Que fai un enxeñeiro de Machine Learning?

A aprendizaxe automática emerxeu como un dos campos profesionais máis populares dos últimos anos. Son moitos os postos de traballo que xurdiron en relación a el. Neste artigo, exploraremos o papel dun enxeñeiro de aprendizaxe automática. Coñeceremos o traballo que supón, as habilidades e ferramentas que require, e diferenciarémolos doutros roles relacionados coa aprendizaxe automática/datos.

1. Que fai un enxeñeiro de aprendizaxe automática?

2. Cales son as habilidades que debe ter un enxeñeiro de aprendizaxe automática?

3. Que ferramentas usan a miúdo os enxeñeiros de aprendizaxe automática?

4. Cal é a diferenza entre un enxeñeiro de aprendizaxe automática e...

a. … un analista de datos?

b. … un enxeñeiro de software?

c. … un estatístico?

d. … un científico de datos?

Entón, que fai exactamente un enxeñeiro de aprendizaxe automática?

1. Que fai un enxeñeiro de aprendizaxe automática?

Un enxeñeiro de aprendizaxe automática é un profesional responsable de deseñar, construír e manter modelos de aprendizaxe automática. Estes modelos créanse para analizar datos, aprender con eles e tomar decisións ou predicións intelixentes en función dos datos. Os enxeñeiros de aprendizaxe automática traballan con grandes conxuntos de datos, utilizando técnicas estatísticas e matemáticas para crear modelos que poidan predecir resultados con precisión ou clasificar os datos en categorías específicas.

O traballo dun enxeñeiro de aprendizaxe automática normalmente implica os seguintes pasos:

1. Comprensión do problema empresarial: o primeiro paso para construír un modelo de aprendizaxe automática é comprender o problema empresarial que hai que resolver. Isto implica traballar coas partes interesadas para identificar o problema, recompilar datos e determinar o enfoque de aprendizaxe automática adecuado para resolver o problema. Aínda que o conxunto de algoritmos de aprendizaxe automática é independente do dominio da aplicación, certos algoritmos son máis adecuados para configuracións específicas, como modelos de secuencias para o procesamento da linguaxe natural ou a xenómica, etc.

2. Preprocesamento e limpeza de datos: os modelos de aprendizaxe automática, especialmente os de Deep Learning con moitos parámetros para adestrar, requiren grandes cantidades de datos para ser eficaces. Non obstante, estes datos adoitan estar desordenados e deben ser limpos e preprocesados ​​antes de poder usarlos para adestrar un modelo. Isto implica tarefas como a imputación de valores perdidos, detección de valores atípicos, normalización, etc. A limpeza e procesamento de datos probablemente sexa a parte menos interesante de calquera proxecto, pero tamén é unha das máis importantes. Dedícase a el unha gran parte do tempo dedicado a un proxecto de aprendizaxe automática, e a comprensión do problema empresarial mencionado anteriormente é clave para o seu éxito.

3. Elixir un modelo axeitado: hai moitos tipos diferentes de modelos de aprendizaxe automática, cada un coas súas propias fortalezas e debilidades. Un enxeñeiro de aprendizaxe automática debe elixir o modelo que sexa máis adecuado para o problema en cuestión, tendo en conta a natureza dos datos e o resultado desexado. Un bo enxeñeiro de ML debería estar familiarizado cun gran conxunto de algoritmos para poder escoller entre eles.

4. Adestramento do modelo: unha vez seleccionado o modelo, o seguinte paso é adestralo utilizando os datos limpos e preprocesados. Isto implica o uso de algoritmos para axustar os parámetros do modelo para que poida predecir con precisión os resultados ou clasificar os datos. Un dos algoritmos de adestramento máis importantes deste tipo é gradient descent.

5. Avaliación e optimización do modelo: despois de adestrar o modelo, é importante avaliar o seu rendemento para garantir que é preciso e fiable. Isto pode implicar probar o modelo nun conxunto de datos separado ou usar unha variedade de métricas para medir o seu rendemento. Se o rendemento do modelo non é satisfactorio, é posible que o enxeñeiro de aprendizaxe automática teña que volver atrás e optimizalo axustando os seus parámetros ou elixindo un modelo completamente diferente.

