Kỹ sư học máy làm gì?

Machine Learning đã nổi lên như một trong những lĩnh vực chuyên môn hot nhất trong những năm gần đây. Có rất nhiều chức danh công việc đã xuất hiện liên quan đến nó. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá vai trò của một kỹ sư máy học. Chúng ta sẽ tìm hiểu về công việc mà nó đòi hỏi, các kỹ năng và công cụ mà nó yêu cầu, đồng thời phân biệt chúng với các vai trò liên quan đến dữ liệu/học máy khác.

1. Kỹ sư máy học làm gì?

2. Kỹ sư Machine Learning phải có những kỹ năng gì?

3. Các kỹ sư Machine Learning thường sử dụng những công cụ nào?

4. Sự khác biệt giữa Kỹ sư máy học và…

Một. … Nhà phân tích dữ liệu?

b. … Kỹ sư phần mềm?

c. … một nhà thống kê?

d. … Nhà khoa học dữ liệu?

Vậy chính xác thì một kỹ sư máy học sẽ làm gì?

1. Kỹ sư Machine Learning làm công việc gì?

Kỹ sư học máy là một chuyên gia chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng và duy trì các mô hình học máy. Những mô hình này được tạo ra để phân tích dữ liệu, học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định hoặc dự đoán thông minh dựa trên dữ liệu. Các kỹ sư máy học làm việc với các tập dữ liệu lớn, sử dụng các kỹ thuật toán học và thống kê để xây dựng các mô hình có thể dự đoán chính xác kết quả hoặc phân loại dữ liệu thành các danh mục cụ thể.

Công việc của một kỹ sư máy học thường bao gồm các bước sau:

1. Hiểu vấn đề kinh doanh: Bước đầu tiên trong việc xây dựng mô hình machine learning là hiểu vấn đề kinh doanh cần giải quyết. Điều này liên quan đến việc làm việc với các bên liên quan để xác định vấn đề, thu thập dữ liệu và xác định phương pháp học máy phù hợp để giải quyết vấn đề. Mặc dù tập hợp các thuật toán học máy độc lập với miền ứng dụng, nhưng một số thuật toán nhất định phù hợp hơn với các cài đặt cụ thể, chẳng hạn như mô hình trình tự cho Xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc Genomics, v.v.

2. Tiền xử lý và làm sạch dữ liệu: Các mô hình Machine Learning, đặc biệt là các mô hình Deep Learning với nhiều tham số cần huấn luyện, đòi hỏi lượng dữ liệu lớn để đạt hiệu quả. Tuy nhiên, dữ liệu này thường lộn xộn và cần được làm sạch và xử lý trước trước khi có thể sử dụng để huấn luyện mô hình. Điều này liên quan đến các nhiệm vụ như xác định giá trị bị thiếu, phát hiện ngoại lệ, chuẩn hóa, v.v. Làm sạch và xử lý dữ liệu có lẽ là phần kém thú vị nhất của bất kỳ dự án nào, nhưng nó cũng là một trong những phần quan trọng nhất. Phần lớn thời gian dành cho một dự án máy học được dành riêng cho dự án đó và sự hiểu biết về vấn đề kinh doanh được đề cập ở trên là chìa khóa thành công của dự án đó.

3. Lựa chọn mô hình phù hợp: Có nhiều loại mô hình machine learning khác nhau, mỗi loại đều có điểm mạnh và điểm yếu riêng. Kỹ sư học máy phải chọn mô hình phù hợp nhất cho vấn đề hiện tại, có tính đến bản chất của dữ liệu và kết quả mong muốn. Một kỹ sư ML giỏi phải làm quen với một bộ thuật toán lớn để có thể lựa chọn chúng.

4. Huấn luyện mô hình: Khi mô hình đã được chọn, bước tiếp theo là huấn luyện mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu đã được làm sạch và xử lý trước. Điều này liên quan đến việc sử dụng thuật toán để điều chỉnh các tham số của mô hình để có thể dự đoán chính xác kết quả hoặc phân loại dữ liệu. Một trong những thuật toán đào tạo quan trọng nhất như vậy là giảm độ dốc.

5. Đánh giá và tối ưu hóa mô hình: Sau khi mô hình được huấn luyện, điều quan trọng là phải đánh giá hiệu suất của mô hình để đảm bảo mô hình chính xác và đáng tin cậy. Điều này có thể liên quan đến việc thử nghiệm mô hình trên một tập dữ liệu riêng biệt hoặc sử dụng nhiều số liệu khác nhau để đo lường hiệu suất của mô hình. Nếu hiệu suất của mô hình không đạt yêu cầu, kỹ sư máy học có thể cần quay lại và tối ưu hóa mô hình bằng cách điều chỉnh các tham số của mô hình hoặc chọn hoàn toàn một mô hình khác.

