วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องทำอะไร?

การเรียนรู้ของเครื่องได้กลายเป็นหนึ่งในสาขาวิชาชีพที่ร้อนแรงที่สุดในรอบไม่กี่ปีที่ผ่านมา มีตำแหน่งงานมากมายที่เกี่ยวข้องกับเรื่องนี้ ในบทความนี้ เราจะสำรวจบทบาทของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับงานที่เกี่ยวข้อง ทักษะและเครื่องมือที่ต้องการ และแยกแยะความแตกต่างจากบทบาทที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่อง/ข้อมูลอื่นๆ

1. วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องทำอะไร?

2. ทักษะที่วิศวกร Machine Learning ต้องมีคืออะไร

3. วิศวกร Machine Learning มักใช้เครื่องมืออะไร

4. ความแตกต่างระหว่างวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องกับ…

ก. … นักวิเคราะห์ข้อมูล?

ข. … วิศวกรซอฟต์แวร์?

ค. … นักสถิติ?

ง. … นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล?

แล้ววิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องทำหน้าที่อะไรกันแน่?

1. วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องทำอะไร?

วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงคือมืออาชีพที่รับผิดชอบในการออกแบบ สร้าง และบำรุงรักษาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง โมเดลเหล่านี้สร้างขึ้นเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล เรียนรู้จากข้อมูล และทำการตัดสินใจหรือคาดการณ์อย่างชาญฉลาดโดยอิงตามข้อมูล วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องทำงานร่วมกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้เทคนิคทางสถิติและคณิตศาสตร์เพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำหรือจัดประเภทข้อมูลเป็นหมวดหมู่เฉพาะ

โดยทั่วไปงานของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจะเกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้:

1. การทำความเข้าใจปัญหาทางธุรกิจ: ขั้นตอนแรกในการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องคือการทำความเข้าใจปัญหาทางธุรกิจที่ต้องแก้ไข สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการทำงานร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเพื่อระบุปัญหา รวบรวมข้อมูล และกำหนดแนวทางการเรียนรู้ของเครื่องที่เหมาะสมเพื่อแก้ไขปัญหา แม้ว่าชุดอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจะไม่ขึ้นอยู่กับโดเมนแอปพลิเคชัน แต่อัลกอริธึมบางอย่างจะเหมาะกับการตั้งค่าเฉพาะมากกว่า เช่น แบบจำลองลำดับสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือจีโนมิกส์ เป็นต้น

2. การประมวลผลล่วงหน้าและการทำความสะอาดข้อมูล: โมเดล Machine Learning โดยเฉพาะโมเดล Deep Learning ที่มีพารามิเตอร์จำนวนมากในการฝึก ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากจึงจะมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลนี้มักจะยุ่งเหยิงและจำเป็นต้องทำความสะอาดและประมวลผลล่วงหน้าก่อนจึงจะสามารถใช้เพื่อฝึกโมเดลได้ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับงานต่างๆ เช่น การใส่ค่าที่หายไป การตรวจจับค่าผิดปกติ การทำให้เป็นมาตรฐาน ฯลฯ การล้างข้อมูลและการประมวลผลอาจเป็นส่วนที่น่าตื่นเต้นน้อยที่สุดของโครงการใดๆ แต่ก็เป็นหนึ่งในส่วนที่สำคัญที่สุดเช่นกัน เวลาส่วนใหญ่ที่ใช้ในโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงนั้นทุ่มเทให้กับโปรเจ็กต์นี้ และการทำความเข้าใจปัญหาทางธุรกิจที่กล่าวถึงข้างต้นเป็นกุญแจสู่ความสำเร็จ

3. การเลือกโมเดลที่เหมาะสม: มีโมเดล Machine Learning หลายประเภท ซึ่งแต่ละประเภทก็มีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจะต้องเลือกแบบจำลองที่เหมาะสมที่สุดสำหรับปัญหาที่เกิดขึ้น โดยคำนึงถึงลักษณะของข้อมูลและผลลัพธ์ที่ต้องการ วิศวกร ML ที่ดีควรคุ้นเคยกับชุดอัลกอริธึมชุดใหญ่จึงจะสามารถเลือกได้

