Ką veikia mašininio mokymosi inžinierius?

Mašininis mokymasis pastaraisiais metais tapo viena karščiausių profesinių sričių. Yra daug su tuo susijusių pareigybių pavadinimų. Šiame straipsnyje mes išnagrinėsime mašininio mokymosi inžinieriaus vaidmenį. Sužinosime apie su juo susijusį darbą, įgūdžius ir įrankius, kurių jam reikia, ir atskirsime juos nuo kitų su mašininiu mokymusi / duomenimis susijusių vaidmenų.

a. … duomenų analitikas?

b. … programinės įrangos inžinierius?

c. … statistikas?

d. … duomenų mokslininkas?

Taigi, ką tiksliai daro mašininio mokymosi inžinierius?

1. Ką veikia mašininio mokymosi inžinierius?

Mašininio mokymosi inžinierius yra profesionalas, atsakingas už mašininio mokymosi modelių projektavimą, kūrimą ir priežiūrą. Šie modeliai sukurti duomenims analizuoti, iš jų mokytis ir remiantis duomenimis priimti protingus sprendimus ar prognozes. Mašinų mokymosi inžinieriai dirba su dideliais duomenų rinkiniais, naudodami statistinius ir matematinius metodus, kad sukurtų modelius, kurie gali tiksliai numatyti rezultatus arba klasifikuoti duomenis į konkrečias kategorijas.

Mašininio mokymosi inžinieriaus darbas paprastai apima šiuos veiksmus:

Verslo problemos supratimas: pirmasis žingsnis kuriant mašininio mokymosi modelį yra suprasti verslo problemą, kurią reikia išspręsti. Tai apima darbą su suinteresuotosiomis šalimis siekiant nustatyti problemą, rinkti duomenis ir nustatyti tinkamą mašininio mokymosi metodą problemai išspręsti. Nors mašininio mokymosi algoritmų rinkinys nepriklauso nuo taikymo srities, tam tikri algoritmai labiau tinka konkretiems nustatymams, pvz., sekos modeliams, skirtiems natūralios kalbos apdorojimui ar genomikai ir kt.
Išankstinis duomenų apdorojimas ir valymas: mašininio mokymosi modeliams, ypač gilaus mokymosi modeliams su daugybe apmokytinų parametrų, reikia daug duomenų, kad jie būtų veiksmingi. Tačiau šie duomenys dažnai yra netvarkingi, todėl juos reikia išvalyti ir iš anksto apdoroti, kad būtų galima juos naudoti modeliui mokyti. Tai apima tokias užduotis kaip trūkstamos vertės priskyrimas, pašalinių parametrų aptikimas, normalizavimas ir tt Duomenų valymas ir apdorojimas tikriausiai yra mažiausiai jaudinanti bet kurio projekto dalis, tačiau ji taip pat yra viena iš svarbiausių. Didelė laiko dalis, praleista mašininio mokymosi projektui, skiriama jam, o pirmiau minėtos verslo problemos supratimas yra jo sėkmės pagrindas.
Tinkamo modelio pasirinkimas: yra daug skirtingų mašininio mokymosi modelių tipų, kurių kiekvienas turi savo stipriąsias ir silpnąsias puses. Mašininio mokymosi inžinierius turi pasirinkti modelį, kuris labiausiai tinka nagrinėjamai problemai, atsižvelgdamas į duomenų pobūdį ir norimą rezultatą. Geras ML inžinierius turi būti susipažinęs su dideliu algoritmų rinkiniu, kad galėtų pasirinkti iš jų.
Modelio mokymas: Kai modelis bus pasirinktas, kitas žingsnis yra jo apmokymas naudojant išvalytus ir iš anksto apdorotus duomenis. Tai apima algoritmų naudojimą modelio parametrams koreguoti, kad jis galėtų tiksliai numatyti rezultatus arba klasifikuoti duomenis. Vienas iš svarbiausių tokių mokymo algoritmų yra gradientas nusileidimas.
Modelio įvertinimas ir optimizavimas. Kai modelis buvo išmokytas, svarbu įvertinti jo veikimą, siekiant užtikrinti, kad jis būtų tikslus ir patikimas. Tai gali apimti modelio testavimą atskirame duomenų rinkinyje arba įvairių metrikų naudojimą jo našumui įvertinti. Jei modelio našumas nėra patenkinamas, mašininio mokymosi inžinieriui gali tekti grįžti atgal ir optimizuoti modelį koreguojant jo parametrus arba iš viso pasirenkant kitą modelį.
Modelio diegimas: kai modelis yra išmokytas ir optimizuotas, jis yra paruoštas diegti gamybinėje aplinkoje. Tai gali apimti modelio integravimą į esamą programą arba naujos programos kūrimą specialiai modeliui naudoti. Dauguma įmonių pasirenka savo modelius priglobti tam skirtoje debesies paslaugoje, pvz., Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure arba Google Cloud Platform (GCP).
Modelio stebėjimas ir priežiūra: net ir įdiegus modelį mašininio mokymosi inžinieriaus darbas nėra baigtas. Svarbu nuolat stebėti modelį, kad įsitikintumėte, jog jis veikia taip, kaip tikėtasi, ir atlikti reikiamus atnaujinimus ar koregavimus. Tai gali apimti modelio perkvalifikavimą į naujus duomenis arba jo parametrų patikslinimą, siekiant pagerinti jo veikimą. Tipišką modelio našumo pablogėjimo pavyzdį sukelia duomenų dreifas, kai laikui bėgant keičiasi duomenų pasiskirstymas, o modelis neatnaujinamas (pagalvokite, pavyzdys, apie modelį, išmokytą aptikti retinopatijos požymius laboratorijoje esant tam tikroms apšvietimo sąlygoms, bet vėliau naudojamas laukinėje gamtoje, kur naudojamas natūraliu apšvietimu. ).

