Wat doet een Machine Learning-ingenieur?

Machine Learning is de afgelopen jaren uitgegroeid tot een van de populairste vakgebieden. Er zijn veel functietitels die in verband hiermee zijn ontstaan. In dit artikel zullen we de rol van een machine learning-ingenieur onderzoeken. We zullen leren over het werk dat het met zich meebrengt, de vaardigheden en tools die het vereist, en deze onderscheiden van andere machine learning/data-gerelateerde rollen.

1. Wat doet een Machine Learning Engineer?

2. Wat zijn de vaardigheden die een Machine Learning Engineer moet hebben?

3. Welke tools gebruiken Machine Learning-ingenieurs vaak?

4. Wat is het verschil tussen een Machine Learning Engineer en…

A. … een data-analist?

B. … een software-ingenieur?

C. … een statisticus?

D. … een datawetenschapper?

Dus wat doet een machine learning-ingenieur precies?

1. Wat doet een Machine Learning Engineer?

Een machine learning-ingenieur is een professional die verantwoordelijk is voor het ontwerpen, bouwen en onderhouden van machine learning-modellen. Deze modellen zijn gemaakt om gegevens te analyseren, ervan te leren en op basis van de gegevens intelligente beslissingen of voorspellingen te doen. Machine learning-ingenieurs werken met grote datasets en gebruiken statistische en wiskundige technieken om modellen te bouwen die de resultaten nauwkeurig kunnen voorspellen of gegevens in specifieke categorieën kunnen classificeren.

Het werk van een machine learning-ingenieur omvat doorgaans de volgende stappen:

1. Het bedrijfsprobleem begrijpen: De eerste stap bij het bouwen van een machine learning-model is het begrijpen van het bedrijfsprobleem dat moet worden opgelost. Dit omvat het samenwerken met belanghebbenden om het probleem te identificeren, gegevens te verzamelen en de juiste machine learning-aanpak te bepalen om het probleem op te lossen. Hoewel de reeks machine learning-algoritmen onafhankelijk is van het toepassingsdomein, zijn bepaalde algoritmen meer geschikt voor specifieke instellingen, zoals sequentiemodellen voor natuurlijke taalverwerking of genomics enz.

2. Gegevens voorbewerken en opschonen: Machine learning-modellen, vooral Deep Learning-modellen met veel parameters om te trainen, vereisen grote hoeveelheden gegevens om effectief te zijn. Deze gegevens zijn echter vaak rommelig en moeten worden opgeschoond en voorbewerkt voordat ze kunnen worden gebruikt om een ​​model te trainen. Hierbij gaat het om taken als het imputeren van ontbrekende waarden, het opsporen van uitschieters, normalisatie enz. Het opschonen en verwerken van gegevens is waarschijnlijk het minst opwindende deel van elk project, maar het is ook een van de belangrijkste. Een groot deel van de tijd die aan een machine learning-project wordt besteed, wordt hieraan besteed, en het begrijpen van het hierboven genoemde bedrijfsprobleem is de sleutel tot het succes ervan.

3. Een geschikt model kiezen: Er zijn veel verschillende soorten machine learning-modellen, elk met zijn eigen sterke en zwakke punten. Een machine learning-ingenieur moet het model kiezen dat het meest geschikt is voor het betreffende probleem, rekening houdend met de aard van de gegevens en het gewenste resultaat. Een goede ML-engineer moet bekend zijn met een groot aantal algoritmen om daaruit te kunnen kiezen.

4. Het model trainen: Zodra het model is geselecteerd, is de volgende stap het trainen ervan met behulp van de opgeschoonde en voorverwerkte gegevens. Hierbij worden algoritmen gebruikt om de parameters van het model aan te passen, zodat het de uitkomsten nauwkeurig kan voorspellen of gegevens kan classificeren. Een van de belangrijkste trainingsalgoritmen is gradient descent.

5. Het model evalueren en optimaliseren: Nadat het model is getraind, is het belangrijk om de prestaties ervan te evalueren om ervoor te zorgen dat het accuraat en betrouwbaar is. Dit kan inhouden dat het model op een afzonderlijke dataset wordt getest, of dat verschillende meetgegevens worden gebruikt om de prestaties ervan te meten. Als de prestaties van het model niet bevredigend zijn, moet de machine learning-ingenieur mogelijk teruggaan en het model optimaliseren door de parameters aan te passen of een geheel ander model te kiezen.

