Mit csinál egy gépi tanulási mérnök?

A gépi tanulás az elmúlt évek egyik legforróbb szakmai területévé vált. Számos munkakör merült fel ezzel kapcsolatban. Ebben a cikkben megvizsgáljuk a gépi tanulási mérnök szerepét. Megismerjük az ezzel járó munkát, a szükséges készségeket és eszközöket, és megkülönböztetjük azokat más gépi tanulással/adattal kapcsolatos szerepköröktől.

1. Mit csinál egy gépi tanulási mérnök?

2. Mik azok a készségek, amelyekkel egy gépi tanulási mérnöknek rendelkeznie kell?

3. Milyen eszközöket használnak gyakran a gépi tanulási mérnökök?

4. Mi a különbség a gépi tanulási mérnök és a…

a. … adatelemző?

b. … szoftvermérnök?

c. … statisztikus?

d. … egy adattudós?

Tehát mit csinál pontosan egy gépi tanulási mérnök?

1. Mit csinál egy gépi tanulási mérnök?

A gépi tanulási mérnök olyan szakember, aki a gépi tanulási modellek tervezéséért, felépítéséért és karbantartásáért felelős. Ezeket a modelleket az adatok elemzésére, azokból való tanulásra, valamint az adatok alapján intelligens döntések vagy előrejelzések meghozatalára hozták létre. A gépi tanulással foglalkozó mérnökök nagy adatkészletekkel dolgoznak, statisztikai és matematikai technikákat használva olyan modelleket hoznak létre, amelyek pontosan megjósolhatják az eredményeket vagy osztályozhatják az adatokat meghatározott kategóriákba.

A gépi tanulási mérnök munkája általában a következő lépésekből áll:

1. Az üzleti probléma megértése: A gépi tanulási modell felépítésének első lépése a megoldandó üzleti probléma megértése. Ez magában foglalja az érdekelt felekkel való együttműködést a probléma azonosítása, az adatok gyűjtése és a megfelelő gépi tanulási megközelítés meghatározása érdekében a probléma megoldásához. Míg a gépi tanulási algoritmusok készlete független az alkalmazási tartománytól, bizonyos algoritmusok jobban megfelelnek bizonyos beállításoknak, például a Natural Language Processing vagy a Genomics szekvenciamodelljeinek stb.

2. Adatok előfeldolgozása és tisztítása: A gépi tanulási modellek, különösen a sok betanítandó paraméterrel rendelkező Deep Learning modellek, nagy mennyiségű adatot igényelnek a hatékony működéshez. Ezek az adatok azonban gyakran rendetlenek, és meg kell tisztítani és elő kell feldolgozni őket, mielőtt felhasználnák őket egy modell betanításához. Ez olyan feladatokat foglal magában, mint a hiányzó értékek imputálása, a kiugró értékek észlelése, a normalizálás stb. Az adatok tisztítása és feldolgozása valószínűleg a legkevésbé izgalmas része minden projektnek, de egyben az egyik legfontosabb is. A gépi tanulási projekttel töltött idő nagy részét ennek szentelik, és a fent említett üzleti probléma megértése kulcsfontosságú a sikerhez.

3. Megfelelő modell kiválasztása: Sokféle gépi tanulási modell létezik, mindegyiknek megvannak a maga erősségei és gyengeségei. A gépi tanulási mérnöknek ki kell választania az adott problémának leginkább megfelelő modellt, figyelembe véve az adatok természetét és a kívánt eredményt. Egy jó ML mérnöknek ismernie kell az algoritmusok széles készletét, hogy tudjon választani közülük.

4. A modell betanítása: A modell kiválasztása után a következő lépés a betanítás a megtisztított és előre feldolgozott adatok felhasználásával. Ez magában foglalja az algoritmusok használatával a modell paramétereinek beállítását, hogy az pontosan előre jelezze az eredményeket vagy osztályozza az adatokat. Az egyik legfontosabb ilyen oktatóalgoritmus a gradient descent.

5. A modell értékelése és optimalizálása: A modell betanítása után fontos a teljesítmény értékelése, hogy megbizonyosodjon arról, hogy pontos és megbízható. Ez magában foglalhatja a modell tesztelését egy külön adatkészleten, vagy különféle mérőszámok használatát a teljesítmény mérésére. Ha a modell teljesítménye nem kielégítő, előfordulhat, hogy a gépi tanulási mérnöknek vissza kell térnie, és optimalizálnia kell a modellt a paramétereinek módosításával, vagy teljesen más modell választásával.

