Mašīnmācība pēdējos gados ir kļuvusi par vienu no karstākajām profesionālajām jomām. Saistībā ar to ir parādījušies daudzi amatu nosaukumi. Šajā rakstā mēs izpētīsim mašīnmācības inženiera lomu. Mēs uzzināsim par ar to saistīto darbu, prasmēm un rīkiem, kas tam nepieciešamas, un atšķirsim tos no citām mašīnmācības/datu lomām.
a. … datu analītiķis?
b. … programmatūras inženieris?
c. … statistiķis?
d. … datu zinātnieks?
Tātad, ko tieši dara mašīnmācības inženieris?
1. Ko dara mašīnmācības inženieris?
Mašīnmācīšanās inženieris ir profesionālis, kas ir atbildīgs par mašīnmācīšanās modeļu projektēšanu, izveidi un uzturēšanu. Šie modeļi ir izveidoti, lai analizētu datus, mācītos no tiem un pieņemtu saprātīgus lēmumus vai prognozes, pamatojoties uz datiem. Mašīnmācīšanās inženieri strādā ar lielām datu kopām, izmantojot statistikas un matemātiskas metodes, lai izveidotu modeļus, kas var precīzi paredzēt rezultātus vai klasificēt datus noteiktās kategorijās.
Mašīnmācīšanās inženiera darbs parasti ietver šādas darbības:
1. Uzņēmējdarbības problēmas izpratne: pirmais solis mašīnmācīšanās modeļa izveidē ir izprast biznesa problēmu, kas ir jāatrisina. Tas ietver darbu ar ieinteresētajām personām, lai identificētu problēmu, apkopotu datus un noteiktu piemērotu mašīnmācīšanās pieeju problēmas risināšanai. Lai gan mašīnmācīšanās algoritmu kopa nav atkarīga no lietojumprogrammas domēna, daži algoritmi ir vairāk piemēroti konkrētiem iestatījumiem, piemēram, secības modeļiem dabiskās valodas apstrādei vai genomikai utt.
2. Datu pirmapstrāde un tīrīšana. Mašīnmācīšanās modeļiem, īpaši dziļās mācīšanās modeļiem ar daudziem apmācāmiem parametriem, ir nepieciešams liels datu apjoms, lai tie būtu efektīvi. Tomēr šie dati bieži ir netīri, un pirms to izmantošanas modeļa apmācīšanai tie ir jāiztīra un jāapstrādā. Tas ietver tādus uzdevumus kā trūkstošās vērtības imputācija, noviržu noteikšana, normalizācija utt. Datu tīrīšana un apstrāde, iespējams, ir vismazāk aizraujoša jebkura projekta daļa, taču tā ir arī viena no vissvarīgākajām. Liela daļa laika, kas pavadīts mašīnmācīšanās projektā, tiek veltīts tam, un iepriekš minētās biznesa problēmas izpratne ir tā panākumu atslēga.
3. Atbilstoša modeļa izvēle: ir daudz dažādu mašīnmācīšanās modeļu veidu, un katram ir savas stiprās un vājās puses. Mašīnmācīšanās inženierim ir jāizvēlas konkrētajai problēmai vispiemērotākais modelis, ņemot vērā datu raksturu un vēlamo rezultātu. Labam ML inženierim ir jāzina liels algoritmu kopums, lai varētu izvēlēties no tiem.
-
Modeļa apmācība: Kad modelis ir izvēlēts, nākamais solis ir tā apmācība, izmantojot notīrītos un iepriekš apstrādātos datus. Tas ietver algoritmu izmantošanu, lai pielāgotu modeļa parametrus tā, lai tas varētu precīzi paredzēt rezultātus vai klasificēt datus. Viens no svarīgākajiem šādiem apmācības algoritmiem ir gradient descent.
-
Modeļa novērtēšana un optimizēšana: pēc tam, kad modelis ir apmācīts, ir svarīgi novērtēt tā veiktspēju, lai pārliecinātos, ka tas ir precīzs un uzticams. Tas var ietvert modeļa testēšanu atsevišķā datu kopā vai dažādu metrikas izmantošanu, lai novērtētu tā veiktspēju. Ja modeļa veiktspēja nav apmierinoša, mašīnmācības inženierim, iespējams, būs jāatgriežas un jāoptimizē modelis, pielāgojot tā parametrus vai izvēloties citu modeli.
