Մեքենայի ուսուցումը վերջին տարիներին հայտնվել է որպես ամենաթեժ մասնագիտական ոլորտներից մեկը: Կան բազմաթիվ աշխատանքային կոչումներ, որոնք առաջացել են դրա հետ կապված: Այս հոդվածում մենք կուսումնասիրենք մեքենայական ուսուցման ինժեների դերը: Մենք կիմանանք այն աշխատանքի մասին, որը պահանջում է դրա պահանջները, հմտություններն ու գործիքները և կտարբերակենք դրանք մեքենայական ուսուցման/տվյալների հետ կապված այլ դերերից:
-
Ի՞նչ հմտություններ պետք է ունենա մեքենայական ուսուցման ինժեները:
-
Ի՞նչ գործիքներ են հաճախ օգտագործում մեքենայական ուսուցման ինժեներները:
բ. … Ծրագրային ինժեներ?
գ. … վիճակագիր?
դ. … տվյալների գիտնական?
Այսպիսով, ի՞նչ է անում մեքենայական ուսուցման ինժեները:
1. Ի՞նչ է անում մեքենայական ուսուցման ինժեները:
Մեքենայի ուսուցման ինժեները մասնագետ է, ով պատասխանատու է մեքենայական ուսուցման մոդելների նախագծման, կառուցման և պահպանման համար: Այս մոդելները ստեղծվել են տվյալների վերլուծության, դրանցից սովորելու և տվյալների հիման վրա խելացի որոշումներ կամ կանխատեսումներ կատարելու համար: Մեքենայական ուսուցման ինժեներները աշխատում են տվյալների մեծ հավաքածուներով՝ օգտագործելով վիճակագրական և մաթեմատիկական տեխնիկա՝ մոդելներ կառուցելու համար, որոնք կարող են ճշգրիտ կանխատեսել արդյունքները կամ դասակարգել տվյալները որոշակի կատեգորիաների:
Մեքենայի ուսուցման ինժեների աշխատանքը սովորաբար ներառում է հետևյալ քայլերը.
-
Հասկանալով բիզնեսի խնդիրը. մեքենայական ուսուցման մոդելի կառուցման առաջին քայլը բիզնեսի խնդիրը հասկանալն է, որը պետք է լուծվի: Սա ներառում է շահագրգիռ կողմերի հետ աշխատանքը՝ խնդիրը բացահայտելու, տվյալներ հավաքելու և խնդրի լուծման համար մեքենայական ուսուցման համապատասխան մոտեցումը որոշելու համար: Թեև մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների հավաքածուն անկախ է կիրառական տիրույթից, որոշ ալգորիթմներ ավելի հարմար են հատուկ կարգավորումների համար, ինչպիսիք են բնական լեզվի մշակման կամ գենոմիկայի հաջորդական մոդելները և այլն:
-
Տվյալների նախնական մշակում և մաքրում. մեքենայական ուսուցման մոդելները, հատկապես «Խորը ուսուցման» մոդելները, որոնք ունեն բազմաթիվ պարամետրեր մարզելու համար, արդյունավետ լինելու համար պահանջում են մեծ քանակությամբ տվյալներ: Այնուամենայնիվ, այս տվյալները հաճախ խառնաշփոթ են և պետք է մաքրվեն և նախապես մշակվեն, նախքան դրանք օգտագործվեն մոդել պատրաստելու համար: Սա ներառում է այնպիսի առաջադրանքներ, ինչպիսիք են՝ բացակայող արժեքի վերագրումը, արտանետումների հայտնաբերումը, նորմալացումը և այլն: Տվյալների մաքրումը և մշակումը, հավանաբար, ցանկացած նախագծի ամենաքիչ հետաքրքիր մասն է, բայց նաև ամենակարևորներից է: Մեքենայի ուսուցման նախագծի վրա ծախսված ժամանակի մեծ մասը հատկացված է դրան, և վերը նշված բիզնես խնդրի ըմբռնումը դրա հաջողության բանալին է:
-
Համապատասխան մոդելի ընտրություն. կան բազմաթիվ տարբեր տեսակի մեքենայական ուսուցման մոդելներ, որոնցից յուրաքանչյուրն ունի իր ուժեղ և թույլ կողմերը: Մեքենայի ուսուցման ինժեները պետք է ընտրի այն մոդելը, որն առավել հարմար է տվյալ խնդրին՝ հաշվի առնելով տվյալների բնույթը և ցանկալի արդյունքը: Լավ ML ինժեները պետք է ծանոթ լինի ալգորիթմների մեծ շարքին, որպեսզի կարողանա ընտրել դրանցից:
-
Մոդելի ուսուցում. Մոդելի ընտրությունից հետո հաջորդ քայլը այն վերապատրաստելն է՝ օգտագործելով մաքրված և նախապես մշակված տվյալները: Սա ներառում է ալգորիթմների օգտագործում՝ մոդելի պարամետրերը կարգավորելու համար, որպեսզի այն կարողանա ճշգրիտ կանխատեսել արդյունքները կամ դասակարգել տվյալները: Նման ուսուցման ամենակարևոր ալգորիթմներից է gradient descent.