6. A modell üzembe helyezése: A modell betanítása és optimalizálása után készen áll az éles környezetben való üzembe helyezésre. Ez magában foglalhatja a modell integrálását egy meglévő alkalmazásba, vagy egy új alkalmazás létrehozását kifejezetten a modell hasznosítására. A legtöbb vállalat úgy dönt, hogy modelljeit egy dedikált felhőszolgáltatásban tárolja, például Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, vagy Google Cloud Platform (GCP).

7. A modell figyelése és karbantartása: A gépi tanulási mérnök munkája a modell üzembe helyezése után sem fejeződik be. Fontos, hogy folyamatosan figyeljük a modellt, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy az elvárásoknak megfelelően működik-e, és hogy elvégezzük a szükséges frissítéseket vagy módosításokat. Ez magában foglalhatja a modell új adatokra való átképzését vagy a paraméterek finomhangolását a teljesítmény javítása érdekében. A modell teljesítményének romlásának tipikus példája az adatsodródás, amikor az adatok eloszlása ​​idővel változik, és a modell nem frissül (gondoljon például például, egy olyan modellről, amelyet arra képeztek ki, hogy bizonyos fényviszonyok mellett laboratóriumban észlelje a retinopátia jeleit, majd a vadonban alkalmazzák, ahol természetes fényviszonyok között használják. ).

Ezeken a feladatokon túl a gépi tanulási mérnök a kutatás-fejlesztésért, valamint a többfunkciós csapatokkal való együttműködésért is felelős lehet. Emellett naprakésznek kell lenniük a legújabb gépi tanulási technikákkal és technológiákkal, mivel azok folyamatosan fejlődnek.

Most, hogy tudjuk, mit csinál egy gépi tanulási mérnök a munkája során, nézzük meg, milyen készségeket igényel ez.

2. Mik azok a készségek, amelyekkel egy gépi tanulási mérnöknek rendelkeznie kell?

Ahhoz, hogy gépi tanulási mérnök lehessen, számos készség szükséges:

1. Erős programozási készségek: A gépi tanulási mérnököknek jártasnak kell lenniük egy vagy több programozási nyelvben, például Python. Kényelmesen kell dolgozniuk nagy kódbázisokkal, és képesnek kell lenniük hatékony, jól strukturált kódok írására.

2. Adatmanipuláció és -elemzés: A gépi tanulási modelleket nagy adathalmazokon képezik, ezért fontos, hogy a gépi tanulással foglalkozó mérnökök erős adatkezelési és adatelemzési készségekkel rendelkezzenek. Ez magában foglalja az olyan eszközökkel való munkát, mint az SQL, a Pandas és a NumPy az adatok tisztításához, átalakításához és elemzéséhez.

3. Gépi tanulási koncepciók és technikák: A gépi tanulási mérnöknek alaposan ismernie kell a gépi tanulási koncepciókat és technikákat, beleértve a felügyelt és nem felügyelt tanulást, a döntési fákat, a neurális hálózatokat, a transzformátor architektúrákat stb. Ezenkívül ismernie kell a különféle algoritmusokat, és ki tudja választani az adott problémára legmegfelelőbbet.

4. Statisztikák és valószínűségszámítás: A gépi tanulási modellek statisztikai és valószínűségi elveken alapulnak, ezért ezeken a területeken az erős alapozás fontos a gépi tanulási mérnökök számára. Ez magában foglalja az olyan fogalmak megértését, mint a hipotézisvizsgálat, a Bayes-i következtetés és a valószínűségi eloszlások.

5. Adatvizualizáció: Az adatok hatékony megjelenítésének és közlésének képessége fontos készség a gépi tanulási mérnökök számára. Ez magában foglalja az olyan eszközök használatát, mint a Matplotlib, a Seaborn és a Tableau világos és informatív grafikonok és diagramok létrehozásához.

6. Problémamegoldás és kritikus gondolkodás: A gépi tanulással foglalkozó mérnökök gyakran szembesülnek olyan összetett problémákkal, amelyek kreatív megoldásokat igényelnek. Fontos számukra, hogy képesek legyenek kritikusan gondolkodni és logikusan és szisztematikusan közelíteni a problémákhoz.

E készségek elsajátításához egy személy elkezdheti online tanfolyamok elvégzését vagy diplomát szerezni olyan területen, mint például a számítástechnika, az adattudomány vagy a statisztika. Az is fontos, hogy a gépi tanulásra törekvő mérnökök gyakorlati tapasztalatot szerezzenek projekteken való munkavégzés során, valamint hackathonokon vagy online kihívásokon való részvétel során. A projektek erős portfóliójának felépítése és a gépi tanulási koncepciók valós problémákra való alkalmazásának képességének bemutatása nagyon hasznos lehet, ha gépi tanulási mérnökként alkalmaznak.