-
Modeļa izvietošana: kad modelis ir apmācīts un optimizēts, tas ir gatavs izvietošanai ražošanas vidē. Tas var ietvert modeļa integrēšanu esošā lietojumprogrammā vai jaunas lietojumprogrammas izveidi, kas īpaši paredzēta modeļa izmantošanai. Lielākā daļa uzņēmumu izvēlas mitināt savus modeļus īpašā mākoņpakalpojumā, piemēram, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure vai Google Cloud Platform (GCP).
-
Modeļa uzraudzība un uzturēšana: pat pēc modeļa izvietošanas mašīnmācības inženiera darbs nav pabeigts. Ir svarīgi nepārtraukti uzraudzīt modeli, lai nodrošinātu, ka tas darbojas, kā paredzēts, un veikt visus nepieciešamos atjauninājumus vai pielāgojumus. Tas var ietvert modeļa pārkvalifikāciju uz jauniem datiem vai tā parametru precizēšanu, lai uzlabotu tā veiktspēju. Tipisks modeļa veiktspējas pasliktināšanās piemērs ir datu novirze, kad datu sadalījums laika gaitā mainās un modelis netiek atjaunināts (padomājiet, piemēram, piemērs, par modeli, kas apmācīts noteikt retinopātijas pazīmes laboratorijā noteiktos apgaismojuma apstākļos, bet pēc tam tiek izmantots savvaļā, kur to izmanto dabiskā apgaismojuma apstākļos. ).
Papildus šiem uzdevumiem mašīnmācības inženieris var būt atbildīgs arī par pētniecību un izstrādi, kā arī sadarbību ar starpfunkcionālām komandām. Viņiem ir arī jāsaglabā jaunākās mašīnmācīšanās metodes un tehnoloģijas, jo tās pastāvīgi attīstās.
Tagad, kad mēs zinām, ko savā darbā dara mašīnmācības inženieris, apskatīsim, kādas prasmes tas prasa.
2. Kādām prasmēm jābūt mašīnmācības inženierim?
Lai kļūtu par mašīnmācības inženieri, ir nepieciešamas vairākas prasmes:
1. Spēcīgas programmēšanas prasmes. Mašīnmācīšanās inženieriem ir jāpārvalda viena vai vairākas programmēšanas valodas, piemēram, Python. Viņiem jābūt ērtiem darbam ar lielām kodu bāzēm un jāspēj rakstīt efektīvu, labi strukturētu kodu.
2. Datu manipulācijas un analīze. Mašīnmācīšanās modeļi tiek apmācīti lielās datu kopās, tāpēc ir svarīgi, lai mašīnmācīšanās inženieriem būtu spēcīgas iemaņas datu manipulācijā un analīzē. Tas ietver darbu ar tādiem rīkiem kā SQL, Pandas un NumPy, lai notīrītu, pārveidotu un analizētu datus.
-
Mašīnmācīšanās koncepcijas un paņēmieni. Mašīnmācīšanās inženierim ir jābūt spēcīgai izpratnei par mašīnmācīšanās koncepcijām un paņēmieniem, tostarp uzraudzītu un nepārraudzītu mācīšanos, lēmumu kokiem, neironu tīkliem, transformatoru arhitektūrām utt. Viņam ir arī jāzina dažādi algoritmi., un spēt izvēlēties konkrētajai problēmai vispiemērotāko.
-
Statistika un varbūtība: mašīnmācīšanās modeļi ir balstīti uz statistikas un varbūtības principiem, tāpēc mašīnmācīšanās inženieriem ir svarīgs spēcīgs pamats šajās jomās. Tas ietver tādu jēdzienu izpratni kā hipotēžu pārbaude, Bajesa secinājumi un varbūtības sadalījumi.
5. Datu vizualizācija. Spēja efektīvi vizualizēt un sazināties ar mašīnmācības inženieriem ir svarīga prasme. Tas ietver tādu rīku izmantošanu kā Matplotlib, Seaborn un Tableau, lai izveidotu skaidrus un informatīvus grafikus un diagrammas.
- Problēmu risināšana un kritiskā domāšana. Mašīnmācīšanās inženieri bieži saskaras ar sarežģītām problēmām, kurām nepieciešami radoši risinājumi. Viņiem ir svarīgi prast kritiski domāt un loģiski un sistemātiski pieiet problēmām.
Lai apgūtu šīs prasmes, persona var sākt, apmeklējot tiešsaistes kursus vai iegūstot grādu tādā jomā kā datorzinātne, datu zinātne vai statistika. Topošajiem mašīnmācības inženieriem ir svarīgi arī iegūt praktisku pieredzi, strādājot pie projektiem un piedaloties hakatonos vai tiešsaistes izaicinājumos. Spēcīga projektu portfeļa izveide un spējas pielietot mašīnmācīšanās koncepcijas reālās pasaules problēmām var būt ļoti noderīga, pieņemot darbā mašīnmācīšanās inženieri.
