Чем занимается инженер по машинному обучению?

В последние годы машинное обучение стало одной из самых популярных профессиональных областей. В связи с этим возникло множество названий должностей. В этой статье мы рассмотрим роль инженера по машинному обучению. Мы узнаем о работе, которую она влечет за собой, необходимых навыках и инструментах, и отличим их от других ролей, связанных с машинным обучением/данными.

1. Чем занимается инженер по машинному обучению?

2. Какими навыками должен обладать инженер по машинному обучению?

3. Какие инструменты часто используют инженеры машинного обучения?

4. В чем разница между инженером по машинному обучению и…

а. … Аналитик данных?

б. … инженер-программист?

в. … статистик?

д. … специалист по данным?

Итак, чем именно занимается инженер по машинному обучению?

1. Чем занимается инженер по машинному обучению?

Инженер по машинному обучению — это профессионал, который отвечает за проектирование, создание и поддержку моделей машинного обучения. Эти модели создаются для анализа данных, обучения на их основе и принятия разумных решений или прогнозов на основе данных. Инженеры по машинному обучению работают с большими наборами данных, используя статистические и математические методы для построения моделей, которые могут точно прогнозировать результаты или классифицировать данные по определенным категориям.

Работа инженера по машинному обучению обычно включает в себя следующие этапы:

1. Понимание бизнес-проблемы. Первым шагом в построении модели машинного обучения является понимание бизнес-проблемы, которую необходимо решить. Это включает в себя работу с заинтересованными сторонами для выявления проблемы, сбора данных и определения подходящего подхода к машинному обучению для решения проблемы. Хотя набор алгоритмов машинного обучения не зависит от предметной области приложения, некоторые алгоритмы больше подходят для конкретных настроек, например, модели последовательностей для обработки естественного языка или геномики и т. д.

2. Предварительная обработка и очистка данных. Для эффективности моделей машинного обучения, особенно глубокого обучения с множеством параметров для обучения, требуются большие объемы данных. Однако эти данные часто беспорядочны, и их необходимо очистить и предварительно обработать, прежде чем их можно будет использовать для обучения модели. Это включает в себя такие задачи, как вменение пропущенных значений, обнаружение выбросов, нормализация и т. д. Очистка и обработка данных, вероятно, наименее интересная часть любого проекта, но она также является одной из самых важных. Ему посвящена большая часть времени, затрачиваемого на проект машинного обучения, и понимание упомянутой выше бизнес-задачи является ключом к его успеху.

3. Выбор подходящей модели. Существует множество различных типов моделей машинного обучения, каждая из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Инженер по машинному обучению должен выбрать модель, наиболее подходящую для поставленной задачи, принимая во внимание характер данных и желаемый результат. Хороший инженер ML должен быть знаком с большим набором алгоритмов, чтобы иметь возможность выбирать из них.

4. Обучение модели. После выбора модели следующим шагом будет ее обучение с использованием очищенных и предварительно обработанных данных. Это предполагает использование алгоритмов для настройки параметров модели, чтобы она могла точно прогнозировать результаты или классифицировать данные. Одним из наиболее важных таких алгоритмов обучения является градиентный спуск.

5. Оценка и оптимизация модели. После обучения модели важно оценить ее производительность, чтобы убедиться в ее точности и надежности. Это может включать тестирование модели на отдельном наборе данных или использование различных показателей для измерения ее производительности. Если производительность модели неудовлетворительна, инженеру по машинному обучению, возможно, придется вернуться и оптимизировать модель, скорректировав ее параметры или вообще выбрав другую модель.

6. Развертывание модели. После обучения и оптимизации модели она готова к развертыванию в производственной среде. Это может включать интеграцию модели в существующее приложение или создание нового приложения специально для использования этой модели. Большинство компаний предпочитают размещать свои модели в выделенном облачном сервисе, например Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure или Google Cloud Platform (GCP).

7. Мониторинг и поддержка модели. Даже после развертывания модели работа инженера по машинному обучению не завершена. Важно постоянно следить за моделью, чтобы убедиться, что она работает должным образом, и вносить необходимые обновления или корректировки. Это может включать переобучение модели на новых данных или тонкую настройку ее параметров для повышения ее производительности. Типичный пример снижения производительности модели вызван дрейфом данных, когда распределение данных меняется со временем, а модель не обновляется (подумайте о примере, о модели, обученной обнаруживать признаки ретинопатии в лаборатории при определенных условиях освещения, но затем развернутой в дикой природе, где она используется в условиях естественного освещения ).

