Детальний огляд компетенцій інженера машинного навчання (МН)
Найбільш відомі лідери ринку, такі як Microsoft, Apple, Google, Amazon і Univa, вклали великі інвестиції в рішення ML як для дослідницьких, так і для проєктних напрямів. Технологія здобуває таку популярність, що це стало здивуванням навіть для досвідчених спеціалістів з обробки даних. Тож роль інженера з машинного навчання стала особливо важливою для ІТ-середовища. В цьому пості ми розглянемо спектри знань, якими повинен володіти інженер машинного навчання, але спершу проілюструємо актуальність ML на простому прикладі.
Уявіть собі, що компанія електронної комерції вирішила найняти спеціалістів з обробки даних для створення прогнозних моделей. Фахівці створюють алгоритм, який буде рекомендувати користувачам товари на основі їх пошукового інтересу. Однак компанія відчуває труднощі в імплементації цих високоточних алгоритмів на платформу електронної комерції через відсутність навичок у розробці ПЗ.
Тут до справи долучаються спеціалісти з машинного навчання. Вони усувають невідповідність між етапом розробки моделі та її реалізацією, оскільки мають необхідний набір знань спеціаліста ПЗ та інженера-програміста. Вони знають, як досліджувати, створювати та проєктувати системи штучного інтелекту різної складності, щоб використовувати високоточні алгоритми.
Машинне навчання як технологія є підвидом штучного інтелекту з самонавчання алгоритмів, що сприяє прогнозуванню закономірностей даних. В рамках традиційного машинного навчання дані об’єднуються зі статистичними інструментами, що дозволяє генерувати прогнози. Інтеллектуальні алгоритми виконують всю важку роботу, і написання коду вручну не потрібно. Результати роботи машинного навчання охоплюють безліч прикладів: від рекомендацій Netflix до електронної комерції, де машини аналізують ваші побажання та надають індивідуальні пропозиції.
Щоб отримати з даних потрібну інформацію, необхідне знання основ статистики, наприклад, функції статистичного розподілу, теорії ймовірностей, перевірки гіпотез і статистичних тестів. Коли ви вивчите основні статистичні концепції, зможете розробляти моделі машинного навчання та здійснювати прогнози на основі аналізу даних.
Ще одна технічна компетенція передбачає створення високоточних моделей машинного навчання, наприклад алгоритмів регресії, дерев рішень і кластеризації. Задача спеціаліста з машинного навчання — забезпечити надійність моделей та їх ефективне впровадження у користувацький інтерфейс.
Після побудови моделі MН важливо ретельно оцінити її продуктивність. Ваша оцінка повинна містити показники точності моделі, щоб переконатися, що вона працює відповідно до очікувань. Кожен раз, коли в системі обробляються нові набори даних, алгоритм повинен адаптуватися до змін.
Філософія DevOps, що передбачає безперервну інтеграцію (CI) і безперервне розгортання (CD), ідеально поєднується з машинним навчанням, яке ґрунтується на регулярній оцінці моделей. CI має на меті автоматичне тестування змін коду для швидкого усунення помилок, тоді як CD спрямований на автоматизацію розвертання змін після етапу тестування.
AWS, Google Cloud Platform, Azure та інші хмарні рішення надають послуги, спеціально призначені для створення, навчання та розвертання моделей машинного навчання. Деякі сервіси, як-от Sagemaker, відомі своєю надійністю та недорогою підтримкою алгоритмів машинного навчання. В цей час інші рішення (CodeDuild) орієнтовані на автоматизацію процесів CI/CD, що призводить до значної економії часу та ресурсів.
Контроль версій надає інженерам машинного навчання інструменти для відстежування змін даних, які залучаються для алгоритмів навчання. Система записує всі внесені зміни, що спрощує моніторинг актуальних зміг і дозволяє легко повернутися до попередніх налаштувань. Крім того, контроль версій зручний для роботи в колаборації.
Більшість фахівців мають також володіти навичками об’єктноорієнтованого програмування і дотримуватися 5 принципів об’єктно-орієнтованого проєктування (SOLID), викладених Робертом К. Мартіном. Ці методи широко використовуються у гнучкій розробці та допомагають запобігти рефакторингу коду. SOLID охоплює 5 принципів: принцип єдиної відповідальності, принцип відкритості-закритості, принцип заміщення Лісков, принцип поділу інтерфейсу та принцип інверсії залежностей. У нашій нещодавній статті ми більш детально розглянули Python в умовах реалізації рішень ШІ. (і потім додаємо тут посилання на ту статтю про пайтон з блогу)
Простота і різноманіття бібліотек посприяли застосуванню Python для машинного навчання. Знання Python можна перенести на проєкти, пов’язані з аналітикою даних і веброзробкою. Java також широко використовується для розгортання моделей машинного навчання у виробничому середовищі: мова ефективно оброблює розподільні та широкомасштабні системи. Крім того, знання Java відкриває можливості для роботи з технологіями великих даних, а саме Hadoop і Apache Spark. Що ж до C++, ця мова програмування найбільш підходить для проєктів, у яких увага зосереджена на високій продуктивності моделей. C++ скорочує час навчання моделей глибокого навчання та забезпечує більший контроль над їх оптимізацією.
Перевагою технічного спеціаліста на ІТ ринку буде знання чи досвід роботи з API DataFrame PySpark – це інструмент, що об’єднує Python та Spark.
Володіння фреймворками TensorFlow, PyTorch і Scikit-learn, призначених для складних моделей нейронних мереж МН, допомагає у проєктуванні та розгортанні Convolutional Neural Networks (наприклад, розпізнавання зображень) та Recurrent Neural Networks and Transformers (для аналізу тексту чи аудіо). Важливими також є навички застосування AI Developer Platform Weights & Biases або MLFlow для повного циклу машинного навчання.
Не варто забувати про користь володіння предметною сферою технічним спеціалістом. Впровадження ML у бізнес потребує широкого розуміння спеціалістами умовних законів у конкретній сфері бізнесу. Розробка рішень з машинного навчання — довгий та поглиблений процес, що потребує високих фінансових витрат. ІТ компанія та розробники проєкту повинні виявляти й використовувати актуальні підходи та ефективні моделі, що матимуть цінність для бізнесу. Розуміння бізнес-сфери потенційного замовника та комбінації потреб бізнесу з технологією машинного навчання сприяють створенню практичного рішення.
Якщо вам потрібна консультація щодо впровадження алгоритмів ML у роботу компанії, зверніться до команди PNN Soft. Наш більш ніж 20-річний досвід інновацій та знання в області технологій допоможуть вам вдосконалити рішення для бізнесу.
