Cosa fa un ingegnere di machine learning?

Il Machine Learning è emerso come uno dei campi professionali più in voga negli ultimi anni. Sono molti i titoli professionali che sono emersi in relazione ad esso. In questo articolo esploreremo il ruolo di un ingegnere di machine learning. Impareremo a conoscere il lavoro che comporta, le competenze e gli strumenti che richiede e li differenzieremo da altri ruoli relativi al machine learning/dati.

1. Cosa fa un ingegnere di machine learning?

2. Quali sono le competenze che deve avere un ingegnere di machine learning?

3. Quali strumenti utilizzano spesso gli ingegneri del machine learning?

4. Qual è la differenza tra un ingegnere di machine learning e...

UN. … un analista di dati?

B. … un ingegnere del software?

C. … uno statistico?

D. … uno scienziato dei dati?

Quindi cosa fa esattamente un ingegnere di machine learning?

1. Cosa fa un ingegnere di machine learning?

Un ingegnere di machine learning è un professionista responsabile della progettazione, realizzazione e manutenzione di modelli di machine learning. Questi modelli sono creati per analizzare i dati, imparare da essi e prendere decisioni o previsioni intelligenti basate sui dati. Gli ingegneri del machine learning lavorano con set di dati di grandi dimensioni, utilizzando tecniche statistiche e matematiche per creare modelli in grado di prevedere con precisione i risultati o classificare i dati in categorie specifiche.

Il lavoro di un ingegnere di machine learning prevede in genere i seguenti passaggi:

1. Comprendere il problema aziendale: il primo passo nella creazione di un modello di machine learning è comprendere il problema aziendale che deve essere risolto. Ciò comporta la collaborazione con le parti interessate per identificare il problema, raccogliere dati e determinare l’approccio di machine learning appropriato per risolvere il problema. Sebbene l'insieme di algoritmi di apprendimento automatico sia indipendente dal dominio di applicazione, alcuni algoritmi sono più adatti a impostazioni specifiche, come i modelli di sequenza per l'elaborazione del linguaggio naturale o la genomica, ecc.

2. Preelaborazione e pulizia dei dati: i modelli di machine learning, in particolare quelli di deep learning con molti parametri da addestrare, richiedono grandi quantità di dati per essere efficaci. Tuttavia, questi dati sono spesso disordinati e devono essere puliti e pre-elaborati prima di poter essere utilizzati per addestrare un modello. Ciò comporta attività come l'imputazione di valori mancanti, il rilevamento di valori anomali, la normalizzazione, ecc. La pulizia e l'elaborazione dei dati è probabilmente la parte meno entusiasmante di qualsiasi progetto, ma è anche una delle più importanti. Gran parte del tempo dedicato a un progetto di machine learning è dedicato ad esso e la comprensione del problema aziendale sopra menzionato è la chiave del suo successo.

3. Scelta di un modello appropriato: esistono molti tipi diversi di modelli di machine learning, ciascuno con i propri punti di forza e di debolezza. Un ingegnere di machine learning deve scegliere il modello più appropriato per il problema in questione, tenendo conto della natura dei dati e del risultato desiderato. Un buon ingegnere ML dovrebbe avere familiarità con un ampio set di algoritmi per poter scegliere tra essi.

4. Addestramento del modello: una volta selezionato il modello, il passaggio successivo è addestrarlo utilizzando i dati puliti e preelaborati. Ciò comporta l'utilizzo di algoritmi per regolare i parametri del modello in modo che possa prevedere con precisione i risultati o classificare i dati. Uno degli algoritmi di addestramento più importanti è gradient descends.

5. Valutazione e ottimizzazione del modello: dopo che il modello è stato addestrato, è importante valutarne le prestazioni per garantire che sia accurato e affidabile. Ciò potrebbe comportare il test del modello su un set di dati separato o l’utilizzo di una varietà di parametri per misurarne le prestazioni. Se le prestazioni del modello non sono soddisfacenti, l'ingegnere del machine learning potrebbe dover tornare indietro e ottimizzare il modello modificandone i parametri o scegliendo un modello completamente diverso.

