Makine Öğrenimi Mühendisi Ne Yapar?

Makine Öğrenimi son yılların en sıcak profesyonel alanlarından biri olarak ortaya çıktı. Bununla ilgili ortaya çıkan birçok iş unvanı var. Bu yazıda makine öğrenimi mühendisinin rolünü inceleyeceğiz. Bunun gerektirdiği işi, gerektirdiği becerileri ve araçları öğreneceğiz ve bunları makine öğrenimi/veri ile ilgili diğer rollerden ayıracağız.

1. Makine Öğrenimi Mühendisi Ne Yapar?

2. Makine Öğrenimi Mühendisinin Sahip Olması Gereken Beceriler Nelerdir?

3. Makine Öğrenimi Mühendisleri Sıklıkla Hangi Araçları Kullanır?

4. Makine Öğrenimi Mühendisi ile… Arasındaki Fark Nedir?

A. … Veri Analisti mi?

B. … Yazılım Mühendisi mi?

C. … İstatistikçi mi?

D. … Veri Bilimcisi mi?

Peki bir makine öğrenimi mühendisi tam olarak ne yapar?

1. Makine Öğrenimi Mühendisi Ne Yapar?

Makine öğrenimi mühendisi, makine öğrenimi modellerinin tasarlanması, oluşturulması ve sürdürülmesinden sorumlu bir profesyoneldir. Bu modeller verileri analiz etmek, ondan öğrenmek ve verilere dayanarak akıllı kararlar veya tahminler yapmak için oluşturulur. Makine öğrenimi mühendisleri, sonuçları doğru şekilde tahmin edebilen veya verileri belirli kategorilere ayırabilen modeller oluşturmak için istatistiksel ve matematiksel teknikleri kullanarak büyük veri kümeleriyle çalışır.

Bir makine öğrenimi mühendisinin çalışması genellikle aşağıdaki adımları içerir:

1. İş sorununu anlamak: Makine öğrenimi modeli oluşturmanın ilk adımı çözülmesi gereken iş sorununu anlamaktır. Bu, sorunu tanımlamak, veri toplamak ve sorunu çözmek için uygun makine öğrenimi yaklaşımını belirlemek için paydaşlarla birlikte çalışmayı içerir. Makine öğrenimi algoritmaları kümesi uygulama alanından bağımsız olsa da, Doğal Dil İşleme veya Genomik vb. için dizi modelleri gibi belirli algoritmalar belirli ayarlara daha uygundur.

2. Verilerin ön işlenmesi ve temizlenmesi: Makine öğrenimi modelleri, özellikle de eğitilecek çok sayıda parametreye sahip Derin Öğrenme modelleri, etkili olabilmek için büyük miktarda veri gerektirir. Ancak bu veriler genellikle karmaşıktır ve bir modeli eğitmek için kullanılmadan önce temizlenmesi ve önceden işlenmesi gerekir. Bu, eksik değer atama, aykırı değerlerin tespiti, normalleştirme vb. gibi görevleri içerir. Veri temizleme ve işleme muhtemelen herhangi bir projenin en az heyecan verici kısmıdır, ancak aynı zamanda en önemlilerinden biridir. Bir makine öğrenimi projesine harcanan zamanın büyük bir kısmı bu projeye ayrılmıştır ve yukarıda bahsedilen iş sorununun anlaşılması, projenin başarısının anahtarıdır.

3. Uygun bir modelin seçilmesi: Her birinin kendine özgü güçlü ve zayıf yönleri olan birçok farklı türde makine öğrenimi modeli vardır. Bir makine öğrenimi mühendisi, verilerin doğasını ve istenen sonucu dikkate alarak, eldeki soruna en uygun modeli seçmelidir. İyi bir makine öğrenimi mühendisinin, aralarında seçim yapabilmek için geniş bir algoritma kümesine aşina olması gerekir.

4. Modelin eğitimi: Model seçildikten sonra sonraki adım, temizlenmiş ve önceden işlenmiş verileri kullanarak modeli eğitmektir. Bu, modelin parametrelerini, sonuçları doğru bir şekilde tahmin edebilecek veya verileri sınıflandırabilecek şekilde ayarlamak için algoritmaların kullanılmasını içerir. Bu tür eğitim algoritmalarının en önemlilerinden biri gradient iniş

5. Modelin değerlendirilmesi ve optimize edilmesi: Model eğitildikten sonra, doğru ve güvenilir olduğundan emin olmak için performansının değerlendirilmesi önemlidir. Bu, modelin ayrı bir veri kümesinde test edilmesini veya performansını ölçmek için çeşitli ölçümlerin kullanılmasını içerebilir. Modelin performansı tatmin edici değilse, makine öğrenimi mühendisinin geri dönüp parametrelerini ayarlayarak veya tamamen farklı bir model seçerek modeli optimize etmesi gerekebilir.

