ML engineer (machine learning engineer) - это специалист в области машинного обучения (ML), который занимается разработкой и поддержкой систем, использующих алгоритмы ML для анализа данных и принятия решений. ML engineers работают в компаниях, которые разрабатывают продукты и услуги, использующие ML, например, рекомендательные системы, системы автоматической обработки текста и речи, системы распознавания лиц и т.д.
В современном понимании машинное обучение — это одна из разновидностей искусственного интеллекта, которая работает с приложениями, работающими с большими данными, и достигается с помощью передовых математических вычислений и программирования.
Машинное обучение в бизнесе
На сегодняшний день наиболее заметное применение машинного обучения (МО) приходится на бизнес. Компании всех типов, работающие с клиентами, используют машинное обучение, чтобы лучше понимать тенденции и предпочтения клиентов и применять маркетинговые и рекламные стратегии, которые точно и эффективно нацелены на эти тенденции. Цель машинного обучения - определять на основе данных симпатии и склонности человека. Эти результаты затем используются для размещения наиболее релевантной рекламы.
Искусственный интеллект и машинное обучение начали широко использоваться только в последние 10 лет. Ожидается, что в обозримом будущем рост числа рабочих мест в области машинного обучения будет одним из самых высоких в любой отрасли, поэтому перспективы очень радужны.
Кто такой инженер по машинному обучению?
Машинное обучение — это форма искусственного интеллекта, которая позволяет системе учиться на данных, а не посредством явного программирования. После того как программа ML написана, ее необходимо «обучить», прежде чем она будет развернута по назначению. Обучение — это процесс, в ходе которого машина учится. В программировании используются алгоритмы, которые принимают обучающие данные, предоставленные инженером по машинному обучению, что позволяет создавать более точные модели на основе этих данных. Модель машинного обучения — это выходные данные, генерируемые после обучения алгоритма машинного обучения с приемом данных. После обучения, когда модель машинного обучения получает реальные данные, она выдает выходные данные. Прогнозирующий алгоритм создаст прогнозирующую модель. Когда прогнозирующая модель получает данные, она выдает прогноз на основе данных, которые обучали модель.
Благодаря обучению и итеративному онлайн-обучению модель машинного обучения может значительно улучшить понимание типов ассоциаций, существующих между элементами данных. Из-за своей сложности и размера эти закономерности и ассоциации могут быть легко упущены из виду человеческим наблюдением. Методы машинного обучения необходимы для повышения точности прогнозных моделей. В зависимости от характера решаемой бизнес-задачи существуют разные подходы, основанные на типе и объеме данных.
Инженер ML должен понимать каждый из этих подходов, а также то, как и в каких ситуациях их применять. Используются четыре основных подхода:
- Обучение под присмотром
- Обучение без присмотра
- Обучение с подкреплением
- Глубокое обучение
Различия между этими подходами заключаются в данных, которые будут использоваться для создания модели обучения.
Обучение с учителем используется с данными, уже снабженными метками, например, для идентификации животных по новым изображениям.
Обучение без учителя используется с немаркированными данными и часто используется для выявления спама или нежелательной почты с использованием неопознанных элементов в электронном письме.
Обучение с подкреплением похоже на обучение с учителем в том, что оно использует помеченные данные. Однако обучение с подкреплением осуществляется без использования обучающих данных, а вместо этого улучшается его моделирование методом проб и ошибок на основе реальных данных.
Глубокое обучение включает в себя нейронные сети для итеративного обучения на основе данных. Это особенно полезно при изучении шаблонов на основе неструктурированных данных в таких приложениях, как распознавание речи и лиц.
Инженер по машинному обучению должен обладать глубокими познаниями в математике, чтобы распознавать различные типы наборов данных и уметь определять хотя бы элементарные закономерности и тенденции в данных. Используя платформы машинного обучения, такие как IBM, Microsoft, Google и Amazon, инженер ML должен затем использовать передовые методы и алгоритмы программирования для создания системы, способной принимать данные определенного типа и превращать их в желаемые результаты моделирования.
Чем занимается инженер по машинному обучению?
Обладая передовыми навыками в математике, программировании и науке о данных, инженеры по машинному обучению оценивают потоки данных и определяют, как лучше всего создавать модели, возвращающие уточненную информацию для удовлетворения потребностей организации. После написания программ инженеры ML предоставляют данные, которые помогают системе научиться интерпретировать данные, делать прогнозы или делать выводы. Когда система достаточно обучена, она запускается в любых необходимых условиях. Затем инженеры по машинному обучению должны следить за производительностью системы и оценивать данные, возвращаемые в результате моделирования, чтобы гарантировать их точность. В небольших организациях инженеры по машинному обучению часто выполняют функции специалистов по обработке данных, но в более крупных организациях два специалиста работают вместе, чтобы предоставить чистые данные и создать оптимальную систему машинного обучения, которую специалисты по обработке данных затем будут использовать для доставки необходимых данных.