-
Մոդելի գնահատում և օպտիմիզացում. մոդելի վերապատրաստումից հետո կարևոր է գնահատել դրա կատարողականը, որպեսզի համոզվեք, որ այն ճշգրիտ և հուսալի է: Սա կարող է ներառել մոդելի փորձարկում առանձին տվյալների բազայի վրա կամ օգտագործել տարբեր չափումներ՝ դրա կատարողականությունը չափելու համար: Եթե մոդելի կատարումը գոհացուցիչ չէ, մեքենայական ուսուցման ինժեներին կարող է անհրաժեշտ լինել վերադառնալ և օպտիմալացնել մոդելը՝ կարգավորելով դրա պարամետրերը կամ ընդհանրապես ընտրելով այլ մոդել:
-
Մոդելի տեղակայում. Երբ մոդելը վերապատրաստվի և օպտիմիզացվի, այն պատրաստ է տեղակայվելու արտադրական միջավայրում: Սա կարող է ներառել մոդելի ինտեգրում գոյություն ունեցող հավելվածի մեջ կամ նոր հավելվածի կառուցում հատուկ մոդելն օգտագործելու համար: Շատ ընկերություններ ընտրում են իրենց մոդելները հյուրընկալել հատուկ ամպային ծառայության մեջ, ինչպիսին է Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, կամ Google Cloud Platform (GCP):
-
Մոդելի մոնիտորինգ և պահպանում. Նույնիսկ մոդելը գործարկվելուց հետո մեքենայական ուսուցման ինժեների աշխատանքը ավարտված չէ: Կարևոր է շարունակաբար վերահսկել մոդելը, որպեսզի համոզվեք, որ այն աշխատում է այնպես, ինչպես ակնկալվում է, և կատարել ցանկացած անհրաժեշտ թարմացում կամ ճշգրտում: Սա կարող է ներառել մոդելի վերապատրաստում նոր տվյալների վրա կամ ճշգրտել դրա պարամետրերը՝ դրա կատարողականը բարելավելու համար: Մոդելի արդյունավետության վատթարացման բնորոշ օրինակ է առաջանում տվյալների շեղում, երբ տվյալների բաշխումը ժամանակի ընթացքում փոխվում է, և մոդելը չի թարմացվում (Մտածեք, օրինակ, օրինակ, մոդելի մասին, որը պատրաստված է լաբորատորիայում ռետինոպաթիայի նշանները որոշ լուսավորության պայմաններում հայտնաբերելու համար, բայց այնուհետև այն տեղադրվում է վայրի բնության մեջ, որտեղ այն օգտագործվում է բնական լուսավորության պայմաններում: )
Ի լրումն այս առաջադրանքների, մեքենայական ուսուցման ինժեները կարող է նաև պատասխանատու լինել հետազոտության և մշակման համար, ինչպես նաև համագործակցել բազմաֆունկցիոնալ թիմերի հետ: Նրանք պետք է նաև արդիական մնան մեքենայական ուսուցման վերջին տեխնիկայի և տեխնոլոգիաների հետ, քանի որ դրանք անընդհատ զարգանում են:
Այժմ, երբ մենք գիտենք, թե ինչ է անում մեքենայական ուսուցման ինժեները իրենց աշխատանքում, եկեք տեսնենք, թե ինչ հմտություններ է դա պահանջում:
2. Որո՞նք են այն հմտությունները, որոնք պետք է ունենա մեքենայական ուսուցման ինժեները:
Մեքենայի ուսուցման ինժեներ դառնալու համար կան մի քանի հմտություններ, որոնք անհրաժեշտ են.
