Mitä koneoppimisinsinööri tekee?

Koneoppiminen on noussut yhdeksi viime vuosien kuumimmista ammattialoista. Siihen liittyen on ilmaantunut monia ammattinimikkeitä. Tässä artikkelissa tutkimme koneoppimisinsinöörin roolia. Opimme sen edellyttämästä työstä, sen vaatimista taidoista ja työkaluista sekä erottelemme ne muista koneoppimiseen/dataan liittyvistä rooleista.

1. Mitä koneoppimisinsinööri tekee?

2. Mitä taitoja koneoppimisinsinöörillä tulee olla?

3. Mitä työkaluja koneoppimisinsinöörit usein käyttävät?

4. Mitä eroa on koneoppimisinsinöörillä ja…

a. … dataanalyytikko?

b. … ohjelmistosuunnittelija?

c. … tilastomies?

d. … tietotieteilijä?

Joten mitä koneoppimisinsinööri tarkalleen tekee?

1. Mitä koneoppimisinsinööri tekee?

Koneoppimisinsinööri on ammattilainen, joka vastaa koneoppimismallien suunnittelusta, rakentamisesta ja ylläpidosta. Nämä mallit on luotu analysoimaan dataa, oppimaan siitä ja tekemään älykkäitä päätöksiä tai ennusteita datan perusteella. Koneoppimisinsinöörit työskentelevät suurten tietojoukkojen kanssa käyttämällä tilastollisia ja matemaattisia tekniikoita luodakseen malleja, jotka voivat ennustaa tarkasti tuloksia tai luokitella tiedot tiettyihin luokkiin.

Koneoppimisinsinöörin työ sisältää tyypillisesti seuraavat vaiheet:

1. Liiketoimintaongelman ymmärtäminen: Ensimmäinen askel koneoppimismallin rakentamisessa on ymmärtää liiketoimintaongelma, joka on ratkaistava. Tämä edellyttää yhteistyötä sidosryhmien kanssa ongelman tunnistamiseksi, tietojen keräämiseksi ja sopivan koneoppimistavan määrittämiseksi ongelman ratkaisemiseksi. Vaikka koneoppimisalgoritmien joukko on riippumaton sovellusalueesta, tietyt algoritmit sopivat paremmin tiettyihin asetuksiin, kuten luonnollisen kielen käsittelyn tai genomiikan sekvenssimallit jne.

2. Datan esikäsittely ja puhdistus: Koneoppimismallit, erityisesti Deep Learning -mallit, joissa on paljon harjoitettavia parametreja, vaativat suuria tietomääriä ollakseen tehokkaita. Nämä tiedot ovat kuitenkin usein sotkuisia, ja ne on puhdistettava ja esikäsiteltävä ennen kuin niitä voidaan käyttää mallin kouluttamiseen. Tämä sisältää tehtäviä, kuten puuttuvien arvojen imputointia, poikkeamien havaitsemista, normalisointia jne. Tietojen puhdistaminen ja käsittely on luultavasti vähiten jännittävä osa missä tahansa projektissa, mutta se on myös yksi tärkeimmistä. Suuri osa koneoppimisprojektiin käytetystä ajasta on omistettu sille, ja edellä mainitun liiketoimintaongelman ymmärtäminen on avain sen onnistumiseen.

3. Sopivan mallin valinta: Koneoppimismalleja on monenlaisia, jokaisella on omat vahvuutensa ja heikkoutensa. Koneoppimisinsinöörin on valittava kyseessä olevaan ongelmaan sopivin malli ottaen huomioon tiedon luonne ja haluttu lopputulos. Hyvän ML-insinöörin tulee tuntea suuri joukko algoritmeja voidakseen valita niistä.

4. Mallin kouluttaminen: Kun malli on valittu, seuraava vaihe on kouluttaa se käyttämällä puhdistettua ja esikäsiteltyä dataa. Tämä edellyttää algoritmien käyttöä mallin parametrien säätämiseksi niin, että se voi ennustaa tulokset tarkasti tai luokitella tietoja. Yksi tärkeimmistä tällaisista harjoitusalgoritmeista on gradient descent.

5. Mallin arviointi ja optimointi: Mallin koulutuksen jälkeen on tärkeää arvioida sen suorituskyky varmistaakseen, että se on tarkka ja luotettava. Tämä voi sisältää mallin testaamisen erillisellä tietojoukolla tai useiden eri mittareiden käyttämisen sen suorituskyvyn mittaamiseen. Jos mallin suorituskyky ei ole tyydyttävä, koneoppimisinsinöörin on ehkä palattava ja optimoitava malli muuttamalla sen parametreja tai valitsemalla eri malli kokonaan.

