Kaj počne inženir strojnega učenja?

Strojno učenje je postalo eno najbolj vročih strokovnih področij v zadnjih letih. V zvezi s tem se je pojavilo veliko delovnih mest. V tem članku bomo raziskali vlogo inženirja strojnega učenja. Spoznali bomo delo, ki ga vključuje, veščine in orodja, ki jih zahteva, ter jih razlikovali od drugih vlog, povezanih s strojnim učenjem/podatki.

1. Kaj počne inženir strojnega učenja?

2. Katere veščine mora imeti inženir strojnega učenja?

3. Katera orodja pogosto uporabljajo inženirji strojnega učenja?

4. Kakšna je razlika med inženirjem strojnega učenja in ...

a. … podatkovni analitik?

b. … programski inženir?

c. … statistik?

d. … Podatkovni znanstvenik?

Torej, kaj točno počne inženir strojnega učenja?

1. Kaj počne inženir strojnega učenja?

Inženir strojnega učenja je strokovnjak, ki je odgovoren za načrtovanje, gradnjo in vzdrževanje modelov strojnega učenja. Ti modeli so ustvarjeni za analizo podatkov, učenje iz njih in sprejemanje inteligentnih odločitev ali napovedi na podlagi podatkov. Inženirji strojnega učenja delajo z velikimi zbirkami podatkov in uporabljajo statistične in matematične tehnike za izdelavo modelov, ki lahko natančno napovejo rezultate ali razvrstijo podatke v posebne kategorije.

Delo inženirja strojnega učenja običajno vključuje naslednje korake:

1. Razumevanje poslovnega problema: Prvi korak pri izgradnji modela strojnega učenja je razumevanje poslovnega problema, ki ga je treba rešiti. To vključuje delo z zainteresiranimi stranmi za prepoznavanje problema, zbiranje podatkov in določitev ustreznega pristopa strojnega učenja za rešitev problema. Medtem ko je nabor algoritmov strojnega učenja neodvisen od domene aplikacije, so nekateri algoritmi bolj primerni za posebne nastavitve, kot so modeli zaporedja za obdelavo naravnega jezika ali genomiko itd.

2. Predhodna obdelava in čiščenje podatkov: modeli strojnega učenja, zlasti tisti z globokim učenjem z veliko parametri za urjenje, zahtevajo velike količine podatkov, da so učinkoviti. Vendar so ti podatki pogosto neurejeni in jih je treba očistiti in predhodno obdelati, preden jih je mogoče uporabiti za usposabljanje modela. To vključuje naloge, kot so imputacija manjkajoče vrednosti, odkrivanje izstopajočih vrednosti, normalizacija itd. Čiščenje in obdelava podatkov je verjetno najmanj vznemirljiv del katerega koli projekta, vendar je tudi eden najpomembnejših. Velik del časa, porabljenega za projekt strojnega učenja, je namenjen temu, razumevanje zgoraj omenjenega poslovnega problema pa je ključno za njegov uspeh.

3. Izbira ustreznega modela: Obstaja veliko različnih vrst modelov strojnega učenja, od katerih ima vsak svoje prednosti in slabosti. Inženir strojnega učenja mora izbrati model, ki je najprimernejši za obravnavani problem, ob upoštevanju narave podatkov in želenega rezultata. Dober inženir ML bi moral poznati velik nabor algoritmov, da bi lahko izbiral med njimi.

4. Usposabljanje modela: Ko je model izbran, je naslednji korak njegovo usposabljanje z uporabo očiščenih in predhodno obdelanih podatkov. To vključuje uporabo algoritmov za prilagoditev parametrov modela, tako da lahko natančno napove rezultate ali razvrsti podatke. Eden najpomembnejših algoritmov za usposabljanje je gradient descent.

5. Ocenjevanje in optimizacija modela: Ko je model usposobljen, je pomembno oceniti njegovo delovanje, da zagotovimo, da je točen in zanesljiv. To lahko vključuje testiranje modela na ločenem nizu podatkov ali uporabo različnih meritev za merjenje njegove učinkovitosti. Če zmogljivost modela ni zadovoljiva, se bo inženir strojnega učenja morda moral vrniti in optimizirati model s prilagajanjem njegovih parametrov ali pa v celoti izbrati drug model.

