Машина үйрөнүү инженери эмне кылат?

Machine Learning акыркы жылдарда эң ысык профессионалдык тармактардын бири болуп калды. Ага байланыштуу пайда болгон көптөгөн кызмат наамдары бар. Бул макалада биз машина үйрөнүү инженеринин ролун изилдейбиз. Биз ал камтыган жумуш, ага талап кылынган көндүмдөр жана куралдар жөнүндө билебиз жана аларды башка машинаны үйрөнүү/маалыматтарга байланыштуу ролдордон айырмалайбыз.

1. Машинаны үйрөнүү инженери эмне кылат?

2. Машинаны үйрөнүү инженери кандай жөндөмгө ээ болушу керек?

3. Машина үйрөнүү инженерлери кайсы куралдарды көп колдонушат?

4. Машинаны үйрөнүү инженери менен… ортосунда кандай айырма бар

а. … Маалымат аналитик?

б. … Программалык камсыздоо инженери?

в. … статистби?

г. … Data Scientist?

Ошентип, машина үйрөнүү инженери так эмне кылат?

1. Машина үйрөнүү инженери эмне кылат?

Машина үйрөнүү инженери - бул машина үйрөнүү моделдерин долбоорлоо, куруу жана колдоо үчүн жооптуу адис. Бул моделдер маалыматтарды талдоо, андан сабак алуу жана маалыматтардын негизинде акылдуу чечимдерди же болжолдоолорду кабыл алуу үчүн түзүлгөн. Машиналарды үйрөнүү инженерлери статистикалык жана математикалык ыкмаларды колдонуп, натыйжаларды так болжолдой турган же маалыматтарды белгилүү категорияларга классификациялай турган моделдерди түзүү үчүн чоң маалымат топтомдору менен иштешет.

Машина үйрөнүү инженеринин иши, адатта, төмөнкү кадамдарды камтыйт:

1. Бизнес көйгөйүн түшүнүү: Машина үйрөнүү моделин куруудагы биринчи кадам - ​​бул чечилиши керек болгон бизнес көйгөйүн түшүнүү. Бул көйгөйдү аныктоо, маалыматтарды чогултуу жана көйгөйдү чечүү үчүн тиешелүү машина үйрөнүү ыкмасын аныктоо үчүн кызыкдар тараптар менен иштөөнү камтыйт. Машиналарды үйрөнүү алгоритмдеринин жыйындысы колдонмо доменинен көз карандысыз болсо да, кээ бир алгоритмдер белгилүү бир жөндөөлөргө ылайыктуу, мисалы, Табигый тилди иштетүү же геномика үчүн ырааттуу моделдер ж.б.

2. Маалыматтарды алдын ала иштеп чыгуу жана тазалоо: Машина менен үйрөнүү моделдери, айрыкча Deep Learning машыктыруучу көптөгөн параметрлери бар моделдер натыйжалуу болушу үчүн чоң көлөмдөгү маалыматтарды талап кылат. Бирок, бул маалыматтар көп учурда баш аламан болуп саналат жана аларды моделди окутуу үчүн колдонуудан мурун тазалап, алдын ала иштетүү керек. Бул, мисалы, жетишпеген маанини аныктоо, четтөөлөрдү аныктоо, нормалдаштыруу ж.б. сыяктуу милдеттерди камтыйт. Маалыматтарды тазалоо жана иштетүү, балким, ар кандай долбоордун эң аз кызыктуу бөлүгү болсо керек, бирок бул эң маанилүүлөрдүн бири. Машина үйрөнүү долбооруна сарпталган убакыттын чоң бөлүгү ага арналган жана жогоруда айтылган бизнес көйгөйүн түшүнүү анын ийгилигинин ачкычы болуп саналат.

3. Ылайыктуу моделди тандоо: Машина үйрөнүү моделдеринин ар кандай түрлөрү бар, алардын ар бири өзүнүн күчтүү жана алсыз жактары бар. Машина үйрөнүү инженери маалыматтардын мүнөзүн жана каалаган натыйжаны эске алуу менен, маселеге эң ылайыктуу моделди тандап алышы керек. Жакшы ML инженери алардан тандап алуу үчүн алгоритмдердин чоң топтомун жакшы билиши керек.