6. Implantación do modelo: unha vez que o modelo foi adestrado e optimizado, está listo para ser despregado nun ambiente de produción. Isto pode implicar integrar o modelo nunha aplicación existente ou construír unha nova aplicación específicamente para utilizar o modelo. A maioría das empresas optan por aloxar os seus modelos nun servizo de nube dedicado, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ou Google Cloud Platform (GCP).

7. Seguimento e mantemento do modelo: aínda despois de que o modelo foi despregado, o traballo dun enxeñeiro de aprendizaxe automática non está rematado. É importante supervisar continuamente o modelo para asegurarse de que funciona como se espera e para facer as actualizacións ou axustes necesarios. Isto pode implicar reciclar o modelo en novos datos ou axustar os seus parámetros para mellorar o seu rendemento. Un exemplo típico de degradación do rendemento do modelo é causado por data deriva, cando a distribución dos datos cambia ao longo do tempo e o modelo non se actualiza (Pense, por exemplo. lab-real-life-clinic-covid-diabetes-retina-disease/), sobre un modelo adestrado para detectar signos de retinopatía nun laboratorio en determinadas condicións de iluminación, pero que despois se desprega na natureza onde se usa en condicións de iluminación natural. ).

Ademais destas tarefas, un enxeñeiro de aprendizaxe automática tamén pode ser responsable da investigación e desenvolvemento e colaborar con equipos multifuncionais. Tamén deben estar ao día das últimas técnicas e tecnoloxías de aprendizaxe automática, xa que evolucionan constantemente.

Agora que sabemos o que fai un enxeñeiro de aprendizaxe automática no seu traballo, vexamos as habilidades que necesita.

2. Cales son as habilidades que debe ter un enxeñeiro de aprendizaxe automática?

Para converterse nun enxeñeiro de aprendizaxe automática, hai varias habilidades que son esenciais:

1. Fortes habilidades de programación: os enxeñeiros de aprendizaxe automática deben ser competentes nunha ou máis linguaxes de programación, como Python. Deben sentirse cómodos traballando con grandes bases de código e ser capaces de escribir código eficiente e ben estruturado.

2. Manipulación e análise de datos: os modelos de aprendizaxe automática están adestrados en grandes conxuntos de datos, polo que é importante que os enxeñeiros de aprendizaxe automática teñan fortes habilidades na manipulación e análise de datos. Isto inclúe traballar con ferramentas como SQL, Pandas e NumPy para limpar, transformar e analizar datos.

3. Conceptos e técnicas de aprendizaxe automática: un enxeñeiro de aprendizaxe automática debe ter unha boa comprensión dos conceptos e técnicas de aprendizaxe automática, incluíndo a aprendizaxe supervisada e non supervisada, árbores de decisión, redes neuronais, arquitecturas de transformadores, etc. Tamén deben estar familiarizados cunha variedade de algoritmos., e poder seleccionar o máis axeitado para un problema determinado.

4. Estatística e probabilidade: os modelos de aprendizaxe automática baséanse en principios estatísticos e probabilísticos, polo que unha base sólida nestas áreas é importante para os enxeñeiros de aprendizaxe automática. Isto inclúe a comprensión de conceptos como a proba de hipóteses, a inferencia bayesiana e as distribucións de probabilidade.

5. Visualización de datos: ser capaz de visualizar e comunicar datos de forma eficaz é unha habilidade importante para os enxeñeiros de aprendizaxe automática. Isto inclúe o uso de ferramentas como Matplotlib, Seaborn e Tableau para crear gráficos e gráficos claros e informativos.

6. Resolución de problemas e pensamento crítico: os enxeñeiros de aprendizaxe automática adoitan enfrontarse a problemas complexos que requiren solucións creativas. É importante que sexan capaces de pensar de forma crítica e abordar os problemas de forma lóxica e sistemática.

