Подробный обзор компетенций инженера машинного обучения
Наиболее известные лидеры рынка, такие как Microsoft, Apple, Google, Amazon и Univa, вложили крупные инвестиции в решения MО как для исследовательских, так и для проектных целей. Технология переживает такой огромный рост, что это стало удивлением даже для опытных специалистов по обработке данных. Как следствие, профессия инженера по машинному обучению приобрела огромную популярность среди ИТ-специалистов.
В этом посте мы рассматриваем области знаний, которыми должен овладеть любой инженер MО, но сперва проиллюстрируем актуальность MО на простом примере.
Представьте себе, что компания электронной коммерции решила нанять специалистов по обработке данных для создания прогнозных моделей. Специалисты решают эту задачу и создают алгоритм, который будет рекомендовать пользователям товары на основе их поискового интереса. Однако компания будет испытывать трудности с внедрением высокоточных алгоритмов на платформу электронной коммерции из-за отсутствия навыков в разработке программного обеспечения.
Здесь в дело вступают специалисты по машинному обучению. Они устраняют несоответствие между этапом разработки модели и ее реализацией, поскольку обладают необходимым набором навыков специалиста по данным и инженера-программиста. Они знают, как исследовать, создавать и проектировать системы искусственного интеллекта различной сложности с использованием обширных наборов данных.
Машинное обучение как технология стала ответвлением искусственного интеллекта, в котором фокус направлен на самообучение алгоритмов. С помощью самообучения алгоритмов система способна прогнозировать закономерности данных. В рамках традиционного машинного обучения данные объединяются со статистическими инструментами, что позволяет генерировать прогнозы. Умные алгоритмы выполняют всю тяжелую работу, и ручной код не требуется. Результаты работы машинного обучения вездесущи в Интернете: от рекомендаций Netflix до электронной коммерции, где машины анализируют ваши предпочтения и впоследствии предоставляют индивидуальные предложения.
Чтобы извлечь из данных определенную информацию, необходимо знание основ статистики, включая функции статистического распределения, теории вероятностей, проверку гипотез и статистические тесты. Когда вы поймете основные статистические концепции, сможете разрабатывать модели машинного обучения и совершать прогнозы на основе анализа данных.
Еще один технический навык предполагает создание высокоточных моделей машинного обучения, например алгоритмов регрессии, деревьев решений и кластеризации. Задача специалиста по машинному обучению — обеспечить, чтобы модели были надежными и положительно влияли на пользовательский опыт.
После построения модели ML важно тщательно оценить ее производительность. Ваша оценка должна содержать показатели точности модели, чтобы убедиться, что она работает в соответствии с ожиданиями. Каждый раз, когда в систему поступают новые наборы данных, ваш алгоритм должен адаптироваться к изменениям.
Навыки разработки программного обеспечения, которыми должны овладеть специалисты по MО
Философия DevOps состоит из фаз непрерывной интеграции (CI) и непрерывного развертывания (CD) и идеально сочетается с машинным обучением, которое предполагает регулярную оценку моделей. CI основан на автоматическом тестировании изменений кода для быстрого устранения ошибок, тогда как CD направлен на автоматизацию развертывания изменений кода после этапа тестирования.
AWS, Google Cloud Platform, Azure и другие облачные решения предоставляют услуги, специально предназначенные для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Некоторые сервисы, подобные Sagemaker, известны своей надежной и недорогой поддержкой алгоритмов машинного обучения. В то время как другие решения (CodeDuild) ориентированы на автоматизацию процессов CI/CD, что приводит к значительной экономии времени и ресурсов.
Контроль версий позволяет инженерам машинного обучения использовать инструменты для отслеживания изменений данных алгоритмов. Система записывает изменения, внесенные с течением времени, что упрощает оценку и определение того, что необходимо модифицировать. При необходимости вы также можете вернуться к предыдущим настройкам. Контроль версий способствует беспрепятственному сотрудничеству и освобождает разработчиков от страха потерять важные наборы данных исходного кода.
Ожидается, что большинство специалистов также обладают опытом объектно-ориентированного программирования и следуют 5 принципам объектно-ориентированного проектирования (SOLID), изложенным Робертом К. Мартином. Эти методы широко используются в гибкой разработке и помогают предотвратить рефакторинг кода. SOLID включает в себя 5 принципов: принцип единой ответственности, принцип открытости-закрытости, принцип замены Лисков, принцип разделения интерфейса и принцип инверсии зависимостей. В нашей недавней статье мы более родробно рассмотрели Python в условиях реализации решений ИИ. (ссылка)
Простота и разнообразие библиотек сделали Python привлекательным языком для машинного обучения. Знание Python можно перенести на проекты, связанные с аналитикой данных и веб-разработкой. Java также широко используется для развертывания моделей машинного обучения в производственной среде: язык эффективно обрабатывает распределенные и крупномасштабные системы. Кроме того, знание Java открывает возможности для работы с технологиями больших данных, такими как Hadoop и Apache Spark. Что касается C++, этот язык программирования наиболее подходит для проектов, в которых особое внимание уделяется вычислительной производительности. C++ сокращает время обучения моделей глубокого обучения и обеспечивает больший контроль над оптимизацией модели. Tensorflow и Pytorc — широко известные платформы машинного обучения, которые созданы на C++.
Преимуществом технического специалиста на ИТ-рынке будет опыт работы с API DataFrame PySpark — инструментом, объединяющим Python и Spark.
Владение фреймворками TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn, предназначенных для сложных моделей нейронных сетей МН, помогает в проектировании и развертывании Convolutional Neural Networks (например, распознавании изображений) и Recurrent Neural Networks and Transformers (для анализа текста или аудио). Важны также навыки применения AI Developer Platform Weights & Biases или MLFlow для полного цикла машинного обучения.
Не стоит забывать о пользе владения предметной сферой техническим специалистом. Внедрение ML в бизнес требует понимания специалистами условных законов в конкретной сфере бизнеса. Разработка решений по машинному обучению — долгий и углубленный процесс, требующий высоких финансовых затрат. ИТ-компания и разработчики проекта должны выявлять и использовать актуальные подходы и эффективные модели, которые будут иметь ценность для бизнеса. Понимание бизнес-сфер потенциального заказчика и комбинации потребностей бизнеса с технологией машинного обучения способствуют созданию практического решения.
Если вам нужна консультация по внедрению алгоритмов ML для вашего бизнеса, обратитесь к команде PNN Soft. Наш более чем 20-летний опыт и знания инновационных технологий помогут вам усовершенствовать решение для бизнеса.