4. Модельди окутуу: Модель тандалгандан кийин, кийинки кадам тазаланган жана алдын ала иштетилген маалыматтарды колдонуу менен аны үйрөтүү болуп саналат. Бул моделдин параметрлерин тууралоо үчүн алгоритмдерди колдонууну камтыйт, ошондуктан ал жыйынтыктарды так алдын ала айта алат же маалыматтарды классификациялай алат. Мындай окутуунун эң маанилүү алгоритмдеринин бири градиенттин түшүүсү.

5. Модельди баалоо жана оптималдаштыруу: Модель үйрөтүлгөндөн кийин, анын так жана ишенимдүү болушу үчүн анын иштешин баалоо маанилүү. Бул өзүнчө берилиштер топтомунда моделди сынап көрүүнү же анын натыйжалуулугун өлчөө үчүн ар кандай көрсөткүчтөрдү колдонууну камтышы мүмкүн. Эгерде моделдин иштеши канааттандырарлык болбосо, машина үйрөнүү инженери артка кайтып, моделди анын параметрлерин тууралоо же такыр башка моделди тандоо менен оптималдаштырууга туура келиши мүмкүн.

6. Моделди жайылтуу: Модель үйрөтүлүп, оптималдаштырылып бүткөндөн кийин, ал өндүрүш чөйрөсүндө колдонууга даяр. Бул моделди учурдагы колдонмого интеграциялоону же моделди колдонуу үчүн атайын жаңы тиркемени курууну камтышы мүмкүн. Көпчүлүк компаниялар өз моделдерин Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, же Google Cloud Platform (GCP).

7. Моделди көзөмөлдөө жана колдоо: Модель орнотулгандан кийин да, машина үйрөнүү инженеринин иши бүтө элек. Модель күтүлгөндөй иштеп жаткандыгына кепилдик берүү жана керектүү жаңыртууларды же оңдоолорду киргизүү үчүн үзгүлтүксүз мониторинг жүргүзүү маанилүү. Бул моделди жаңы маалыматтарга кайра даярдоону же анын иштешин жакшыртуу үчүн анын параметрлерин тактоону камтышы мүмкүн. Моделдин иштешинин начарлашынын типтүү мисалы маалыматтардын дрейфи, маалыматтардын бөлүштүрүлүшү убакыттын өтүшү менен өзгөргөндө жана модель жаңыланбаганда (Ойлонуңуз, мисалы, белгилүү бир жарык шарттарында лабораторияда ретинопатиянын белгилерин аныктоо үчүн үйрөтүлгөн модель жөнүндө, бирок андан кийин табигый жарык шарттарында колдонулган жапайы жерге орнотулат. ).

Бул милдеттерден тышкары, машина үйрөнүү инженери илимий-изилдөө жана иштеп чыгуу жана кайчылаш-функционалдык топтор менен кызматташуу үчүн да жооптуу болушу мүмкүн. Алар ошондой эле тынымсыз өнүгүп жаткандыктан, машиналарды үйрөнүүнүн акыркы ыкмалары жана технологиялары менен жаңыланып турушу керек.

Эми биз машина үйрөнүү инженери өз ишинде эмне кыларын билгенден кийин, бул талап кылынган көндүмдөрдү карап көрөлү.

2. Машина үйрөнүү инженеринде кандай көндүмдөр болушу керек?

Машина үйрөнүү инженери болуу үчүн зарыл болгон бир нече көндүмдөр бар:

1. Күчтүү программалоо көндүмдөрү: Машина үйрөнүү инженерлери бир же бир нече программалоо тилдерин жакшы билиши керек, мисалы Python. Алар чоң код базалары менен иштөөгө ыңгайлуу жана эффективдүү, жакшы структураланган кодду жаза билиши керек.

2. Маалыматтарды манипуляциялоо жана талдоо: Машина үйрөнүү моделдери чоң маалымат топтомдорунда үйрөтүлгөн, ошондуктан машина үйрөнүү инженерлери маалыматтарды манипуляциялоо жана талдоо боюнча күчтүү көндүмгө ээ болушу маанилүү. Буга SQL, Pandas жана сыяктуу куралдар менен иштөө кирет. NumPy маалыматтарды тазалоо, өзгөртүү жана талдоо.