В дополнение к этим задачам инженер по машинному обучению также может отвечать за исследования и разработки, а также сотрудничать с межфункциональными командами. Они также должны быть в курсе новейших методов и технологий машинного обучения, поскольку они постоянно развиваются.

Теперь, когда мы знаем, чем занимается в своей работе инженер по машинному обучению, давайте посмотрим, какие навыки для этого требуются.

2. Какими навыками должен обладать инженер по машинному обучению?

Чтобы стать инженером по машинному обучению, необходимо обладать несколькими навыками:

1. Хорошие навыки программирования. Инженеры по машинному обучению должны владеть одним или несколькими языками программирования, например Python. Они должны уметь работать с большими базами кода и уметь писать эффективный, хорошо структурированный код.

2. Манипулирование и анализ данных. Модели машинного обучения обучаются на больших наборах данных, поэтому инженерам по машинному обучению важно иметь хорошие навыки манипулирования и анализа данных. Сюда входит работа с такими инструментами, как SQL, Pandas и NumPy для очистки, преобразования и анализа данных.

3. Концепции и методы машинного обучения. Инженер по машинному обучению должен хорошо разбираться в концепциях и методах машинного обучения, включая контролируемое и неконтролируемое обучение, деревья решений, нейронные сети, архитектуры преобразователей и т. д. Он также должен быть знаком с различными алгоритмами. и уметь выбрать наиболее подходящий для конкретной задачи.

4. Статистика и вероятность. Модели машинного обучения основаны на статистических и вероятностных принципах, поэтому для инженеров машинного обучения важна прочная основа в этих областях. Это включает в себя понимание таких концепций, как проверка гипотез, байесовский вывод и распределения вероятностей.

5. Визуализация данных. Способность эффективно визуализировать и передавать данные — важный навык для инженеров по машинному обучению. Это включает в себя использование таких инструментов, как Matplotlib, Seaborn и Tableau для создания четких и информативных графиков и диаграмм.

6. Решение проблем и критическое мышление. Инженеры по машинному обучению часто сталкиваются со сложными проблемами, требующими творческих решений. Для них важно уметь критически мыслить и подходить к проблемам логично и систематически.

Чтобы приобрести эти навыки, человек может начать с прохождения онлайн-курсов или получения степени в такой области, как информатика, наука о данных или статистика. Для начинающих инженеров по машинному обучению также важно получить практический опыт, работая над проектами и участвуя в хакатонах или онлайн-конкурсах. Создание сильного портфолио проектов и демонстрация способности применять концепции машинного обучения к реальным проблемам могут быть очень полезны при приеме на работу в качестве инженера по машинному обучению.

Чтобы научиться стать хорошим инженером по машинному обучению, важно знать, какие инструменты они используют на регулярной основе, чтобы сосредоточить на них свое обучение.

3. Какие инструменты часто используют инженеры машинного обучения?

Какими важными инструментами должен овладеть инженер по машинному обучению, чтобы эффективно выполнять свою работу?

Существует множество инструментов, которые обычно используются инженерами по машинному обучению, и какие конкретные инструменты наиболее важно освоить, будут зависеть от характера работы и предпочтений человека. Однако вот некоторые инструменты, которые обычно используются в области машинного обучения:

1. Языки программирования. Инженеры по машинному обучению обычно должны владеть одним или несколькими языками программирования, такими как Python. Эти языки используются для написания кода, реализующего алгоритмы машинного обучения и построения моделей, чаще всего с использованием специальных библиотек и фреймворков.

2. Библиотеки и платформы машинного обучения. Существует множество библиотек и платформ, которые упрощают создание моделей машинного обучения, например scikit-learn, TensorFlow, PyTorch и JAX. Эти библиотеки предоставляют готовые алгоритмы и функции, которые можно легко включить в проекты машинного обучения.

3. Инструменты манипулирования и анализа данных: такие инструменты, как SQL, Pandas и NumPy используются для манипулирования и анализа больших наборов данных. Эти инструменты упрощают очистку, преобразование и подготовку данных для использования в моделях машинного обучения.

4. Инструменты визуализации данных: такие инструменты, как Matplotlib, Seaborn и Tableau используются для создания четких и информативных графиков и диаграмм, которые помогают визуализировать и понимать данные.

5. Платформы облачных вычислений. Модели машинного обучения часто требуют значительных вычислительных ресурсов и таких платформ облачных вычислений, как Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure или Google Cloud Platform (GCP) предоставляют доступ к мощным вычислительным ресурсам по требованию.

6. Инструменты для совместной работы и управления проектами. Инженеры по машинному обучению часто работают в группах и могут использовать такие инструменты, как блокнот Jupyter, Google colab, GitHub и Asana для совместной работы и управления проектами.

В дополнение к этим инструментам инженерам по машинному обучению также важно быть знакомыми с различными алгоритмами и методами машинного обучения, а также хорошо понимать статистические и математические концепции.

Как уже говорилось ранее, инженер по машинному обучению является одним из примеров многих профессий, которые возникли из относительно новой области машинного обучения. Давайте попробуем разобраться в различиях между основными названиями должностей.

4. В чем разница между инженером по машинному обучению и…

а. … Аналитик данных?

Хотя роли инженера по машинному обучению и аналитика данных в некоторой степени совпадают, это разные профессии, требующие разных навыков и обязанностей.

Аналитик данных несет основную ответственность за анализ данных и составление отчетов о результатах для обоснования бизнес-решений. Это может включать в себя такие задачи, как сбор и очистка данных, создание графиков и диаграмм для их визуализации, а также проведение статистического анализа. Аналитик данных может также разрабатывать информационные панели или отчеты, чтобы помочь заинтересованным сторонам понимать и использовать данные.

Работа инженера по машинному обучению включает использование статистических и математических методов для построения моделей, которые могут точно прогнозировать результаты или классифицировать данные на основе закономерностей в данных. Они также могут отвечать за исследования и разработки, сотрудничать с межфункциональными группами и быть в курсе новейших методов и технологий машинного обучения.

В целом аналитики данных больше сосредотачиваются на анализе данных и составлении отчетов, а инженеры по машинному обучению больше внимания уделяют созданию и поддержке моделей машинного обучения. Однако между этими двумя ролями есть некоторое совпадение, и некоторые профессионалы могут работать в обеих областях.

б. … инженер-программист?

Инженер по машинному обучению и инженер-программист отвечают за проектирование, создание и обслуживание компьютерных систем, но у них разные области деятельности и опыта.

Инженер-программист отвечает за разработку программ и систем, отвечающих потребностям организации или клиента. Это может включать в себя такие задачи, как проектирование и создание приложений, написание кода, тестирование и отладка программ, а также обслуживание и обновление существующих систем. Инженеры-программисты могут работать над различными проектами, включая веб-приложения, мобильные приложения и программное обеспечение для настольных компьютеров.

Инженер по машинному обучению, напротив, сосредоточен на создании и поддержке моделей машинного обучения. Инженеры по машинному обучению работают с большими наборами данных и используют статистические и математические методы для создания моделей, которые позволяют точно прогнозировать результаты или классифицировать данные по определенным категориям.

Хотя за разработку и поддержку компьютерных систем отвечают как инженеры-программисты, так и инженеры по машинному обучению, инженеры-программисты больше сосредотачиваются на разработке традиционного программного обеспечения, а инженеры по машинному обучению сосредотачиваются на создании и обслуживании моделей машинного обучения.

с. … статистик?

Инженер по машинному обучению и статистик — это профессионалы, которые работают с данными и используют статистические и математические методы для анализа и прогнозирования на основе данных. Однако у них разные области деятельности и специализации.

Статистик — это профессионал, который использует статистические методы для сбора, анализа и интерпретации данных. Статистики могут работать в различных областях, включая бизнес, финансы, здравоохранение и правительство. Они могут отвечать за такие задачи, как сбор и анализ данных, разработка статистических моделей и выработка рекомендаций на основе данных.

С другой стороны, инженер по машинному обучению занимается созданием и поддержкой моделей машинного обучения. Эти модели предназначены для анализа данных, обучения на их основе и принятия на их основе разумных решений или прогнозов. Инженеры по машинному обучению работают с большими наборами данных и используют статистические и математические методы для создания моделей, которые позволяют точно прогнозировать результаты или классифицировать данные по определенным категориям.

И статистики, и инженеры по машинному обучению работают с данными и используют статистические методы. Статистики обычно больше внимания уделяют традиционному статистическому анализу и моделированию, в то время как инженеры машинного обучения сосредотачиваются на создании и обслуживании моделей машинного обучения.

д. … специалист по данным?

Специалист по данным применяет статистические методы и методы машинного обучения для анализа и интерпретации сложных данных. Они отвечают за извлечение информации из данных, построение прогнозных моделей и передачу своих выводов заинтересованным сторонам.

И инженеры по машинному обучению, и ученые, работающие с данными, работают с данными и используют методы машинного обучения, но у них разные области деятельности и ответственности. Инженеры по машинному обучению в первую очередь занимаются созданием и внедрением моделей машинного обучения, в то время как ученые, работающие с данными, больше сосредоточены на анализе и интерпретации данных для извлечения ценной информации и построения прогнозных моделей.