Čo robí inžinier strojového učenia?

Strojové učenie sa v posledných rokoch stalo jednou z najhorúcejších odborných oblastí. V súvislosti s tým sa objavilo mnoho pracovných názvov. V tomto článku preskúmame úlohu inžiniera strojového učenia. Dozvieme sa o práci, ktorú to obnáša, o zručnostiach a nástrojoch, ktoré si vyžaduje, a odlíšime ich od iných úloh súvisiacich so strojovým učením/údajmi.

a. … analytik údajov?

b. … Softvérový inžinier?

c. … štatistik?

d. … Data Scientist?

Čo teda presne robí inžinier strojového učenia?

1. Čo robí inžinier strojového učenia?

Inžinier strojového učenia je profesionál, ktorý je zodpovedný za navrhovanie, vytváranie a udržiavanie modelov strojového učenia. Tieto modely sú vytvorené s cieľom analyzovať údaje, učiť sa z nich a robiť inteligentné rozhodnutia alebo predpovede na základe údajov. Inžinieri strojového učenia pracujú s veľkými súbormi údajov pomocou štatistických a matematických techník na vytváranie modelov, ktoré dokážu presne predpovedať výsledky alebo klasifikovať údaje do konkrétnych kategórií.

Práca inžiniera strojového učenia zvyčajne zahŕňa nasledujúce kroky:

Pochopenie obchodného problému: Prvým krokom pri budovaní modelu strojového učenia je pochopenie obchodného problému, ktorý je potrebné vyriešiť. To zahŕňa spoluprácu so zainteresovanými stranami s cieľom identifikovať problém, zhromaždiť údaje a určiť vhodný prístup strojového učenia na vyriešenie problému. Zatiaľ čo sada algoritmov strojového učenia je nezávislá od aplikačnej domény, určité algoritmy sú vhodnejšie pre špecifické nastavenia, ako sú sekvenčné modely pre spracovanie prirodzeného jazyka alebo genomiku atď.
Predspracovanie a čistenie údajov: Modely strojového učenia, najmä modely hlbokého učenia s množstvom parametrov na trénovanie, vyžadujú veľké množstvo údajov, aby boli efektívne. Tieto údaje sú však často chaotické a pred použitím na trénovanie modelu je potrebné ich vyčistiť a predspracovať. Ide o úlohy, ako je imputácia chýbajúcej hodnoty, detekcia odľahlých hodnôt, normalizácia atď. Čistenie a spracovanie dát je pravdepodobne najmenej vzrušujúcou časťou každého projektu, ale je tiež jednou z najdôležitejších. Venuje sa mu veľká časť času stráveného na projekte strojového učenia a pochopenie vyššie uvedeného obchodného problému je kľúčom k jeho úspechu.
Výber vhodného modelu: Existuje mnoho rôznych typov modelov strojového učenia, z ktorých každý má svoje silné a slabé stránky. Inžinier strojového učenia musí vybrať model, ktorý je najvhodnejší pre daný problém, pričom zohľadní povahu údajov a požadovaný výsledok. Dobrý inžinier ML by mal poznať veľkú sadu algoritmov, aby si z nich mohol vybrať.
Trénovanie modelu: Po výbere modelu je ďalším krokom jeho trénovanie pomocou vyčistených a predspracovaných údajov. To zahŕňa použitie algoritmov na úpravu parametrov modelu tak, aby bolo možné presne predpovedať výsledky alebo klasifikovať údaje. Jedným z najdôležitejších takýchto tréningových algoritmov je gradient zostup.
Hodnotenie a optimalizácia modelu: Po natrénovaní modelu je dôležité vyhodnotiť jeho výkonnosť, aby ste sa uistili, že je presný a spoľahlivý. Môže to zahŕňať testovanie modelu na samostatnom súbore údajov alebo použitie rôznych metrík na meranie jeho výkonu. Ak výkon modelu nie je uspokojivý, inžinier strojového učenia sa možno bude musieť vrátiť a optimalizovať model úpravou jeho parametrov alebo výberom úplne iného modelu.
Nasadenie modelu: Keď je model vyškolený a optimalizovaný, je pripravený na nasadenie v produkčnom prostredí. Môže to zahŕňať integráciu modelu do existujúcej aplikácie alebo vytvorenie novej aplikácie špeciálne na využitie modelu. Väčšina spoločností sa rozhodla hostiť svoje modely vo vyhradenej cloudovej službe, ako sú Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure alebo Google Cloud Platform (GCP).
Monitorovanie a údržba modelu: Ani po nasadení modelu nie je práca inžiniera strojového učenia dokončená. Je dôležité neustále monitorovať model, aby ste sa uistili, že funguje podľa očakávania, a aby ste vykonali všetky potrebné aktualizácie alebo úpravy. Môže to zahŕňať preškolenie modelu na nové údaje alebo doladenie jeho parametrov na zlepšenie jeho výkonu. Typický príklad zníženia výkonu modelu je spôsobený posunom údajov, keď sa distribúcia údajov v priebehu času mení a model sa neaktualizuje (napríklad napríklad, o modeli vyškolenom na zisťovanie príznakov retinopatie v laboratóriu za určitých svetelných podmienok, ale potom je nasadený vo voľnej prírode, kde sa používa v podmienkach prirodzeného osvetlenia ).

