Co robi inżynier uczenia maszynowego?

Uczenie maszynowe stało się w ostatnich latach jedną z najgorętszych dziedzin zawodowych. Powstało w związku z tym wiele tytułów zawodowych. W tym artykule przyjrzymy się roli inżyniera uczenia maszynowego. Dowiemy się, jaka praca się z tym wiąże, jakie umiejętności i narzędzia są wymagane, i odróżnimy je od innych ról związanych z uczeniem maszynowym/danymi.

1. Co robi inżynier uczenia maszynowego?

2. Jakie umiejętności musi posiadać inżynier uczenia maszynowego?

3. Z jakich narzędzi często korzystają inżynierowie uczenia maszynowego?

4. Jaka jest różnica między inżynierem uczenia maszynowego a…

A. … analityk danych?

B. … inżynier oprogramowania?

C. … statystyk?

D. … naukowiec zajmujący się danymi?

Czym dokładnie zajmuje się inżynier uczenia maszynowego?

1. Czym zajmuje się inżynier uczenia maszynowego?

Inżynier uczenia maszynowego to profesjonalista odpowiedzialny za projektowanie, budowanie i utrzymywanie modeli uczenia maszynowego. Modele te są tworzone w celu analizowania danych, uczenia się na ich podstawie i podejmowania inteligentnych decyzji lub przewidywań na podstawie danych. Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym pracują z dużymi zbiorami danych, wykorzystując techniki statystyczne i matematyczne do tworzenia modeli, które mogą dokładnie przewidywać wyniki lub klasyfikować dane w określone kategorie.

Praca inżyniera uczenia maszynowego zazwyczaj obejmuje następujące kroki:

1. Zrozumienie problemu biznesowego: Pierwszym krokiem w budowaniu modelu uczenia maszynowego jest zrozumienie problemu biznesowego, który należy rozwiązać. Obejmuje to współpracę z interesariuszami w celu zidentyfikowania problemu, zebrania danych i określenia odpowiedniego podejścia do uczenia maszynowego w celu rozwiązania problemu. Chociaż zestaw algorytmów uczenia maszynowego jest niezależny od domeny aplikacji, niektóre algorytmy są bardziej dostosowane do określonych ustawień, takich jak modele sekwencji dla przetwarzania języka naturalnego lub genomiki itp.

2. Wstępne przetwarzanie i czyszczenie danych: Modele uczenia maszynowego, szczególnie te z głębokim uczeniem się, zawierające wiele parametrów do wytrenowania, wymagają dużych ilości danych, aby były skuteczne. Jednak dane te są często niechlujne i należy je oczyścić i wstępnie przetworzyć, zanim będzie można ich użyć do uczenia modelu. Obejmuje to takie zadania, jak przypisywanie brakujących wartości, wykrywanie wartości odstających, normalizacja itp. Czyszczenie i przetwarzanie danych to prawdopodobnie najmniej ekscytująca część każdego projektu, ale jest też jedną z najważniejszych. Duża część czasu poświęconego na projekt uczenia maszynowego jest mu poświęcona, a zrozumienie wspomnianego problemu biznesowego jest kluczem do jego sukcesu.

3. Wybór odpowiedniego modelu: Istnieje wiele różnych typów modeli uczenia maszynowego, każdy z nich ma swoje mocne i słabe strony. Inżynier uczenia maszynowego musi wybrać model, który jest najodpowiedniejszy dla rozpatrywanego problemu, biorąc pod uwagę charakter danych i pożądany wynik. Dobry inżynier ML powinien znać duży zestaw algorytmów, aby móc z nich wybierać.

4. Uczenie modelu: Po wybraniu modelu kolejnym krokiem jest jego wytrenowanie przy użyciu oczyszczonych i wstępnie przetworzonych danych. Wiąże się to z wykorzystaniem algorytmów do dostosowania parametrów modelu, tak aby mógł on dokładnie przewidywać wyniki lub klasyfikować dane. Jednym z najważniejszych takich algorytmów uczących jest gradient descent.

5. Ocena i optymalizacja modelu: Po przeszkoleniu modelu ważne jest, aby ocenić jego działanie, aby upewnić się, że jest dokładny i niezawodny. Może to obejmować testowanie modelu na oddzielnym zbiorze danych lub użycie różnych metryk do pomiaru jego wydajności. Jeśli wydajność modelu nie jest zadowalająca, inżynier uczenia maszynowego może potrzebować wrócić i zoptymalizować model, dostosowując jego parametry lub całkowicie wybierając inny model.