6. Het model implementeren: Zodra het model is getraind en geoptimaliseerd, is het klaar om in een productieomgeving te worden geïmplementeerd. Dit kan het integreren van het model in een bestaande applicatie inhouden, of het bouwen van een nieuwe applicatie specifiek om het model te gebruiken. De meeste bedrijven kiezen ervoor om hun modellen te hosten in een speciale cloudservice, zoals Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, of Google Cloud Platform (GCP).

7. Het model monitoren en onderhouden: Zelfs nadat het model is geïmplementeerd, is het werk van een machine learning-ingenieur nog niet klaar. Het is belangrijk om het model voortdurend te monitoren om er zeker van te zijn dat het naar verwachting presteert en om eventuele noodzakelijke updates of aanpassingen door te voeren. Dit kan inhouden dat het model opnieuw moet worden getraind op basis van nieuwe gegevens of dat de parameters ervan moeten worden verfijnd om de prestaties te verbeteren. Een typisch voorbeeld van verslechtering van de modelprestaties wordt veroorzaakt door data drift, wanneer de distributie van de gegevens in de loop van de tijd verandert en het model niet wordt bijgewerkt (denk bijvoorbeeld aan voorbeeld, over een model dat getraind is om tekenen van retinopathie op te sporen in een laboratorium onder bepaalde lichtomstandigheden, maar vervolgens in het wild wordt ingezet waar het wordt gebruikt in natuurlijke lichtomstandigheden ).

Naast deze taken kan een machine learning-ingenieur ook verantwoordelijk zijn voor onderzoek en ontwikkeling, en voor het samenwerken met multifunctionele teams. Ze moeten ook op de hoogte blijven van de nieuwste technieken en technologieën voor machinaal leren, aangezien deze voortdurend evolueren.

Nu we weten wat een machine learning-ingenieur in zijn werk doet, laten we eens kijken naar de vaardigheden die hiervoor nodig zijn.

2. Wat zijn de vaardigheden die een Machine Learning Engineer moet hebben?

Om Machine Learning Engineer te worden, zijn er verschillende vaardigheden die essentieel zijn:

1. Sterke programmeervaardigheden: Machine learning-ingenieurs moeten bekwaam zijn in een of meer programmeertalen, zoals Python. Ze moeten comfortabel kunnen werken met grote codebases en efficiënte, goed gestructureerde code kunnen schrijven.

2. Gegevensmanipulatie en -analyse: Machine learning-modellen worden getraind op grote datasets, dus het is belangrijk dat machine learning-ingenieurs over sterke vaardigheden beschikken op het gebied van gegevensmanipulatie en -analyse. Dit omvat het werken met tools zoals SQL, Pandas en NumPy om gegevens op te schonen, transformeren en analyseren.

3. Machine learning-concepten en -technieken: Een machine learning-ingenieur moet een goed begrip hebben van machine learning-concepten en -technieken, inclusief begeleid en onbewaakt leren, beslissingsbomen, neurale netwerken, transformatorarchitecturen enz. Ze moeten ook bekend zijn met een verscheidenheid aan algoritmen en in staat zijn de meest geschikte voor een bepaald probleem te selecteren.

4. Statistieken en waarschijnlijkheid: Machine learning-modellen zijn gebaseerd op statistische en probabilistische principes, dus een sterke basis op deze gebieden is belangrijk voor machine learning-ingenieurs. Dit omvat het begrijpen van concepten zoals het testen van hypothesen, Bayesiaanse gevolgtrekkingen en waarschijnlijkheidsverdelingen.

5. Datavisualisatie: Het effectief kunnen visualiseren en communiceren van data is een belangrijke vaardigheid voor machine learning-ingenieurs. Dit omvat het gebruik van tools zoals Matplotlib, Seaborn en Tableau om duidelijke en informatieve grafieken en diagrammen te maken.

6. Probleemoplossend vermogen en kritisch denken: Machine learning-ingenieurs worden vaak geconfronteerd met complexe problemen die creatieve oplossingen vereisen. Het is belangrijk dat ze kritisch kunnen nadenken en problemen op een logische en systematische manier kunnen benaderen.