Lai uzzinātu, kā kļūt par labu mašīnmācīšanās inženieri, ir svarīgi zināt, kādus rīkus viņi izmanto regulāri, lai koncentrētos uz tiem.
3. Kādus rīkus mašīnmācības inženieri bieži izmanto?
Kādi ir daži svarīgi rīki, kas jāapgūst mašīnmācības inženierim, lai strādātu efektīvi?
Ir daudz rīku, ko parasti izmanto mašīnmācīšanās inženieri, un konkrētie rīki, kurus ir vissvarīgākais apgūt, būs atkarīgi no darba veida un indivīda vēlmēm. Tomēr šeit ir daži rīki, kas parasti tiek izmantoti mašīnmācības jomā.
1. Programmēšanas valodas. Mašīnmācīšanās inženieriem parasti ir jāpārvalda viena vai vairākas programmēšanas valodas, piemēram, Python. Šīs valodas tiek izmantotas, lai rakstītu kodu, kas ievieš mašīnmācīšanās algoritmus un veido modeļus, visbiežāk izmantojot speciālas bibliotēkas un ietvarus.
2. Mašīnmācīšanās bibliotēkas un ietvari. Ir pieejamas daudzas bibliotēkas un ietvari, kas atvieglo mašīnmācīšanās modeļu izveidi, piemēram, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch un JAX. Šīs bibliotēkas nodrošina iepriekš izveidotus algoritmus un funkcijas, kuras var viegli iekļaut mašīnmācīšanās projektos.
3. Datu manipulācijas un analīzes rīki: tādi rīki kā SQL, Pandas un NumPy tiek izmantoti, lai manipulētu un analizētu lielas datu kopas. Šie rīki atvieglo datu tīrīšanu, pārveidošanu un sagatavošanu lietošanai mašīnmācīšanās modeļos.
4. Datu vizualizācijas rīki: tādi rīki kā Matplotlib, Seaborn un Tableau izmanto, lai izveidotu skaidrus un informatīvus grafikus un diagrammas, kas palīdz vizualizēt un izprast datus.
- Mākoņdatošanas platformas. Mašīnmācīšanās modeļiem bieži ir nepieciešami ievērojami skaitļošanas resursi un mākoņdatošanas platformas, piemēram, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure vai Google Cloud Platform (GCP) nodrošina piekļuvi jaudīgiem skaitļošanas resursiem pēc pieprasījuma.
6. Sadarbības un projektu pārvaldības rīki. Mašīnmācīšanās inženieri bieži strādā komandās un var izmantot tādus rīkus kā Jupyter notebook, Google colab, GitHub un Asana, lai sadarbotos un pārvaldītu projektus.
Papildus šiem rīkiem mašīnmācīšanās inženieriem ir svarīgi arī pārzināt dažādus mašīnmācīšanās algoritmus un paņēmienus, kā arī labi izprast statistikas un matemātikas jēdzienus.
Kā minēts iepriekš, mašīnmācīšanās inženieris ir viens no piemēriem daudzām profesijām, kuras ir izveidojušas salīdzinoši jaunu mašīnmācības jomu. Mēģināsim saprast atšķirības starp galvenajiem amatu nosaukumiem.
4. Kāda ir atšķirība starp mašīnmācības inženieri un...
a. … datu analītiķis?
Lai gan mašīnmācīšanās inženiera un datu analītiķa lomas daļēji pārklājas, tās ir atšķirīgas profesijas, kas ietver dažādas prasmes un pienākumus.
Datu analītiķis galvenokārt ir atbildīgs par datu analīzi un ziņošanu par konstatējumiem, lai pieņemtu biznesa lēmumus. Tas var ietvert tādus uzdevumus kā datu vākšana un tīrīšana, grafiku un diagrammu izveide, lai tos vizualizētu, un statistikas analīze. Datu analītiķis var arī izstrādāt informācijas paneļus vai pārskatus, lai palīdzētu ieinteresētajām personām izprast un izmantot datus.
Mašīnmācīšanās inženiera darbs ietver statistikas un matemātisku metožu izmantošanu, lai izveidotu modeļus, kas var precīzi paredzēt rezultātus vai klasificēt datus, pamatojoties uz datu modeļiem. Viņi var būt atbildīgi arī par pētniecību un izstrādi, sadarbību ar starpfunkcionālām komandām un jaunāko mašīnmācīšanās metožu un tehnoloģiju atjaunināšanu.
