Ce face un inginer de învățare automată?

Machine Learning a devenit unul dintre cele mai populare domenii profesionale din ultimii ani. Există multe titluri de posturi care au apărut în legătură cu acesta. În acest articol, vom explora rolul unui inginer de învățare automată. Vom afla despre munca pe care o implică, abilitățile și instrumentele pe care le necesită și le vom diferenția de alte roluri legate de învățarea automată/de date.

1. Ce face un inginer de învățare automată?

2. Care sunt abilitățile pe care trebuie să le aibă un inginer de învățare automată?

3. Ce instrumente folosesc adesea inginerii de învățare automată?

4. Care este diferența dintre un inginer de învățare automată și...

A. … un analist de date?

b. … un inginer software?

c. … un statistician?

d. … un Data Scientist?

Deci, ce face exact un inginer de învățare automată?

1. Ce face un inginer de învățare automată?

Un inginer de învățare automată este un profesionist care este responsabil pentru proiectarea, construirea și întreținerea modelelor de învățare automată. Aceste modele sunt create pentru a analiza datele, a învăța din acestea și pentru a lua decizii sau predicții inteligente pe baza datelor. Inginerii de învățare automată lucrează cu seturi mari de date, folosind tehnici statistice și matematice pentru a construi modele care pot prezice cu exactitate rezultatele sau pot clasifica datele în categorii specifice.

Munca unui inginer de învățare automată implică de obicei următorii pași:

1. Înțelegerea problemei afacerii: primul pas în construirea unui model de învățare automată este înțelegerea problemei de afaceri care trebuie rezolvată. Aceasta implică colaborarea cu părțile interesate pentru a identifica problema, a colecta date și a determina abordarea adecvată a învățării automate pentru a rezolva problema. În timp ce setul de algoritmi de învățare automată este independent de domeniul aplicației, anumiți algoritmi sunt mai potriviti pentru setări specifice, cum ar fi modelele de secvență pentru procesarea limbajului natural sau genomica etc.

2. Preprocesarea și curățarea datelor: modelele de învățare automată, în special cele de învățare profundă cu mulți parametri de antrenat, necesită cantități mari de date pentru a fi eficiente. Cu toate acestea, aceste date sunt adesea dezordonate și trebuie curățate și preprocesate înainte de a putea fi folosite pentru a antrena un model. Aceasta implică sarcini precum imputarea valorii lipsă, detectarea valorii aberante, normalizarea etc. Curățarea și procesarea datelor este probabil cea mai puțin interesantă parte a oricărui proiect, dar este și una dintre cele mai importante. O mare parte din timpul petrecut într-un proiect de învățare automată îi este dedicată, iar înțelegerea problemei de afaceri menționate mai sus este cheia succesului acestuia.

3. Alegerea unui model adecvat: Există multe tipuri diferite de modele de învățare automată, fiecare cu propriile puncte forte și puncte slabe. Un inginer de învățare automată trebuie să aleagă modelul care este cel mai potrivit pentru problema în cauză, ținând cont de natura datelor și de rezultatul dorit. Un inginer bun ML ar trebui să fie familiarizat cu un set mare de algoritmi pentru a putea alege dintre ei.

4. Antrenarea modelului: Odată ce modelul a fost selectat, următorul pas este antrenamentul utilizând datele curățate și preprocesate. Aceasta implică utilizarea algoritmilor pentru a ajusta parametrii modelului, astfel încât acesta să poată prezice cu exactitate rezultatele sau să clasifice datele. Unul dintre cei mai importanți astfel de algoritmi de antrenament este gradient descent.

5. Evaluarea și optimizarea modelului: După ce modelul a fost instruit, este important să se evalueze performanța acestuia pentru a ne asigura că este exact și fiabil. Aceasta poate implica testarea modelului pe un set de date separat sau utilizarea unei varietăți de metrici pentru a măsura performanța acestuia. Dacă performanța modelului nu este satisfăcătoare, este posibil ca inginerul de învățare automată să fie nevoit să revină și să optimizeze modelul ajustându-i parametrii sau alegând cu totul un alt model.