-
Ծրագրավորման ուժեղ հմտություններ. մեքենայական ուսուցման ինժեներները պետք է տիրապետեն մեկ կամ մի քանի ծրագրավորման լեզուների, ինչպիսին է Python: Նրանք պետք է հարմար լինեն աշխատել խոշոր կոդերի բազաների հետ և կարողանան գրել արդյունավետ, լավ կառուցվածքային կոդ:
-
Տվյալների մանիպուլյացիա և վերլուծություն. մեքենայական ուսուցման մոդելները վերապատրաստվում են տվյալների մեծ հավաքածուների վրա, ուստի մեքենայական ուսուցման ինժեներների համար կարևոր է տվյալների մանիպուլյացիայի և վերլուծության ուժեղ հմտություններ ունենալ: Սա ներառում է աշխատել այնպիսի գործիքների հետ, ինչպիսիք են SQL, Pandas և NumPy տվյալների մաքրման, փոխակերպման և վերլուծության համար:
-
Մեքենայի ուսուցման հայեցակարգեր և տեխնիկա. Մեքենայական ուսուցման ինժեները պետք է լավ պատկերացում ունենա մեքենայական ուսուցման հասկացությունների և տեխնիկայի մասին, ներառյալ վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցումը, որոշումների ծառերը, նեյրոնային ցանցերը, տրանսֆորմատորների ճարտարապետությունը և այլն: Նրանք նաև պետք է ծանոթ լինեն մի շարք ալգորիթմների հետ:, և կարողանալ ընտրել ամենահարմարը տվյալ խնդրի համար:
-
Վիճակագրություն և հավանականություն. մեքենայական ուսուցման մոդելները հիմնված են վիճակագրական և հավանականական սկզբունքների վրա, ուստի այս ոլորտներում ամուր հիմքը կարևոր է մեքենայական ուսուցման ինժեներների համար: Սա ներառում է այնպիսի հասկացությունների ըմբռնում, ինչպիսիք են հիպոթեզների փորձարկումը, Բայեսյան եզրակացությունը և հավանականության բաշխումները:
-
Տվյալների վիզուալիզացիա. մեքենայական ուսուցման ինժեներների համար կարևոր հմտություն է տվյալների արդյունավետ պատկերացումն ու հաղորդակցումը: Սա ներառում է այնպիսի գործիքների օգտագործում, ինչպիսիք են Matplotlib, Seaborn և Tableau հստակ և տեղեկատվական գրաֆիկներ և գծապատկերներ ստեղծելու համար:
-
Խնդիրների լուծում և քննադատական մտածողություն. Մեքենայի ուսուցման ինժեներները հաճախ բախվում են բարդ խնդիրների, որոնք պահանջում են ստեղծագործական լուծումներ: Նրանց համար կարևոր է, որ կարողանան քննադատաբար մտածել և տրամաբանորեն և համակարգված մոտենալ խնդիրներին:
Այս հմտությունները ձեռք բերելու համար անձը կարող է սկսել առցանց դասընթացներ անցնելուց կամ աստիճան ստանալ այնպիսի բնագավառում, ինչպիսին են համակարգչային գիտությունը, տվյալների գիտությունը կամ վիճակագրությունը: Մեքենայական ուսուցման ձգտող ինժեներների համար կարևոր է նաև գործնական փորձ ձեռք բերել՝ աշխատելով նախագծերի վրա և մասնակցելով հաքաթոններին կամ առցանց մարտահրավերներին: Նախագծերի հզոր պորտֆոլիոյի ստեղծումը և իրական աշխարհի խնդիրների վրա մեքենայական ուսուցման հայեցակարգերը կիրառելու կարողության ցուցադրումը կարող է շատ օգտակար լինել որպես մեքենայական ուսուցման ինժեներ աշխատանքի ընդունվելու համար:
Որպեսզի սովորեք, թե ինչպես դառնալ մեքենայական ուսուցման լավ ինժեներ, կարևոր է իմանալ, թե որ գործիքներն են նրանք օգտագործում կանոնավոր հիմունքներով, որպեսզի ձեր ուսումը կենտրոնացնեք դրանց վրա:
3. Ի՞նչ գործիքներ են հաճախ օգտագործում մեքենայական ուսուցման ինժեներները:
Որո՞նք են այն կարևոր գործիքներից մի քանիսը, որոնք պետք է տիրապետեն մեքենայական ուսուցման ինժեներին՝ իրենց աշխատանքում արդյունավետ լինելու համար:
Կան բազմաթիվ գործիքներ, որոնք սովորաբար օգտագործվում են մեքենայական ուսուցման ինժեներների կողմից, և այն հատուկ գործիքները, որոնք առավել կարևոր են տիրապետել, կախված կլինեն աշխատանքի բնույթից և անհատի նախասիրություններից: Այնուամենայնիվ, ահա մի քանի գործիքներ, որոնք սովորաբար օգտագործվում են մեքենայական ուսուցման ոլորտում.