Om deze vaardigheden te verwerven, kan iemand beginnen met het volgen van online cursussen of het behalen van een diploma op een gebied als informatica, datawetenschap of statistiek. Ook voor aspirant-machine learning engineers is het belangrijk om praktijkervaring op te doen door aan projecten te werken en deel te nemen aan hackathons of online uitdagingen. Het opbouwen van een sterk portfolio van projecten en het demonstreren van het vermogen om machine learning-concepten toe te passen op echte problemen kan zeer nuttig zijn om aangenomen te worden als machine learning-ingenieur.

Om te leren hoe je een goede machine learning-ingenieur kunt worden, is het belangrijk om te weten welke tools ze regelmatig gebruiken, zodat je je leerproces hierop kunt concentreren.

3. Welke tools gebruiken Machine Learning-ingenieurs vaak?

Wat zijn enkele van de belangrijke tools die een machine learning-ingenieur moet beheersen om efficiënt te kunnen werken?

Er zijn veel tools die vaak worden gebruikt door machine learning-ingenieurs, en de specifieke tools die het belangrijkst zijn om te beheersen zullen afhangen van de aard van het werk en de voorkeuren van het individu. Hier zijn echter enkele tools die vaak worden gebruikt op het gebied van machinaal leren:

1. Programmeertalen: Machine learning-ingenieurs moeten doorgaans bekwaam zijn in een of meer programmeertalen, zoals Python. Deze talen worden gebruikt om code te schrijven die machine learning-algoritmen implementeert en modellen bouwt, meestal met behulp van speciale bibliotheken en frameworks.

2. Machine learning-bibliotheken en -frameworks: Er zijn veel bibliotheken en frameworks beschikbaar die het gemakkelijker maken om machine learning-modellen te bouwen, zoals scikit-learn, TensorFlow, PyTorch en JAX. Deze bibliotheken bieden vooraf gebouwde algoritmen en functies die eenvoudig kunnen worden opgenomen in machine learning-projecten.

3. Hulpmiddelen voor gegevensmanipulatie en -analyse: Hulpmiddelen zoals SQL, Pandas en NumPy worden gebruikt om grote datasets te manipuleren en analyseren. Deze tools maken het eenvoudiger om gegevens op te schonen, te transformeren en voor te bereiden voor gebruik in machine learning-modellen.

4. Hulpmiddelen voor gegevensvisualisatie: Hulpmiddelen zoals Matplotlib, Seaborn, en Tableau worden gebruikt om duidelijke en informatieve grafieken en diagrammen te maken die helpen gegevens te visualiseren en te begrijpen.

5. Cloud computing-platforms: Machine learning-modellen vereisen vaak aanzienlijke computerbronnen, en cloud computing-platforms zoals Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure of Google Cloud Platform (GCP) bieden op aanvraag toegang tot krachtige computerbronnen.

6. Tools voor samenwerking en projectmanagement: Machine learning-ingenieurs werken vaak in teams en kunnen tools gebruiken zoals Jupyter notebook, Google colab, GitHub en Asana om samen te werken en projecten te beheren.

Naast deze tools is het ook belangrijk dat machine learning-ingenieurs bekend zijn met een verscheidenheid aan machine learning-algoritmen en -technieken, en een goed begrip hebben van statistische en wiskundige concepten.

Zoals eerder vermeld is machine learning-ingenieur een voorbeeld van de vele beroepen die het relatief nieuwe vakgebied machine learning hebben voortgebracht. Laten we proberen de verschillen tussen de belangrijkste functietitels te begrijpen.

4. Wat is het verschil tussen een Machine Learning Engineer en…

A. … een data-analist?

Hoewel er enige overlap bestaat tussen de rollen van een machine learning-ingenieur en een data-analist, zijn het verschillende beroepen die verschillende vaardigheden en verantwoordelijkheden met zich meebrengen.

Een data-analist is primair verantwoordelijk voor het analyseren van gegevens en het rapporteren over bevindingen om zakelijke beslissingen te onderbouwen. Dit kan taken omvatten zoals het verzamelen en opschonen van gegevens, het maken van grafieken en diagrammen om deze te visualiseren, en het uitvoeren van statistische analyses erop. Een data-analist kan ook dashboards of rapporten ontwikkelen om belanghebbenden te helpen de gegevens te begrijpen en te gebruiken.