3. Машина үйрөнүү концепциялары жана ыкмалары: Машина үйрөнүү инженери машина үйрөнүү концепцияларын жана ыкмаларын, анын ичинде көзөмөлдөнгөн жана көзөмөлсүз окутуу, чечим дарактары, нейрон тармактары, трансформаторлордун архитектурасы ж., жана берилген маселе үчүн эң ылайыктуусун тандай билүү.

4. Статистика жана ыктымалдуулук: Машина үйрөнүү моделдери статистикалык жана ыктымалдык принциптерге негизделген, ошондуктан бул тармактарда күчтүү фундамент машина үйрөнүү инженерлери үчүн маанилүү. Бул гипотеза тестирлөө, Байездик корутунду жана ыктымалдык бөлүштүрүү сыяктуу түшүнүктөрдү камтыйт.

5. Берилиштерди визуализациялоо: Маалыматтарды эффективдүү визуализациялоо жана байланыштыра билүү машина үйрөнүү инженерлери үчүн маанилүү көндүм болуп саналат. Буга Matplotlib, Seaborn жана Tableau так жана маалыматтык графиктерди жана диаграммаларды түзүү.

6. Проблемаларды чечүү жана критикалык ой жүгүртүү: Машина үйрөнүү инженерлери көбүнчө чыгармачылык чечимдерди талап кылган татаал көйгөйлөргө туш болушат. Алар үчүн критикалык ой жүгүртүп, көйгөйлөргө логикалык жана системалуу мамиле жасоо маанилүү.

Бул көндүмдөрдү алуу үчүн, адам онлайн курстарды алуу же информатика, маалымат илими же статистика сыяктуу чөйрөдө илимий даража алуу менен баштаса болот. Машиналарды үйрөнүүнү каалаган инженерлер үчүн долбоорлордун үстүндө иштөө жана хакатондорго же онлайн чакырыктарга катышуу аркылуу практикалык тажрыйбага ээ болуу маанилүү. Долбоорлордун күчтүү портфолиосун түзүү жана машина үйрөнүү концепцияларын реалдуу дүйнөлүк көйгөйлөргө колдонуу жөндөмүн көрсөтүү машина үйрөнүү инженери катары жалданууда абдан пайдалуу болушу мүмкүн.

Кантип жакшы машина үйрөнүү инженери болууну үйрөнүү үчүн, окууңузга басым жасоо үчүн, алар үзгүлтүксүз негизде кандай куралдарды колдонорун билүү маанилүү.

3. Машина үйрөнүү инженерлери кандай куралдарды көп колдонушат?

Машина үйрөнүү инженери өз ишинде натыйжалуу болушу үчүн кандай маанилүү куралдарды өздөштүрүшү керек?

Машина үйрөнүү инженерлери көбүнчө колдонгон көптөгөн куралдар бар жана өздөштүрүү үчүн эң маанилүү болгон атайын куралдар иштин мүнөзүнө жана адамдын каалоосуна жараша болот. Бирок, бул жерде көбүнчө машина үйрөнүү тармагында колдонулган кээ бир куралдар бар:

1. Программалоо тилдери: Машина үйрөнүү инженерлери, адатта, Python сыяктуу бир же бир нече программалоо тилдерин жакшы билиши керек. Бул тилдер машина үйрөнүү алгоритмдерин ишке ашырган жана моделдерди түзүүчү код жазуу үчүн колдонулат, көбүнчө атайын китепканаларды жана алкактарды колдонушат.

2. Машина үйрөнүү китепканалары жана алкактары: scikit-learn сыяктуу машина үйрөнүү моделдерин түзүүнү жеңилдеткен көптөгөн китепканалар жана алкактар ​​бар. TensorFlow, PyTorch жана JAX. Бул китепканалар машинаны үйрөнүү долбоорлоруна оңой киргизиле турган алдын ала түзүлгөн алгоритмдерди жана функцияларды камсыз кылат.

3. Маалыматтарды манипуляциялоо жана талдоо куралдары: SQL, [Pandas](https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software) сыяктуу куралдар ) жана NumPy чоң берилиштер топтомун башкаруу жана талдоо үчүн колдонулат. Бул куралдар маалыматтарды тазалоону, трансформациялоону жана машинаны үйрөнүү моделдеринде колдонууга даярдоону жеңилдетет.