-
Ծրագրավորման լեզուներ. մեքենայական ուսուցման ինժեներները սովորաբար պետք է տիրապետեն մեկ կամ մի քանի ծրագրավորման լեզուների, ինչպիսին է Python-ը: Այս լեզուներն օգտագործվում են կոդ գրելու համար, որն իրականացնում է մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ և կառուցում մոդելներ՝ առավել հաճախ օգտագործելով հատուկ գրադարաններ և շրջանակներ:
-
Մեքենայական ուսուցման գրադարաններ և շրջանակներ. կան բազմաթիվ գրադարաններ և շրջանակներ, որոնք հեշտացնում են մեքենայական ուսուցման մոդելների կառուցումը, օրինակ՝ scikit-learn, TensorFlow, PyTorch և JAX: Այս գրադարանները տրամադրում են նախապես կառուցված ալգորիթմներ և գործառույթներ, որոնք հեշտությամբ կարող են ներառվել մեքենայական ուսուցման նախագծերում:
-
Տվյալների մանիպուլյացիայի և վերլուծության գործիքներ. Գործիքներ, ինչպիսիք են SQL, Pandas, և NumPy օգտագործվում են տվյալների մեծ հավաքածուները շահարկելու և վերլուծելու համար։ Այս գործիքները հեշտացնում են մաքրումը, փոխակերպումը և տվյալների պատրաստումը մեքենայական ուսուցման մոդելներում օգտագործելու համար:
-
Տվյալների արտացոլման գործիքներ. Գործիքներ, ինչպիսիք են Matplotlib, Seaborn և Tableau օգտագործվում են հստակ և տեղեկատվական գրաֆիկներ և գծապատկերներ ստեղծելու համար, որոնք օգնում են պատկերացնել և հասկանալ տվյալները:
-
Ամպային հաշվողական հարթակներ. մեքենայական ուսուցման մոդելները հաճախ պահանջում են զգալի հաշվողական ռեսուրսներ, և ամպային հաշվողական հարթակներ, ինչպիսիք են Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure կամ Google Cloud Platform (GCP) ապահովում են մուտք դեպի հզոր հաշվողական ռեսուրսներ ըստ պահանջի:
-
Համագործակցության և նախագծերի կառավարման գործիքներ. մեքենայական ուսուցման ինժեներները հաճախ աշխատում են թիմերում և կարող են օգտագործել այնպիսի գործիքներ, ինչպիսիք են Jupyter notebook, Google colab: com), GitHub և Asana համագործակցելու և նախագծերի կառավարման համար:
Բացի այս գործիքներից, մեքենայական ուսուցման ինժեներների համար կարևոր է նաև ծանոթ լինել մեքենայական ուսուցման մի շարք ալգորիթմների և տեխնիկայի հետ, ինչպես նաև ունենալ վիճակագրական և մաթեմատիկական հասկացությունների լավ պատկերացում:
Ինչպես նշվեց նախկինում, մեքենայական ուսուցման ինժեները շատ մասնագիտությունների օրինակներից մեկն է, որոնք առաջ են քաշել մեքենայական ուսուցման համեմատաբար նոր ոլորտը: Փորձենք և հասկանալ հիմնական աշխատանքի վերնագրերի միջև եղած տարբերությունները:
4. Ո՞րն է տարբերությունը մեքենայական ուսուցման ինժեների և…
ա. … Տվյալների վերլուծաբան.