6. Implementarea modelului: Odată ce modelul a fost instruit și optimizat, este gata să fie implementat într-un mediu de producție. Aceasta poate implica integrarea modelului într-o aplicație existentă sau construirea unei noi aplicații special pentru a utiliza modelul. Majoritatea companiilor aleg să-și găzduiască modelele într-un serviciu cloud dedicat, cum ar fi Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure sau Google Cloud Platform (GCP).

7. Monitorizarea și întreținerea modelului: Chiar și după ce modelul a fost implementat, munca unui inginer de învățare automată nu este finalizată. Este important să monitorizați în mod continuu modelul pentru a vă asigura că funcționează conform așteptărilor și pentru a face toate actualizările sau ajustările necesare. Acest lucru poate implica reantrenarea modelului pe date noi sau reglarea fină a parametrilor acestuia pentru a-și îmbunătăți performanța. Un exemplu tipic de degradare a performanței modelului este cauzat de data drift, atunci când distribuția datelor se modifică în timp, iar modelul nu este actualizat (Gândiți-vă, pentru exemplu, despre un model antrenat să detecteze semne de retinopatie într-un laborator în anumite condiții de iluminare, dar este apoi desfășurat în sălbăticie unde este folosit în condiții de iluminare naturală ).

Pe lângă aceste sarcini, un inginer de învățare automată poate fi, de asemenea, responsabil pentru cercetare și dezvoltare și colaborarea cu echipe interfuncționale. De asemenea, trebuie să fie la curent cu cele mai recente tehnici și tehnologii de învățare automată, deoarece acestea evoluează în mod constant.

Acum că știm ce face un inginer de învățare automată în munca sa, să ne uităm la abilitățile necesare.

2. Care sunt abilitățile pe care trebuie să le aibă un inginer de învățare automată?

Pentru a deveni inginer de învățare automată, există mai multe abilități care sunt esențiale:

1. Abilități puternice de programare: inginerii de învățare automată trebuie să cunoască unul sau mai multe limbaje de programare, cum ar fi Python. Ar trebui să fie confortabil să lucreze cu baze de cod mari și să poată scrie cod eficient și bine structurat.

2. Manipularea și analiza datelor: Modelele de învățare automată sunt antrenate pe seturi mari de date, așa că este important ca inginerii de învățare automată să aibă abilități puternice în manipularea și analiza datelor. Aceasta include lucrul cu instrumente precum SQL, Pandas și NumPy pentru a curăța, transforma și analiza datele.

3. Concepte și tehnici de învățare automată: un inginer de învățare automată ar trebui să aibă o înțelegere puternică a conceptelor și tehnicilor de învățare automată, inclusiv învățarea supravegheată și nesupravegheată, arbori de decizie, rețele neuronale, arhitecturi transformatoare etc. Ar trebui, de asemenea, să fie familiarizați cu o varietate de algoritmi., și să poată selecta cel mai potrivit pentru o anumită problemă.

4. Statistici și probabilitate: Modelele de învățare automată se bazează pe principii statistice și probabilistice, așa că o bază solidă în aceste domenii este importantă pentru inginerii de învățare automată. Aceasta include înțelegerea conceptelor precum testarea ipotezelor, inferența bayesiană și distribuțiile de probabilitate.

5. Vizualizarea datelor: capacitatea de a vizualiza și comunica în mod eficient datele este o abilitate importantă pentru inginerii de învățare automată. Aceasta include utilizarea unor instrumente precum Matplotlib, Seaborn și Tableau pentru a crea grafice și diagrame clare și informative.

6. Rezolvarea problemelor și gândirea critică: inginerii de învățare automată se confruntă adesea cu probleme complexe care necesită soluții creative. Este important ca ei să fie capabili să gândească critic și să abordeze problemele într-un mod logic și sistematic.