Para adquirir estas habilidades, unha persoa pode comezar facendo cursos en liña ou obter un título nun campo como a informática, a ciencia de datos ou a estatística. Tamén é importante que os aspirantes a enxeñeiros de aprendizaxe automática adquiran experiencia práctica traballando en proxectos e participando en hackathons ou desafíos en liña. Construír unha carteira sólida de proxectos e demostrar a capacidade de aplicar conceptos de aprendizaxe automática a problemas do mundo real pode ser moi útil para contratar como enxeñeiro de aprendizaxe automática.

Para aprender a converterse nun bo enxeñeiro de aprendizaxe automática, é importante saber cales son as ferramentas que usan regularmente, para centrar a súa aprendizaxe nelas.

3. Que ferramentas usan a miúdo os enxeñeiros de aprendizaxe automática?

Cales son algunhas das ferramentas importantes que un enxeñeiro de aprendizaxe automática debe dominar para ser eficiente no seu traballo?

Hai moitas ferramentas que adoitan usar os enxeñeiros de aprendizaxe automática, e as ferramentas específicas que son máis importantes dominar dependerán da natureza do traballo e das preferencias do individuo. Non obstante, aquí tes algunhas ferramentas que se usan habitualmente no campo da aprendizaxe automática:

1. Linguaxes de programación: os enxeñeiros de aprendizaxe automática normalmente necesitan ser competentes nunha ou máis linguaxes de programación, como Python. Estas linguaxes utilízanse para escribir código que implementa algoritmos de aprendizaxe automática e constrúe modelos, a maioría das veces utilizando bibliotecas e marcos dedicados.

2. Bibliotecas e marcos de aprendizaxe automática: hai moitas bibliotecas e marcos dispoñibles que facilitan a construción de modelos de aprendizaxe automática, como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch e JAX. Estas bibliotecas proporcionan algoritmos e funcións predefinidos que se poden incorporar facilmente a proxectos de aprendizaxe automática.

3. Ferramentas de manipulación e análise de datos: Ferramentas como SQL, Pandas, e NumPy utilízanse para manipular e analizar grandes conxuntos de datos. Estas ferramentas facilitan a limpeza, transformación e preparación de datos para o seu uso en modelos de aprendizaxe automática.

4. Ferramentas de visualización de datos: ferramentas como Matplotlib, Seaborn e Tableau úsanse para crear gráficos e gráficos claros e informativos que axuden a visualizar e comprender os datos.

5. Plataformas de computación na nube: os modelos de aprendizaxe automática requiren a miúdo recursos informáticos importantes e plataformas de computación na nube como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ou Google Cloud Platform (GCP) proporcionan acceso a poderosos recursos informáticos baixo demanda.

6. Ferramentas de colaboración e xestión de proxectos: os enxeñeiros de aprendizaxe automática adoitan traballar en equipos e poden usar ferramentas como Jupyter notebook, Google colab, GitHub e Asana para colaborar e xestionar proxectos.

Ademais destas ferramentas, tamén é importante que os enxeñeiros de aprendizaxe automática estean familiarizados cunha variedade de algoritmos e técnicas de aprendizaxe automática e teñan unha boa comprensión dos conceptos estatísticos e matemáticos.

Como se dixo antes, o enxeñeiro de aprendizaxe automática é un exemplo de moitas profesións que se derivaron do campo relativamente novo da aprendizaxe automática. Intentemos comprender as diferenzas entre os principais títulos de traballo.

4. Cal é a diferenza entre un enxeñeiro de aprendizaxe automática e...

a. … un analista de datos?

Aínda que hai algunha superposición entre os roles dun enxeñeiro de aprendizaxe automática e un analista de datos, son profesións distintas que implican habilidades e responsabilidades diferentes.

Un analista de datos é o principal responsable de analizar os datos e informar sobre os resultados para informar as decisións comerciais. Isto pode implicar tarefas como recoller e limpar datos, crear gráficos e gráficos para visualizalos e realizar análises estatísticas sobre eles. Un analista de datos tamén pode desenvolver paneis ou informes para axudar ás partes interesadas a comprender e facer uso dos datos.

