Hva gjør en maskinlæringsingeniør?

Machine Learning har dukket opp som et av de hotteste fagfeltene de siste årene. Det er mange stillingstitler som har dukket opp i forhold til det. I denne artikkelen vil vi utforske rollen til en maskinlæringsingeniør. Vi vil lære om arbeidet det innebærer, ferdighetene og verktøyene det krever, og skille dem fra andre maskinlærings-/datarelaterte roller.

1. Hva gjør en maskinlæringsingeniør?

2. Hva er ferdighetene en maskinlæringsingeniør må ha?

3. Hvilke verktøy bruker maskinlæringsingeniører ofte?

4. Hva er forskjellen mellom en maskinlæringsingeniør og...

en. … en dataanalytiker?

b. … en programvareingeniør?

c. … en statistiker?

d. … en dataforsker?

Så hva gjør en maskinlæringsingeniør egentlig?

1. Hva gjør en maskinlæringsingeniør?

En maskinlæringsingeniør er en profesjonell som er ansvarlig for å designe, bygge og vedlikeholde maskinlæringsmodeller. Disse modellene er laget for å analysere data, lære av dem og ta intelligente beslutninger eller spådommer basert på dataene. Maskinlæringsingeniører jobber med store datasett, ved hjelp av statistiske og matematiske teknikker for å bygge modeller som nøyaktig kan forutsi utfall eller klassifisere data i spesifikke kategorier.

Arbeidet til en maskinlæringsingeniør involverer vanligvis følgende trinn:

1. Forstå forretningsproblemet: Det første trinnet i å bygge en maskinlæringsmodell er å forstå forretningsproblemet som må løses. Dette innebærer å jobbe med interessenter for å identifisere problemet, samle inn data og bestemme riktig maskinlæringstilnærming for å løse problemet. Mens settet med maskinlæringsalgoritmer er uavhengig av applikasjonsdomenet, er visse algoritmer mer egnet til spesifikke innstillinger, for eksempel sekvensmodeller for Natural Language Processing eller Genomics etc.

2. Forbehandling og rengjøring av data: Maskinlæringsmodeller, spesielt Deep Learning-modeller med mange parametere å trene, krever store mengder data for å være effektive. Imidlertid er disse dataene ofte rotete og må renses og forhåndsbehandles før de kan brukes til å trene en modell. Dette innebærer oppgaver som manglende verdiimputering, avvikdeteksjon, normalisering etc. Datarensing og prosessering er nok den minst spennende delen av ethvert prosjekt, men det er også en av de viktigste. En stor del av tiden brukt på et maskinlæringsprosjekt er dedikert til det, og forståelsen av forretningsproblemet nevnt ovenfor er nøkkelen til suksessen.

3. Velge en passende modell: Det finnes mange forskjellige typer maskinlæringsmodeller, hver med sine egne styrker og svakheter. En maskinlæringsingeniør må velge den modellen som er mest hensiktsmessig for det aktuelle problemet, under hensyntagen til dataenes natur og ønsket resultat. En god ML-ingeniør bør være kjent med et stort sett med algoritmer for å kunne velge mellom dem.

4. Trening av modellen: Når modellen er valgt, er neste trinn å trene den ved å bruke de rensede og forhåndsbehandlede dataene. Dette innebærer å bruke algoritmer for å justere modellens parametere slik at den nøyaktig kan forutsi utfall eller klassifisere data. En av de viktigste slike treningsalgoritmene er gradient descent.

5. Evaluering og optimalisering av modellen: Etter at modellen har blitt trent, er det viktig å evaluere ytelsen for å sikre at den er nøyaktig og pålitelig. Dette kan innebære å teste modellen på et separat datasett, eller bruke en rekke beregninger for å måle ytelsen. Hvis modellens ytelse ikke er tilfredsstillende, kan det hende maskinlæringsingeniøren må gå tilbake og optimalisere modellen ved å justere parameterne, eller velge en helt annen modell.