6. Triển khai mô hình: Khi mô hình đã được huấn luyện và tối ưu hóa, nó sẵn sàng được triển khai trong môi trường sản xuất. Điều này có thể liên quan đến việc tích hợp mô hình vào một ứng dụng hiện có hoặc xây dựng một ứng dụng mới cụ thể để sử dụng mô hình đó. Hầu hết các công ty chọn lưu trữ mô hình của họ trong một dịch vụ đám mây chuyên dụng, chẳng hạn như Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure hoặc Google Cloud Platform (GCP).

7. Giám sát và bảo trì mô hình: Ngay cả sau khi mô hình đã được triển khai, công việc của một kỹ sư machine learning vẫn chưa hoàn thành. Điều quan trọng là phải liên tục theo dõi mô hình để đảm bảo rằng nó hoạt động như mong đợi và thực hiện mọi cập nhật hoặc điều chỉnh cần thiết. Điều này có thể liên quan đến việc đào tạo lại mô hình trên dữ liệu mới hoặc tinh chỉnh các tham số của mô hình để cải thiện hiệu suất của mô hình. Một ví dụ điển hình về sự suy giảm hiệu suất của mô hình là do trôi dạt dữ liệu, khi mức phân bổ dữ liệu thay đổi theo thời gian và mô hình không được cập nhật (Hãy suy nghĩ, ví dụ:(https://www.technologyreview.com/2020/04/27/1000658/google-medical-ai-accurate- lab-real-life-clinic-covid-diabetes-retina-disease/), về một mô hình được đào tạo để phát hiện các dấu hiệu của bệnh võng mạc trong phòng thí nghiệm dưới những điều kiện ánh sáng nhất định, nhưng sau đó được triển khai trong tự nhiên, nơi nó được sử dụng trong điều kiện ánh sáng tự nhiên ).

Ngoài những nhiệm vụ này, kỹ sư học máy cũng có thể chịu trách nhiệm nghiên cứu và phát triển cũng như cộng tác với các nhóm chức năng chéo. Họ cũng phải cập nhật các kỹ thuật và công nghệ máy học mới nhất vì chúng không ngừng phát triển.

Bây giờ chúng ta đã biết kỹ sư máy học làm gì trong công việc của họ, hãy xem xét những kỹ năng mà công việc này cần có.

2. Kỹ sư Machine Learning phải có những kỹ năng gì?

Để trở thành một kỹ sư machine learning, cần có một số kỹ năng cần thiết:

1. Kỹ năng lập trình vững vàng: Kỹ sư máy học cần phải thành thạo một hoặc nhiều ngôn ngữ lập trình, chẳng hạn như Python). Họ phải thoải mái làm việc với các cơ sở mã lớn và có thể viết mã hiệu quả, có cấu trúc tốt.

2. Thao tác và phân tích dữ liệu: Các mô hình machine learning được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn, vì vậy điều quan trọng đối với các kỹ sư machine learning là phải có kỹ năng vững vàng về thao tác và phân tích dữ liệu. Điều này bao gồm làm việc với các công cụ như [SQL](https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language), Pandas) và NumPy để dọn dẹp, chuyển đổi và phân tích dữ liệu.

3. Các khái niệm và kỹ thuật học máy: Một kỹ sư học máy phải có hiểu biết sâu sắc về các khái niệm và kỹ thuật học máy, bao gồm học có giám sát và không giám sát, cây quyết định, mạng lưới thần kinh, kiến ​​trúc máy biến áp, v.v. Họ cũng phải làm quen với nhiều thuật toán khác nhau và có thể chọn phương án thích hợp nhất cho một bài toán nhất định.

4. Thống kê và xác suất: Các mô hình học máy dựa trên các nguyên tắc thống kê và xác suất, vì vậy nền tảng vững chắc trong các lĩnh vực này là điều quan trọng đối với các kỹ sư học máy. Điều này bao gồm việc hiểu các khái niệm như kiểm tra giả thuyết, suy luận Bayes và phân bố xác suất.

5. Trực quan hóa dữ liệu: Khả năng trực quan hóa và truyền đạt dữ liệu một cách hiệu quả là một kỹ năng quan trọng đối với các kỹ sư máy học. Điều này bao gồm việc sử dụng các công cụ như [Matplotlib](https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software), Seaborn và Tableau để tạo các đồ thị và biểu đồ rõ ràng và giàu thông tin.

6. Giải quyết vấn đề và tư duy phản biện: Các kỹ sư máy học thường phải đối mặt với những vấn đề phức tạp đòi hỏi các giải pháp sáng tạo. Điều quan trọng là họ phải có khả năng tư duy phản biện và tiếp cận vấn đề một cách hợp lý và có hệ thống.