6. Distribuzione del modello: una volta che il modello è stato addestrato e ottimizzato, è pronto per essere distribuito in un ambiente di produzione. Ciò può comportare l'integrazione del modello in un'applicazione esistente o la creazione di una nuova applicazione specificatamente per utilizzare il modello. La maggior parte delle aziende sceglie di ospitare i propri modelli in un servizio cloud dedicato, come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure o Google Cloud Platform (GCP).

7. Monitoraggio e manutenzione del modello: anche dopo che il modello è stato distribuito, il lavoro di un ingegnere di machine learning non è finito. È importante monitorare continuamente il modello per garantire che funzioni come previsto e apportare eventuali aggiornamenti o aggiustamenti necessari. Ciò potrebbe comportare la riqualificazione del modello su nuovi dati o la messa a punto dei suoi parametri per migliorarne le prestazioni. Un tipico esempio di degrado delle prestazioni del modello è causato dalla deriva dei dati, quando la distribuzione dei dati cambia nel tempo e il modello non viene aggiornato (si pensi, ad esempio, su un modello addestrato a rilevare segni di retinopatia in un laboratorio in determinate condizioni di illuminazione, ma viene poi utilizzato in natura dove viene utilizzato in condizioni di illuminazione naturale ).

Oltre a questi compiti, un ingegnere di machine learning può anche essere responsabile della ricerca e dello sviluppo e della collaborazione con team interfunzionali. Devono inoltre rimanere aggiornati con le più recenti tecniche e tecnologie di machine learning, poiché sono in continua evoluzione.

Ora che sappiamo cosa fa un ingegnere di machine learning nel proprio lavoro, diamo un'occhiata alle competenze necessarie.

2. Quali sono le competenze che deve avere un ingegnere di machine learning?

Per diventare un ingegnere di machine learning, ci sono diverse competenze essenziali:

1. Forti capacità di programmazione: gli ingegneri dell'apprendimento automatico devono essere esperti in uno o più linguaggi di programmazione, come Python. Dovrebbero sentirsi a proprio agio nel lavorare con basi di codice di grandi dimensioni ed essere in grado di scrivere codice efficiente e ben strutturato.

2. Manipolazione e analisi dei dati: i modelli di machine learning vengono addestrati su set di dati di grandi dimensioni, quindi è importante che gli ingegneri del machine learning abbiano forti competenze nella manipolazione e nell'analisi dei dati. Ciò include l'utilizzo di strumenti come SQL, Pandas e NumPy per pulire, trasformare e analizzare i dati.

3. Concetti e tecniche di machine learning: un ingegnere di machine learning dovrebbe avere una profonda conoscenza dei concetti e delle tecniche di machine learning, incluso l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, alberi decisionali, reti neurali, architetture di trasformatori, ecc. Dovrebbe anche avere familiarità con una varietà di algoritmi ed essere in grado di selezionare quello più appropriato per un dato problema.

4. Statistica e probabilità: i modelli di machine learning si basano su principi statistici e probabilistici, quindi una solida base in queste aree è importante per gli ingegneri del machine learning. Ciò include la comprensione di concetti come il test di ipotesi, l'inferenza bayesiana e le distribuzioni di probabilità.

5. Visualizzazione dei dati: essere in grado di visualizzare e comunicare i dati in modo efficace è un'abilità importante per gli ingegneri del machine learning. Ciò include l'utilizzo di strumenti come Matplotlib, Seaborn e Tableau per creare grafici e diagrammi chiari e informativi.

6. Risoluzione dei problemi e pensiero critico: gli ingegneri del machine learning si trovano spesso ad affrontare problemi complessi che richiedono soluzioni creative. È importante che siano in grado di pensare in modo critico e di affrontare i problemi in modo logico e sistematico.

Per acquisire queste competenze, una persona può iniziare frequentando corsi online o conseguendo una laurea in un campo come informatica, scienza dei dati o statistica. È anche importante che gli aspiranti ingegneri dell'apprendimento automatico acquisiscano esperienza pratica lavorando su progetti e partecipando a hackathon o sfide online. Costruire un solido portfolio di progetti e dimostrare la capacità di applicare i concetti di machine learning a problemi del mondo reale può essere molto utile per essere assunto come ingegnere di machine learning.