6. Wdrażanie modelu: Po przeszkoleniu i zoptymalizowaniu modelu jest on gotowy do wdrożenia w środowisku produkcyjnym. Może to obejmować integrację modelu z istniejącą aplikacją lub zbudowanie nowej aplikacji specjalnie w celu wykorzystania modelu. Większość firm decyduje się na hostowanie swoich modeli w dedykowanej usłudze w chmurze, takiej jak Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure lub Google Cloud Platform (GCP).

7. Monitorowanie i utrzymanie modelu: Nawet po wdrożeniu modelu praca inżyniera uczenia maszynowego nie jest zakończona. Ważne jest ciągłe monitorowanie modelu, aby upewnić się, że działa zgodnie z oczekiwaniami, i wprowadzanie wszelkich niezbędnych aktualizacji i korekt. Może to obejmować ponowne nauczenie modelu na nowych danych lub dostrojenie jego parametrów w celu poprawy jego wydajności. Typowym przykładem pogorszenia wydajności modelu jest spowodowane dryftem danych, gdy rozkład danych zmienia się w czasie, a model nie jest aktualizowany (pomyśl na przykład przykład, o modelu przeszkolonym w wykrywaniu oznak retinopatii w laboratorium w określonych warunkach oświetleniowych, ale następnie rozmieszczonym na wolności, gdzie używa się go w naturalnych warunkach oświetleniowych ).

Oprócz tych zadań inżynier uczenia maszynowego może być również odpowiedzialny za badania i rozwój oraz współpracę z zespołami interdyscyplinarnymi. Muszą także być na bieżąco z najnowszymi technikami i technologiami uczenia maszynowego, ponieważ stale ewoluują.

Teraz, gdy wiemy, co inżynier uczenia maszynowego robi w swojej pracy, przyjrzyjmy się, jakich umiejętności wymaga.

2. Jakie umiejętności musi posiadać inżynier uczenia maszynowego?

Aby zostać inżynierem uczenia maszynowego, niezbędnych jest kilka umiejętności:

1. Silne umiejętności programowania: inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym muszą biegle posługiwać się co najmniej jednym językiem programowania, takim jak Python. Powinni czuć się komfortowo pracując z dużymi bazami kodu i umieć pisać wydajny, dobrze ustrukturyzowany kod.

2. Manipulacja i analiza danych: Modele uczenia maszynowego są szkolone na dużych zbiorach danych, dlatego ważne jest, aby inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym posiadali duże umiejętności w zakresie manipulacji i analizy danych. Obejmuje to pracę z narzędziami takimi jak SQL, Pandas i NumPy do czyszczenia, przekształcania i analizowania danych.

3. Koncepcje i techniki uczenia maszynowego: Inżynier uczenia maszynowego powinien dobrze rozumieć koncepcje i techniki uczenia maszynowego, w tym uczenie się nadzorowane i nienadzorowane, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, architektury transformatorów itp. Powinien także znać różnorodne algorytmy i potrafić wybrać najwłaściwszy dla danego problemu.

4. Statystyka i prawdopodobieństwo: Modele uczenia maszynowego opierają się na zasadach statystycznych i probabilistycznych, dlatego dla inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym ważne są solidne podstawy w tych obszarach. Obejmuje to zrozumienie takich pojęć, jak testowanie hipotez, wnioskowanie bayesowskie i rozkłady prawdopodobieństwa.

5. Wizualizacja danych: Umiejętność skutecznej wizualizacji i przekazywania danych jest ważną umiejętnością inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym. Obejmuje to korzystanie z narzędzi takich jak Matplotlib, Seaborn i Tableau, aby tworzyć przejrzyste i pouczające wykresy i wykresy.

6. Rozwiązywanie problemów i krytyczne myślenie: Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym często stają przed złożonymi problemami, które wymagają kreatywnych rozwiązań. Ważne jest, aby potrafili krytycznie myśleć i podchodzić do problemów w sposób logiczny i systematyczny.