6. Implementering av modellen: Når modellen er trent og optimalisert, er den klar til å distribueres i et produksjonsmiljø. Dette kan innebære å integrere modellen i en eksisterende applikasjon, eller bygge en ny applikasjon spesifikt for å utnytte modellen. De fleste selskaper velger å være vert for modellene sine i en dedikert skytjeneste, for eksempel Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, eller Google Cloud Platform (GCP).

7. Overvåking og vedlikehold av modellen: Selv etter at modellen har blitt distribuert, er ikke arbeidet til en maskinlæringsingeniør ferdig. Det er viktig å kontinuerlig overvåke modellen for å sikre at den fungerer som forventet og for å gjøre nødvendige oppdateringer eller justeringer. Dette kan innebære omopplæring av modellen på nye data eller finjustering av parameterne for å forbedre ytelsen. Et typisk eksempel på forringelse av modellytelse er forårsaket av datadrift, når distribusjonen av dataene endres over tid, og modellen ikke er oppdatert (Tenk for eksempel](https://www.technologyreview.com/2020/04/27/1000658/google-medical-ai-accurate- lab-real-life-clinic-covid-diabetes-retina-disease/), om en modell som er trent til å oppdage tegn på retinopati i et laboratorium under visse lysforhold, men blir deretter utplassert i naturen der den brukes under naturlige lysforhold ).

I tillegg til disse oppgavene kan en maskinlæringsingeniør også være ansvarlig for forskning og utvikling, og samarbeide med tverrfunksjonelle team. De må også holde seg oppdatert med de nyeste maskinlæringsteknikkene og -teknologiene, ettersom de hele tiden utvikler seg.

Nå som vi vet hva en maskinlæringsingeniør gjør i arbeidet sitt, la oss se på ferdighetene dette krever.

2. Hva er ferdighetene en maskinlæringsingeniør må ha?

For å bli maskinlæringsingeniør er det flere ferdigheter som er avgjørende:

1. Sterke programmeringsferdigheter: Maskinlæringsingeniører må være dyktige i ett eller flere programmeringsspråk, for eksempel Python). De skal være komfortable med å jobbe med store kodebaser og kunne skrive effektiv, godt strukturert kode.

2. Datamanipulering og analyse: Maskinlæringsmodeller trenes på store datasett, så det er viktig for maskinlæringsingeniører å ha sterke ferdigheter innen datamanipulering og -analyse. Dette inkluderer arbeid med verktøy som [SQL](https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language), Pandas), og NumPy for å rense, transformere og analysere data.

3. Maskinlæringskonsepter og -teknikker: En maskinlæringsingeniør bør ha en sterk forståelse av maskinlæringskonsepter og -teknikker, inkludert overvåket og uovervåket læring, beslutningstrær, nevrale nettverk, transformatorarkitekturer osv. De bør også være kjent med en rekke algoritmer, og kunne velge den mest passende for et gitt problem.

4. Statistikk og sannsynlighet: Maskinlæringsmodeller er basert på statistiske og sannsynlighetsprinsipper, så et sterkt fundament på disse områdene er viktig for maskinlæringsingeniører. Dette inkluderer forståelse av konsepter som hypotesetesting, Bayesiansk inferens og sannsynlighetsfordelinger.

5. Datavisualisering: Å kunne visualisere og kommunisere data effektivt er en viktig ferdighet for maskinlæringsingeniører. Dette inkluderer bruk av verktøy som [Matplotlib](https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software), Seaborn og Tableau for å lage klare og informative grafer og diagrammer.

6. Problemløsning og kritisk tenkning: Maskinlæringsingeniører står ofte overfor komplekse problemer som krever kreative løsninger. Det er viktig for dem å kunne tenke kritisk og nærme seg problemer på en logisk og systematisk måte.