6. Uvajanje modela: Ko je model usposobljen in optimiziran, je pripravljen za uvedbo v produkcijskem okolju. To lahko vključuje integracijo modela v obstoječo aplikacijo ali izdelavo nove aplikacije posebej za uporabo modela. Večina podjetij se odloči za gostovanje svojih modelov v namenski storitvi v oblaku, kot je Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ali Google Cloud Platform (GCP).

7. Spremljanje in vzdrževanje modela: Delo inženirja za strojno učenje še ni končano, tudi ko je model uveden. Pomembno je, da nenehno spremljate model, da zagotovite, da deluje po pričakovanjih, in izvedete vse potrebne posodobitve ali prilagoditve. To lahko vključuje ponovno usposabljanje modela na novih podatkih ali natančno nastavitev njegovih parametrov za izboljšanje njegove učinkovitosti. Tipičen primer poslabšanja zmogljivosti modela je posledica odmika podatkov, ko se porazdelitev podatkov sčasoma spreminja in model ni posodobljen (pomislite na primer, o modelu, usposobljenem za odkrivanje znakov retinopatije v laboratoriju pod določenimi svetlobnimi pogoji, vendar je nato nameščen v naravi, kjer se uporablja v pogojih naravne svetlobe ).

Poleg teh nalog je lahko inženir strojnega učenja odgovoren tudi za raziskave in razvoj ter sodeluje z medfunkcionalnimi skupinami. Prav tako morajo biti na tekočem z najnovejšimi tehnikami in tehnologijami strojnega učenja, saj se nenehno razvijajo.

Zdaj, ko vemo, kaj inženir strojnega učenja počne pri svojem delu, poglejmo spretnosti, ki jih to zahteva.

2. Kakšne so veščine, ki jih mora imeti inženir strojnega učenja?

Če želite postati inženir strojnega učenja, je nekaj bistvenih veščin:

1. Močne sposobnosti programiranja: Inženirji strojnega učenja morajo obvladati enega ali več programskih jezikov, kot je Python. Udobno morajo delati z velikimi kodnimi bazami in biti sposobni pisati učinkovito, dobro strukturirano kodo.

2. Manipulacija in analiza podatkov: Modeli strojnega učenja se usposabljajo na velikih naborih podatkov, zato je pomembno, da imajo inženirji strojnega učenja močne veščine manipulacije in analize podatkov. To vključuje delo z orodji, kot so SQL, Pandas in NumPy za čiščenje, pretvorbo in analizo podatkov.

3. Koncepti in tehnike strojnega učenja: Inženir strojnega učenja mora dobro razumeti koncepte in tehnike strojnega učenja, vključno z nadzorovanim in nenadzorovanim učenjem, odločitvenimi drevesi, nevronskimi mrežami, transformatorskimi arhitekturami itd. Prav tako mora poznati različne algoritme, in znati izbrati najustreznejšega za dano težavo.

4. Statistika in verjetnost: modeli strojnega učenja temeljijo na statističnih in verjetnostnih načelih, zato je močna podlaga na teh področjih pomembna za inženirje strojnega učenja. To vključuje razumevanje konceptov, kot so testiranje hipotez, Bayesovo sklepanje in verjetnostne porazdelitve.

5. Vizualizacija podatkov: Sposobnost učinkovite vizualizacije in posredovanja podatkov je pomembna veščina za inženirje strojnega učenja. To vključuje uporabo orodij, kot so Matplotlib, Seaborn in Tableau za ustvarjanje jasnih in informativnih grafov in grafikonov.

6. Reševanje problemov in kritično razmišljanje: Inženirji strojnega učenja se pogosto soočajo s kompleksnimi problemi, ki zahtevajo kreativne rešitve. Zanje je pomembno, da znajo kritično razmišljati ter k problemom pristopati logično in sistematično.

Za pridobitev teh veščin lahko oseba začne z obiskovanjem spletnih tečajev ali pridobitvijo diplome na področju, kot je računalništvo, podatkovna znanost ali statistika. Za ambiciozne inženirje strojnega učenja je pomembno tudi, da pridobijo praktične izkušnje z delom na projektih in sodelovanjem v hackathonih ali spletnih izzivih. Izgradnja močnega portfelja projektov in dokazovanje zmožnosti uporabe konceptov strojnega učenja pri težavah v resničnem svetu je lahko zelo koristno pri zaposlitvi kot inženir strojnega učenja.