Be šių užduočių, mašininio mokymosi inžinierius taip pat gali būti atsakingas už mokslinius tyrimus ir plėtrą bei bendradarbiavimą su daugiafunkcinėmis komandomis. Jie taip pat turi gauti naujausius naujausius mašininio mokymosi metodus ir technologijas, nes jie nuolat tobulėja.

Dabar, kai žinome, ką mašininio mokymosi inžinierius dirba savo darbe, pažiūrėkime, kokių įgūdžių tam reikia.

2. Kokius įgūdžius turi turėti mašininio mokymosi inžinierius?

Norint tapti mašininio mokymosi inžinieriumi, būtina turėti keletą įgūdžių:

Stiprūs programavimo įgūdžiai: mašininio mokymosi inžinieriai turi mokėti vieną ar daugiau programavimo kalbų, pvz., Python. Jie turėtų jaustis patogiai dirbti su didelėmis kodų bazėmis ir gebėti rašyti efektyvų, geros struktūros kodą.
Duomenų apdorojimas ir analizė. Mašininio mokymosi modeliai mokomi naudojant didelius duomenų rinkinius, todėl mašininio mokymosi inžinieriams svarbu turėti stiprių duomenų apdorojimo ir analizės įgūdžių. Tai apima darbą su tokiais įrankiais kaip SQL, Pandas ir NumPy, kad išvalytumėte, transformuotumėte ir analizuotumėte duomenis.
Mašininio mokymosi koncepcijos ir metodai. Mašininio mokymosi inžinierius turi gerai išmanyti mašininio mokymosi koncepcijas ir metodus, įskaitant prižiūrimą ir neprižiūrimą mokymąsi, sprendimų medžius, neuroninius tinklus, transformatorių architektūras ir tt Jis taip pat turėtų būti susipažinęs su įvairiais algoritmais. ir sugebėti pasirinkti tinkamiausią konkrečiai problemai.
Statistika ir tikimybė: mašininio mokymosi modeliai yra pagrįsti statistiniais ir tikimybiniais principais, todėl mašininio mokymosi inžinieriams svarbus tvirtas pagrindas šiose srityse. Tai apima supratimą apie tokias sąvokas kaip hipotezių tikrinimas, Bajeso išvados ir tikimybių skirstiniai.
Duomenų vizualizavimas: gebėjimas efektyviai vizualizuoti ir perduoti duomenis yra svarbus mašininio mokymosi inžinierių įgūdis. Tai apima tokių įrankių kaip Matplotlib, Seaborn ir Tableau, kad sukurtumėte aiškias ir informatyvias diagramas ir diagramas.
Problemų sprendimas ir kritinis mąstymas. Mašininio mokymosi inžinieriai dažnai susiduria su sudėtingomis problemomis, kurioms reikia kūrybiškų sprendimų. Jiems svarbu gebėti kritiškai mąstyti ir logiškai bei sistemingai spręsti problemas.

Norėdami įgyti šių įgūdžių, asmuo gali pradėti lankyti internetinius kursus arba įgyti laipsnį tokiose srityse kaip kompiuterių mokslas, duomenų mokslas ar statistika. Taip pat svarbu, kad trokštantys mašininio mokymosi inžinieriai įgytų praktinės patirties dirbant su projektais ir dalyvaujant hakatonuose ar internetiniuose iššūkiuose. Stipraus projektų portfelio sukūrimas ir gebėjimo pritaikyti mašininio mokymosi koncepcijas realioms problemoms spręsti gali būti labai naudinga samdant mašininio mokymosi inžinieriaus pareigas.