6. Mallin käyttöönotto: Kun malli on koulutettu ja optimoitu, se on valmis otettavaksi käyttöön tuotantoympäristössä. Tämä voi tarkoittaa mallin integroimista olemassa olevaan sovellukseen tai uuden sovelluksen rakentamista erityisesti mallin hyödyntämiseksi. Useimmat yritykset haluavat isännöidä mallejaan erillisessä pilvipalvelussa, kuten Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure tai Google Cloud Platform (GCP).

7. Mallin valvonta ja ylläpito: Koneoppimisinsinöörin työ ei ole valmis edes mallin käyttöönoton jälkeen. On tärkeää seurata mallia jatkuvasti sen varmistamiseksi, että se toimii odotetulla tavalla, ja tehdä tarvittavat päivitykset tai säädöt. Tämä voi edellyttää mallin uudelleenkouluttamista uusien tietojen perusteella tai sen parametrien hienosäätöä sen suorituskyvyn parantamiseksi. Tyypillinen esimerkki mallin suorituskyvyn heikkenemisestä johtuu datan ajautumisesta, kun tietojen jakautuminen muuttuu ajan myötä ja mallia ei päivitetä (Ajattele esimerkiksi esimerkki, mallista, joka on koulutettu havaitsemaan retinopatian merkkejä laboratoriossa tietyissä valaistusolosuhteissa, mutta jota käytetään sitten luonnossa, jossa sitä käytetään luonnollisessa valaistuksessa. ).

Näiden tehtävien lisäksi koneoppimisinsinööri voi vastata myös tutkimuksesta ja kehityksestä sekä yhteistyöstä poikkitoiminnallisten tiimien kanssa. Heidän on myös pysyttävä ajan tasalla uusimpien koneoppimistekniikoiden ja -tekniikoiden kanssa, kun ne kehittyvät jatkuvasti.

Nyt kun tiedämme, mitä koneoppimisinsinööri tekee työssään, katsotaanpa, mitä taitoja tämä vaatii.

2. Mitkä ovat koneoppimisinsinöörin taidot?

Jotta voit tulla koneoppimisinsinööriksi, sinulla on useita välttämättömiä taitoja:

1. Vahvat ohjelmointitaidot: Koneoppimisinsinöörien on hallittava yhtä tai useampaa ohjelmointikieltä, kuten Python. Heidän tulee olla mukava työskennellä suurten koodikantojen kanssa ja pystyä kirjoittamaan tehokasta, hyvin jäsenneltyä koodia.

2. Tietojen käsittely ja analysointi: Koneoppimismalleja koulutetaan suurille tietojoukoille, joten on tärkeää, että koneoppimisen insinööreillä on vahvat taidot tietojen käsittelyssä ja analysoinnissa. Tämä sisältää työskentelyn työkaluilla, kuten SQL, Pandas ja NumPy tietojen puhdistamiseen, muuntamiseen ja analysointiin.

3. Koneoppimisen käsitteet ja tekniikat: Koneoppimisinsinöörillä tulee olla vahva ymmärrys koneoppimisen käsitteistä ja tekniikoista, mukaan lukien ohjattu ja valvomaton oppiminen, päätöspuut, hermoverkot, muuntajaarkkitehtuurit jne. Hänen tulee myös tuntea erilaisia ​​algoritmeja ja pystyä valitsemaan sopivin tiettyyn ongelmaan.

4. Tilastot ja todennäköisyys: Koneoppimismallit perustuvat tilastollisiin ja todennäköisyyksiin perustuviin periaatteisiin, joten koneoppimisen insinööreille on tärkeää saada vahva perusta näillä alueilla. Tämä sisältää käsitteiden, kuten hypoteesien testauksen, Bayesin päättelyn ja todennäköisyysjakauman, ymmärtämisen.

5. Tietojen visualisointi: Tietojen tehokas visualisointi ja viestiminen on koneoppimisen insinöörien tärkeä taito. Tämä sisältää työkalujen, kuten Matplotlib, Seaborn ja Tableau luodaksesi selkeitä ja informatiivisia kaavioita ja kaavioita.

6. Ongelmanratkaisu ja kriittinen ajattelu: Koneoppimisen insinöörit kohtaavat usein monimutkaisia ​​ongelmia, jotka vaativat luovia ratkaisuja. Heille on tärkeää, että he osaavat ajatella kriittisesti ja lähestyä ongelmia loogisesti ja systemaattisesti.

Näiden taitojen hankkimiseksi henkilö voi aloittaa suorittamalla verkkokursseja tai ansaitsemalla tutkinnon jollakin alalla, kuten tietojenkäsittelytieteessä, datatieteessä tai tilastotieteessä. Koneoppimisinsinööriksi pyrkiville on myös tärkeää saada käytännön kokemusta työskentelemällä projekteissa ja osallistumalla hackathoneihin tai verkkohaasteisiin. Vahvan projektiportfolion rakentaminen ja kyvyn soveltaa koneoppimiskonsepteja todellisiin ongelmiin voi olla erittäin hyödyllistä koneoppimisinsinöörin palkkaamisessa.

