Vad gör en maskininlärningsingenjör?

Machine Learning har vuxit fram som ett av de hetaste yrkesområdena de senaste åren. Det är många jobbtitlar som har dykt upp i relation till det. I den här artikeln kommer vi att utforska rollen som en maskininlärningsingenjör. Vi kommer att lära oss om arbetet det innebär, de färdigheter och verktyg det kräver, och skilja dem från andra maskininlärnings-/datarelaterade roller.

1. Vad gör en maskininlärningsingenjör?

2. Vilka färdigheter måste en maskininlärningsingenjör ha?

3. Vilka verktyg använder maskininlärningsingenjörer ofta?

4. Vad är skillnaden mellan en maskininlärningsingenjör och...

a. … en dataanalytiker?

b. … en mjukvaruingenjör?

c. … en statistiker?

d. … en dataforskare?

Så vad gör en maskininlärningsingenjör exakt?

1. Vad gör en maskininlärningsingenjör?

En maskininlärningsingenjör är en professionell som är ansvarig för att designa, bygga och underhålla maskininlärningsmodeller. Dessa modeller är skapade för att analysera data, lära av dem och fatta intelligenta beslut eller förutsägelser baserat på data. Maskininlärningsingenjörer arbetar med stora datamängder och använder statistiska och matematiska tekniker för att bygga modeller som exakt kan förutsäga resultat eller klassificera data i specifika kategorier.

En maskininlärningsingenjörs arbete innefattar vanligtvis följande steg:

1. Förstå affärsproblemet: Det första steget i att bygga en maskininlärningsmodell är att förstå affärsproblemet som behöver lösas. Detta innebär att arbeta med intressenter för att identifiera problemet, samla in data och bestämma lämplig maskininlärningsmetod för att lösa problemet. Medan uppsättningen av maskininlärningsalgoritmer är oberoende av applikationsdomänen, är vissa algoritmer mer lämpade för specifika inställningar, såsom sekvensmodeller för Natural Language Processing eller Genomics etc.

2. Förbearbetning och rengöring av data: Maskininlärningsmodeller, särskilt Deep Learning-modeller med många parametrar att träna, kräver stora mängder data för att vara effektiva. Denna data är dock ofta rörig och måste rengöras och förbehandlas innan den kan användas för att träna en modell. Det handlar om uppgifter som imputering av saknat värde, upptäckt av extremvärden, normalisering etc. Datarensning och bearbetning är förmodligen den minst spännande delen av ett projekt, men det är också en av de viktigaste. En stor del av tiden som spenderas på ett maskininlärningsprojekt ägnas åt det, och förståelsen av affärsproblemet som nämns ovan är nyckeln till dess framgång.

3. Att välja en lämplig modell: Det finns många olika typer av maskininlärningsmodeller, var och en med sina egna styrkor och svagheter. En maskininlärningsingenjör måste välja den modell som är mest lämpad för det aktuella problemet, med hänsyn till datas natur och det önskade resultatet. En duktig ML-ingenjör bör vara bekant med en stor uppsättning algoritmer för att kunna välja mellan dem.

4. Träning av modellen: När modellen väl har valts är nästa steg att träna den med hjälp av rensad och förbehandlad data. Detta innebär att man använder algoritmer för att justera modellens parametrar så att den korrekt kan förutsäga utfall eller klassificera data. En av de viktigaste sådana träningsalgoritmerna är gradient descent.

5. Utvärdera och optimera modellen: Efter att modellen har tränats är det viktigt att utvärdera dess prestanda för att säkerställa att den är korrekt och pålitlig. Detta kan innebära att man testar modellen på en separat datamängd eller använder en mängd olika mätvärden för att mäta dess prestanda. Om modellens prestanda inte är tillfredsställande kan maskininlärningsingenjören behöva gå tillbaka och optimera modellen genom att justera dess parametrar eller helt och hållet välja en annan modell.

6. Implementering av modellen: När modellen har tränats och optimerats är den redo att användas i en produktionsmiljö. Det kan handla om att integrera modellen i en befintlig applikation, eller bygga en ny applikation specifikt för att använda modellen. De flesta företag väljer att vara värd för sina modeller i en dedikerad molntjänst, som Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, eller Google Cloud Platform (GCP).

7. Övervakning och underhåll av modellen: Även efter att modellen har distribuerats är arbetet för en maskininlärningsingenjör inte avslutat. Det är viktigt att kontinuerligt övervaka modellen för att säkerställa att den fungerar som förväntat och att göra nödvändiga uppdateringar eller justeringar. Detta kan handla om att omskola modellen på ny data eller finjustera dess parametrar för att förbättra dess prestanda. Ett typiskt exempel på modellförsämring orsakas av datadrift, när distributionen av data ändras över tid och modellen inte uppdateras (tänk t.ex. lab-real-life-clinic-covid-diabetes-retina-disease/), om en modell tränad för att upptäcka tecken på retinopati i ett labb under vissa ljusförhållanden, men som sedan används i naturen där den används i naturliga ljusförhållanden ).