4. Маалыматтарды визуалдаштыруу куралдары: Matplotlib, Seaborn жана Tableau маалыматтарды визуалдаштырууга жана түшүнүүгө жардам берген так жана маалыматтык графиктерди жана диаграммаларды түзүү үчүн колдонулат.

5. Булуттагы эсептөө платформалары: Машиналарды үйрөнүү моделдери көбүнчө олуттуу эсептөө ресурстарын жана Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, же Google Cloud Platform (GCP) суроо-талап боюнча күчтүү эсептөө ресурстарына мүмкүнчүлүк берет.

6. Кызматташуу жана долбоорду башкаруу куралдары: Машиналарды үйрөнүү инженерлери көбүнчө командаларда иштешет жана Jupyter notebook, Google colab сыяктуу куралдарды колдонушу мүмкүн. com), GitHub жана Asana долбоорлорду кызматташуу жана башкаруу.

Бул куралдардан тышкары, машина үйрөнүү инженерлери үчүн машиналарды үйрөнүүнүн ар кандай алгоритмдери жана ыкмалары менен тааныш болушу жана статистикалык жана математикалык түшүнүктөрдү терең түшүнүүсү да маанилүү.

Жогоруда айтылгандай, машина үйрөнүү инженери - бул машина үйрөнүүнүн салыштырмалуу жаңы тармагынан чыккан көптөгөн кесиптердин бир мисалы. Келгиле, негизги жумуш наамдарынын ортосундагы айырмачылыктарды түшүнүүгө аракет кылалы.

4. Машина үйрөнүү инженеринин ортосунда кандай айырма бар…

а. ... маалымат аналитик?

Машина үйрөнүү инженеринин жана маалымат талдоочунун ролдорунун ортосунда кандайдыр бир дал келүүчүлүк бар болсо да, алар ар кандай көндүмдөрдү жана милдеттерди камтыган өзүнчө кесиптер.

Маалымат талдоочу бизнес чечимдерди маалымат берүү үчүн маалыматтарды талдоо жана жыйынтыгы боюнча отчеттуулук үчүн биринчи кезекте жооптуу болуп саналат. Бул маалыматтарды чогултуу жана тазалоо, аны визуалдаштыруу үчүн графиктерди жана диаграммаларды түзүү жана ага статистикалык анализдерди жүргүзүү сыяктуу милдеттерди камтышы мүмкүн. Маалымат талдоочу кызыкдар тараптарга маалыматтарды түшүнүүгө жана пайдаланууга жардам берүү үчүн такталарды же отчетторду иштеп чыгышы мүмкүн.

Машина үйрөнүү инженеринин иши статистикалык жана математикалык ыкмаларды колдонууну камтыйт, ал жыйынтыктарды так алдын ала болжолдой турган же маалыматтардын үлгүлөрүнүн негизинде классификациялай турган моделдерди түзө алат. Алар ошондой эле илимий-изилдөө жана иштеп чыгуу, кайчылаш-функционалдык командалар менен кызматташуу жана машинаны үйрөнүүнүн акыркы ыкмалары жана технологиялары менен жаңылануу үчүн жооптуу болушу мүмкүн.

Жалпысынан, маалымат аналитиктери маалыматтарды талдоо жана отчеттуулукка көбүрөөк көңүл бурушат, ал эми машина үйрөнүү инженерлери машина үйрөнүү моделдерин курууга жана колдоого көбүрөөк көңүл бурушат. Бирок, эки ролдун ортосунда кандайдыр бир кайталануулар бар жана кээ бир адистер эки тармакта тең иштеши мүмкүн.

б. ... программалык камсыздоо инженери?

Машина үйрөнүү инженери жана программалык камсыздоо инженери экөө тең компьютердик системаларды долбоорлоого, курууга жана тейлөөгө жооптуу, бирок алардын ар кандай багыттары жана тажрыйбалары бар.