For å tilegne seg disse ferdighetene kan en person begynne med å ta nettkurs eller få en grad innen et felt som informatikk, datavitenskap eller statistikk. Det er også viktig for aspirerende maskinlæringsingeniører å få praktisk erfaring ved å jobbe med prosjekter og delta i hackaton eller nettutfordringer. Å bygge en sterk portefølje av prosjekter og demonstrere evnen til å anvende maskinlæringskonsepter på problemer i den virkelige verden kan være svært nyttig for å bli ansatt som maskinlæringsingeniør.

For å lære å bli en god maskinlæringsingeniør, er det viktig å vite hvilke verktøy de bruker regelmessig, for å fokusere læringen på dem.

3. Hvilke verktøy bruker maskinlæringsingeniører ofte?

Hva er noen av de viktige verktøyene en maskinlæringsingeniør trenger å mestre for å være effektiv i arbeidet sitt?

Det er mange verktøy som ofte brukes av maskinlæringsingeniører, og de spesifikke verktøyene som er viktigst å mestre vil avhenge av arbeidets art og den enkeltes preferanser. Her er imidlertid noen verktøy som ofte brukes innen maskinlæring:

1. Programmeringsspråk: Maskinlæringsingeniører trenger vanligvis å være dyktige i ett eller flere programmeringsspråk, for eksempel Python. Disse språkene brukes til å skrive kode som implementerer maskinlæringsalgoritmer og bygger modeller, oftest ved hjelp av dedikerte biblioteker og rammeverk.

2. Maskinlæringsbiblioteker og rammeverk: Det er mange biblioteker og rammeverk tilgjengelig som gjør det enklere å bygge maskinlæringsmodeller, for eksempel scikit-learn, TensorFlow, PyTorch og JAX. Disse bibliotekene tilbyr forhåndsbygde algoritmer og funksjoner som enkelt kan integreres i maskinlæringsprosjekter.

3. Datamanipulerings- og analyseverktøy: Verktøy som SQL, Pandas, og NumPy brukes til å manipulere og analysere store datasett. Disse verktøyene gjør det enklere å rense, transformere og forberede data for bruk i maskinlæringsmodeller.

4. Datavisualiseringsverktøy: Verktøy som Matplotlib, Seaborn og Tableau brukes til å lage klare og informative grafer og diagrammer som hjelper til med å visualisere og forstå data.

5. Cloud computing-plattformer: Maskinlæringsmodeller krever ofte betydelige dataressurser, og cloud computing-plattformer som Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, eller Google Cloud Platform (GCP) gir tilgang til kraftige dataressurser på forespørsel.

6. Verktøy for samarbeid og prosjektstyring: Maskinlæringsingeniører jobber ofte i team og kan bruke verktøy som Jupyter notatbok, Google colab, GitHub og Asana) for å samarbeide og administrere prosjekter.

I tillegg til disse verktøyene er det også viktig for maskinlæringsingeniører å være kjent med en rekke maskinlæringsalgoritmer og -teknikker, og å ha en sterk forståelse av statistiske og matematiske konsepter.

Som nevnt før, er maskinlæringsingeniør et eksempel på mange yrker som har spunnet ut det relativt nye feltet maskinlæring. La oss prøve å forstå forskjellene mellom de viktigste stillingsbetegnelsene.

4. Hva er forskjellen mellom en maskinlæringsingeniør og...

a. … en dataanalytiker?

Selv om det er en viss overlapping mellom rollene til en maskinlæringsingeniør og en dataanalytiker, er de distinkte yrker som involverer forskjellige ferdigheter og ansvar.

En dataanalytiker er primært ansvarlig for å analysere data og rapportere om funn for å informere forretningsbeslutninger. Dette kan innebære oppgaver som å samle inn og rense data, lage grafer og diagrammer for å visualisere dem, og kjøre statistiske analyser på dem. En dataanalytiker kan også utvikle dashboards eller rapporter for å hjelpe interessenter med å forstå og bruke dataene.