Utöver dessa uppgifter kan en maskininlärningsingenjör också ansvara för forskning och utveckling och samarbeta med tvärfunktionella team. De måste också hålla sig uppdaterade med de senaste maskininlärningsteknikerna och teknikerna, eftersom de ständigt utvecklas.

Nu när vi vet vad en maskininlärningsingenjör gör i sitt arbete, låt oss titta på de färdigheter som krävs.

2. Vilka färdigheter måste en maskininlärningsingenjör ha?

För att bli en maskininlärningsingenjör finns det flera färdigheter som är viktiga:

1. Starka programmeringsfärdigheter: Maskininlärningsingenjörer måste vara skickliga i ett eller flera programmeringsspråk, till exempel Python). De ska vara bekväma med att arbeta med stora kodbaser och kunna skriva effektiv, välstrukturerad kod.

2. Datamanipulation och analys: Maskininlärningsmodeller tränas på stora datamängder, så det är viktigt för maskininlärningsingenjörer att ha starka färdigheter i datamanipulation och analys. Detta inkluderar att arbeta med verktyg som [SQL](https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language), Pandas) och NumPy för att rensa, transformera och analysera data.

3. Maskininlärningskoncept och -tekniker: En maskininlärningsingenjör bör ha en god förståelse för maskininlärningskoncept och -tekniker, inklusive övervakad och oövervakad inlärning, beslutsträd, neurala nätverk, transformatorarkitekturer etc. De bör också vara bekanta med en mängd olika algoritmer, och kunna välja den mest lämpliga för ett givet problem.

4. Statistik och sannolikhet: Maskininlärningsmodeller är baserade på statistiska och probabilistiska principer, så en stark grund inom dessa områden är viktig för maskininlärningsingenjörer. Detta inkluderar förståelse av begrepp som hypotestestning, Bayesiansk slutledning och sannolikhetsfördelningar.

5. Datavisualisering: Att effektivt kunna visualisera och kommunicera data är en viktig färdighet för maskininlärningsingenjörer. Detta inkluderar användning av verktyg som [Matplotlib](https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software), Seaborn och Tableau för att skapa tydliga och informativa grafer och diagram.

6. Problemlösning och kritiskt tänkande: Maskininlärningsingenjörer ställs ofta inför komplexa problem som kräver kreativa lösningar. Det är viktigt för dem att kunna tänka kritiskt och närma sig problem på ett logiskt och systematiskt sätt.

För att förvärva dessa färdigheter kan en person börja med att ta onlinekurser eller ta en examen inom ett område som datavetenskap, datavetenskap eller statistik. Det är också viktigt för blivande maskininlärningsingenjörer att få praktisk erfarenhet genom att arbeta med projekt och delta i hackathon eller onlineutmaningar. Att bygga en stark portfölj av projekt och visa förmågan att tillämpa maskininlärningskoncept på verkliga problem kan vara till stor hjälp för att bli anställd som maskininlärningsingenjör.

För att lära sig hur man blir en bra maskininlärningsingenjör är det viktigt att veta vilka verktyg de använder regelbundet, för att fokusera ditt lärande på dem.

3. Vilka verktyg använder maskininlärningsingenjörer ofta?

Vilka är några av de viktiga verktyg en maskininlärningsingenjör behöver behärska för att vara effektiv i sitt arbete?

Det finns många verktyg som ofta används av maskininlärningsingenjörer, och de specifika verktyg som är viktigast att bemästra kommer att bero på arbetets art och individens preferenser. Men här är några verktyg som ofta används inom maskininlärning:

1. Programmeringsspråk: Maskininlärningsingenjörer behöver vanligtvis vara skickliga i ett eller flera programmeringsspråk, såsom Python. Dessa språk används för att skriva kod som implementerar maskininlärningsalgoritmer och bygger modeller, oftast med hjälp av dedikerade bibliotek och ramverk.

2. Bibliotek och ramverk för maskininlärning: Det finns många bibliotek och ramverk tillgängliga som gör det lättare att bygga modeller för maskininlärning, till exempel scikit-learn, TensorFlow, PyTorch och JAX. Dessa bibliotek tillhandahåller förbyggda algoritmer och funktioner som enkelt kan integreras i maskininlärningsprojekt.

3. Datamanipulerings- och analysverktyg: Verktyg som SQL, Pandas, och NumPy används för att manipulera och analysera stora datamängder. Dessa verktyg gör det lättare att rensa, transformera och förbereda data för användning i maskininlärningsmodeller.

4. Datavisualiseringsverktyg: Verktyg som Matplotlib, Seaborn och Tableau används för att skapa tydliga och informativa grafer och diagram som hjälper till att visualisera och förstå data.

5. Cloud computing-plattformar: Maskininlärningsmodeller kräver ofta betydande datorresurser och molnbaserade datorplattformar som Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, eller Google Cloud Platform (GCP) ger tillgång till kraftfulla datorresurser på begäran.

6. Verktyg för samarbete och projektledning: Maskininlärningsingenjörer arbetar ofta i team och kan använda verktyg som Jupyter anteckningsbok, Google colab, GitHub och Asana) för att samarbeta och hantera projekt.