4. การฝึกโมเดล: เมื่อเลือกโมเดลแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการฝึกโดยใช้ข้อมูลที่ล้างและประมวลผลล่วงหน้าแล้ว สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริธึมเพื่อปรับพารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อให้สามารถทำนายผลลัพธ์หรือจำแนกข้อมูลได้อย่างแม่นยำ อัลกอริธึมการฝึกอบรมที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งคือ gradient descent.

5. การประเมินและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล: หลังจากที่โมเดลได้รับการฝึกอบรมแล้ว สิ่งสำคัญคือต้องประเมินประสิทธิภาพเพื่อให้แน่ใจว่ามีความแม่นยำและเชื่อถือได้ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการทดสอบโมเดลบนชุดข้อมูลที่แยกจากกัน หรือใช้ตัวชี้วัดที่หลากหลายเพื่อวัดประสิทธิภาพของโมเดล หากประสิทธิภาพของโมเดลไม่เป็นที่น่าพอใจ วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงอาจต้องย้อนกลับและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลโดยการปรับพารามิเตอร์ หรือเลือกโมเดลอื่นโดยสิ้นเชิง

6. การปรับใช้โมเดล: เมื่อโมเดลได้รับการฝึกอบรมและปรับให้เหมาะสมแล้ว โมเดลก็พร้อมที่จะปรับใช้ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับการรวมโมเดลเข้ากับแอปพลิเคชันที่มีอยู่ หรือการสร้างแอปพลิเคชันใหม่เพื่อใช้โมเดลโดยเฉพาะ บริษัทส่วนใหญ่เลือกที่จะโฮสต์โมเดลของตนในบริการคลาวด์เฉพาะ เช่น Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure หรือ แพลตฟอร์ม Google Cloud (GCP)

7. การตรวจสอบและบำรุงรักษาโมเดล: แม้ว่าโมเดลจะถูกปรับใช้แล้ว งานของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องก็ยังไม่เสร็จสิ้น สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบโมเดลอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลทำงานได้ตามที่คาดไว้ และทำการอัปเดตหรือปรับเปลี่ยนที่จำเป็น ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดลด้วยข้อมูลใหม่หรือปรับแต่งพารามิเตอร์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ตัวอย่างทั่วไปของการลดประสิทธิภาพของโมเดลมีสาเหตุมาจาก data drift เมื่อการกระจายข้อมูลเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา และโมเดลไม่ได้รับการอัปเดต (ลองคิดดู ตัวอย่าง เกี่ยวกับแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมเพื่อตรวจจับสัญญาณของจอประสาทตาเสื่อมในห้องปฏิบัติการภายใต้สภาพแสงบางอย่าง แต่ถูกนำไปใช้งานในป่าซึ่งใช้ในสภาพแสงธรรมชาติ ).

นอกเหนือจากงานเหล่านี้แล้ว วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องยังอาจรับผิดชอบในการวิจัยและพัฒนา และทำงานร่วมกับทีมข้ามสายงานอีกด้วย พวกเขายังต้องตามทันเทคนิคและเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องล่าสุดอยู่เสมอเมื่อมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

ตอนนี้เรารู้แล้วว่าวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงทำอะไรในงานของพวกเขา มาดูทักษะที่ต้องใช้กัน

2. ทักษะที่วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องต้องมีมีอะไรบ้าง

ในการเป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง มีทักษะหลายประการที่จำเป็น:

1. ทักษะการเขียนโปรแกรมที่แข็งแกร่ง: วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญในภาษาการเขียนโปรแกรมอย่างน้อยหนึ่งภาษา เช่น Python พวกเขาควรจะทำงานกับโค้ดเบสขนาดใหญ่ได้อย่างสบายใจ และสามารถเขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพและมีโครงสร้างที่ดีได้

2. การจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูล: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจะต้องมีทักษะที่แข็งแกร่งในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งรวมถึงการทำงานกับเครื่องมือต่างๆ เช่น SQL, Pandas และ NumPy เพื่อทำความสะอาด แปลง และวิเคราะห์ข้อมูล

3. แนวคิดและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง: วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องควรมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับแนวคิดและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและไม่ได้รับการดูแล แผนผังการตัดสินใจ โครงข่ายประสาทเทียม สถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้า ฯลฯ พวกเขาควรจะคุ้นเคยกับอัลกอริธึมที่หลากหลาย และสามารถเลือกสิ่งที่เหมาะสมที่สุดสำหรับปัญหาที่กำหนดได้

4. สถิติและความน่าจะเป็น: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องขึ้นอยู่กับหลักการทางสถิติและความน่าจะเป็น ดังนั้นรากฐานที่แข็งแกร่งในด้านเหล่านี้จึงมีความสำคัญสำหรับวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งรวมถึงการทำความเข้าใจแนวคิดต่างๆ เช่น การทดสอบสมมติฐาน การอนุมานแบบเบย์ และการแจกแจงความน่าจะเป็น

5. การแสดงภาพข้อมูล: ความสามารถในการแสดงภาพและสื่อสารข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพถือเป็นทักษะที่สำคัญสำหรับวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งรวมถึงการใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น Matplotlib, Seaborn และ Tableau เพื่อสร้างกราฟและแผนภูมิที่ชัดเจนและให้ข้อมูล

6. การแก้ปัญหาและการคิดเชิงวิพากษ์: วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงมักเผชิญกับปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้วิธีแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์ เป็นสิ่งสำคัญสำหรับพวกเขาที่จะต้องสามารถคิดอย่างมีวิจารณญาณและแก้ไขปัญหาอย่างมีเหตุผลและเป็นระบบ

หากต้องการได้รับทักษะเหล่านี้ บุคคลสามารถเริ่มต้นด้วยการเรียนหลักสูตรออนไลน์หรือได้รับปริญญาในสาขาต่างๆ เช่น วิทยาการคอมพิวเตอร์ วิทยาการข้อมูล หรือสถิติ สิ่งสำคัญสำหรับวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงที่ต้องการได้รับประสบการณ์เชิงปฏิบัติโดยการทำงานในโครงการและเข้าร่วมในแฮ็กกาธอนหรือความท้าทายออนไลน์ การสร้างผลงานโครงการที่แข็งแกร่งและการสาธิตความสามารถในการนำแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่องไปประยุกต์ใช้กับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงจะมีประโยชน์มากในการได้รับการว่าจ้างให้เป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง

ในการเรียนรู้วิธีเป็นวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงที่ดี สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่าเครื่องมือใดที่พวกเขาใช้เป็นประจำ เพื่อมุ่งเน้นการเรียนรู้ของคุณไปที่เครื่องมือเหล่านั้น

3. Machine Learning Engineers มักใช้เครื่องมืออะไร?

เครื่องมือสำคัญอะไรบ้างที่วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงต้องเชี่ยวชาญเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

มีเครื่องมือมากมายที่วิศวกร Machine Learning มักใช้ และเครื่องมือเฉพาะที่สำคัญที่สุดในการเรียนรู้จะขึ้นอยู่กับลักษณะของงานและความชอบของแต่ละบุคคล อย่างไรก็ตาม เครื่องมือบางอย่างที่ใช้กันทั่วไปในด้านการเรียนรู้ของเครื่องมีดังนี้

1. ภาษาการเขียนโปรแกรม: โดยทั่วไปแล้ววิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจะต้องมีความเชี่ยวชาญในภาษาการเขียนโปรแกรมอย่างน้อยหนึ่งภาษา เช่น Python ภาษาเหล่านี้ใช้เพื่อเขียนโค้ดที่ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและสร้างโมเดล ซึ่งส่วนใหญ่มักใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กเฉพาะ

2. ไลบรารีและเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่อง: มีไลบรารีและเฟรมเวิร์กมากมายที่ช่วยให้สร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้ง่ายขึ้น เช่น scikit-learn TensorFlow, PyTorch และ JAX ไลบรารีเหล่านี้มีอัลกอริธึมและฟังก์ชันที่สร้างไว้ล่วงหน้าซึ่งสามารถรวมเข้ากับโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างง่ายดาย

3. เครื่องมือจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล: เครื่องมือเช่น SQL, Pandas และ NumPy ใช้เพื่อจัดการและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ทำความสะอาด แปลง และเตรียมข้อมูลเพื่อใช้ในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้ง่ายขึ้น

4. เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล: เครื่องมือเช่น Matplotlib, Seaborn และ Tableau ใช้เพื่อสร้างกราฟและแผนภูมิที่ชัดเจนและให้ข้อมูลซึ่งช่วยให้เห็นภาพและเข้าใจข้อมูล

5. แพลตฟอร์มการประมวลผลแบบคลาวด์: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมักจะต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก และแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบคลาวด์ เช่น Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure หรือ Google Cloud Platform (GCP) ให้การเข้าถึงทรัพยากรการประมวลผลอันทรงพลังตามความต้องการ

6. เครื่องมือการทำงานร่วมกันและการจัดการโครงการ: วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงมักจะทำงานเป็นทีมและอาจใช้เครื่องมือ เช่น Jupyter notebook, Google colab, GitHub และ Asana เพื่อทำงานร่วมกันและจัดการโครงการ

นอกเหนือจากเครื่องมือเหล่านี้แล้ว สิ่งสำคัญอีกประการหนึ่งที่วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจะต้องคุ้นเคยกับอัลกอริธึมและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย และมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับแนวคิดทางสถิติและคณิตศาสตร์

ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องเป็นตัวอย่างหนึ่งของอาชีพต่างๆ ที่แยกตัวออกจากสาขาการเรียนรู้ของเครื่องที่ค่อนข้างใหม่ เรามาลองทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างตำแหน่งงานหลักกันดีกว่า

4. อะไรคือความแตกต่างระหว่าง Machine Learning Engineer และ...

ก. … นักวิเคราะห์ข้อมูลเหรอ?

แม้ว่าบทบาทของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องและนักวิเคราะห์ข้อมูลจะมีความทับซ้อนกันอยู่บ้าง แต่ก็เป็นอาชีพที่แตกต่างกันซึ่งเกี่ยวข้องกับทักษะและความรับผิดชอบที่แตกต่างกัน

นักวิเคราะห์ข้อมูลมีหน้าที่หลักในการวิเคราะห์ข้อมูลและรายงานผลการค้นพบเพื่อประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับงานต่างๆ เช่น การรวบรวมและทำความสะอาดข้อมูล การสร้างกราฟและแผนภูมิเพื่อให้เห็นภาพ และดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติ นักวิเคราะห์ข้อมูลอาจพัฒนาแดชบอร์ดหรือรายงานเพื่อช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเข้าใจและใช้ประโยชน์จากข้อมูล

งานของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคทางสถิติและคณิตศาสตร์เพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำหรือจัดประเภทข้อมูลตามรูปแบบในข้อมูล พวกเขายังอาจรับผิดชอบในการวิจัยและพัฒนา ทำงานร่วมกับทีมข้ามสายงาน และติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับเทคนิคและเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงล่าสุด

โดยทั่วไปแล้ว นักวิเคราะห์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์และการรายงานข้อมูลมากกว่า ในขณะที่วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องมุ่งเน้นไปที่การสร้างและบำรุงรักษาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมากกว่า อย่างไรก็ตาม ทั้งสองบทบาทมีความทับซ้อนกัน และผู้เชี่ยวชาญบางคนอาจทำงานในทั้งสองสาขา

###ข. … วิศวกรซอฟต์แวร์เหรอ?

วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงและวิศวกรซอฟต์แวร์มีหน้าที่รับผิดชอบในการออกแบบ สร้าง และบำรุงรักษาระบบคอมพิวเตอร์ แต่ทั้งสองมีจุดมุ่งเน้นและความเชี่ยวชาญที่แตกต่างกัน

วิศวกรซอฟต์แวร์มีหน้าที่รับผิดชอบในการพัฒนาโปรแกรมซอฟต์แวร์และระบบที่ตรงกับความต้องการขององค์กรหรือลูกค้า ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับงานต่างๆ เช่น การออกแบบและสร้างแอปพลิเคชัน การเขียนโค้ด การทดสอบและการดีบักโปรแกรม และการบำรุงรักษาและการอัปเดตระบบที่มีอยู่ วิศวกรซอฟต์แวร์อาจทำงานในหลายโครงการ รวมถึงเว็บแอปพลิเคชัน แอพมือถือ และซอฟต์แวร์เดสก์ท็อป

ในทางตรงกันข้าม วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องมุ่งเน้นไปที่การสร้างและบำรุงรักษาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และใช้เทคนิคทางสถิติและคณิตศาสตร์เพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำหรือจัดประเภทข้อมูลเป็นหมวดหมู่เฉพาะ

แม้ว่าทั้งวิศวกรซอฟต์แวร์และวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจะรับผิดชอบในการพัฒนาและบำรุงรักษาระบบคอมพิวเตอร์ วิศวกรซอฟต์แวร์มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมมากกว่า ในขณะที่วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องมุ่งเน้นไปที่การสร้างและบำรุงรักษาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

###ค. … นักสถิติเหรอ?

วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องและนักสถิติต่างก็เป็นมืออาชีพที่ทำงานกับข้อมูลและใช้เทคนิคทางสถิติและคณิตศาสตร์เพื่อวิเคราะห์และคาดการณ์ตามข้อมูล อย่างไรก็ตาม พวกเขามีจุดมุ่งเน้นและความเชี่ยวชาญที่แตกต่างกัน

นักสถิติคือมืออาชีพที่ใช้วิธีการทางสถิติในการรวบรวม วิเคราะห์ และตีความข้อมูล นักสถิติอาจทำงานในหลากหลายสาขา รวมถึงธุรกิจ การเงิน การดูแลสุขภาพ และภาครัฐ พวกเขาอาจรับผิดชอบงานต่างๆ เช่น การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล การพัฒนาแบบจำลองทางสถิติ และให้คำแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ในทางกลับกัน วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องมุ่งเน้นไปที่การสร้างและบำรุงรักษาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โมเดลเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล เรียนรู้จากข้อมูล และทำการตัดสินใจหรือคาดการณ์อย่างชาญฉลาดตามข้อมูลนั้น วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และใช้เทคนิคทางสถิติและคณิตศาสตร์เพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำหรือจัดประเภทข้อมูลเป็นหมวดหมู่เฉพาะ

ทั้งนักสถิติและวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องทำงานกับข้อมูลและใช้เทคนิคทางสถิติ โดยทั่วไปนักสถิติจะมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์และการสร้างแบบจำลองทางสถิติแบบดั้งเดิมมากกว่า ในขณะที่วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องมุ่งเน้นไปที่การสร้างและบำรุงรักษาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

ด. … นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเหรอ?

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เทคนิคทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์และตีความข้อมูลที่ซับซ้อน พวกเขามีหน้าที่รับผิดชอบในการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล สร้างแบบจำลองการคาดการณ์ และสื่อสารสิ่งที่ค้นพบกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

ทั้งวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานกับข้อมูลและใช้เทคนิคการเรียนรู้ของแมชชีนเลิร์นนิง แต่ทั้งสองต่างก็มีจุดมุ่งเน้นและความรับผิดชอบที่แตกต่างกัน วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องส่วนใหญ่จะเกี่ยวข้องกับการสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์และตีความข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกและสร้างแบบจำลองการคาดการณ์