En maskinlæringsingeniørs arbeid innebærer å bruke statistiske og matematiske teknikker for å bygge modeller som nøyaktig kan forutsi utfall eller klassifisere data basert på mønstre i dataene. De kan også være ansvarlige for forskning og utvikling, samarbeide med tverrfunksjonelle team og holde seg oppdatert med de nyeste maskinlæringsteknikkene og -teknologiene.

Generelt fokuserer dataanalytikere mer på å analysere og rapportere data, mens maskinlæringsingeniører fokuserer mer på å bygge og vedlikeholde maskinlæringsmodeller. Det er imidlertid en viss overlapping mellom de to rollene, og noen fagpersoner kan jobbe innen begge områdene.

b. … en programvareingeniør?

En maskinlæringsingeniør og en programvareingeniør er begge ansvarlige for å designe, bygge og vedlikeholde datasystemer, men de har forskjellige fokusområder og ekspertise.

En programvareingeniør er ansvarlig for å utvikle programvare og systemer som oppfyller behovene til en organisasjon eller klient. Dette kan innebære oppgaver som å designe og bygge applikasjoner, skrive kode, teste og feilsøke programmer, og vedlikeholde og oppdatere eksisterende systemer. Programvareingeniører kan jobbe med en rekke prosjekter, inkludert nettapplikasjoner, mobilapper og stasjonær programvare.

En maskinlæringsingeniør er derimot fokusert på å bygge og vedlikeholde maskinlæringsmodeller. Maskinlæringsingeniører jobber med store datasett og bruker statistiske og matematiske teknikker for å bygge modeller som nøyaktig kan forutsi utfall eller klassifisere data i spesifikke kategorier.

Mens både programvareingeniører og maskinlæringsingeniører er ansvarlige for å utvikle og vedlikeholde datasystemer, fokuserer programvareingeniører mer på tradisjonell programvareutvikling, mens maskinlæringsingeniører fokuserer på å bygge og vedlikeholde maskinlæringsmodeller.

c. … en statistiker?

En maskinlæringsingeniør og en statistiker er begge fagfolk som jobber med data og bruker statistiske og matematiske teknikker for å analysere og lage spådommer basert på dataene. De har imidlertid ulike fokusområder og kompetanse.

En statistiker er en profesjonell som bruker statistiske metoder for å samle inn, analysere og tolke data. Statistikere kan jobbe innen en rekke felt, inkludert næringsliv, finans, helsevesen og myndigheter. De kan være ansvarlige for oppgaver som å samle inn og analysere data, utvikle statistiske modeller og komme med datadrevne anbefalinger.

En maskinlæringsingeniør er derimot fokusert på å bygge og vedlikeholde maskinlæringsmodeller. Disse modellene er designet for å analysere data, lære av dem og ta intelligente beslutninger eller spådommer basert på dem. Maskinlæringsingeniører jobber med store datasett og bruker statistiske og matematiske teknikker for å bygge modeller som nøyaktig kan forutsi utfall eller klassifisere data i spesifikke kategorier.

Både statistikere og maskinlæringsingeniører jobber med data og bruker statistiske teknikker. Statistikere fokuserer generelt mer på tradisjonell statistisk analyse og modellering, mens maskinlæringsingeniører fokuserer på å bygge og vedlikeholde maskinlæringsmodeller.

d. … en dataforsker?

En dataforsker bruker statistiske og maskinlæringsteknikker for å analysere og tolke komplekse data. De er ansvarlige for å trekke ut innsikt fra data, bygge prediktive modeller og formidle sine funn til interessenter.

Både maskinlæringsingeniører og dataforskere jobber med data og bruker maskinlæringsteknikker, men de har ulike fokusområder og ansvar. Maskinlæringsingeniører er først og fremst opptatt av å bygge og distribuere maskinlæringsmodeller, mens dataforskere er mer fokusert på å analysere og tolke data for å trekke ut innsikt og bygge prediktive modeller.