6. Modelin dağıtılması: Model eğitildikten ve optimize edildikten sonra, üretim ortamında dağıtılmaya hazırdır. Bu, modelin mevcut bir uygulamaya entegre edilmesini veya özellikle modeli kullanmak için yeni bir uygulama oluşturulmasını içerebilir. Çoğu şirket, modellerini Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure gibi özel bir bulut hizmetinde barındırmayı tercih ediyor. wikipedia.org/wiki/Microsoft_Azure) veya Google Cloud Platform (GCP).

7. Modelin izlenmesi ve bakımı: Model dağıtıldıktan sonra bile makine öğrenimi mühendisinin işi bitmez. Beklendiği gibi performans gösterdiğinden emin olmak ve gerekli güncellemeleri veya ayarlamaları yapmak için modeli sürekli olarak izlemek önemlidir. Bu, modeli yeni veriler üzerinde yeniden eğitmeyi veya performansını artırmak için parametrelerine ince ayar yapmayı içerebilir. Model performansındaki bozulmanın tipik bir örneği, veri kaymasından kaynaklanır. verilerin dağılımı zaman içinde değiştiğinde ve model güncellenmediğinde (örnek lab-real-life-clinic-covid-diabetes-retina-disease/), laboratuvarda belirli aydınlatma koşulları altında retinopati belirtilerini tespit etmek üzere eğitilmiş, ancak daha sonra doğal aydınlatma koşullarında kullanıldığı vahşi doğada konuşlandırılan bir model hakkında ).

Bu görevlere ek olarak, bir makine öğrenimi mühendisi araştırma ve geliştirmeden ve işlevler arası ekiplerle işbirliği yapmaktan da sorumlu olabilir. Ayrıca sürekli geliştikçe en son makine öğrenimi teknikleri ve teknolojileri konusunda da güncel kalmaları gerekir.

Artık bir makine öğrenimi mühendisinin işinde ne yaptığını bildiğimize göre, bunun gerektirdiği becerilere bakalım.

2. Bir Makine Öğrenimi Mühendisinin Sahip Olması Gereken Beceriler Nelerdir?

Makine öğrenimi mühendisi olmak için gerekli olan çeşitli beceriler vardır:

1. Güçlü programlama becerileri: Makine öğrenimi mühendislerinin, Python gibi bir veya daha fazla programlama dilinde uzman olmaları gerekir. Büyük kod tabanlarıyla rahatça çalışmalı ve verimli, iyi yapılandırılmış kod yazabilmelidirler.

2. Veri manipülasyonu ve analizi: Makine öğrenimi modelleri büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir, bu nedenle makine öğrenimi mühendislerinin veri manipülasyonu ve analizinde güçlü becerilere sahip olması önemlidir. Bu, SQL, Pandas ve gibi araçlarla çalışmayı içerir. Verileri temizlemek, dönüştürmek ve analiz etmek için NumPy.

3. Makine öğrenimi kavramları ve teknikleri: Bir makine öğrenimi mühendisi, denetimli ve denetimsiz öğrenme, karar ağaçları, sinir ağları, transformatör mimarileri vb. dahil olmak üzere makine öğrenimi kavram ve teknikleri konusunda güçlü bir anlayışa sahip olmalıdır. Ayrıca çeşitli algoritmalara da aşina olmalıdırlar. ve verilen bir problem için en uygun olanı seçebilme.

4. İstatistik ve olasılık: Makine öğrenimi modelleri istatistiksel ve olasılıksal ilkelere dayalı olduğundan, bu alanlarda güçlü bir temel oluşturmak makine öğrenimi mühendisleri için önemlidir. Buna hipotez testi, Bayes çıkarımı ve olasılık dağılımları gibi kavramların anlaşılması da dahildir.

5. Veri görselleştirme: Verileri etkili bir şekilde görselleştirebilmek ve iletebilmek, makine öğrenimi mühendisleri için önemli bir beceridir. Buna, Matplotlib, Seaborn ve Tableau net ve bilgilendirici grafikler ve çizelgeler oluşturmak için.

6. Problem çözme ve eleştirel düşünme: Makine öğrenimi mühendisleri sıklıkla yaratıcı çözümler gerektiren karmaşık problemlerle karşı karşıya kalırlar. Eleştirel düşünebilmeleri, sorunlara mantıksal ve sistematik bir şekilde yaklaşabilmeleri önemlidir.