Het werk van een machine learning-ingenieur omvat het gebruik van statistische en wiskundige technieken om modellen te bouwen die de uitkomsten nauwkeurig kunnen voorspellen of gegevens kunnen classificeren op basis van patronen in de gegevens. Ze kunnen ook verantwoordelijk zijn voor onderzoek en ontwikkeling, samenwerken met multifunctionele teams en op de hoogte blijven van de nieuwste technieken en technologieën voor machinaal leren.

Over het algemeen richten data-analisten zich meer op het analyseren en rapporteren van data, terwijl machine learning-ingenieurs zich meer richten op het bouwen en onderhouden van machine learning-modellen. Er is echter enige overlap tussen de twee rollen, en sommige professionals kunnen op beide gebieden werken.

B. … een software-ingenieur?

Een machine learning-ingenieur en een software-ingenieur zijn beide verantwoordelijk voor het ontwerpen, bouwen en onderhouden van computersystemen, maar ze hebben verschillende aandachtsgebieden en expertises.

Een software engineer is verantwoordelijk voor het ontwikkelen van softwareprogramma's en systemen die voldoen aan de behoeften van een organisatie of klant. Het kan daarbij gaan om taken als het ontwerpen en bouwen van applicaties, het schrijven van code, het testen en debuggen van programma's, en het onderhouden en updaten van bestaande systemen. Software-ingenieurs kunnen aan verschillende projecten werken, waaronder webapplicaties, mobiele apps en desktopsoftware.

Een machine learning-ingenieur richt zich daarentegen op het bouwen en onderhouden van machine learning-modellen. Machine learning-ingenieurs werken met grote datasets en gebruiken statistische en wiskundige technieken om modellen te bouwen die de uitkomsten nauwkeurig kunnen voorspellen of gegevens in specifieke categorieën kunnen classificeren.

Terwijl zowel software-ingenieurs als machine learning-ingenieurs verantwoordelijk zijn voor het ontwikkelen en onderhouden van computersystemen, concentreren software-ingenieurs zich meer op traditionele softwareontwikkeling, terwijl machine learning-ingenieurs zich concentreren op het bouwen en onderhouden van machine learning-modellen.

C. … een statisticus?

Een machine learning-ingenieur en een statisticus zijn beide professionals die met gegevens werken en statistische en wiskundige technieken gebruiken om op basis van de gegevens te analyseren en voorspellingen te doen. Ze hebben echter verschillende aandachtsgebieden en expertises.

Een statisticus is een professional die statistische methoden gebruikt om gegevens te verzamelen, analyseren en interpreteren. Statistici kunnen op verschillende gebieden werken, waaronder het bedrijfsleven, de financiële sector, de gezondheidszorg en de overheid. Zij kunnen verantwoordelijk zijn voor taken zoals het verzamelen en analyseren van gegevens, het ontwikkelen van statistische modellen en het doen van gegevensgestuurde aanbevelingen.

Een machine learning-ingenieur daarentegen is gericht op het bouwen en onderhouden van machine learning-modellen. Deze modellen zijn ontworpen om gegevens te analyseren, ervan te leren en op basis daarvan intelligente beslissingen of voorspellingen te doen. Machine learning-ingenieurs werken met grote datasets en gebruiken statistische en wiskundige technieken om modellen te bouwen die de uitkomsten nauwkeurig kunnen voorspellen of gegevens in specifieke categorieën kunnen classificeren.

Zowel statistici als machine learning-ingenieurs werken met data en gebruiken statistische technieken. Statistici richten zich over het algemeen meer op traditionele statistische analyse en modellering, terwijl machine learning-ingenieurs zich richten op het bouwen en onderhouden van machine learning-modellen.

D. … een datawetenschapper?

Een datawetenschapper past statistische en machine learning-technieken toe om complexe gegevens te analyseren en interpreteren. Zij zijn verantwoordelijk voor het extraheren van inzichten uit gegevens, het bouwen van voorspellende modellen en het communiceren van hun bevindingen aan belanghebbenden.

Zowel machine learning-ingenieurs als datawetenschappers werken met data en gebruiken machine learning-technieken, maar ze hebben verschillende aandachtsgebieden en verantwoordelijkheidsgebieden. Machine learning-ingenieurs houden zich vooral bezig met het bouwen en inzetten van machine learning-modellen, terwijl datawetenschappers zich meer richten op het analyseren en interpreteren van gegevens om inzichten te verkrijgen en voorspellende modellen te bouwen.