Utöver dessa verktyg är det också viktigt för maskininlärningsingenjörer att vara bekanta med en mängd olika maskininlärningsalgoritmer och tekniker och att ha en stark förståelse för statistiska och matematiska begrepp.

Som nämnts tidigare är maskininlärningsingenjör ett exempel på många yrken som har spridit av sig det relativt nya området maskininlärning. Låt oss försöka förstå skillnaderna mellan de huvudsakliga jobbtitlarna.

4. Vad är skillnaden mellan en maskininlärningsingenjör och...

a. … en dataanalytiker?

Även om det finns en viss överlappning mellan rollerna för en maskininlärningsingenjör och en dataanalytiker, är de distinkta yrken som involverar olika färdigheter och ansvarsområden.

En dataanalytiker är primärt ansvarig för att analysera data och rapportera om resultat för att informera affärsbeslut. Det kan innebära uppgifter som att samla in och rensa data, skapa grafer och diagram för att visualisera det och köra statistiska analyser på det. En dataanalytiker kan också utveckla instrumentpaneler eller rapporter för att hjälpa intressenter att förstå och använda data.

En maskininlärningsingenjörs arbete innebär att använda statistiska och matematiska tekniker för att bygga modeller som exakt kan förutsäga resultat eller klassificera data baserat på mönster i data. De kan också vara ansvariga för forskning och utveckling, samarbeta med tvärfunktionella team och hålla sig uppdaterade med de senaste maskininlärningsteknikerna och -teknologierna.

Generellt sett fokuserar dataanalytiker mer på att analysera och rapportera data, medan maskininlärningsingenjörer fokuserar mer på att bygga och underhålla modeller för maskininlärning. Det finns dock en viss överlappning mellan de två rollerna, och vissa yrkesverksamma kan arbeta inom båda områdena.

b. … en mjukvaruingenjör?

En maskininlärningsingenjör och en mjukvaruingenjör är båda ansvariga för att designa, bygga och underhålla datorsystem, men de har olika fokusområden och expertis.

En mjukvaruingenjör är ansvarig för att utveckla program och system som möter behoven hos en organisation eller klient. Det kan innebära uppgifter som att designa och bygga applikationer, skriva kod, testa och felsöka program samt underhålla och uppdatera befintliga system. Programvaruingenjörer kan arbeta med en mängd olika projekt, inklusive webbapplikationer, mobilappar och datorprogramvara.

En maskininlärningsingenjör är däremot fokuserad på att bygga och underhålla maskininlärningsmodeller. Maskininlärningsingenjörer arbetar med stora datamängder och använder statistiska och matematiska tekniker för att bygga modeller som exakt kan förutsäga resultat eller klassificera data i specifika kategorier.

Medan både mjukvaruingenjörer och maskininlärningsingenjörer är ansvariga för att utveckla och underhålla datorsystem, fokuserar mjukvaruingenjörer mer på traditionell mjukvaruutveckling, medan maskininlärningsingenjörer fokuserar på att bygga och underhålla modeller för maskininlärning.

c. … en statistiker?

En maskininlärningsingenjör och en statistiker är båda proffs som arbetar med data och använder statistiska och matematiska tekniker för att analysera och göra förutsägelser baserat på data. De har dock olika fokusområden och expertis.

En statistiker är en professionell som använder statistiska metoder för att samla in, analysera och tolka data. Statistiker kan arbeta inom en mängd olika områden, inklusive företag, finans, hälsovård och myndigheter. De kan vara ansvariga för uppgifter som att samla in och analysera data, utveckla statistiska modeller och göra datadrivna rekommendationer.

En maskininlärningsingenjör, å andra sidan, är fokuserad på att bygga och underhålla maskininlärningsmodeller. Dessa modeller är designade för att analysera data, lära av dem och fatta intelligenta beslut eller förutsägelser baserat på den. Maskininlärningsingenjörer arbetar med stora datamängder och använder statistiska och matematiska tekniker för att bygga modeller som exakt kan förutsäga resultat eller klassificera data i specifika kategorier.

Både statistiker och maskininlärningsingenjörer arbetar med data och använder statistiska tekniker. Statistiker fokuserar generellt mer på traditionell statistisk analys och modellering, medan maskininlärningsingenjörer fokuserar på att bygga och underhålla maskininlärningsmodeller.

d. … en dataforskare?

En dataforskare tillämpar statistiska och maskininlärningstekniker för att analysera och tolka komplexa data. De är ansvariga för att extrahera insikter från data, bygga prediktiva modeller och kommunicera sina resultat till intressenter.

Både maskininlärningsingenjörer och datavetare arbetar med data och använder maskininlärningstekniker, men de har olika fokusområden och ansvarsområden. Maskininlärningsingenjörer är främst angelägna om att bygga och distribuera maskininlärningsmodeller, medan datavetare är mer fokuserade på att analysera och tolka data för att extrahera insikter och bygga prediktiva modeller.