Программалык камсыздоо инженери уюмдун же кардардын муктаждыктарына жооп берген программалык программаларды жана системаларды иштеп чыгуу үчүн жооптуу. Бул тиркемелерди иштеп чыгуу жана куруу, код жазуу, программаларды тестирлөө жана мүчүлүштүктөрдү оңдоо, ошондой эле учурдагы системаларды колдоо жана жаңылоо сыяктуу милдеттерди камтышы мүмкүн. Программалык камсыздоо инженерлери ар кандай долбоорлордо, анын ичинде веб-тиркемелерде, мобилдик тиркемелерде жана рабочий программаларда иштеши мүмкүн.

Машина үйрөнүү инженери, тескерисинче, машина үйрөнүү моделдерин курууга жана колдоого багытталган. Машина үйрөнүү инженерлери чоң маалымат топтомдору менен иштешет жана статистикалык жана математикалык ыкмаларды колдонуп, натыйжаларды так алдын ала болжолдой ала турган же маалыматтарды белгилүү категорияларга классификациялай турган моделдерди түзүшөт.

Программалык камсыздоо инженерлери да, машина үйрөнүү инженерлери да компьютердик системаларды иштеп чыгуу жана тейлөө үчүн жооптуу болушса, программалык камсыздоо инженерлери салттуу программалык камсыздоону иштеп чыгууга көбүрөөк көңүл бурушат, ал эми машина үйрөнүү инженерлери машина үйрөнүү моделдерин курууга жана колдоого басым жасашат.

c. ... Статистби?

Машина үйрөнүү инженери жана статистик экөө тең маалыматтар менен иштеген жана маалыматтардын негизинде анализдөө жана болжолдоо үчүн статистикалык жана математикалык ыкмаларды колдонгон адистер. Бирок, алар ар кандай багыттарга жана тажрыйбага ээ.

Статист - бул маалыматтарды чогултуу, талдоо жана чечмелөө үчүн статистикалык ыкмаларды колдонгон кесипкөй. Статистиктер бизнес, каржы, саламаттыкты сактоо жана өкмөт сыяктуу ар кандай тармактарда иштеши мүмкүн. Алар маалыматтарды чогултуу жана талдоо, статистикалык моделдерди иштеп чыгуу жана маалыматтарга негизделген сунуштарды берүү сыяктуу милдеттерге жооп бериши мүмкүн.

Машина үйрөнүү инженери, экинчи жагынан, машина үйрөнүү моделдерин курууга жана колдоого багытталган. Бул моделдер маалыматтарды талдоо, андан сабак алуу жана анын негизинде акылдуу чечимдерди же болжолдоолорду кабыл алуу үчүн иштелип чыккан. Машина үйрөнүү инженерлери чоң маалымат топтомдору менен иштешет жана статистикалык жана математикалык ыкмаларды колдонуп, натыйжаларды так алдын ала болжолдоочу же берилиштерди белгилүү категорияларга классификациялай турган моделдерди түзүшөт.

Статистиктер да, машина үйрөнүү инженерлери да маалыматтар менен иштешет жана статистикалык ыкмаларды колдонушат. Статистиктер көбүнчө салттуу статистикалык талдоо жана моделдөө боюнча көбүрөөк көңүл бурушат, ал эми машина үйрөнүү инженерлери машина үйрөнүү моделдерин курууга жана колдоого басым жасашат.

г. … Data Scientist?

Маалымат таануучу татаал маалыматтарды талдоо жана чечмелөө үчүн статистикалык жана машина үйрөнүү ыкмаларын колдонот. Алар маалыматтардан түшүнүк алуу, болжолдоочу моделдерди түзүү жана алардын жыйынтыктарын кызыкдар тараптарга жеткирүү үчүн жооптуу.

Машина үйрөнүү инженерлери да, маалымат илимпоздору да маалыматтар менен иштешет жана машинаны үйрөнүү ыкмаларын колдонушат, бирок аларда ар кандай багыт жана жоопкерчилик бар. Машина үйрөнүү инженерлери биринчи кезекте машина үйрөнүү моделдерин куруу жана жайылтуу менен алектенишет, ал эми маалымат таануучулар түшүнүктөрдү алуу жана болжолдуу моделдерди түзүү үчүн маалыматтарды талдоо жана чечмелөөгө көбүрөөк көңүл бурушат.