Aby zdobyć te umiejętności, można zacząć od wzięcia udziału w kursach online lub zdobycia dyplomu w dziedzinie takiej jak informatyka, analityka danych lub statystyka. Dla aspirujących inżynierów uczenia maszynowego ważne jest także zdobycie praktycznego doświadczenia poprzez pracę nad projektami i udział w hackatonach czy wyzwaniach online. Budowanie silnego portfolio projektów i wykazanie umiejętności stosowania koncepcji uczenia maszynowego do problemów w świecie rzeczywistym może być bardzo pomocne w zatrudnieniu na stanowisku inżyniera uczenia maszynowego.

Aby dowiedzieć się, jak zostać dobrym inżynierem uczenia maszynowego, ważne jest, aby wiedzieć, z jakich narzędzi korzysta na co dzień, aby na nich skoncentrować swoją naukę.

3. Z jakich narzędzi często korzystają inżynierowie uczenia maszynowego?

Jakie ważne narzędzia musi opanować inżynier uczenia maszynowego, aby móc efektywnie pracować?

Istnieje wiele narzędzi powszechnie używanych przez inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym, a konkretne narzędzia, które są najważniejsze do opanowania, będą zależeć od charakteru pracy i preferencji danej osoby. Jednakże, oto kilka narzędzi, które są powszechnie stosowane w dziedzinie uczenia maszynowego:

1. Języki programowania: Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym zazwyczaj muszą biegle posługiwać się jednym lub kilkoma językami programowania, takimi jak Python. Języki te służą do pisania kodu implementującego algorytmy uczenia maszynowego i budującego modele, najczęściej z wykorzystaniem dedykowanych bibliotek i frameworków.

2. Biblioteki i frameworki uczenia maszynowego: Dostępnych jest wiele bibliotek i frameworków ułatwiających budowanie modeli uczenia maszynowego, takich jak scikit-learn, TensorFlow, PyTorch i JAX. Biblioteki te zapewniają gotowe algorytmy i funkcje, które można łatwo włączyć do projektów uczenia maszynowego.

3. Narzędzia do manipulacji i analizy danych: Narzędzia takie jak SQL, Pandas i NumPy służą do manipulowania i analizowania dużych zbiorów danych. Narzędzia te ułatwiają czyszczenie, przekształcanie i przygotowywanie danych do użycia w modelach uczenia maszynowego.

4. Narzędzia do wizualizacji danych: narzędzia takie jak Matplotlib, Seaborn i Tableau służą do tworzenia przejrzystych i informacyjnych wykresów oraz wykresów, które pomagają wizualizować i rozumieć dane.

5. Platformy przetwarzania w chmurze: modele uczenia maszynowego często wymagają znacznych zasobów obliczeniowych, a platformy przetwarzania w chmurze, takie jak Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure lub Google Cloud Platform (GCP) zapewniają dostęp na żądanie do potężnych zasobów obliczeniowych.

6. Narzędzia do współpracy i zarządzania projektami: Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym często pracują w zespołach i mogą korzystać z takich narzędzi, jak Notatnik Jupyter, Google colab, GitHub i Asana do współpracy i zarządzania projektami.

Oprócz tych narzędzi dla inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym ważna jest także znajomość różnych algorytmów i technik uczenia maszynowego oraz doskonała znajomość pojęć statystycznych i matematycznych.

Jak wspomniano wcześniej, inżynier uczenia maszynowego jest jednym z przykładów wielu zawodów, które wydzieliły się ze stosunkowo nowej dziedziny uczenia maszynowego. Spróbujmy zrozumieć różnice między głównymi tytułami stanowisk.

4. Jaka jest różnica między inżynierem uczenia maszynowego a…

A. …analityk danych?

Chociaż role inżyniera uczenia maszynowego i analityka danych w pewnym stopniu się pokrywają, są to odrębne zawody, które wymagają różnych umiejętności i obowiązków.

Analityk danych jest przede wszystkim odpowiedzialny za analizę danych i raportowanie wniosków na potrzeby podejmowania decyzji biznesowych. Może to obejmować zadania takie jak zbieranie i czyszczenie danych, tworzenie wykresów i wykresów w celu ich wizualizacji oraz przeprowadzanie analiz statystycznych. Analityk danych może również opracować dashboardy lub raporty, które pomogą interesariuszom zrozumieć i wykorzystać dane.

Praca inżyniera zajmującego się uczeniem maszynowym polega na wykorzystaniu technik statystycznych i matematycznych do tworzenia modeli, które mogą dokładnie przewidywać wyniki lub klasyfikować dane na podstawie wzorców występujących w danych. Mogą być również odpowiedzialni za badania i rozwój, współpracę z zespołami interdyscyplinarnymi i bycie na bieżąco z najnowszymi technikami i technologiami uczenia maszynowego.