Pentru a dobândi aceste abilități, o persoană poate începe prin a urma cursuri online sau a obține o diplomă într-un domeniu precum informatica, știința datelor sau statistica. De asemenea, este important ca aspiranții ingineri de învățare automată să dobândească experiență practică lucrând la proiecte și participând la hackathon-uri sau provocări online. Construirea unui portofoliu puternic de proiecte și demonstrarea capacității de a aplica conceptele de învățare automată la problemele din lumea reală poate fi de mare ajutor pentru a fi angajat ca inginer de învățare automată.

Pentru a învăța cum să devii un bun inginer de învățare automată, este important să știi ce instrumente folosesc în mod regulat, astfel încât să-ți concentrezi învățarea asupra lor.

3. Ce instrumente folosesc adesea inginerii de învățare automată?

Care sunt unele dintre instrumentele importante pe care un inginer de învățare automată trebuie să le stăpânească pentru a fi eficient în munca sa?

Există multe instrumente care sunt utilizate în mod obișnuit de inginerii de învățare automată, iar instrumentele specifice care sunt cele mai importante de stăpânit vor depinde de natura muncii și de preferințele individului. Cu toate acestea, iată câteva instrumente care sunt utilizate în mod obișnuit în domeniul învățării automate:

1. Limbaje de programare: inginerii de învățare automată trebuie de obicei să cunoască unul sau mai multe limbaje de programare, cum ar fi Python. Aceste limbaje sunt folosite pentru a scrie cod care implementează algoritmi de învățare automată și construiește modele, cel mai adesea folosind biblioteci și cadre dedicate.

2. Biblioteci și cadre de învățare automată: există multe biblioteci și cadre disponibile care facilitează construirea modelelor de învățare automată, cum ar fi scikit-learn, TensorFlow, PyTorch și JAX. Aceste biblioteci oferă algoritmi și funcții prefabricate care pot fi încorporate cu ușurință în proiectele de învățare automată.

3. Instrumente de manipulare și analiză a datelor: instrumente precum SQL, Pandas, și NumPy sunt folosite pentru a manipula și analiza seturi mari de date. Aceste instrumente facilitează curățarea, transformarea și pregătirea datelor pentru utilizare în modelele de învățare automată.

4. Instrumente de vizualizare a datelor: instrumente precum Matplotlib, Seaborn și Tableau sunt folosite pentru a crea grafice și diagrame clare și informative care ajută la vizualizarea și înțelegerea datelor.

5. Platforme de cloud computing: modelele de învățare automată necesită adesea resurse de calcul semnificative și platforme de cloud computing, cum ar fi Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure sau Google Cloud Platform (GCP) oferă acces la resurse de calcul puternice, la cerere.

6. Instrumente de colaborare și management de proiect: inginerii de învățare automată lucrează adesea în echipe și pot folosi instrumente precum Jupyter notebook, Google colab, GitHub și Asana pentru a colabora și a gestiona proiecte.

Pe lângă aceste instrumente, este, de asemenea, important ca inginerii de învățare automată să fie familiarizați cu o varietate de algoritmi și tehnici de învățare automată și să aibă o înțelegere puternică a conceptelor statistice și matematice.

După cum am menționat anterior, inginerul de învățare automată este un exemplu al multor profesii care s-au desprins din domeniul relativ nou al învățării automate. Să încercăm să înțelegem diferențele dintre principalele titluri de post.

4. Care este diferența dintre un inginer de învățare automată și...

A. … un analist de date?

Deși există o oarecare suprapunere între rolurile unui inginer de învățare automată și ale unui analist de date, acestea sunt profesii distincte care implică abilități și responsabilități diferite.

Un analist de date este responsabil în primul rând pentru analiza datelor și raportarea constatărilor pentru a informa deciziile de afaceri. Acest lucru poate implica sarcini precum colectarea și curățarea datelor, crearea de grafice și diagrame pentru a le vizualiza și efectuarea de analize statistice pe acestea. Un analist de date poate dezvolta, de asemenea, tablouri de bord sau rapoarte pentru a ajuta părțile interesate să înțeleagă și să utilizeze datele.

