskuntza automatikoko ereduak eraikitzeaz eta hedatzeaz arduratzen dira nagusiki, eta datu-zientzilariak, berriz, datuak aztertzera eta interpretatzera bideratzen dira ikuspegiak ateratzeko eta eredu prediktiboak eraikitzeko.