Okrem týchto úloh môže byť inžinier strojového učenia zodpovedný aj za výskum a vývoj a spoluprácu s medzifunkčnými tímami. Musia tiež zostať v obraze s najnovšími technikami a technológiami strojového učenia, pretože sa neustále vyvíjajú.

Teraz, keď vieme, čo inžinier strojového učenia pri svojej práci robí, pozrime sa na zručnosti, ktoré to vyžaduje.

2. Aké zručnosti musí mať inžinier strojového učenia?

Aby ste sa stali inžinierom strojového učenia, musíte mať niekoľko zručností:

Silné programovacie zručnosti: Inžinieri strojového učenia musia ovládať jeden alebo viacero programovacích jazykov, ako je Python. Mali by pohodlne pracovať s veľkými kódovými základňami a mali by byť schopní písať efektívny, dobre štruktúrovaný kód.
Manipulácia s údajmi a analýza: Modely strojového učenia sa trénujú na veľkých súboroch údajov, takže je dôležité, aby inžinieri strojového učenia mali silné zručnosti v manipulácii a analýze údajov. To zahŕňa prácu s nástrojmi ako SQL, Pandas a NumPy na čistenie, transformáciu a analýzu údajov.
Koncepty a techniky strojového učenia: Inžinier strojového učenia by mal dobre rozumieť konceptom a technikám strojového učenia, vrátane učenia pod dohľadom a bez dozoru, rozhodovacích stromov, neurónových sietí, architektúr transformátorov atď. Mal by tiež poznať rôzne algoritmy. a vedieť si vybrať ten najvhodnejší pre daný problém.
Štatistika a pravdepodobnosť: Modely strojového učenia sú založené na štatistických a pravdepodobnostných princípoch, preto je pre inžinierov strojového učenia dôležitý pevný základ v týchto oblastiach. To zahŕňa pochopenie pojmov, ako je testovanie hypotéz, Bayesovská inferencia a rozdelenia pravdepodobnosti.
Vizualizácia údajov: Schopnosť efektívne vizualizovať a komunikovať údaje je dôležitou zručnosťou inžinierov strojového učenia. To zahŕňa používanie nástrojov ako Matplotlib, Seaborn a Tableau na vytváranie jasných a informatívnych grafov a tabuliek.
Riešenie problémov a kritické myslenie: Inžinieri strojového učenia často čelia zložitým problémom, ktoré si vyžadujú kreatívne riešenia. Je dôležité, aby boli schopní kriticky myslieť a pristupovať k problémom logicky a systematicky.

Na získanie týchto zručností môže človek začať online kurzami alebo získaním titulu v oblasti, ako je informatika, dátová veda alebo štatistika. Pre začínajúcich inžinierov strojového učenia je tiež dôležité získať praktické skúsenosti prácou na projektoch a účasťou na hackathonoch alebo online výzvach. Vybudovanie silného portfólia projektov a preukázanie schopnosti aplikovať koncepty strojového učenia na problémy v reálnom svete môže byť veľmi užitočné pri získaní zamestnania ako inžiniera strojového učenia.

