Що робить інженер машинного навчання?

За останні роки машинне навчання стало однією з найпопулярніших професійних сфер. Існує багато назв посад, які з’явилися у зв’язку з цим. У цій статті ми розглянемо роль інженера машинного навчання. Ми дізнаємося про роботу, яку це передбачає, навички та інструменти, які для цього потрібні, і відрізнимо їх від інших ролей, пов’язаних з машинним навчанням/даними.

a. … Аналітик даних?

b. … інженер-програміст?

в. … Статистик?

d. … фахівець із обробки даних?

Отже, чим саме займається інженер машинного навчання?

1. Що робить інженер машинного навчання?

Інженер машинного навчання — це професіонал, який відповідає за проектування, створення та підтримку моделей машинного навчання. Ці моделі створено для аналізу даних, навчання з них і прийняття розумних рішень або прогнозів на основі даних. Інженери машинного навчання працюють із великими наборами даних, використовуючи статистичні та математичні методи для створення моделей, які можуть точно передбачати результати або класифікувати дані за певними категоріями.

Робота інженера з машинного навчання зазвичай включає наступні етапи:

Розуміння бізнес-проблеми. Першим кроком у побудові моделі машинного навчання є розуміння бізнес-проблеми, яку потрібно вирішити. Це передбачає роботу із зацікавленими сторонами для виявлення проблеми, збору даних і визначення відповідного підходу машинного навчання для вирішення проблеми. Хоча набір алгоритмів машинного навчання не залежить від області застосування, певні алгоритми більше підходять для конкретних налаштувань, таких як моделі послідовності для обробки природної мови або геноміки тощо.
Попередня обробка та очищення даних: моделі машинного навчання, особливо моделі глибокого навчання з великою кількістю параметрів для навчання, вимагають великих обсягів даних, щоб бути ефективними. Однак ці дані часто брудні, тому їх потрібно очистити й попередньо обробити, перш ніж їх можна буде використовувати для навчання моделі. Це включає такі завдання, як імпутація відсутнього значення, виявлення викидів, нормалізація тощо. Очищення та обробка даних, ймовірно, є найменш захоплюючою частиною будь-якого проекту, але вона також є однією з найважливіших. Велика частина часу, витраченого на проект машинного навчання, присвячена йому, і розуміння бізнес-проблеми, згаданої вище, є ключовим для його успіху.
Вибір відповідної моделі. Існує багато різних типів моделей машинного навчання, кожна з яких має свої сильні та слабкі сторони. Інженер машинного навчання повинен вибрати модель, яка найбільше підходить для проблеми, що розглядається, беручи до уваги характер даних і бажаний результат. Хороший інженер ML повинен бути знайомий з великим набором алгоритмів, щоб мати можливість вибирати з них.
Навчання моделі: після вибору моделі наступним кроком є її навчання за допомогою очищених і попередньо оброблених даних. Це передбачає використання алгоритмів для налаштування параметрів моделі, щоб вона могла точно передбачати результати або класифікувати дані. Одним із найважливіших таких алгоритмів навчання є градієнтний спуск.
Оцінка та оптимізація моделі: після навчання моделі важливо оцінити її продуктивність, щоб переконатися, що вона точна та надійна. Це може включати тестування моделі на окремому наборі даних або використання різноманітних показників для вимірювання її ефективності. Якщо продуктивність моделі незадовільна, інженеру з машинного навчання може знадобитися повернутися й оптимізувати модель, налаштувавши її параметри, або взагалі вибравши іншу модель.
Розгортання моделі: коли модель навчена та оптимізована, вона готова до розгортання у виробничому середовищі. Це може передбачати інтеграцію моделі в існуючу програму або створення нової програми спеціально для використання моделі. Більшість компаній вирішують розмістити свої моделі в спеціальному хмарному сервісі, наприклад Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure або Google Cloud Platform (GCP).
Моніторинг і підтримка моделі: навіть після того, як модель було розгорнуто, робота інженера машинного навчання не закінчена. Важливо постійно контролювати модель, щоб переконатися, що вона працює належним чином, і вносити будь-які необхідні оновлення чи коригування. Це може включати повторне навчання моделі на нових даних або точне налаштування її параметрів для покращення її продуктивності. Типовим прикладом зниження продуктивності моделі є дрейф даних, коли розподіл даних змінюється з часом, а модель не оновлюється (подумайте, наприклад, про модель, навчену виявляти ознаки ретинопатії в лабораторії за певних умов освітлення, але потім розгортається в дикій природі, де вона використовується в умовах природного освітлення ).

Окрім цих завдань, інженер з машинного навчання також може відповідати за дослідження та розробки та співпрацювати з міжфункціональними командами. Вони також повинні бути в курсі найновіших методів і технологій машинного навчання, оскільки вони постійно розвиваються.