Để có được những kỹ năng này, một người có thể bắt đầu bằng cách tham gia các khóa học trực tuyến hoặc lấy bằng trong lĩnh vực như khoa học máy tính, khoa học dữ liệu hoặc thống kê. Điều quan trọng nữa là các kỹ sư máy học đầy tham vọng phải có được kinh nghiệm thực tế bằng cách làm việc trong các dự án và tham gia hackathons hoặc các thử thách trực tuyến. Xây dựng một danh mục dự án mạnh mẽ và thể hiện khả năng áp dụng các khái niệm học máy vào các vấn đề trong thế giới thực có thể rất hữu ích khi được thuê làm kỹ sư học máy.

Để học cách trở thành một kỹ sư máy học giỏi, điều quan trọng là phải biết họ sử dụng công cụ nào một cách thường xuyên để tập trung việc học của bạn vào chúng.

3. Các kỹ sư Machine Learning thường sử dụng những công cụ nào?

Một số công cụ quan trọng mà kỹ sư máy học cần phải nắm vững để làm việc hiệu quả là gì?

Có nhiều công cụ thường được các kỹ sư máy học sử dụng và những công cụ cụ thể quan trọng nhất cần thành thạo sẽ phụ thuộc vào tính chất công việc và sở thích của từng cá nhân. Tuy nhiên, đây là một số công cụ thường được sử dụng trong lĩnh vực machine learning:

1. Ngôn ngữ lập trình: Các kỹ sư máy học thường cần phải thành thạo một hoặc nhiều ngôn ngữ lập trình, chẳng hạn như Python. Những ngôn ngữ này được sử dụng để viết mã triển khai các thuật toán học máy và xây dựng mô hình, thường sử dụng các thư viện và khung chuyên dụng.

2. Thư viện và khung học máy: Có nhiều thư viện và khung giúp xây dựng mô hình học máy dễ dàng hơn, chẳng hạn như scikit-learn, TensorFlow, PyTorch và JAX. Các thư viện này cung cấp các thuật toán và chức năng dựng sẵn có thể dễ dàng tích hợp vào các dự án học máy.

3. Công cụ phân tích và thao tác dữ liệu: Các công cụ như SQL, Pandas và NumPy được dùng để thao tác và phân tích các tập dữ liệu lớn. Những công cụ này giúp việc dọn dẹp, chuyển đổi và chuẩn bị dữ liệu để sử dụng trong các mô hình học máy trở nên dễ dàng hơn.

4. Công cụ trực quan hóa dữ liệu: Các công cụ như Matplotlib, Seaborn và Tableau được dùng để tạo các đồ thị và biểu đồ rõ ràng và giàu thông tin giúp trực quan hóa và hiểu dữ liệu.

5. Nền tảng điện toán đám mây: Các mô hình máy học thường yêu cầu tài nguyên điện toán đáng kể và các nền tảng điện toán đám mây như Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure hoặc Google Cloud Platform (GCP) cung cấp quyền truy cập vào các tài nguyên điện toán mạnh mẽ theo yêu cầu.

6. Công cụ cộng tác và quản lý dự án: Các kỹ sư máy học thường làm việc theo nhóm và có thể sử dụng các công cụ như Jupyter notebook, Google colab, GitHub và Asana) để cộng tác và quản lý các dự án.

Ngoài những công cụ này, điều quan trọng đối với các kỹ sư máy học là phải làm quen với nhiều thuật toán và kỹ thuật học máy khác nhau, đồng thời phải hiểu biết sâu sắc về các khái niệm toán học và thống kê.

Như đã nêu trước đây, kỹ sư máy học là một ví dụ trong số nhiều ngành nghề đã tách ra khỏi lĩnh vực máy học tương đối mới. Hãy thử tìm hiểu sự khác biệt giữa các chức danh công việc chính.

4. Sự khác biệt giữa Kỹ sư Machine Learning và…

Một. … một nhà phân tích dữ liệu?

Mặc dù có một số điểm trùng lặp giữa vai trò của kỹ sư máy học và nhà phân tích dữ liệu, nhưng chúng là những ngành nghề riêng biệt liên quan đến các kỹ năng và trách nhiệm khác nhau.

Nhà phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm chính trong việc phân tích dữ liệu và báo cáo các phát hiện để đưa ra quyết định kinh doanh. Điều này có thể liên quan đến các nhiệm vụ như thu thập và làm sạch dữ liệu, tạo biểu đồ và biểu đồ để trực quan hóa dữ liệu cũng như chạy các phân tích thống kê về dữ liệu đó. Nhà phân tích dữ liệu cũng có thể phát triển bảng điều khiển hoặc báo cáo để giúp các bên liên quan hiểu và sử dụng dữ liệu.