Da bi se naučili, kako postati dober inženir strojnega učenja, je pomembno vedeti, katera orodja redno uporabljajo, da svoje učenje osredotočite nanje.

3. Katera orodja pogosto uporabljajo inženirji strojnega učenja?

Katera so nekatera pomembna orodja, ki jih mora obvladati inženir strojnega učenja, da bo učinkovit pri svojem delu?

Obstaja veliko orodij, ki jih običajno uporabljajo inženirji strojnega učenja, posebna orodja, ki jih je najpomembnejše obvladati, pa bodo odvisna od narave dela in preferenc posameznika. Vendar pa je tukaj nekaj orodij, ki se običajno uporabljajo na področju strojnega učenja:

1. Programski jeziki: Inženirji strojnega učenja morajo običajno obvladati enega ali več programskih jezikov, kot je Python. Ti jeziki se uporabljajo za pisanje kode, ki izvaja algoritme strojnega učenja in gradi modele, najpogosteje z uporabo namenskih knjižnic in ogrodij.

2. Knjižnice in ogrodja za strojno učenje: na voljo je veliko knjižnic in ogrodij, ki olajšajo izdelavo modelov strojnega učenja, kot je scikit-learn, TensorFlow, PyTorch in JAX. Te knjižnice zagotavljajo vnaprej zgrajene algoritme in funkcije, ki jih je mogoče preprosto vključiti v projekte strojnega učenja.

3. Orodja za obdelavo in analizo podatkov: Orodja, kot so SQL, Pandas in NumPy se uporabljajo za manipulacijo in analizo velikih naborov podatkov. Ta orodja olajšajo čiščenje, preoblikovanje in pripravo podatkov za uporabo v modelih strojnega učenja.

4. Orodja za vizualizacijo podatkov: orodja, kot so Matplotlib, Seaborn in Tableau se uporabljajo za ustvarjanje jasnih in informativnih grafov in grafikonov, ki pomagajo vizualizirati in razumeti podatke.

5. Platforme računalništva v oblaku: modeli strojnega učenja pogosto zahtevajo znatne računalniške vire in platforme računalništva v oblaku, kot so Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ali Google Cloud Platform (GCP) zagotavljajo dostop do zmogljivih računalniških virov na zahtevo.

6. Orodja za sodelovanje in vodenje projektov: Inženirji strojnega učenja pogosto delajo v skupinah in lahko uporabljajo orodja, kot so Jupyter notebook, Google colab, GitHub in Asana za sodelovanje in upravljanje projektov.

Poleg teh orodij je za inženirje strojnega učenja pomembno tudi, da poznajo različne algoritme in tehnike strojnega učenja ter dobro razumejo statistične in matematične koncepte.

Kot smo že omenili, je inženir strojnega učenja en primer številnih poklicev, ki so se razvili iz relativno novega področja strojnega učenja. Poskusimo razumeti razlike med glavnimi nazivi delovnih mest.

4. Kakšna je razlika med inženirjem strojnega učenja in ...

a. … podatkovni analitik?

Medtem ko se vlogi inženirja strojnega učenja in podatkovnega analitika nekoliko prekrivata, gre za različna poklica, ki vključujeta različne veščine in odgovornosti.

Podatkovni analitik je v prvi vrsti odgovoren za analizo podatkov in poročanje o ugotovitvah za obveščanje o poslovnih odločitvah. To lahko vključuje naloge, kot je zbiranje in čiščenje podatkov, ustvarjanje grafov in grafikonov za njihovo vizualizacijo ter izvajanje statističnih analiz na njih. Analitik podatkov lahko razvije tudi nadzorne plošče ali poročila, ki zainteresiranim stranem pomagajo razumeti in uporabiti podatke.

Delo inženirja strojnega učenja vključuje uporabo statističnih in matematičnih tehnik za izdelavo modelov, ki lahko natančno napovejo rezultate ali razvrstijo podatke na podlagi vzorcev v podatkih. Lahko so tudi odgovorni za raziskave in razvoj, sodelujejo z medfunkcionalnimi ekipami in so na tekočem z najnovejšimi tehnikami in tehnologijami strojnega učenja.