Ogólnie rzecz biorąc, analitycy danych skupiają się bardziej na analizowaniu i raportowaniu danych, podczas gdy inżynierowie uczenia maszynowego skupiają się bardziej na budowaniu i utrzymywaniu modeli uczenia maszynowego. Jednakże te dwie role w pewnym stopniu się pokrywają, a niektórzy specjaliści mogą pracować w obu obszarach.

B. … inżynier oprogramowania?

Inżynier uczenia maszynowego i inżynier oprogramowania są odpowiedzialni za projektowanie, budowanie i konserwację systemów komputerowych, ale mają różne obszary zainteresowań i wiedzy specjalistycznej.

Inżynier oprogramowania jest odpowiedzialny za tworzenie programów i systemów, które spełniają potrzeby organizacji lub klienta. Może to obejmować zadania takie jak projektowanie i budowanie aplikacji, pisanie kodu, testowanie i debugowanie programów oraz konserwacja i aktualizacja istniejących systemów. Inżynierowie oprogramowania mogą pracować nad różnymi projektami, w tym nad aplikacjami internetowymi, aplikacjami mobilnymi i oprogramowaniem komputerowym.

Z kolei inżynier uczenia maszynowego koncentruje się na budowaniu i utrzymywaniu modeli uczenia maszynowego. Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym pracują z dużymi zbiorami danych i wykorzystują techniki statystyczne i matematyczne do tworzenia modeli, które mogą dokładnie przewidywać wyniki lub klasyfikować dane w określone kategorie.

Podczas gdy zarówno inżynierowie oprogramowania, jak i inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym są odpowiedzialni za rozwój i utrzymanie systemów komputerowych, inżynierowie oprogramowania skupiają się bardziej na tworzeniu tradycyjnego oprogramowania, podczas gdy inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym skupiają się na budowaniu i utrzymywaniu modeli uczenia maszynowego.

C. …statystyk?

Zarówno inżynier uczenia maszynowego, jak i statystyk są profesjonalistami, którzy pracują z danymi i wykorzystują techniki statystyczne i matematyczne do analizy i przewidywania na podstawie danych. Mają jednak różne obszary zainteresowań i specjalizacji.

Statystyk to profesjonalista, który wykorzystuje metody statystyczne do gromadzenia, analizowania i interpretowania danych. Statystycy mogą pracować w różnych dziedzinach, w tym w biznesie, finansach, opiece zdrowotnej i rządzie. Mogą być odpowiedzialni za zadania takie jak zbieranie i analizowanie danych, opracowywanie modeli statystycznych i formułowanie zaleceń opartych na danych.

Z drugiej strony inżynier uczenia maszynowego koncentruje się na budowaniu i utrzymywaniu modeli uczenia maszynowego. Modele te mają za zadanie analizować dane, wyciągać z nich wnioski i podejmować na ich podstawie inteligentne decyzje lub przewidywania. Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym pracują z dużymi zbiorami danych i wykorzystują techniki statystyczne i matematyczne do tworzenia modeli, które mogą dokładnie przewidywać wyniki lub klasyfikować dane w określone kategorie.

Zarówno statystycy, jak i inżynierowie uczenia maszynowego pracują z danymi i korzystają z technik statystycznych. Statystycy zazwyczaj skupiają się bardziej na tradycyjnej analizie statystycznej i modelowaniu, podczas gdy inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym skupiają się na budowaniu i utrzymywaniu modeli uczenia maszynowego.

D. … analityk danych?

Analityk danych stosuje techniki statystyczne i uczenia maszynowego do analizowania i interpretowania złożonych danych. Są odpowiedzialni za wydobywanie wniosków z danych, budowanie modeli predykcyjnych i przekazywanie swoich wniosków interesariuszom.

Zarówno inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym, jak i badacze danych pracują z danymi i korzystają z technik uczenia maszynowego, ale mają różne obszary zainteresowań i odpowiedzialności. Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym zajmują się przede wszystkim budowaniem i wdrażaniem modeli uczenia maszynowego, podczas gdy naukowcy zajmujący się danymi skupiają się bardziej na analizowaniu i interpretowaniu danych w celu wydobywania spostrzeżeń i tworzenia modeli predykcyjnych.