Թեև մեքենայական ուսուցման ինժեների և տվյալների վերլուծաբանի դերերի միջև որոշակի համընկնում կա, դրանք տարբեր մասնագիտություններ են, որոնք ներառում են տարբեր հմտություններ և պարտականություններ:
Տվյալների վերլուծաբանը հիմնականում պատասխանատու է տվյալների վերլուծության և արդյունքների մասին զեկուցելու համար՝ բիզնես որոշումներ կայացնելու համար: Սա կարող է ներառել այնպիսի առաջադրանքներ, ինչպիսիք են տվյալների հավաքագրումը և մաքրումը, դրանք պատկերացնելու համար գրաֆիկների և գծապատկերների ստեղծումը և դրանց վրա վիճակագրական վերլուծությունների իրականացումը: Տվյալների վերլուծաբանը կարող է նաև մշակել վահանակներ կամ հաշվետվություններ՝ օգնելու շահագրգիռ կողմերին հասկանալ և օգտագործել տվյալները:
Մեքենայի ուսուցման ինժեների աշխատանքը ներառում է վիճակագրական և մաթեմատիկական տեխնիկայի օգտագործում՝ մոդելներ ստեղծելու համար, որոնք կարող են ճշգրիտ կանխատեսել արդյունքները կամ դասակարգել տվյալները՝ հիմնված տվյալների օրինաչափությունների վրա: Նրանք կարող են նաև պատասխանատու լինել հետազոտության և մշակման համար, համագործակցել բազմաֆունկցիոնալ թիմերի հետ և արդի մնալ մեքենայական ուսուցման վերջին տեխնիկայի և տեխնոլոգիաների հետ:
Ընդհանուր առմամբ, տվյալների վերլուծաբաններն ավելի շատ կենտրոնանում են տվյալների վերլուծության և հաշվետվությունների վրա, մինչդեռ մեքենայական ուսուցման ինժեներներն ավելի շատ կենտրոնանում են մեքենայական ուսուցման մոդելների կառուցման և պահպանման վրա: Այնուամենայնիվ, երկու դերերի միջև որոշակի համընկնում կա, և որոշ մասնագետներ կարող են աշխատել երկու ոլորտներում:
բ. … Ծրագրային ինժեներ?
Մեքենայական ուսուցման ինժեները և ծրագրային ապահովման ինժեները երկուսն էլ պատասխանատու են համակարգչային համակարգերի նախագծման, կառուցման և պահպանման համար, բայց նրանք ունեն տարբեր կենտրոնացման և փորձաքննության ոլորտներ:
Ծրագրային ապահովման ինժեները պատասխանատու է ծրագրային ապահովման ծրագրերի և համակարգերի մշակման համար, որոնք բավարարում են կազմակերպության կամ հաճախորդի կարիքները: Սա կարող է ներառել այնպիսի առաջադրանքներ, ինչպիսիք են ծրագրերի նախագծումը և կառուցումը, կոդ գրելը, ծրագրերի փորձարկումն ու վրիպազերծումը, ինչպես նաև գոյություն ունեցող համակարգերի պահպանումն ու թարմացումը: Ծրագրային ապահովման ինժեներները կարող են աշխատել տարբեր նախագծերի վրա, ներառյալ վեբ հավելվածները, բջջային հավելվածները և աշխատասեղանի ծրագրակազմը:
Ի հակադրություն, մեքենայական ուսուցման ինժեները կենտրոնացած է մեքենայական ուսուցման մոդելների կառուցման և պահպանման վրա: Մեքենայական ուսուցման ինժեներները աշխատում են տվյալների մեծ հավաքածուներով և օգտագործում վիճակագրական և մաթեմատիկական տեխնիկա՝ մոդելներ ստեղծելու համար, որոնք կարող են ճշգրիտ կանխատեսել արդյունքները կամ դասակարգել տվյալները որոշակի կատեգորիաների:
Թեև և՛ ծրագրային ապահովման ինժեներները, և՛ մեքենայական ուսուցման ինժեներները պատասխանատու են համակարգչային համակարգերի մշակման և պահպանման համար, ծրագրային ապահովման ինժեներներն ավելի շատ կենտրոնանում են ծրագրային ապահովման ավանդական մշակման վրա, մինչդեռ մեքենայական ուսուցման ինժեներները կենտրոնանում են մեքենայական ուսուցման մոդելների կառուցման և պահպանման վրա:
ք. … Վիճակագիր?