Munca unui inginer de învățare automată implică utilizarea tehnicilor statistice și matematice pentru a construi modele care pot prezice cu exactitate rezultatele sau pot clasifica datele pe baza modelelor din date. De asemenea, aceștia pot fi responsabili de cercetare și dezvoltare, de colaborare cu echipe interfuncționale și de a fi la curent cu cele mai recente tehnici și tehnologii de învățare automată.

În general, analiștii de date se concentrează mai mult pe analizarea și raportarea datelor, în timp ce inginerii de învățare automată se concentrează mai mult pe construirea și menținerea modelelor de învățare automată. Cu toate acestea, există o oarecare suprapunere între cele două roluri și unii profesioniști pot lucra în ambele domenii.

b. … un inginer software?

Un inginer de învățare automată și un inginer de software sunt amândoi responsabili pentru proiectarea, construirea și întreținerea sistemelor informatice, dar au diferite domenii de interes și expertiză.

Un inginer software este responsabil pentru dezvoltarea de programe și sisteme software care satisfac nevoile unei organizații sau ale unui client. Acest lucru poate implica sarcini precum proiectarea și construirea de aplicații, scrierea codului, testarea și depanarea programelor și întreținerea și actualizarea sistemelor existente. Inginerii de software pot lucra la o varietate de proiecte, inclusiv aplicații web, aplicații mobile și software desktop.

Un inginer de învățare automată, în schimb, se concentrează pe construirea și menținerea modelelor de învățare automată. Inginerii de învățare automată lucrează cu seturi mari de date și folosesc tehnici statistice și matematice pentru a construi modele care pot prezice cu precizie rezultatele sau pot clasifica datele în categorii specifice.

În timp ce atât inginerii de software, cât și inginerii de învățare automată sunt responsabili pentru dezvoltarea și întreținerea sistemelor informatice, inginerii de software se concentrează mai mult pe dezvoltarea software tradițională, în timp ce inginerii de învățare automată se concentrează pe construirea și întreținerea modelelor de învățare automată.

c. … un statistician?

Un inginer de învățare automată și un statistician sunt ambii profesioniști care lucrează cu date și folosesc tehnici statistice și matematice pentru a analiza și a face predicții pe baza datelor. Cu toate acestea, au domenii diferite de focalizare și expertiză.

Un statistician este un profesionist care folosește metode statistice pentru a colecta, analiza și interpreta date. Statisticienii pot lucra într-o varietate de domenii, inclusiv afaceri, finanțe, asistență medicală și guvern. Aceștia pot fi responsabili pentru sarcini precum colectarea și analizarea datelor, dezvoltarea modelelor statistice și formularea de recomandări bazate pe date.

Un inginer de învățare automată, pe de altă parte, se concentrează pe construirea și menținerea modelelor de învățare automată. Aceste modele sunt concepute pentru a analiza datele, a învăța din acestea și a lua decizii sau predicții inteligente pe baza acestora. Inginerii de învățare automată lucrează cu seturi mari de date și folosesc tehnici statistice și matematice pentru a construi modele care pot prezice cu exactitate rezultatele sau pot clasifica datele în categorii specifice.

Atât statisticienii, cât și inginerii de învățare automată lucrează cu date și folosesc tehnici statistice. În general, statisticienii se concentrează mai mult pe analiza și modelarea statistică tradițională, în timp ce inginerii de învățare automată se concentrează pe construirea și menținerea modelelor de învățare automată.

d. … un Data Scientist?

Un om de știință a datelor aplică tehnici statistice și de învățare automată pentru a analiza și interpreta date complexe. Aceștia sunt responsabili pentru extragerea de informații din date, construirea modelelor predictive și comunicarea constatărilor lor părților interesate.

Atât inginerii de învățare automată, cât și oamenii de știință de date lucrează cu date și folosesc tehnici de învățare automată, dar au domenii diferite de focalizare și responsabilitate. Inginerii de învățare automată sunt preocupați în primul rând de construirea și implementarea modelelor de învățare automată, în timp ce oamenii de știință de date sunt mai concentrați pe analizarea și interpretarea datelor pentru a extrage informații și a construi modele predictive.