Ahhoz, hogy megtanulhass, hogyan válhatsz jó gépi tanulási mérnökké, fontos tudni, hogy milyen eszközöket használnak rendszeresen, hogy azokra összpontosíthasd a tanulást.

3. Milyen eszközöket használnak gyakran a gépi tanulási mérnökök?

Milyen fontos eszközöket kell elsajátítania egy gépi tanulási mérnöknek ahhoz, hogy hatékonyan dolgozhasson?

A gépi tanulással foglalkozó mérnökök gyakran használnak sok eszközt, és a munka jellegétől és az egyén preferenciáitól függ, hogy mely eszközöket a legfontosabb elsajátítani. Íme azonban néhány eszköz, amelyeket gyakran használnak a gépi tanulás területén:

1. Programozási nyelvek: A gépi tanulási mérnököknek általában egy vagy több programozási nyelvben, például a Pythonban jártasnak kell lenniük. Ezeket a nyelveket gépi tanulási algoritmusokat megvalósító és modelleket építő kód írására használják, leggyakrabban dedikált könyvtárak és keretrendszerek használatával.

2. Gépi tanulási könyvtárak és keretrendszerek: Számos könyvtár és keretrendszer áll rendelkezésre, amelyek megkönnyítik a gépi tanulási modellek felépítését, például scikit-learn, TensorFlow, PyTorch és JAX. Ezek a könyvtárak előre beépített algoritmusokat és funkciókat kínálnak, amelyek könnyen beépíthetők a gépi tanulási projektekbe.

3. Adatkezelési és -elemző eszközök: olyan eszközök, mint SQL, Pandas, és a NumPy nagy adatkészletek manipulálására és elemzésére szolgál. Ezek az eszközök megkönnyítik az adatok tisztítását, átalakítását és előkészítését a gépi tanulási modellekben való használatra.

4. Adatvizualizációs eszközök: olyan eszközök, mint a Matplotlib, Seaborn és A Tableau világos és informatív grafikonok és diagramok létrehozására szolgál, amelyek segítenek az adatok megjelenítésében és megértésében.

5. Számítási felhő platformok: A gépi tanulási modellek gyakran jelentős számítási erőforrásokat igényelnek, és számítási felhő platformok, például Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure vagy a Google Cloud Platform (GCP) igény szerint hozzáférést biztosít hatékony számítástechnikai erőforrásokhoz.

6. Együttműködési és projektmenedzsment eszközök: A gépi tanulási mérnökök gyakran csapatokban dolgoznak, és olyan eszközöket használhatnak, mint a Jupyter notebook, Google colab, GitHub és Asana együttműködéshez és projektek kezeléséhez.

Ezen eszközök mellett az is fontos, hogy a gépi tanulási mérnökök ismerjék a különféle gépi tanulási algoritmusokat és technikákat, valamint hogy alaposan ismerjék a statisztikai és matematikai fogalmakat.

Amint azt korábban említettük, a gépi tanulási mérnök egy példa számos olyan szakmára, amely a gépi tanulás viszonylag új területéről vált ki. Próbáljuk megérteni a főbb munkakörök közötti különbségeket.

4. Mi a különbség a gépi tanulási mérnök és a…

a. … egy adatelemző?

Bár van némi átfedés a gépi tanulási mérnök és az adatelemző szerepe között, ezek különböző szakmák, amelyek különböző készségeket és felelősségeket foglalnak magukban.

Az adatelemző elsősorban az adatok elemzéséért és a megállapítások jelentéséért felelős, hogy megalapozza az üzleti döntéseket. Ez magában foglalhat olyan feladatokat, mint az adatok gyűjtése és tisztítása, grafikonok és diagramok létrehozása azok megjelenítéséhez, valamint statisztikai elemzések futtatása. Az adatelemző irányítópultokat vagy jelentéseket is készíthet, hogy segítse az érdekelt feleket az adatok megértésében és felhasználásában.

A gépi tanulási mérnök munkája magában foglalja a statisztikai és matematikai technikák alkalmazását olyan modellek felépítéséhez, amelyek pontosan megjósolhatják az eredményeket, vagy osztályozhatják az adatokat az adatok mintái alapján. Felelősek lehetnek a kutatásért és fejlesztésért, a többfunkciós csapatokkal való együttműködésért, valamint a legújabb gépi tanulási technikák és technológiák naprakészen tartásáért.