Per imparare come diventare un buon ingegnere di machine learning, è importante sapere quali strumenti utilizzano regolarmente, in modo da concentrare il tuo apprendimento su di essi.

3. Quali strumenti utilizzano spesso gli ingegneri del machine learning?

Quali sono alcuni degli strumenti importanti che un ingegnere di machine learning deve padroneggiare per essere efficiente nel proprio lavoro?

Esistono molti strumenti comunemente utilizzati dagli ingegneri del machine learning e gli strumenti specifici più importanti da padroneggiare dipenderanno dalla natura del lavoro e dalle preferenze dell'individuo. Tuttavia, ecco alcuni strumenti comunemente utilizzati nel campo del machine learning:

1. Linguaggi di programmazione: gli ingegneri che si occupano di machine learning in genere devono essere esperti in uno o più linguaggi di programmazione, come Python. Questi linguaggi vengono utilizzati per scrivere codice che implementa algoritmi di apprendimento automatico e crea modelli, molto spesso utilizzando librerie e framework dedicati.

2. Librerie e framework di machine learning: sono disponibili molte librerie e framework che semplificano la creazione di modelli di machine learning, come scikit-learn, TensorFlow, PyTorch e JAX. Queste librerie forniscono algoritmi e funzioni predefiniti che possono essere facilmente incorporati nei progetti di machine learning.

3. Strumenti di manipolazione e analisi dei dati: strumenti come SQL, Pandas e NumPy vengono utilizzati per manipolare e analizzare set di dati di grandi dimensioni. Questi strumenti semplificano la pulizia, la trasformazione e la preparazione dei dati da utilizzare nei modelli di machine learning.

4. Strumenti di visualizzazione dei dati: strumenti come Matplotlib, Seaborn e Tableau vengono utilizzati per creare grafici e diagrammi chiari e informativi che aiutano a visualizzare e comprendere i dati.

5. Piattaforme di cloud computing: i modelli di machine learning spesso richiedono notevoli risorse informatiche e piattaforme di cloud computing come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure o Google Cloud Platform (GCP) forniscono l'accesso a potenti risorse informatiche su richiesta.

6. Strumenti di collaborazione e gestione dei progetti: gli ingegneri del machine learning spesso lavorano in team e possono utilizzare strumenti come Jupyter notebook, Google colab, GitHub e Asana per collaborare e gestire progetti.

Oltre a questi strumenti, è anche importante che gli ingegneri del machine learning abbiano familiarità con una varietà di algoritmi e tecniche di machine learning e abbiano una profonda conoscenza dei concetti statistici e matematici.

Come affermato in precedenza, l'ingegnere dell'apprendimento automatico è un esempio di molte professioni che hanno creato il campo relativamente nuovo dell'apprendimento automatico. Cerchiamo di capire le differenze tra i principali titoli professionali.

4. Qual è la differenza tra un ingegnere di machine learning e...

UN. … un analista di dati?

Sebbene esista una certa sovrapposizione tra i ruoli di un ingegnere di machine learning e di un analista di dati, si tratta di professioni distinte che implicano competenze e responsabilità diverse.

Un analista di dati è principalmente responsabile dell'analisi dei dati e del reporting sui risultati per informare le decisioni aziendali. Ciò può comportare attività come la raccolta e la pulizia dei dati, la creazione di grafici e diagrammi per visualizzarli e l'esecuzione di analisi statistiche su di essi. Un analista di dati può anche sviluppare dashboard o report per aiutare le parti interessate a comprendere e utilizzare i dati.

Il lavoro di un ingegnere di machine learning prevede l'utilizzo di tecniche statistiche e matematiche per costruire modelli in grado di prevedere con precisione i risultati o classificare i dati in base a modelli presenti nei dati. Potrebbero anche essere responsabili della ricerca e dello sviluppo, della collaborazione con team interfunzionali e dell'aggiornamento con le più recenti tecniche e tecnologie di apprendimento automatico.