Công việc của kỹ sư máy học liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật thống kê và toán học để xây dựng các mô hình có thể dự đoán chính xác kết quả hoặc phân loại dữ liệu dựa trên các mẫu trong dữ liệu. Họ cũng có thể chịu trách nhiệm nghiên cứu và phát triển, cộng tác với các nhóm đa chức năng và cập nhật các kỹ thuật và công nghệ máy học mới nhất.

Nhìn chung, các nhà phân tích dữ liệu tập trung nhiều hơn vào việc phân tích và báo cáo dữ liệu, trong khi các kỹ sư máy học tập trung nhiều hơn vào việc xây dựng và duy trì các mô hình máy học. Tuy nhiên, có một số điểm trùng lặp giữa hai vai trò và một số chuyên gia có thể làm việc ở cả hai lĩnh vực.

###b. … một Kỹ sư phần mềm?

Kỹ sư máy học và kỹ sư phần mềm đều chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng và bảo trì hệ thống máy tính, nhưng họ có các lĩnh vực trọng tâm và chuyên môn khác nhau.

Kỹ sư phần mềm chịu trách nhiệm phát triển các chương trình và hệ thống phần mềm đáp ứng nhu cầu của tổ chức hoặc khách hàng. Điều này có thể liên quan đến các nhiệm vụ như thiết kế và xây dựng ứng dụng, viết mã, kiểm tra và gỡ lỗi chương trình cũng như bảo trì và cập nhật các hệ thống hiện có. Các kỹ sư phần mềm có thể làm việc trên nhiều dự án khác nhau, bao gồm ứng dụng web, ứng dụng di động và phần mềm máy tính để bàn.

Ngược lại, một kỹ sư học máy tập trung vào việc xây dựng và duy trì các mô hình học máy. Các kỹ sư máy học làm việc với các tập dữ liệu lớn, đồng thời sử dụng các kỹ thuật toán học và thống kê để xây dựng các mô hình có thể dự đoán chính xác kết quả hoặc phân loại dữ liệu thành các danh mục cụ thể.

Trong khi cả kỹ sư phần mềm và kỹ sư máy học đều chịu trách nhiệm phát triển và bảo trì hệ thống máy tính thì kỹ sư phần mềm tập trung nhiều hơn vào phát triển phần mềm truyền thống, trong khi kỹ sư máy học tập trung vào việc xây dựng và duy trì các mô hình học máy.

c. … một nhà thống kê?

Kỹ sư máy học và nhà thống kê đều là những chuyên gia làm việc với dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật toán học và thống kê để phân tích và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, họ có những lĩnh vực tập trung và chuyên môn khác nhau.

Nhà thống kê là một chuyên gia sử dụng các phương pháp thống kê để thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu. Các nhà thống kê có thể làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm kinh doanh, tài chính, chăm sóc sức khỏe và chính phủ. Họ có thể chịu trách nhiệm về các nhiệm vụ như thu thập và phân tích dữ liệu, phát triển các mô hình thống kê và đưa ra các đề xuất dựa trên dữ liệu.

Mặt khác, một kỹ sư học máy tập trung vào việc xây dựng và duy trì các mô hình học máy. Những mô hình này được thiết kế để phân tích dữ liệu, học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định hoặc dự đoán thông minh dựa trên dữ liệu đó. Các kỹ sư máy học làm việc với các tập dữ liệu lớn, đồng thời sử dụng các kỹ thuật toán học và thống kê để xây dựng các mô hình có thể dự đoán chính xác kết quả hoặc phân loại dữ liệu thành các danh mục cụ thể.

Cả nhà thống kê và kỹ sư máy học đều làm việc với dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật thống kê. Các nhà thống kê thường tập trung nhiều hơn vào phân tích và mô hình thống kê truyền thống, trong khi các kỹ sư máy học tập trung vào việc xây dựng và duy trì các mô hình máy học.

###d. … một nhà khoa học dữ liệu?

Nhà khoa học dữ liệu áp dụng các kỹ thuật thống kê và học máy để phân tích và giải thích dữ liệu phức tạp. Họ chịu trách nhiệm trích xuất những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu, xây dựng các mô hình dự đoán và truyền đạt những phát hiện của họ cho các bên liên quan.

Cả kỹ sư học máy và nhà khoa học dữ liệu đều làm việc với dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật học máy, nhưng họ có trọng tâm và trách nhiệm khác nhau. Các kỹ sư học máy chủ yếu quan tâm đến việc xây dựng và triển khai các mô hình học máy, trong khi các nhà khoa học dữ liệu tập trung hơn vào việc phân tích và diễn giải dữ liệu để rút ra những hiểu biết sâu sắc và xây dựng các mô hình dự đoán.