Jotta voit oppia tulemaan hyväksi koneoppimisinsinööriksi, on tärkeää tietää, mitä työkaluja he käyttävät säännöllisesti, jotta voit keskittyä niihin.

3. Mitä työkaluja koneoppimisinsinöörit usein käyttävät?

Mitkä ovat tärkeitä työkaluja, jotka koneoppimisinsinöörin on hallittava ollakseen tehokas työssään?

On monia työkaluja, joita koneoppimisinsinöörit käyttävät yleisesti, ja työkalut, jotka on tärkein hallita, riippuvat työn luonteesta ja yksilön mieltymyksistä. Tässä on kuitenkin joitain työkaluja, joita käytetään yleisesti koneoppimisen alalla:

1. Ohjelmointikielet: Koneoppimisinsinöörien on yleensä oltava yhden tai useamman ohjelmointikielen, kuten Pythonin, taitoja. Näitä kieliä käytetään koodin kirjoittamiseen, joka toteuttaa koneoppimisalgoritmeja ja rakentaa malleja, useimmiten käyttämällä erityisiä kirjastoja ja kehyksiä.

2. Koneoppimiskirjastot ja -kehykset: Saatavilla on monia kirjastoja ja kehyksiä, jotka helpottavat koneoppimismallien rakentamista, kuten scikit-learn, TensorFlow, PyTorch ja JAX. Nämä kirjastot tarjoavat valmiiksi rakennettuja algoritmeja ja toimintoja, jotka voidaan helposti sisällyttää koneoppimisprojekteihin.

3. Tietojen käsittely- ja analysointityökalut: työkalut, kuten SQL, Pandas ja NumPy käytetään suurten tietojoukkojen käsittelyyn ja analysointiin. Nämä työkalut helpottavat tietojen puhdistamista, muuntamista ja valmistelua käytettäväksi koneoppimismalleissa.

4. Tietojen visualisointityökalut: työkalut, kuten Matplotlib, Seaborn ja Tableau käytetään luomaan selkeitä ja informatiivisia kaavioita ja kaavioita, jotka auttavat visualisoimaan ja ymmärtämään dataa.

5. Pilvilaskenta-alustat: Koneoppimismallit vaativat usein merkittäviä laskentaresursseja ja pilvilaskenta-alustoja, kuten Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure tai Google Cloud Platform (GCP) tarjoavat pääsyn tehokkaisiin laskentaresursseihin pyynnöstä.

6. Yhteistyö- ja projektinhallintatyökalut: Koneoppimisinsinöörit työskentelevät usein tiimeissä ja voivat käyttää työkaluja, kuten Jupyter-muistikirja, Google colab, GitHub ja Asana tehdä yhteistyötä ja hallinnoida projekteja.

Näiden työkalujen lisäksi on tärkeää, että koneoppimisen insinöörit tuntevat erilaisia ​​koneoppimisalgoritmeja ja -tekniikoita sekä vahvat tilastolliset ja matemaattiset käsitteet.

Kuten aiemmin todettiin, koneoppimisen insinööri on yksi esimerkki monista ammateista, jotka ovat irronneet koneoppimisen suhteellisen uudesta alasta. Yritetään ymmärtää erot päätyönimikkeiden välillä.

4. Mitä eroa on koneoppimisinsinöörin ja…

a. … dataanalyytikko?

Vaikka koneoppimisinsinöörin ja data-analyytikon roolit ovat osittain päällekkäisiä, ne ovat erillisiä ammatteja, joihin liittyy erilaisia ​​taitoja ja vastuita.

Dataanalyytikko on ensisijaisesti vastuussa tietojen analysoinnista ja havaintojen raportoinnista liiketoimintapäätösten pohjalta. Tämä voi sisältää tehtäviä, kuten tietojen keräämistä ja puhdistamista, kaavioiden ja kaavioiden luomista sen visualisoimiseksi ja tilastollisten analyysien suorittamista. Dataanalyytikko voi myös kehittää kojetauluja tai raportteja auttaakseen sidosryhmiä ymmärtämään ja hyödyntämään tietoja.

Koneoppimisinsinöörin työhön kuuluu tilastollisten ja matemaattisten tekniikoiden käyttäminen mallien rakentamiseen, jotka voivat ennustaa tarkasti tuloksia tai luokitella dataa datan mallien perusteella. He voivat myös olla vastuussa tutkimuksesta ja kehityksestä, yhteistyöstä monitoimitiimien kanssa ja uusimpien koneoppimistekniikoiden ja -teknologioiden pysymisestä ajan tasalla.