Профессиональные инструменты машинного обучения
Инструментами этой профессии являются платформы машинного обучения, которые затем используются в качестве основы для сложных программ, которые принимают данные и учатся делать наиболее точную идентификацию, прогнозирование или любой другой требуемый смоделированный результат. Наиболее часто используемые языки программирования включают, но не ограничиваются следующими:
- Python
- Java
- С
- С++
- JavaScript
- R
- Scala
- Julia
Стандартные и индивидуальные алгоритмы машинного обучения
Инженеры по машинному обучению также должны хорошо знать стандартные алгоритмы, используемые для программирования и моделирования. Некоторые из наиболее широко используемых алгоритмов включают в себя следующие:
- Деревья решений
- Наивный Байес
- Обычная регрессия наименьших квадратов
- Логистическая регрессия
- Метод опорных векторов
- Ансамблевые методы
- Алгоритмы кластеризации
- Анализ главных компонентов
- Разложение по сингулярным значениям
- Независимый анализ компонентов
Дорожная карта ML-инженера
Вот примерный roadmap для инженера машинного обучения
| Основы программирования |
Python |
| Bash |
| Системы контроля версий |
Git |
| GitHub |
| Облачные вычисления |
AWS/Azure/GCP |
| Облачные сервисы машинного обучения |
| Контейнеризация |
Docker |
| Kubernetes |
| Основы машинного обучения |
Seaborn, Matplotlib and Plotly |
| Classification, Decision Trees and k Nearest Neighbors |
| Linear Classification and Regression |
| Random Forest |
| Feature Engineering and Feature Selection |
| Unsupervised learning: PCA and clustering |
| Gradient Boosting |
| Основы инженерии данных |
Конвейеры данных |
| Озера данных и хранилища |
| Spark / Airflow / Kafka |
| MLOps Components |
CI / CD |
| Оркестрация |
| Отслеживание экспериментов и регистрация моделей |
| Происхождение данных и хранилища функций |
| Обучение меоделей и обслуживание |
| Мониторинг и наблюдаемость |
| Инфраструктура как код |
Terraform |
По окончании обучения на платных курсах вы гарантированно получаете сертификат о прохождении курса, также многие школы предоставляют диплом установленного образца, подробности узнавайте на сайтах школ. Кроме того, в программу обучения на платных курсах также входят занятия по софт-скиллам и подготовке к интервью с потенциальным работодателем. Многие школы помогают с последующим трудоустройством. Практически все школы предоставляют рассрочку оплаты, в том числе беспроцентную.
*Уважаемые посетители, цены на сайте не являются публичной офертой и могут не соответствовать реальным в связи с наличием текущих акций и скидок у школ, а также условиями рассрочки. Узнавайте подробности на сайтах школ.
Бесплатные курсы обычно носят вводный характер, не гарантируют полноценного обучения, не имеют продуманной карты развития и предполагают большую долю самостоятельной работы, а также обычно у них отсутствует обратная связь с преподавателем.
Во-первых, ML Engineer может работать с самым передовым и инновационным направлением в области информационных технологий. Изучение и применение различных алгоритмов и методов машинного обучения позволяет решать реальные проблемы с помощью анализа и прогнозирования данных. Это может быть полезно для многих отраслей, таких как финансы, медицина, производство и другие.
Во-вторых, инженер в сфере машинного обучения имеет большой спрос на рынке труда. С ростом интереса к искусственному интеллекту и машинному обучению, организации осознают его потенциал и ищут специалистов, способных разрабатывать и внедрять модели машинного обучения. Это обеспечивает ML Engineer конкурентоспособную заработную плату и возможности для профессионального роста.
В-третьих, Machine Learning Engineer имеет возможность работать с большими объемами данных и использовать самые передовые инструменты и технологии. Они могут создавать и оптимизировать модели, проводить эксперименты, а также обеспечивать их масштабируемость и производительность на практике. Постоянное развитие в этой области позволяет ML Engineer непрерывно улучшать свои навыки и стать экспертом в области машинного обучения.
Обязанности ML-инженера
Хотя требования к инженерам по машинному обучению могут несколько различаться, есть некоторые ожидания, которые должны быть одинаковыми по всем направлениям. Прежде всего, перед инженерами-программистами стоит задача проанализировать потребности пользователей и разработать программные решения, отвечающие этим требованиям. Это предполагает работу в сотрудничестве с клиентами, менеджерами проектов и другими заинтересованными сторонами, вложившими средства в проект. Отсюда инженер-программист ML будет контролировать процесс разработки программного обеспечения от начала до конца, от первоначальной концептуализации и проектирования до реализации и развертывания. А также этот процесс может включать тестирование для контроля качества.
Инженеров-программистов также часто привлекают для решения проблем, включая проблемы отладки и решения других сложных проблем программного обеспечения, которые могут возникнуть в процессах разработки и внедрения. В некоторых случаях инженеры-программисты продолжают активно отслеживать и устранять неполадки в уже развернутом программном обеспечении или работают над использованием и установкой обновлений по мере того, как технологические инновации выходят на первый план.
Опыт и навыки инженера по машинному обучению
Продвинутые знания математики и навыки анализа данных являются важнейшими компонентами опыта инженера по машинному обучению.
Поскольку процессы и результаты должны быть переданы руководству и/или внешним заинтересованным сторонам, инженеры ML также должны обладать сильными навыками письменного и устного общения.
Конкретный опыт и знания, которые обычно требуются работодателям, нанимающим сотрудников, могут также включать следующее:
- Опыт работы с платформами машинного обучения, такими как Microsoft Azure, Google Cloud, IBM Watson и Amazon.
- Знание языков программирования машинного обучения, таких как Python, C, C++, Java, JavaScript, R и Scala.
- Знания и опыт работы с теорией вероятности и статистикой
- Знания и опыт моделирования и оценки данных
- Опыт применения алгоритмов и библиотек машинного обучения
- Сильные навыки разработки и разработки программного обеспечения
Как видите, требования к должности инженера-программиста машинного обучения включают в себя сочетание обширных профессиональных навыков в области разработки программного обеспечения, программирования и алгоритмов машинного обучения, а также такие мягкие навыки, как общение, преобразование видения других в эффективное программное обеспечение и адаптируемость.
См.также курсы Data Engeneer и курсы DevOps