Na splošno se analitiki podatkov bolj osredotočajo na analiziranje podatkov in poročanje o njih, medtem ko se inženirji strojnega učenja bolj osredotočajo na gradnjo in vzdrževanje modelov strojnega učenja. Vendar pa obstaja nekaj prekrivanja med obema vlogama in nekateri strokovnjaki lahko delajo na obeh področjih.

b. … programski inženir?

Inženir strojnega učenja in inženir programske opreme sta oba odgovorna za načrtovanje, gradnjo in vzdrževanje računalniških sistemov, vendar imata različna področja osredotočenosti in strokovnega znanja.

Programski inženir je odgovoren za razvoj programskih programov in sistemov, ki ustrezajo potrebam organizacije ali stranke. To lahko vključuje naloge, kot so načrtovanje in izdelava aplikacij, pisanje kode, testiranje in odpravljanje napak v programih ter vzdrževanje in posodabljanje obstoječih sistemov. Programski inženirji lahko delajo na različnih projektih, vključno s spletnimi aplikacijami, mobilnimi aplikacijami in namizno programsko opremo.

Nasprotno pa je inženir strojnega učenja osredotočen na gradnjo in vzdrževanje modelov strojnega učenja. Inženirji strojnega učenja delajo z velikimi nabori podatkov in uporabljajo statistične in matematične tehnike za izdelavo modelov, ki lahko natančno napovejo rezultate ali razvrstijo podatke v določene kategorije.

Medtem ko so tako inženirji programske opreme kot inženirji strojnega učenja odgovorni za razvoj in vzdrževanje računalniških sistemov, se inženirji programske opreme bolj osredotočajo na tradicionalni razvoj programske opreme, medtem ko se inženirji strojnega učenja osredotočajo na gradnjo in vzdrževanje modelov strojnega učenja.

c. … statistik?

Inženir strojnega učenja in statistik sta strokovnjaka, ki delata s podatki in uporabljata statistične in matematične tehnike za analizo in napovedovanje na podlagi podatkov. Vendar imajo različna področja osredotočenosti in strokovnega znanja.

Statistik je strokovnjak, ki uporablja statistične metode za zbiranje, analizo in razlago podatkov. Statistiki lahko delajo na različnih področjih, vključno s poslovanjem, financami, zdravstvenim varstvom in vlado. Lahko so odgovorni za naloge, kot so zbiranje in analiziranje podatkov, razvoj statističnih modelov in dajanje priporočil, ki temeljijo na podatkih.

Po drugi strani pa je inženir strojnega učenja osredotočen na gradnjo in vzdrževanje modelov strojnega učenja. Ti modeli so zasnovani za analizo podatkov, učenje iz njih in sprejemanje inteligentnih odločitev ali napovedi na njihovi podlagi. Inženirji strojnega učenja delajo z velikimi nabori podatkov in uporabljajo statistične in matematične tehnike za izdelavo modelov, ki lahko natančno napovejo rezultate ali razvrstijo podatke v določene kategorije.

Tako statistiki kot inženirji strojnega učenja delajo s podatki in uporabljajo statistične tehnike. Statistiki se na splošno bolj osredotočajo na tradicionalno statistično analizo in modeliranje, medtem ko se inženirji strojnega učenja osredotočajo na gradnjo in vzdrževanje modelov strojnega učenja.

d. … podatkovni znanstvenik?

Podatkovni znanstvenik uporablja statistične tehnike in tehnike strojnega učenja za analizo in interpretacijo kompleksnih podatkov. Odgovorni so za pridobivanje vpogledov iz podatkov, gradnjo napovednih modelov in sporočanje svojih ugotovitev zainteresiranim stranem.

Tako inženirji strojnega učenja kot podatkovni znanstveniki delajo s podatki in uporabljajo tehnike strojnega učenja, vendar imajo različna področja osredotočenosti in odgovornosti. Inženirji strojnega učenja se ukvarjajo predvsem z gradnjo in uvajanjem modelov strojnega učenja, medtem ko so podatkovni znanstveniki bolj osredotočeni na analizo in interpretacijo podatkov za pridobivanje vpogledov in gradnjo napovednih modelov.