O traballo dun enxeñeiro de aprendizaxe automática implica o uso de técnicas estatísticas e matemáticas para construír modelos que poidan prever con precisión os resultados ou clasificar os datos en función de patróns nos datos. Tamén poden ser responsables da investigación e desenvolvemento, colaborar con equipos multifuncionais e manterse ao día das últimas técnicas e tecnoloxías de aprendizaxe automática.

En xeral, os analistas de datos céntranse máis en analizar e informar sobre os datos, mentres que os enxeñeiros de aprendizaxe automática céntranse máis en construír e manter modelos de aprendizaxe automática. Non obstante, hai algunha superposición entre os dous roles e algúns profesionais poden traballar en ambas áreas.

b. … un enxeñeiro de software?

Un enxeñeiro de aprendizaxe automática e un enxeñeiro de software son os dous responsables de deseñar, construír e manter os sistemas informáticos, pero teñen diferentes áreas de enfoque e experiencia.

Un enxeñeiro de software é responsable de desenvolver programas e sistemas de software que satisfagan as necesidades dunha organización ou cliente. Isto pode implicar tarefas como deseñar e construír aplicacións, escribir código, probar e depurar programas e manter e actualizar os sistemas existentes. Os enxeñeiros de software poden traballar nunha variedade de proxectos, incluíndo aplicacións web, aplicacións móbiles e software de escritorio.

Un enxeñeiro de aprendizaxe automática, pola contra, céntrase en construír e manter modelos de aprendizaxe automática. Os enxeñeiros de aprendizaxe automática traballan con grandes conxuntos de datos e usan técnicas estatísticas e matemáticas para crear modelos que poidan predecir resultados con precisión ou clasificar os datos en categorías específicas.

Aínda que tanto os enxeñeiros de software como os enxeñeiros de aprendizaxe automática son responsables do desenvolvemento e mantemento dos sistemas informáticos, os enxeñeiros de software céntranse máis no desenvolvemento de software tradicional, mentres que os enxeñeiros de aprendizaxe automática céntranse na construción e mantemento de modelos de aprendizaxe automática.

c. … un estatístico?

Un enxeñeiro de aprendizaxe automática e un estatístico son profesionais que traballan con datos e utilizan técnicas estatísticas e matemáticas para analizar e facer predicións baseadas nos datos. Non obstante, teñen diferentes áreas de enfoque e experiencia.

Un estatístico é un profesional que utiliza métodos estatísticos para recoller, analizar e interpretar datos. Os estatísticos poden traballar nunha variedade de campos, incluíndo negocios, finanzas, saúde e goberno. Poden ser responsables de tarefas como recoller e analizar datos, desenvolver modelos estatísticos e facer recomendacións baseadas en datos.

Un enxeñeiro de aprendizaxe automática, por outra banda, céntrase en construír e manter modelos de aprendizaxe automática. Estes modelos están deseñados para analizar datos, aprender con eles e tomar decisións ou predicións intelixentes baseadas neles. Os enxeñeiros de aprendizaxe automática traballan con grandes conxuntos de datos e usan técnicas estatísticas e matemáticas para crear modelos que poidan predecir resultados con precisión ou clasificar os datos en categorías específicas.

Tanto os estatísticos como os enxeñeiros de aprendizaxe automática traballan con datos e usan técnicas estatísticas. Os estatísticos xeralmente céntranse máis na análise estatística e no modelado tradicionais, mentres que os enxeñeiros de aprendizaxe automática céntranse na construción e mantemento de modelos de aprendizaxe automática.

d. … un científico de datos?

Un científico de datos aplica técnicas estatísticas e de aprendizaxe automática para analizar e interpretar datos complexos. Son responsables de extraer información dos datos, construír modelos preditivos e comunicar os seus descubrimentos ás partes interesadas.

Tanto os enxeñeiros de aprendizaxe automática como os científicos de datos traballan con datos e usan técnicas de aprendizaxe automática, pero teñen diferentes áreas de enfoque e responsabilidade. Os enxeñeiros de aprendizaxe automática preocúpanse principalmente na construción e implantación de modelos de aprendizaxe automática, mentres que os científicos de datos están máis centrados en analizar e interpretar datos para extraer información e construír modelos preditivos.