Тепер, коли ми знаємо, що інженер машинного навчання робить у своїй роботі, давайте розглянемо навички, які для цього потрібні.

2. Які навички повинен мати інженер машинного навчання?

Щоб стати інженером машинного навчання, є кілька важливих навичок:

Хороші навички програмування. Інженери машинного навчання повинні добре володіти однією або кількома мовами програмування, як-от Python. Їм має бути зручно працювати з великими кодовими базами та вміти писати ефективний, добре структурований код.
Маніпулювання та аналіз даних. Моделі машинного навчання тренуються на великих наборах даних, тому для інженерів машинного навчання важливо мати сильні навички в маніпулюванні та аналізі даних. Це включає роботу з такими інструментами, як SQL, Pandas і NumPy для очищення, трансформації та аналізу даних.
Концепції та методи машинного навчання. Інженер з машинного навчання повинен добре розуміти концепції та методи машинного навчання, включаючи контрольоване та неконтрольоване навчання, дерева рішень, нейронні мережі, трансформаторні архітектури тощо. Вони також повинні бути знайомі з різними алгоритмами, і вміти вибрати найбільш підходящий для даної проблеми.
Статистика та ймовірність. Моделі машинного навчання базуються на статистичних та імовірнісних принципах, тому для інженерів машинного навчання важлива міцна основа в цих областях. Це включає в себе розуміння таких концепцій, як перевірка гіпотез, байєсівський висновок і розподіл імовірностей.
Візуалізація даних: уміння ефективно візуалізувати та передавати дані є важливою навичкою для інженерів машинного навчання. Це включає використання таких інструментів, як Matplotlib, Seaborn ) і Tableau для створення чітких та інформативних графіків і діаграм.
Вирішення проблем і критичне мислення. Інженери машинного навчання часто стикаються зі складними проблемами, які потребують творчих рішень. Для них важливо вміти критично мислити та підходити до проблем логічно та систематично.

Щоб набути цих навичок, людина може розпочати з проходження онлайн-курсів або отримання ступеня в таких галузях, як інформатика, наука про дані або статистика. Початківцям інженерам з машинного навчання також важливо отримати практичний досвід, працюючи над проектами та беручи участь у хакатонах або онлайн-челенджах. Створення потужного портфоліо проектів і демонстрація здатності застосовувати концепції машинного навчання до реальних проблем може бути дуже корисним для отримання роботи інженером машинного навчання.

Щоб навчитися стати хорошим інженером машинного навчання, важливо знати, які інструменти вони використовують на регулярній основі, щоб зосередити своє навчання на них.

3. Які інструменти часто використовують інженери машинного навчання?

Якими важливими інструментами повинен оволодіти інженер машинного навчання, щоб бути ефективним у своїй роботі?

Є багато інструментів, які зазвичай використовуються інженерами машинного навчання, і конкретні інструменти, якими найважливіше оволодіти, залежатимуть від характеру роботи та вподобань людини. Однак ось деякі інструменти, які зазвичай використовуються в області машинного навчання:

Мови програмування. Інженери з машинного навчання зазвичай повинні володіти однією або кількома мовами програмування, наприклад Python. Ці мови використовуються для написання коду, який реалізує алгоритми машинного навчання та будує моделі, найчастіше з використанням спеціальних бібліотек і фреймворків.
Бібліотеки та фреймворки машинного навчання: доступно багато бібліотек і фреймворків, які спрощують створення моделей машинного навчання, наприклад scikit-learn, TensorFlow, PyTorch і JAX .org/wiki/Google_JAX). Ці бібліотеки надають попередньо створені алгоритми та функції, які можна легко включити в проекти машинного навчання.
Інструменти обробки та аналізу даних: такі інструменти, як SQL, Pandas і NumPy використовуються для обробки та аналізу великих наборів даних. Ці інструменти спрощують очищення, трансформацію та підготовку даних для використання в моделях машинного навчання.
Інструменти візуалізації даних: такі інструменти, як Matplotlib, Seaborn і Tableau використовуються для створення чітких та інформативних графіків і діаграм, які допомагають візуалізувати та зрозуміти дані.
Платформи хмарних обчислень. Моделі машинного навчання часто потребують значних обчислювальних ресурсів, а такі платформи хмарних обчислень, як Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure або Google Cloud Platform (GCP) надають доступ до потужних обчислювальних ресурсів за запитом.
Інструменти для співпраці та управління проектами. Інженери машинного навчання часто працюють у командах і можуть використовувати такі інструменти, як Jupyter notebook, Google colab, GitHub і Asana для співпраці та керування проектами.