Kopumā datu analītiķi vairāk koncentrējas uz datu analīzi un ziņošanu par tiem, savukārt mašīnmācīšanās inženieri vairāk koncentrējas uz mašīnmācīšanās modeļu izveidi un uzturēšanu. Tomēr abas lomas daļēji pārklājas, un daži speciālisti var strādāt abās jomās.
b. ... programmatūras inženieris?
Gan mašīnmācīšanās inženieris, gan programmatūras inženieris ir atbildīgi par datorsistēmu projektēšanu, būvniecību un uzturēšanu, taču viņiem ir atšķirīgas darbības jomas un zināšanas.
Programmatūras inženieris ir atbildīgs par programmatūras programmu un sistēmu izstrādi, kas atbilst organizācijas vai klienta vajadzībām. Tas var ietvert tādus uzdevumus kā lietojumprogrammu projektēšana un izveide, koda rakstīšana, programmu testēšana un atkļūdošana, kā arī esošo sistēmu uzturēšana un atjaunināšana. Programmatūras inženieri var strādāt ar dažādiem projektiem, tostarp tīmekļa lietojumprogrammām, mobilajām lietotnēm un darbvirsmas programmatūru.
Turpretim mašīnmācīšanās inženieris koncentrējas uz mašīnmācīšanās modeļu izveidi un uzturēšanu. Mašīnmācīšanās inženieri strādā ar lielām datu kopām un izmanto statistikas un matemātiskas metodes, lai izveidotu modeļus, kas var precīzi paredzēt rezultātus vai klasificēt datus noteiktās kategorijās.
Lai gan programmatūras inženieri un mašīnmācīšanās inženieri ir atbildīgi par datorsistēmu izstrādi un uzturēšanu, programmatūras inženieri vairāk koncentrējas uz tradicionālo programmatūras izstrādi, savukārt mašīnmācīšanās inženieri koncentrējas uz mašīnmācīšanās modeļu izveidi un uzturēšanu.
c. … statistiķis?
Mašīnmācīšanās inženieris un statistiķis ir profesionāļi, kas strādā ar datiem un izmanto statistikas un matemātiskas metodes, lai analizētu un veiktu prognozes, pamatojoties uz datiem. Tomēr viņiem ir dažādas fokusa un zināšanu jomas.
Statistiķis ir profesionālis, kurš izmanto statistikas metodes, lai vāktu, analizētu un interpretētu datus. Statistiķi var strādāt dažādās jomās, tostarp uzņēmējdarbības, finanšu, veselības aprūpes un valdības jomā. Viņi var būt atbildīgi par tādiem uzdevumiem kā datu vākšana un analīze, statistikas modeļu izstrāde un uz datiem balstītu ieteikumu sniegšana.
No otras puses, mašīnmācības inženieris ir vērsts uz mašīnmācīšanās modeļu izveidi un uzturēšanu. Šie modeļi ir izstrādāti, lai analizētu datus, mācītos no tiem un, pamatojoties uz tiem, pieņemtu saprātīgus lēmumus vai prognozes. Mašīnmācīšanās inženieri strādā ar lielām datu kopām un izmanto statistikas un matemātiskas metodes, lai izveidotu modeļus, kas var precīzi paredzēt rezultātus vai klasificēt datus noteiktās kategorijās.
Gan statistiķi, gan mašīnmācīšanās inženieri strādā ar datiem un izmanto statistikas metodes. Statistiķi parasti vairāk koncentrējas uz tradicionālo statistisko analīzi un modelēšanu, savukārt mašīnmācīšanās inženieri koncentrējas uz mašīnmācīšanās modeļu izveidi un uzturēšanu.
d. … datu zinātnieks?
Datu zinātnieks izmanto statistikas un mašīnmācīšanās metodes, lai analizētu un interpretētu sarežģītus datus. Viņi ir atbildīgi par ieskatu gūšanu no datiem, paredzamo modeļu veidošanu un savu atklājumu paziņošanu ieinteresētajām personām.
Gan mašīnmācīšanās inženieri, gan datu zinātnieki strādā ar datiem un izmanto mašīnmācīšanās paņēmienus, taču viņiem ir dažādas fokusa un atbildības jomas. Mašīnmācīšanās inženieri galvenokārt nodarbojas ar mašīnmācīšanās modeļu izveidi un izvietošanu, savukārt datu zinātnieki vairāk koncentrējas uz datu analīzi un interpretāciju, lai gūtu ieskatu un izveidotu prognozēšanas modeļus.