Általában az adatelemzők inkább az adatok elemzésére és jelentésére, míg a gépi tanulási mérnökök inkább a gépi tanulási modellek felépítésére és karbantartására összpontosítanak. A két szerepkör között azonban van némi átfedés, és egyes szakemberek mindkét területen dolgozhatnak.

b. … egy szoftvermérnök?

Egy gépi tanulási mérnök és egy szoftvermérnök egyaránt felelős a számítógépes rendszerek tervezéséért, felépítéséért és karbantartásáért, de eltérő területekkel és szakértelemmel rendelkeznek.

A szoftvermérnök feladata olyan szoftverprogramok és rendszerek fejlesztése, amelyek megfelelnek egy szervezet vagy ügyfél igényeinek. Ez magában foglalhat olyan feladatokat, mint az alkalmazások tervezése és létrehozása, kódírás, programok tesztelése és hibakeresése, valamint a meglévő rendszerek karbantartása és frissítése. A szoftvermérnökök számos projekten dolgozhatnak, beleértve a webalkalmazásokat, a mobilalkalmazásokat és az asztali szoftvereket.

A gépi tanulási mérnök ezzel szemben a gépi tanulási modellek felépítésére és karbantartására összpontosít. A gépi tanulási mérnökök nagy adatkészletekkel dolgoznak, és statisztikai és matematikai technikákat alkalmaznak olyan modellek felépítéséhez, amelyek pontosan előre jelezhetik az eredményeket, vagy az adatokat meghatározott kategóriákba sorolják.

Míg a szoftvermérnökök és a gépi tanulási mérnökök egyaránt felelősek a számítógépes rendszerek fejlesztéséért és karbantartásáért, a szoftvermérnökök inkább a hagyományos szoftverfejlesztésre, míg a gépi tanulási mérnökök a gépi tanulási modellek felépítésére és karbantartására összpontosítanak.

c. … statisztikus?

A gépi tanulási mérnök és a statisztikus egyaránt olyan szakemberek, akik adatokkal dolgoznak, és statisztikai és matematikai technikákat alkalmaznak az adatok elemzésére és előrejelzésére. Mindazonáltal eltérő fókuszterülettel és szakértelemmel rendelkeznek.

A statisztikus olyan szakember, aki statisztikai módszereket használ az adatok összegyűjtésére, elemzésére és értelmezésére. A statisztikusok számos területen dolgozhatnak, beleértve az üzleti életet, a pénzügyet, az egészségügyet és a kormányzatot. Ők lehetnek felelősek olyan feladatokért, mint az adatok gyűjtése és elemzése, statisztikai modellek kidolgozása és adatvezérelt ajánlások megfogalmazása.

A gépi tanulási mérnök ezzel szemben a gépi tanulási modellek felépítésére és karbantartására összpontosít. Ezeket a modelleket arra tervezték, hogy elemezzék az adatokat, tanuljanak belőlük, és ezek alapján intelligens döntéseket vagy előrejelzéseket hozzanak. A gépi tanulási mérnökök nagy adatkészletekkel dolgoznak, és statisztikai és matematikai technikákat alkalmaznak olyan modellek felépítéséhez, amelyek pontosan megjósolhatják az eredményeket, vagy az adatokat meghatározott kategóriákba sorolhatják.

Mind a statisztikusok, mind a gépi tanulási mérnökök adatokkal dolgoznak, és statisztikai technikákat alkalmaznak. A statisztikusok általában inkább a hagyományos statisztikai elemzésekre és modellezésre összpontosítanak, míg a gépi tanulási mérnökök a gépi tanulási modellek felépítésére és karbantartására összpontosítanak.

d. … egy adattudós?

Az adattudós statisztikai és gépi tanulási technikákat alkalmaz összetett adatok elemzésére és értelmezésére. Ők felelősek az adatokból való betekintések kinyeréséért, prediktív modellek felépítéséért, és eredményeik kommunikálásáért az érdekelt felekkel.

Mind a gépi tanulással foglalkozó mérnökök, mind az adattudósok adatokkal dolgoznak, és gépi tanulási technikákat alkalmaznak, de eltérő fókusz- és felelősségi körük van. A gépi tanulási mérnökök elsősorban a gépi tanulási modellek felépítésével és bevezetésével foglalkoznak, míg az adattudósok inkább az adatok elemzésére és értelmezésére összpontosítanak, hogy betekintést nyerjenek és előrejelző modelleket építsenek.