Окрім цих інструментів, для інженерів машинного навчання також важливо знати різноманітні алгоритми та методи машинного навчання, а також добре розуміти статистичні та математичні концепції.

Як зазначалося раніше, інженер машинного навчання є одним із прикладів багатьох професій, які виникли у відносно новій галузі машинного навчання. Давайте спробуємо зрозуміти відмінності між основними назвами посад.

4. Яка різниця між інженером машинного навчання та…

а. … аналітик даних?

Хоча ролі інженера з машинного навчання та аналітика даних дещо збігаються, це різні професії, які передбачають різні навички та обов’язки.

Аналітик даних несе першочергову відповідальність за аналіз даних і звітування про висновки для прийняття ділових рішень. Це може включати такі завдання, як збір і очищення даних, створення графіків і діаграм для їх візуалізації та виконання статистичного аналізу. Аналітик даних може також розробити інформаційні панелі або звіти, щоб допомогти зацікавленим сторонам зрозуміти та використовувати дані.

Робота інженера з машинного навчання передбачає використання статистичних і математичних методів для створення моделей, які можуть точно передбачати результати або класифікувати дані на основі шаблонів у даних. Вони також можуть відповідати за дослідження та розробки, співпрацювати з міжфункціональними командами та бути в курсі останніх методів і технологій машинного навчання.

Загалом аналітики даних більше зосереджуються на аналізі та звітності про дані, тоді як інженери машинного навчання більше зосереджуються на створенні та підтримці моделей машинного навчання. Однак між цими двома ролями є певне збігання, і деякі спеціалісти можуть працювати в обох сферах.

б. … інженер-програміст?

Інженер машинного навчання та інженер програмного забезпечення відповідають за проектування, створення та підтримку комп’ютерних систем, але вони мають різні сфери діяльності та досвіду.

Інженер-програміст відповідає за розробку програмного забезпечення та систем, які відповідають потребам організації чи клієнта. Це може включати такі завдання, як проектування та створення додатків, написання коду, тестування та налагодження програм, а також підтримка та оновлення існуючих систем. Інженери-програмісти можуть працювати над різними проектами, включаючи веб-додатки, мобільні додатки та програмне забезпечення для настільних ПК.

Інженер машинного навчання, навпаки, зосереджений на створенні та підтримці моделей машинного навчання. Інженери машинного навчання працюють із великими наборами даних і використовують статистичні та математичні методи для створення моделей, які можуть точно передбачати результати або класифікувати дані за певними категоріями.

Хоча і інженери-програмісти, і інженери з машинного навчання відповідають за розробку та підтримку комп’ютерних систем, інженери-програмісти зосереджені більше на традиційній розробці програмного забезпечення, тоді як інженери з машинного навчання зосереджені на створенні та підтримці моделей машинного навчання.

c. … статистик?

Інженер машинного навчання, і статистик є професіоналами, які працюють з даними та використовують статистичні та математичні методи для аналізу та прогнозування на основі даних. Однак вони мають різні сфери діяльності та досвіду.

Статистик — це професіонал, який використовує статистичні методи для збору, аналізу та інтерпретації даних. Статистики можуть працювати в різних сферах, включаючи бізнес, фінанси, охорону здоров'я та уряд. Вони можуть відповідати за такі завдання, як збір і аналіз даних, розробка статистичних моделей і надання рекомендацій на основі даних.

Інженер машинного навчання, з іншого боку, зосереджений на створенні та підтримці моделей машинного навчання. Ці моделі призначені для аналізу даних, навчання з них і прийняття розумних рішень або прогнозів на їх основі. Інженери машинного навчання працюють із великими наборами даних і використовують статистичні й математичні методи для створення моделей, які можуть точно прогнозувати результати або класифікувати дані за певними категоріями.

І статистики, і інженери машинного навчання працюють з даними та використовують статистичні методи. Статистики зазвичай більше зосереджуються на традиційному статистичному аналізі та моделюванні, тоді як інженери машинного навчання зосереджуються на створенні та підтримці моделей машинного навчання.

d. … спеціаліст з даних?

Спеціаліст із обробки даних застосовує методи статистики та машинного навчання для аналізу та інтерпретації складних даних. Вони відповідають за отримання інформації з даних, створення прогнозних моделей і донесення своїх висновків до зацікавлених сторін.

І інженери з машинного навчання, і науковці з обробки даних працюють з даними та використовують методи машинного навчання, але вони мають різні сфери уваги та відповідальності. Інженери машинного навчання в першу чергу стурбовані створенням і розгортанням моделей машинного навчання, тоді як спеціалісти з обробки даних більше зосереджені на аналізі та інтерпретації даних, щоб отримати інформацію та створити прогнозні моделі.