In generale, gli analisti di dati si concentrano maggiormente sull'analisi e sul reporting dei dati, mentre gli ingegneri del machine learning si concentrano maggiormente sulla creazione e sul mantenimento di modelli di machine learning. Tuttavia, esiste una certa sovrapposizione tra i due ruoli e alcuni professionisti possono lavorare in entrambe le aree.

B. … un ingegnere del software?

Un ingegnere di machine learning e un ingegnere del software sono entrambi responsabili della progettazione, realizzazione e manutenzione dei sistemi informatici, ma hanno aree di interesse e competenze diverse.

Un ingegnere del software è responsabile dello sviluppo di programmi e sistemi software che soddisfino le esigenze di un'organizzazione o di un cliente. Ciò può comportare attività come la progettazione e la creazione di applicazioni, la scrittura di codice, il test e il debug di programmi e la manutenzione e l'aggiornamento dei sistemi esistenti. Gli ingegneri del software possono lavorare su una varietà di progetti, tra cui applicazioni Web, app mobili e software desktop.

Un ingegnere di machine learning, al contrario, si concentra sulla creazione e sul mantenimento di modelli di machine learning. Gli ingegneri del machine learning lavorano con set di dati di grandi dimensioni e utilizzano tecniche statistiche e matematiche per creare modelli in grado di prevedere con precisione i risultati o classificare i dati in categorie specifiche.

Mentre sia gli ingegneri del software che gli ingegneri dell'apprendimento automatico sono responsabili dello sviluppo e della manutenzione dei sistemi informatici, gli ingegneri del software si concentrano maggiormente sullo sviluppo del software tradizionale, mentre gli ingegneri dell'apprendimento automatico si concentrano sulla creazione e la manutenzione di modelli di apprendimento automatico.

C. …uno statistico?

Un ingegnere di machine learning e uno statistico sono entrambi professionisti che lavorano con i dati e utilizzano tecniche statistiche e matematiche per analizzare e fare previsioni basate sui dati. Tuttavia, hanno diverse aree di interesse e competenza.

Uno statistico è un professionista che utilizza metodi statistici per raccogliere, analizzare e interpretare i dati. Gli statistici possono lavorare in una varietà di campi, tra cui affari, finanza, sanità e governo. Possono essere responsabili di compiti quali la raccolta e l’analisi dei dati, lo sviluppo di modelli statistici e la formulazione di raccomandazioni basate sui dati.

Un ingegnere di machine learning, invece, si concentra sulla creazione e sul mantenimento di modelli di machine learning. Questi modelli sono progettati per analizzare i dati, imparare da essi e prendere decisioni o previsioni intelligenti basate su di essi. Gli ingegneri del machine learning lavorano con set di dati di grandi dimensioni e utilizzano tecniche statistiche e matematiche per creare modelli in grado di prevedere con precisione i risultati o classificare i dati in categorie specifiche.

Sia gli statistici che gli ingegneri dell'apprendimento automatico lavorano con i dati e utilizzano tecniche statistiche. Gli statistici generalmente si concentrano maggiormente sull'analisi e sulla modellazione statistica tradizionale, mentre gli ingegneri del machine learning si concentrano sulla creazione e sul mantenimento di modelli di machine learning.

D. … uno scienziato dei dati?

Uno scienziato dei dati applica tecniche statistiche e di apprendimento automatico per analizzare e interpretare dati complessi. Sono responsabili dell’estrazione di approfondimenti dai dati, della costruzione di modelli predittivi e della comunicazione dei risultati alle parti interessate.

Sia gli ingegneri del machine learning che i data scientist lavorano con i dati e utilizzano tecniche di machine learning, ma hanno aree di interesse e responsabilità diverse. Gli ingegneri del machine learning si occupano principalmente della creazione e dell'implementazione di modelli di machine learning, mentre i data scientist sono più concentrati sull'analisi e l'interpretazione dei dati per estrarre informazioni approfondite e creare modelli predittivi.