Norint išmokti tapti geru mašininio mokymosi inžinieriumi, svarbu žinoti, kokius įrankius jie naudoja reguliariai, kad sutelktumėte savo mokymąsi į juos.

3. Kokius įrankius dažnai naudoja mašininio mokymosi inžinieriai?

Kokius svarbius įrankius turi įvaldyti mašininio mokymosi inžinierius, kad galėtų efektyviai dirbti?

Yra daug įrankių, kuriuos dažniausiai naudoja mašininio mokymosi inžinieriai, o konkrečius įrankius, kuriuos svarbiausia įvaldyti, priklausys nuo darbo pobūdžio ir asmens pageidavimų. Tačiau čia yra keletas įrankių, kurie dažniausiai naudojami mašininio mokymosi srityje:

Programavimo kalbos: mašininio mokymosi inžinieriai paprastai turi mokėti vieną ar daugiau programavimo kalbų, pvz., Python. Šios kalbos naudojamos rašant kodą, kuris įgyvendina mašininio mokymosi algoritmus ir kuria modelius, dažniausiai naudojant tam skirtas bibliotekas ir sistemas.
Mašininio mokymosi bibliotekos ir sistemos: yra daug bibliotekų ir sistemų, kurios palengvina mašininio mokymosi modelių kūrimą, pvz., scikit-learn, TensorFlow, PyTorch ir JAX. Šiose bibliotekose pateikiami iš anksto sukurti algoritmai ir funkcijos, kurias galima lengvai įtraukti į mašininio mokymosi projektus.
Duomenų apdorojimo ir analizės įrankiai: tokie įrankiai kaip SQL, Pandas ir NumPy naudojami dideliems duomenų rinkiniams valdyti ir analizuoti. Šie įrankiai palengvina duomenų valymą, transformavimą ir paruošimą naudoti mašininio mokymosi modeliuose.
Duomenų vizualizavimo įrankiai: tokie įrankiai kaip Matplotlib, Seaborn ir Tableau naudojami kuriant aiškias ir informatyvias diagramas ir diagramas, padedančias vizualizuoti ir suprasti duomenis.
Debesų kompiuterijos platformos: mašininio mokymosi modeliams dažnai reikia didelių skaičiavimo išteklių ir debesų kompiuterijos platformų, tokių kaip Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure arba Google Cloud Platform (GCP) suteikia prieigą prie galingų skaičiavimo išteklių pagal poreikį.
Bendradarbiavimo ir projektų valdymo įrankiai: mašininio mokymosi inžinieriai dažnai dirba komandose ir gali naudoti tokius įrankius kaip Jupyter notebook, Google colab, GitHub ir Asana bendradarbiauti ir valdyti projektus.

Be šių įrankių, mašininio mokymosi inžinieriams taip pat svarbu išmanyti įvairius mašininio mokymosi algoritmus ir metodus bei gerai suprasti statistikos ir matematines sąvokas.

Kaip minėta anksčiau, mašininio mokymosi inžinierius yra vienas iš daugelio profesijų, kurios atsiskyrė nuo palyginti naujos mašininio mokymosi srities, pavyzdžių. Pabandykime suprasti pagrindinių pareigų pavadinimų skirtumus.

4. Kuo skiriasi mašininio mokymosi inžinierius ir…

a. ... duomenų analitikas?

Nors mašininio mokymosi inžinieriaus ir duomenų analitiko vaidmenys šiek tiek sutampa, tai yra skirtingos profesijos, apimančios skirtingus įgūdžius ir atsakomybę.

Duomenų analitikas pirmiausia yra atsakingas už duomenų analizę ir ataskaitų teikimą apie išvadas, kad būtų galima priimti verslo sprendimus. Tai gali apimti tokias užduotis kaip duomenų rinkimas ir valymas, grafikų ir diagramų kūrimas jiems vizualizuoti ir statistinės analizės vykdymas. Duomenų analitikas taip pat gali sukurti prietaisų skydelius arba ataskaitas, kad padėtų suinteresuotosioms šalims suprasti duomenis ir jais naudotis.

Mašininio mokymosi inžinieriaus darbas apima statistinių ir matematinių metodų naudojimą kuriant modelius, kurie gali tiksliai numatyti rezultatus arba klasifikuoti duomenis pagal duomenų šablonus. Jie taip pat gali būti atsakingi už mokslinius tyrimus ir plėtrą, bendradarbiavimą su daugiafunkcinėmis komandomis ir naujausių mašininio mokymosi metodų ir technologijų atnaujinimą.