Bu becerileri kazanmak için kişi çevrimiçi kurslar alarak veya bilgisayar bilimi, veri bilimi veya istatistik gibi bir alanda diploma alarak başlayabilir. Gelecek vaat eden makine öğrenimi mühendislerinin projeler üzerinde çalışarak ve hackathon'lara veya çevrimiçi zorluklara katılarak pratik deneyim kazanmaları da önemlidir. Güçlü bir proje portföyü oluşturmak ve makine öğrenimi kavramlarını gerçek dünyadaki sorunlara uygulama becerisini göstermek, bir makine öğrenimi mühendisi olarak işe alınmada çok yararlı olabilir.

Nasıl iyi bir makine öğrenimi mühendisi olunacağını öğrenmek için, hangi araçları düzenli olarak kullandıklarını bilmek ve öğreniminizi bunlara odaklamak önemlidir.

3. Makine Öğrenimi Mühendisleri Sıklıkla Hangi Araçları Kullanır?

Bir makine öğrenimi mühendisinin işinde verimli olabilmesi için uzmanlaşması gereken önemli araçlardan bazıları nelerdir?

Makine öğrenimi mühendisleri tarafından yaygın olarak kullanılan birçok araç vardır ve ustalaşması en önemli olan belirli araçlar, işin doğasına ve bireyin tercihlerine bağlı olacaktır. Ancak makine öğrenimi alanında yaygın olarak kullanılan bazı araçlar şunlardır:

1. Programlama dilleri: Makine öğrenimi mühendislerinin genellikle Python gibi bir veya daha fazla programlama dilinde uzman olmaları gerekir. Bu diller, çoğunlukla özel kütüphaneler ve çerçeveler kullanılarak, makine öğrenimi algoritmalarını uygulayan ve modeller oluşturan kod yazmak için kullanılır.

2. Makine öğrenimi kitaplıkları ve çerçeveleri: scikit-learn gibi makine öğrenimi modelleri oluşturmayı kolaylaştıran birçok kitaplık ve çerçeve mevcuttur. TensorFlow, PyTorch ve JAX .org/wiki/Google_JAX). Bu kitaplıklar, makine öğrenimi projelerine kolayca dahil edilebilecek önceden oluşturulmuş algoritmalar ve işlevler sağlar.

3. Veri işleme ve analiz araçları: SQL, [Pandas](https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software) gibi araçlar ) ve NumPy büyük veri kümelerini işlemek ve analiz etmek için kullanılır. Bu araçlar, verileri makine öğrenimi modellerinde kullanılmak üzere temizlemeyi, dönüştürmeyi ve hazırlamayı kolaylaştırır.

4. Veri görselleştirme araçları: Matplotlib, Seaborn ve gibi araçlar Tableau, verileri görselleştirmeye ve anlamaya yardımcı olan net ve bilgilendirici grafikler ve çizelgeler oluşturmak için kullanılır.

5. Bulut bilgi işlem platformları: Makine öğrenimi modelleri genellikle önemli bilgi işlem kaynakları ve Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure veya Google Cloud Platform (GCP), isteğe bağlı olarak güçlü bilgi işlem kaynaklarına erişim sağlar.

6. İşbirliği ve proje yönetimi araçları: Makine öğrenimi mühendisleri genellikle ekipler halinde çalışır ve Jupyter notebook, Google colab gibi araçları kullanabilir. com), GitHub ve Asana ile işbirliği yapmak ve projeleri yönetmek için.

Bu araçlara ek olarak makine öğrenimi mühendislerinin çeşitli makine öğrenimi algoritmalarına ve tekniklerine aşina olmaları, istatistiksel ve matematiksel kavramlara ilişkin güçlü bir anlayışa sahip olmaları da önemlidir.

Daha önce de belirtildiği gibi, makine öğrenimi mühendisi, nispeten yeni olan makine öğrenimi alanından doğan birçok mesleğin bir örneğidir. Ana iş unvanları arasındaki farkları anlamaya çalışalım.

4. Makine Öğrenimi Mühendisi ile… Arasındaki Fark Nedir?

A. … Veri Analisti mi?

Makine öğrenimi mühendisi ile veri analistinin rolleri arasında bazı örtüşmeler olsa da, bunlar farklı beceri ve sorumluluklar içeren farklı mesleklerdir.

Bir veri analisti öncelikle verileri analiz etmekten ve iş kararlarını bilgilendirmek için bulguları raporlamaktan sorumludur. Bu, veri toplama ve temizleme, verileri görselleştirmek için grafikler ve çizelgeler oluşturma ve bunlar üzerinde istatistiksel analizler yürütme gibi görevleri içerebilir. Bir veri analisti, paydaşların verileri anlamasına ve kullanmasına yardımcı olacak gösterge tabloları veya raporlar da geliştirebilir.