Aby ste sa naučili, ako sa stať dobrým inžinierom strojového učenia, je dôležité vedieť, ktoré nástroje pravidelne používajú, aby ste na ne mohli zamerať svoje učenie.

3. Aké nástroje často používajú inžinieri strojového učenia?

Aké sú niektoré z dôležitých nástrojov, ktoré musí inžinier strojového učenia ovládať, aby bol pri svojej práci efektívny?

Existuje mnoho nástrojov, ktoré bežne používajú inžinieri strojového učenia, a konkrétne nástroje, ktoré je najdôležitejšie ovládať, budú závisieť od povahy práce a preferencií jednotlivca. Tu sú však niektoré nástroje, ktoré sa bežne používajú v oblasti strojového učenia:

Programovacie jazyky: Inžinieri strojového učenia zvyčajne potrebujú ovládať jeden alebo viacero programovacích jazykov, ako je Python. Tieto jazyky sa používajú na písanie kódu, ktorý implementuje algoritmy strojového učenia a vytvára modely, najčastejšie pomocou špecializovaných knižníc a rámcov.
Knižnice a rámce strojového učenia: K dispozícii je veľa knižníc a rámcov, ktoré uľahčujú vytváranie modelov strojového učenia, ako napríklad scikit-learn, TensorFlow, PyTorch a JAX. Tieto knižnice poskytujú vopred vytvorené algoritmy a funkcie, ktoré možno ľahko začleniť do projektov strojového učenia.
Nástroje na manipuláciu a analýzu údajov: Nástroje ako SQL, Pandas a NumPy sa používajú na manipuláciu a analýzu veľkých množín údajov. Tieto nástroje uľahčujú čistenie, transformáciu a prípravu údajov na použitie v modeloch strojového učenia.
Nástroje na vizualizáciu údajov: Nástroje ako Matplotlib, Seaborn a Tableau sa používajú na vytváranie jasných a informatívnych grafov a tabuliek, ktoré pomáhajú vizualizovať a porozumieť údajom.
Platformy cloud computingu: Modely strojového učenia si často vyžadujú značné výpočtové zdroje a platformy cloud computingu, ako sú Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure alebo Google Cloud Platform (GCP) poskytujú prístup k výkonným výpočtovým zdrojom na požiadanie.
Nástroje na spoluprácu a riadenie projektov: Inžinieri strojového učenia často pracujú v tímoch a môžu používať nástroje ako Jupyter notebook, Google colab, GitHub a Asana na spoluprácu a správu projektov.

Okrem týchto nástrojov je tiež dôležité, aby inžinieri strojového učenia poznali rôzne algoritmy a techniky strojového učenia a dobre rozumeli štatistickým a matematickým konceptom.

Ako už bolo uvedené, inžinier strojového učenia je jedným z príkladov mnohých profesií, ktoré sa oddelili od relatívne novej oblasti strojového učenia. Pokúsme sa pochopiť rozdiely medzi hlavnými pracovnými názvami.

4. Aký je rozdiel medzi inžinierom strojového učenia a…

a. ... dátový analytik?

Aj keď sa úlohy inžiniera strojového učenia a analytika údajov do určitej miery prekrývajú, ide o odlišné profesie, ktoré zahŕňajú rôzne zručnosti a zodpovednosti.

Dátový analytik je primárne zodpovedný za analýzu údajov a podávanie správ o zisteniach, ktoré slúžia ako podklad pre obchodné rozhodnutia. Môže to zahŕňať úlohy, ako je zhromažďovanie a čistenie údajov, vytváranie grafov a tabuliek na ich vizualizáciu a spúšťanie štatistických analýz. Dátový analytik môže tiež vytvoriť dashboardy alebo zostavy, ktoré pomôžu zainteresovaným stranám pochopiť a využiť údaje.

Práca inžiniera strojového učenia zahŕňa použitie štatistických a matematických techník na vytváranie modelov, ktoré dokážu presne predpovedať výsledky alebo klasifikovať údaje na základe vzorov v údajoch. Môžu byť tiež zodpovední za výskum a vývoj, spolupracovať s medzifunkčnými tímami a udržiavať si prehľad o najnovších technikách a technológiách strojového učenia.