Մեքենայի ուսուցման ինժեները և վիճակագիրն էլ մասնագետներ են, ովքեր աշխատում են տվյալների հետ և օգտագործում են վիճակագրական և մաթեմատիկական տեխնիկա՝ տվյալների հիման վրա վերլուծելու և կանխատեսումներ անելու համար: Այնուամենայնիվ, նրանք ունեն ուշադրության և փորձաքննության տարբեր ոլորտներ:
Վիճակագիրն այն մասնագետն է, ով օգտագործում է վիճակագրական մեթոդներ՝ տվյալներ հավաքելու, վերլուծելու և մեկնաբանելու համար: Վիճակագիրները կարող են աշխատել տարբեր ոլորտներում, ներառյալ բիզնեսը, ֆինանսները, առողջապահությունը և կառավարությունը: Նրանք կարող են պատասխանատու լինել այնպիսի խնդիրների համար, ինչպիսիք են տվյալների հավաքագրումը և վերլուծությունը, վիճակագրական մոդելների մշակումը և տվյալների վրա հիմնված առաջարկությունների կատարումը:
Մյուս կողմից, մեքենայական ուսուցման ինժեները կենտրոնացած է մեքենայական ուսուցման մոդելների կառուցման և պահպանման վրա: Այս մոդելները նախատեսված են տվյալների վերլուծության, դրանցից սովորելու և դրանց հիման վրա խելացի որոշումներ կամ կանխատեսումներ կատարելու համար: Մեքենայական ուսուցման ինժեներները աշխատում են տվյալների մեծ հավաքածուներով և օգտագործում վիճակագրական և մաթեմատիկական տեխնիկա՝ մոդելներ ստեղծելու համար, որոնք կարող են ճշգրիտ կանխատեսել արդյունքները կամ դասակարգել տվյալները որոշակի կատեգորիաների:
Ե՛վ վիճակագիրները, և՛ մեքենայական ուսուցման ինժեներները աշխատում են տվյալների հետ և օգտագործում են վիճակագրական տեխնիկա: Վիճակագիրները հիմնականում կենտրոնանում են ավանդական վիճակագրական վերլուծության և մոդելավորման վրա, մինչդեռ մեքենայական ուսուցման ինժեներները կենտրոնանում են մեքենայական ուսուցման մոդելների կառուցման և պահպանման վրա:
դ. … Տվյալների գիտնական:
Տվյալների գիտնականը կիրառում է վիճակագրական և մեքենայական ուսուցման մեթոդներ՝ բարդ տվյալները վերլուծելու և մեկնաբանելու համար: Նրանք պատասխանատու են տվյալներից պատկերացումներ քաղելու, կանխատեսող մոդելներ կառուցելու և իրենց արդյունքները շահագրգիռ կողմերին հաղորդելու համար:
Ե՛վ մեքենայական ուսուցման ինժեներները, և՛ տվյալների գիտնականները աշխատում են տվյալների հետ և օգտագործում են մեքենայական ուսուցման տեխնիկա, սակայն նրանք ունեն ուշադրության և պատասխանատվության տարբեր ոլորտներ: Մեքենայական ուսուցման ինժեներները հիմնականում զբաղվում են մեքենայական ուսուցման մոդելների կառուցմամբ և տեղակայմամբ, մինչդեռ տվյալների գիտնականներն ավելի շատ կենտրոնացած են տվյալների վերլուծության և մեկնաբանման վրա՝ պատկերացումներ կորզելու և կանխատեսող մոդելներ ստեղծելու համար:
