O que um engenheiro de aprendizado de máquina faz?

O aprendizado de máquina emergiu como um dos campos profissionais mais importantes dos últimos anos. Muitos cargos surgiram em relação a ele. Neste artigo, exploraremos a função de um engenheiro de aprendizado de máquina. Aprenderemos sobre o trabalho que isso envolve, as habilidades e ferramentas necessárias e os diferenciaremos de outras funções relacionadas ao aprendizado de máquina/dados.

1. O que um engenheiro de aprendizado de máquina faz?

2. Quais são as habilidades que um engenheiro de aprendizado de máquina deve ter?

3. Quais ferramentas os engenheiros de aprendizado de máquina costumam usar?

4. Qual é a diferença entre um engenheiro de aprendizado de máquina e…

a. … um analista de dados?

b. … um engenheiro de software?

c. … um estatístico?

d. … um cientista de dados?

Então, o que um engenheiro de aprendizado de máquina faz exatamente?

1. O que um engenheiro de aprendizado de máquina faz?

Um engenheiro de aprendizado de máquina é um profissional responsável por projetar, construir e manter modelos de aprendizado de máquina. Esses modelos são criados para analisar dados, aprender com eles e tomar decisões ou previsões inteligentes com base nos dados. Os engenheiros de aprendizado de máquina trabalham com grandes conjuntos de dados, usando técnicas estatísticas e matemáticas para construir modelos que possam prever resultados com precisão ou classificar dados em categorias específicas.

O trabalho de um engenheiro de aprendizado de máquina normalmente envolve as seguintes etapas:

1. Compreender o problema de negócio: O primeiro passo na construção de um modelo de aprendizagem automática é compreender o problema de negócio que precisa de ser resolvido. Isso envolve trabalhar com as partes interessadas para identificar o problema, coletar dados e determinar a abordagem apropriada de aprendizado de máquina para resolver o problema. Embora o conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina seja independente do domínio de aplicação, certos algoritmos são mais adequados para configurações específicas, como modelos de sequência para Processamento de Linguagem Natural ou Genômica, etc.

2. Pré-processamento e limpeza de dados: Os modelos de aprendizado de máquina, especialmente aqueles de aprendizado profundo com muitos parâmetros para treinar, exigem grandes quantidades de dados para serem eficazes. No entanto, esses dados costumam ser confusos e precisam ser limpos e pré-processados ​​antes de poderem ser usados ​​para treinar um modelo. Isso envolve tarefas como imputação de valores ausentes, detecção de valores discrepantes, normalização, etc. A limpeza e processamento de dados é provavelmente a parte menos emocionante de qualquer projeto, mas também é uma das mais importantes. Grande parte do tempo gasto em um projeto de aprendizado de máquina é dedicado a ele, e a compreensão do problema de negócios mencionado acima é a chave para seu sucesso.

3. Escolha de um modelo apropriado: Existem muitos tipos diferentes de modelos de aprendizado de máquina, cada um com seus pontos fortes e fracos. Um engenheiro de aprendizado de máquina deve escolher o modelo mais adequado para o problema em questão, levando em consideração a natureza dos dados e o resultado desejado. Um bom engenheiro de ML deve estar familiarizado com um grande conjunto de algoritmos para poder escolher entre eles.

4. Treinar o modelo: Uma vez selecionado o modelo, o próximo passo é treiná-lo usando os dados limpos e pré-processados. Isso envolve o uso de algoritmos para ajustar os parâmetros do modelo para que ele possa prever resultados ou classificar dados com precisão. Um dos algoritmos de treinamento mais importantes é gradiente descendente.

5. Avaliando e otimizando o modelo: Após o treinamento do modelo, é importante avaliar seu desempenho para garantir que ele seja preciso e confiável. Isso pode envolver testar o modelo em um conjunto de dados separado ou usar uma variedade de métricas para medir seu desempenho. Se o desempenho do modelo não for satisfatório, o engenheiro de aprendizado de máquina pode precisar voltar e otimizar o modelo ajustando seus parâmetros ou escolhendo um modelo totalmente diferente.

6. Implantando o modelo: Depois que o modelo for treinado e otimizado, ele estará pronto para ser implantado em um ambiente de produção. Isso pode envolver a integração do modelo em um aplicativo existente ou a construção de um novo aplicativo especificamente para utilizar o modelo. A maioria das empresas opta por hospedar seus modelos em um serviço de nuvem dedicado, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ou Google Cloud Platform (GCP).

7. Monitoramento e manutenção do modelo: Mesmo após a implantação do modelo, o trabalho de um engenheiro de aprendizado de máquina não está concluído. É importante monitorar continuamente o modelo para garantir que ele esteja funcionando conforme o esperado e para fazer as atualizações ou ajustes necessários. Isso pode envolver o retreinamento do modelo com novos dados ou o ajuste fino de seus parâmetros para melhorar seu desempenho. Um exemplo típico de degradação do desempenho do modelo é causado por desvio de dados, quando a distribuição dos dados muda ao longo do tempo e o modelo não é atualizado (pense, por exemplo)(https://www.technologyreview.com/2020/04/27/1000658/google-medical-ai-accurate- lab-real-life-clinic-covid-diabetes-retina-disease/), sobre um modelo treinado para detectar sinais de retinopatia em um laboratório sob certas condições de iluminação, mas que é então implantado na natureza, onde é usado em condições de iluminação natural ).

Além dessas tarefas, um engenheiro de aprendizado de máquina também pode ser responsável pela pesquisa e desenvolvimento e pela colaboração com equipes multifuncionais. Eles também devem manter-se atualizados com as mais recentes técnicas e tecnologias de aprendizado de máquina, à medida que evoluem constantemente.

Agora que sabemos o que um engenheiro de aprendizado de máquina faz em seu trabalho, vejamos as habilidades necessárias.

2. Quais são as habilidades que um engenheiro de aprendizado de máquina deve ter?

Para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina, existem várias habilidades essenciais:

1. Fortes habilidades de programação: os engenheiros de aprendizado de máquina precisam ser proficientes em uma ou mais linguagens de programação, como Python). Eles devem se sentir confortáveis ​​trabalhando com grandes bases de código e ser capazes de escrever códigos eficientes e bem estruturados.

2. Manipulação e análise de dados: Os modelos de aprendizado de máquina são treinados em grandes conjuntos de dados, por isso é importante que os engenheiros de aprendizado de máquina tenham fortes habilidades em manipulação e análise de dados. Isso inclui trabalhar com ferramentas como [SQL](https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language), Pandas) e NumPy para limpar, transformar e analisar dados.

3. Conceitos e técnicas de aprendizado de máquina: um engenheiro de aprendizado de máquina deve ter um forte conhecimento dos conceitos e técnicas de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado supervisionado e não supervisionado, árvores de decisão, redes neurais, arquiteturas de transformadores, etc. e ser capaz de selecionar o mais adequado para um determinado problema.

4. Estatística e probabilidade: Os modelos de aprendizado de máquina são baseados em princípios estatísticos e probabilísticos, portanto, uma base sólida nessas áreas é importante para os engenheiros de aprendizado de máquina. Isso inclui a compreensão de conceitos como teste de hipóteses, inferência bayesiana e distribuições de probabilidade.

5. Visualização de dados: Ser capaz de visualizar e comunicar dados de maneira eficaz é uma habilidade importante para engenheiros de aprendizado de máquina. Isso inclui o uso de ferramentas como [Matplotlib](https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software), Seaborn e Tableau para criar gráficos e tabelas claros e informativos.

6. Resolução de problemas e pensamento crítico: Os engenheiros de aprendizado de máquina frequentemente enfrentam problemas complexos que exigem soluções criativas. É importante que sejam capazes de pensar criticamente e abordar os problemas de uma forma lógica e sistemática.

Para adquirir essas habilidades, uma pessoa pode começar fazendo cursos on-line ou obtendo um diploma em uma área como ciência da computação, ciência de dados ou estatística. Também é importante que os aspirantes a engenheiros de aprendizado de máquina ganhem experiência prática trabalhando em projetos e participando de hackathons ou desafios online. Construir um forte portfólio de projetos e demonstrar a capacidade de aplicar conceitos de aprendizado de máquina a problemas do mundo real pode ser muito útil para ser contratado como engenheiro de aprendizado de máquina.

Para aprender como se tornar um bom engenheiro de aprendizado de máquina, é importante saber quais ferramentas eles usam regularmente, para focar seu aprendizado nelas.

3. Quais ferramentas os engenheiros de aprendizado de máquina costumam usar?

Quais são algumas das ferramentas importantes que um engenheiro de aprendizado de máquina precisa dominar para ser eficiente em seu trabalho?

Existem muitas ferramentas comumente usadas por engenheiros de aprendizado de máquina, e as ferramentas específicas que são mais importantes para dominar dependerão da natureza do trabalho e das preferências do indivíduo. No entanto, aqui estão algumas ferramentas que são comumente usadas na área de aprendizado de máquina:

1. Linguagens de programação: Os engenheiros de aprendizado de máquina normalmente precisam ser proficientes em uma ou mais linguagens de programação, como Python. Essas linguagens são usadas para escrever códigos que implementam algoritmos de aprendizado de máquina e constroem modelos, geralmente usando bibliotecas e estruturas dedicadas.

2. Bibliotecas e estruturas de aprendizado de máquina: Existem muitas bibliotecas e estruturas disponíveis que facilitam a construção de modelos de aprendizado de máquina, como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch e JAX. Essas bibliotecas fornecem algoritmos e funções pré-construídos que podem ser facilmente incorporados em projetos de aprendizado de máquina.

3. Ferramentas de manipulação e análise de dados: Ferramentas como SQL, Pandas e NumPy são usados ​​para manipular e analisar grandes conjuntos de dados. Essas ferramentas facilitam a limpeza, transformação e preparação de dados para uso em modelos de aprendizado de máquina.

4. Ferramentas de visualização de dados: ferramentas como Matplotlib, Seaborn e Tableau são usados ​​para criar gráficos e tabelas claros e informativos que ajudam a visualizar e compreender os dados.

5. Plataformas de computação em nuvem: os modelos de aprendizado de máquina geralmente exigem recursos computacionais significativos e plataformas de computação em nuvem, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ou Google Cloud Platform (GCP) fornecem acesso a poderosos recursos de computação sob demanda.

6. Ferramentas de colaboração e gerenciamento de projetos: engenheiros de aprendizado de máquina geralmente trabalham em equipes e podem usar ferramentas como Jupyter notebook, Google colab, GitHub e Asana) para colaborar e gerenciar projetos.

Além dessas ferramentas, também é importante que os engenheiros de aprendizado de máquina estejam familiarizados com uma variedade de algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina e tenham um forte conhecimento de conceitos estatísticos e matemáticos.

Como afirmado anteriormente, o engenheiro de aprendizado de máquina é um exemplo de muitas profissões que surgiram no campo relativamente novo do aprendizado de máquina. Vamos tentar entender as diferenças entre os principais cargos.

4. Qual é a diferença entre um engenheiro de aprendizado de máquina e…

a. … um analista de dados?

Embora haja alguma sobreposição entre as funções de um engenheiro de aprendizado de máquina e de um analista de dados, são profissões distintas que envolvem diferentes habilidades e responsabilidades.

Um analista de dados é o principal responsável por analisar os dados e relatar as descobertas para informar as decisões de negócios. Isso pode envolver tarefas como coleta e limpeza de dados, criação de gráficos e tabelas para visualizá-los e execução de análises estatísticas sobre eles. Um analista de dados também pode desenvolver painéis ou relatórios para ajudar as partes interessadas a compreender e fazer uso dos dados.

O trabalho de um engenheiro de aprendizado de máquina envolve o uso de técnicas estatísticas e matemáticas para construir modelos que possam prever resultados com precisão ou classificar dados com base em padrões nos dados. Eles também podem ser responsáveis ​​pela pesquisa e desenvolvimento, colaborando com equipes multifuncionais e mantendo-se atualizados com as mais recentes técnicas e tecnologias de aprendizado de máquina.

Em geral, os analistas de dados se concentram mais na análise e na geração de relatórios sobre os dados, enquanto os engenheiros de aprendizado de máquina se concentram mais na construção e manutenção de modelos de aprendizado de máquina. No entanto, existe alguma sobreposição entre as duas funções e alguns profissionais podem atuar em ambas as áreas.

b. … um engenheiro de software?

Um engenheiro de aprendizado de máquina e um engenheiro de software são responsáveis ​​​​por projetar, construir e manter sistemas de computador, mas têm áreas de foco e especialização diferentes.

Um engenheiro de software é responsável por desenvolver programas e sistemas de software que atendam às necessidades de uma organização ou cliente. Isso pode envolver tarefas como projetar e construir aplicativos, escrever código, testar e depurar programas e manter e atualizar sistemas existentes. Os engenheiros de software podem trabalhar em uma variedade de projetos, incluindo aplicativos da web, aplicativos móveis e software de desktop.

Um engenheiro de aprendizado de máquina, por outro lado, concentra-se na construção e manutenção de modelos de aprendizado de máquina. Os engenheiros de aprendizado de máquina trabalham com grandes conjuntos de dados e usam técnicas estatísticas e matemáticas para criar modelos que podem prever resultados com precisão ou classificar dados em categorias específicas.

Embora tanto os engenheiros de software quanto os engenheiros de aprendizado de máquina sejam responsáveis ​​pelo desenvolvimento e manutenção de sistemas de computador, os engenheiros de software se concentram mais no desenvolvimento de software tradicional, enquanto os engenheiros de aprendizado de máquina se concentram na construção e manutenção de modelos de aprendizado de máquina.

c. … um estatístico?

Um engenheiro de aprendizado de máquina e um estatístico são profissionais que trabalham com dados e usam técnicas estatísticas e matemáticas para analisar e fazer previsões com base nos dados. No entanto, eles têm diferentes áreas de foco e especialização.

Um estatístico é um profissional que utiliza métodos estatísticos para coletar, analisar e interpretar dados. Os estatísticos podem trabalhar em diversas áreas, incluindo negócios, finanças, saúde e governo. Eles podem ser responsáveis ​​por tarefas como coleta e análise de dados, desenvolvimento de modelos estatísticos e elaboração de recomendações baseadas em dados.

Um engenheiro de aprendizado de máquina, por outro lado, concentra-se na construção e manutenção de modelos de aprendizado de máquina. Esses modelos são projetados para analisar dados, aprender com eles e tomar decisões ou previsões inteligentes com base neles. Os engenheiros de aprendizado de máquina trabalham com grandes conjuntos de dados e usam técnicas estatísticas e matemáticas para criar modelos que podem prever resultados com precisão ou classificar dados em categorias específicas.

Tanto estatísticos quanto engenheiros de aprendizado de máquina trabalham com dados e usam técnicas estatísticas. Os estatísticos geralmente se concentram mais na análise e modelagem estatística tradicional, enquanto os engenheiros de aprendizado de máquina se concentram na construção e manutenção de modelos de aprendizado de máquina.

###d. … um cientista de dados?

Um cientista de dados aplica técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para analisar e interpretar dados complexos. Eles são responsáveis ​​por extrair insights dos dados, construir modelos preditivos e comunicar suas descobertas às partes interessadas.

Tanto os engenheiros de aprendizado de máquina quanto os cientistas de dados trabalham com dados e usam técnicas de aprendizado de máquina, mas têm diferentes áreas de foco e responsabilidade. Os engenheiros de aprendizado de máquina estão principalmente preocupados em construir e implantar modelos de aprendizado de máquina, enquanto os cientistas de dados estão mais focados em analisar e interpretar dados para extrair insights e construir modelos preditivos.