Vo všeobecnosti sa dátoví analytici viac zameriavajú na analýzu a vykazovanie údajov, zatiaľ čo inžinieri strojového učenia sa viac zameriavajú na vytváranie a udržiavanie modelov strojového učenia. Medzi týmito dvoma úlohami sa však určité prekrývanie a niektorí odborníci môžu pracovať v oboch oblastiach.

b. ... softvérový inžinier?

Inžinier strojového učenia a softvérový inžinier sú zodpovední za navrhovanie, budovanie a údržbu počítačových systémov, ale majú rôzne oblasti zamerania a odbornosti.

Softvérový inžinier je zodpovedný za vývoj softvérových programov a systémov, ktoré spĺňajú potreby organizácie alebo klienta. To môže zahŕňať úlohy, ako je navrhovanie a vytváranie aplikácií, písanie kódu, testovanie a ladenie programov a údržba a aktualizácia existujúcich systémov. Softvéroví inžinieri môžu pracovať na rôznych projektoch vrátane webových aplikácií, mobilných aplikácií a desktopového softvéru.

Naproti tomu inžinier strojového učenia sa zameriava na vytváranie a udržiavanie modelov strojového učenia. Inžinieri strojového učenia pracujú s veľkými súbormi údajov a používajú štatistické a matematické techniky na vytváranie modelov, ktoré dokážu presne predpovedať výsledky alebo klasifikovať údaje do konkrétnych kategórií.

Zatiaľ čo softvéroví inžinieri aj inžinieri strojového učenia sú zodpovední za vývoj a údržbu počítačových systémov, softvéroví inžinieri sa viac zameriavajú na vývoj tradičného softvéru, zatiaľ čo inžinieri strojového učenia sa zameriavajú na vytváranie a údržbu modelov strojového učenia.

c. ...štatistik?

Inžinier strojového učenia a štatistik sú profesionáli, ktorí pracujú s údajmi a používajú štatistické a matematické techniky na analýzu a vytváranie predpovedí na základe údajov. Majú však rôzne oblasti zamerania a odbornosti.

Štatistik je profesionál, ktorý používa štatistické metódy na zhromažďovanie, analýzu a interpretáciu údajov. Štatistici môžu pracovať v rôznych oblastiach vrátane obchodu, financií, zdravotníctva a vlády. Môžu byť zodpovední za úlohy, ako je zber a analýza údajov, vývoj štatistických modelov a vydávanie odporúčaní na základe údajov.

Inžinier strojového učenia sa na druhej strane zameriava na vytváranie a udržiavanie modelov strojového učenia. Tieto modely sú navrhnuté tak, aby analyzovali údaje, učili sa z nich a robili na základe nich inteligentné rozhodnutia alebo predpovede. Inžinieri strojového učenia pracujú s veľkými súbormi údajov a používajú štatistické a matematické techniky na vytváranie modelov, ktoré dokážu presne predpovedať výsledky alebo klasifikovať údaje do konkrétnych kategórií.

Štatistici aj inžinieri strojového učenia pracujú s údajmi a využívajú štatistické techniky. Štatistici sa vo všeobecnosti zameriavajú viac na tradičnú štatistickú analýzu a modelovanie, zatiaľ čo inžinieri strojového učenia sa zameriavajú na vytváranie a udržiavanie modelov strojového učenia.

d. ... dátový vedec?

Dátový vedec používa štatistické techniky a techniky strojového učenia na analýzu a interpretáciu zložitých údajov. Sú zodpovední za získavanie poznatkov z údajov, vytváranie prediktívnych modelov a oznamovanie svojich zistení zainteresovaným stranám.

Inžinieri strojového učenia aj vedci v oblasti údajov pracujú s údajmi a používajú techniky strojového učenia, ale majú rôzne oblasti zamerania a zodpovednosti. Inžinieri strojového učenia sa primárne zaoberajú vytváraním a nasadzovaním modelov strojového učenia, zatiaľ čo dátoví vedci sa viac zameriavajú na analýzu a interpretáciu údajov, aby získali poznatky a vytvorili prediktívne modely.