Yleensä dataanalyytikot keskittyvät enemmän datan analysointiin ja raportointiin, kun taas koneoppimisinsinöörit keskittyvät enemmän koneoppimismallien rakentamiseen ja ylläpitoon. Näiden kahden roolin välillä on kuitenkin jonkin verran päällekkäisyyttä, ja jotkut ammattilaiset voivat työskennellä molemmilla alueilla.

b. … ohjelmistosuunnittelija?

Koneoppimisen insinööri ja ohjelmistoinsinööri ovat molemmat vastuussa tietokonejärjestelmien suunnittelusta, rakentamisesta ja ylläpidosta, mutta heillä on eri painopistealueet ja asiantuntemus.

Ohjelmistoinsinööri vastaa organisaation tai asiakkaan tarpeita vastaavien ohjelmistojen ja järjestelmien kehittämisestä. Tämä voi sisältää tehtäviä, kuten sovellusten suunnittelua ja rakentamista, koodin kirjoittamista, ohjelmien testausta ja virheenkorjausta sekä olemassa olevien järjestelmien ylläpitoa ja päivittämistä. Ohjelmistoinsinöörit voivat työskennellä useissa projekteissa, mukaan lukien verkkosovellukset, mobiilisovellukset ja työpöytäohjelmistot.

Koneoppimisinsinööri sen sijaan keskittyy koneoppimismallien rakentamiseen ja ylläpitoon. Koneoppimisinsinöörit työskentelevät suurten tietojoukkojen parissa ja käyttävät tilastollisia ja matemaattisia tekniikoita luodakseen malleja, jotka voivat ennustaa tuloksia tarkasti tai luokitella tiedot tiettyihin luokkiin.

Sekä ohjelmistosuunnittelijat että koneoppimisinsinöörit ovat vastuussa tietokonejärjestelmien kehittämisestä ja ylläpidosta, mutta ohjelmistoinsinöörit keskittyvät enemmän perinteiseen ohjelmistokehitykseen, kun taas koneoppimisinsinöörit keskittyvät koneoppimismallien rakentamiseen ja ylläpitoon.

c. … tilastotieteilijä?

Koneoppimisen insinööri ja tilastotieteilijä ovat molemmat ammattilaisia, jotka työskentelevät tietojen kanssa ja käyttävät tilastollisia ja matemaattisia tekniikoita analysoidakseen ja tehdäkseen ennusteita datan perusteella. Heillä on kuitenkin erilaisia ​​painopistealueita ja asiantuntemusta.

Tilastomies on ammattilainen, joka käyttää tilastollisia menetelmiä tiedon keräämiseen, analysoimiseen ja tulkitsemiseen. Tilastotyöntekijät voivat työskennellä useilla eri aloilla, mukaan lukien liike-elämä, rahoitus, terveydenhuolto ja hallitus. He voivat olla vastuussa tehtävistä, kuten tietojen keräämisestä ja analysoinnista, tilastollisten mallien kehittämisestä ja datalähtöisten suositusten antamisesta.

Koneoppimisinsinööri puolestaan ​​keskittyy koneoppimismallien rakentamiseen ja ylläpitoon. Nämä mallit on suunniteltu analysoimaan dataa, oppimaan siitä ja tekemään älykkäitä päätöksiä tai ennusteita sen perusteella. Koneoppimisinsinöörit työskentelevät suurten tietojoukkojen parissa ja käyttävät tilastollisia ja matemaattisia tekniikoita rakentaakseen malleja, jotka voivat ennustaa tarkasti tuloksia tai luokitella tiedot tiettyihin luokkiin.

Sekä tilastotieteilijät että koneoppimisinsinöörit työskentelevät tietojen kanssa ja käyttävät tilastotekniikoita. Tilastomiehet keskittyvät yleensä enemmän perinteiseen tilastolliseen analyysiin ja mallintamiseen, kun taas koneoppimisinsinöörit keskittyvät koneoppimismallien rakentamiseen ja ylläpitoon.

d. … datatieteilijä?

Datatieteilijä soveltaa tilastollisia ja koneoppimistekniikoita monimutkaisten tietojen analysointiin ja tulkitsemiseen. He ovat vastuussa tiedoista oivallusten poimimisesta, ennakoivien mallien rakentamisesta ja havaintojensa välittämisestä sidosryhmille.

Sekä koneoppimisen insinöörit että datatieteilijät työskentelevät datan parissa ja käyttävät koneoppimistekniikoita, mutta heillä on erilaiset painopisteet ja vastuualueet. Koneoppimisinsinöörit keskittyvät ensisijaisesti koneoppimismallien rakentamiseen ja käyttöönottoon, kun taas datatieteilijät keskittyvät enemmän tietojen analysointiin ja tulkitsemiseen saadakseen oivalluksia ja rakentaakseen ennakoivia malleja.