Apskritai duomenų analitikai daugiau dėmesio skiria duomenų analizei ir ataskaitų teikimui, o mašininio mokymosi inžinieriai daugiau dėmesio skiria mašininio mokymosi modelių kūrimui ir priežiūrai. Tačiau šie du vaidmenys šiek tiek sutampa, o kai kurie specialistai gali dirbti abiejose srityse.

b. ... programinės įrangos inžinierius?

Mašinų mokymosi inžinierius ir programinės įrangos inžinierius yra atsakingi už kompiuterių sistemų projektavimą, kūrimą ir priežiūrą, tačiau jų dėmesys ir kompetencija skiriasi.

Programinės įrangos inžinierius yra atsakingas už programinės įrangos programų ir sistemų, atitinkančių organizacijos ar kliento poreikius, kūrimą. Tai gali apimti tokias užduotis kaip programų projektavimas ir kūrimas, kodo rašymas, programų testavimas ir derinimas bei esamų sistemų priežiūra ir atnaujinimas. Programinės įrangos inžinieriai gali dirbti su įvairiais projektais, įskaitant žiniatinklio programas, programas mobiliesiems ir darbalaukio programinę įrangą.

Mašinų mokymosi inžinierius, priešingai, daugiausia dėmesio skiria mašininio mokymosi modelių kūrimui ir priežiūrai. Mašininio mokymosi inžinieriai dirba su dideliais duomenų rinkiniais ir naudoja statistinius bei matematinius metodus, kad sukurtų modelius, kurie gali tiksliai numatyti rezultatus arba klasifikuoti duomenis į konkrečias kategorijas.

Nors ir programinės įrangos inžinieriai, ir mašininio mokymosi inžinieriai yra atsakingi už kompiuterių sistemų kūrimą ir priežiūrą, programinės įrangos inžinieriai daugiau dėmesio skiria tradicinei programinės įrangos kūrimui, o mašininio mokymosi inžinieriai – mašininio mokymosi modelių kūrimui ir priežiūrai.

c. … statistiką?

Mašininio mokymosi inžinierius ir statistikas yra profesionalai, dirbantys su duomenimis ir naudojantys statistinius bei matematinius metodus analizuodami ir prognozuodami duomenis. Tačiau jie turi skirtingas dėmesio ir kompetencijos sritis.

Statistikas yra profesionalas, kuris naudoja statistinius metodus duomenims rinkti, analizuoti ir interpretuoti. Statistikai gali dirbti įvairiose srityse, įskaitant verslą, finansus, sveikatos priežiūrą ir vyriausybę. Jie gali būti atsakingi už tokias užduotis kaip duomenų rinkimas ir analizė, statistinių modelių kūrimas ir duomenimis pagrįstų rekomendacijų teikimas.

Kita vertus, mašininio mokymosi inžinierius daugiausia dėmesio skiria mašininio mokymosi modelių kūrimui ir priežiūrai. Šie modeliai skirti analizuoti duomenis, mokytis iš jų ir pagal juos priimti protingus sprendimus ar prognozes. Mašininio mokymosi inžinieriai dirba su dideliais duomenų rinkiniais ir naudoja statistinius bei matematinius metodus, kad sukurtų modelius, kurie gali tiksliai numatyti rezultatus arba klasifikuoti duomenis į konkrečias kategorijas.

Tiek statistikai, tiek mašininio mokymosi inžinieriai dirba su duomenimis ir naudoja statistinius metodus. Statistikai paprastai daugiau dėmesio skiria tradicinei statistinei analizei ir modeliavimui, o mašininio mokymosi inžinieriai – mašininio mokymosi modelių kūrimui ir priežiūrai.

d. ... duomenų mokslininkas?

Duomenų mokslininkas taiko statistinius ir mašininio mokymosi metodus, kad analizuotų ir interpretuotų sudėtingus duomenis. Jie yra atsakingi už įžvalgų gavimą iš duomenų, nuspėjamųjų modelių kūrimą ir savo išvadų perdavimą suinteresuotosioms šalims.

Tiek mašininio mokymosi inžinieriai, tiek duomenų mokslininkai dirba su duomenimis ir naudoja mašininio mokymosi metodus, tačiau jų dėmesio ir atsakomybės sritys skiriasi. Mašinų mokymosi inžinieriai pirmiausia rūpinasi mašinų mokymosi modelių kūrimu ir diegimu, o duomenų mokslininkai daugiau dėmesio skiria duomenų analizei ir interpretavimui, kad gautų įžvalgas ir kurtų nuspėjamuosius modelius.