Bir makine öğrenimi mühendisinin işi, sonuçları doğru bir şekilde tahmin edebilen veya verilerdeki kalıplara göre verileri sınıflandırabilen modeller oluşturmak için istatistiksel ve matematiksel teknikleri kullanmayı içerir. Ayrıca araştırma ve geliştirmeden, işlevler arası ekiplerle işbirliği yapmaktan ve en yeni makine öğrenimi teknikleri ve teknolojileriyle güncel kalmaktan da sorumlu olabilirler.

Genel olarak veri analistleri daha çok verileri analiz etmeye ve raporlamaya odaklanırken, makine öğrenimi mühendisleri daha çok makine öğrenimi modelleri oluşturmaya ve sürdürmeye odaklanır. Ancak iki rol arasında bazı örtüşmeler vardır ve bazı profesyoneller her iki alanda da çalışabilir.

B. … Yazılım Mühendisi mi?

Bir makine öğrenimi mühendisi ve bir yazılım mühendisi, bilgisayar sistemlerinin tasarlanması, oluşturulması ve bakımından sorumludur, ancak farklı odak ve uzmanlık alanlarına sahiptirler.

Bir yazılım mühendisi, bir kuruluşun veya müşterinin ihtiyaçlarını karşılayan yazılım programları ve sistemleri geliştirmekten sorumludur. Bu, uygulamaların tasarlanması ve oluşturulması, kod yazılması, programların test edilmesi ve hata ayıklanması ve mevcut sistemlerin bakımı ve güncellenmesi gibi görevleri içerebilir. Yazılım mühendisleri web uygulamaları, mobil uygulamalar ve masaüstü yazılımları da dahil olmak üzere çeşitli projeler üzerinde çalışabilirler.

Bir makine öğrenimi mühendisi ise bunun aksine, makine öğrenimi modellerini oluşturmaya ve sürdürmeye odaklanır. Makine öğrenimi mühendisleri büyük veri kümeleriyle çalışır ve sonuçları doğru şekilde tahmin edebilen veya verileri belirli kategorilere sınıflandırabilen modeller oluşturmak için istatistiksel ve matematiksel teknikler kullanır.

Hem yazılım mühendisleri hem de makine öğrenimi mühendisleri bilgisayar sistemlerinin geliştirilmesinden ve bakımından sorumlu olsa da, yazılım mühendisleri daha çok geleneksel yazılım geliştirmeye odaklanırken, makine öğrenimi mühendisleri makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasına ve sürdürülmesine odaklanır.

C. … İstatistikçi mi?

Bir makine öğrenimi mühendisi ve bir istatistikçi, verilerle çalışan ve verilere dayalı olarak analiz etmek ve tahminler yapmak için istatistiksel ve matematiksel teknikleri kullanan profesyonellerdir. Ancak farklı odak ve uzmanlık alanlarına sahiptirler.

İstatistikçi, verileri toplamak, analiz etmek ve yorumlamak için istatistiksel yöntemleri kullanan bir profesyoneldir. İstatistikçiler işletme, finans, sağlık ve hükümet dahil olmak üzere çeşitli alanlarda çalışabilirler. Verilerin toplanması ve analiz edilmesi, istatistiksel modellerin geliştirilmesi ve veriye dayalı önerilerde bulunulması gibi görevlerden sorumlu olabilirler.

Öte yandan bir makine öğrenimi mühendisi, makine öğrenimi modellerini oluşturmaya ve sürdürmeye odaklanır. Bu modeller verileri analiz etmek, ondan öğrenmek ve buna dayanarak akıllı kararlar veya tahminler yapmak için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi mühendisleri büyük veri kümeleriyle çalışır ve sonuçları doğru bir şekilde tahmin edebilen veya verileri belirli kategorilere sınıflandırabilen modeller oluşturmak için istatistiksel ve matematiksel teknikler kullanır.

Hem istatistikçiler hem de makine öğrenimi mühendisleri verilerle çalışır ve istatistiksel teknikleri kullanır. İstatistikçiler genellikle geleneksel istatistiksel analiz ve modellemeye daha fazla odaklanırken, makine öğrenimi mühendisleri makine öğrenimi modellerini oluşturmaya ve sürdürmeye odaklanır.

D. … Veri Bilimcisi mi?

Bir veri bilimcisi, karmaşık verileri analiz etmek ve yorumlamak için istatistiksel ve makine öğrenimi tekniklerini uygular. Verilerden içgörü elde etmek, tahmine dayalı modeller oluşturmak ve bulgularını paydaşlara iletmekten sorumludurlar.

Hem makine öğrenimi mühendisleri hem de veri bilimcileri verilerle çalışır ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır ancak farklı odak ve sorumluluk alanlarına sahiptirler. Makine öğrenimi mühendisleri öncelikle makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve dağıtmakla ilgilenirken, veri bilimcileri daha çok içgörü elde etmek ve tahmine dayalı modeller oluşturmak için verileri analiz etmeye ve yorumlamaya odaklanır.