תוֹכֶן
- חלק מהיסודות של מהנדס למידה במכונה
- אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך
- עוד תשומות מהנדסי למידת מכונות
- הבנת חלק מהסיכונים
- חיי היום-יום של מהנדס למידה במכונה
- מה שלמדנו
להסיר:
למהנדסי למידת מכונות (MLE) יש אחריות מגוונת. רבים מהם קשורים למחזור החיים של ML ולתפקיד הכללי של עבודה עם פרויקט ML מסוים בתהליך שנקבע.
מהנדס למידת מכונה (MLE) הוא חלק מרכזי בצוות העובד עבור עסק שרוצה להפיק תועלת מלמידה של מכונות ופונקציונליות של בינה מלאכותית.
באופן כללי, אנשי מקצוע אלה הם האפוטרופסות של כמה מהטכנולוגיות החזקות ביותר בסביבה.
בואו נסקור יותר מה עושים MLEs מאנשי מקצוע למידת מכונות בתחום הטכנולוגי שדיברו איתנו על המשמעות של מילוי אחד מתפקידי העבודה הללו.
חלק מהיסודות של מהנדס למידה במכונה
ברמה בסיסית מאוד, מהנדסים שלומדים במכונה צריכים להבין את האומים והברגים של האופן בו פרויקטים אלה מתאגדים, וכיצד הם מקבלים רועים לקראת השלמתם. (קראו למידת מכונה 101.)
"מהנדס למידת מכונות אחראי להפעיל את הפיתרון המבוסס על למידת מכונה", אומר רוזריה סיליפו, דוקטורנט, מדען נתונים ראשי ב- KNIME. "זה כרוך בתכנות מסוימת לשילוב אלגוריתם למידת המכונה בפרויקט וחוויית IT מסוימת לפריסת הפיתרון הסופי לייצור."
Silipo מציע כי התנסות מעשית בעולם האמיתי בלימוד מכונות תעבור דרך ארוכה, מכיוון שהיא תטפל ביכולת לפתור בעיות.
"מהנדס לומד מכונה צפוי שיהיה לו מספיק ידע למידת מכונות כדי להבין את תפקיד האלגוריתם ביישום ולפתור מלכודות פוטנציאליות ותקינות", אומר סיליפו.
שם נכנסים לכמה מיומנויות תכנות ומתמטיקה אלה. MLEs לרוב רוצים לדעת שפות תכנות כמו פייתון, והם די בקיאים בתעלולי מתמטיקה אחוריים של המפית. (קרא את הדיון בין R לפייתון.)
אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך
אינך יכול לשפר את כישורי התכנות שלך כאשר לאף אחד לא אכפת מאיכות התוכנה.
עוד תשומות מהנדסי למידת מכונות
חלק מאלה שיש להם מושב בשורה ראשונה בדרכים בהן חברות עובדות עם מהנדסי למידת מכונות, מהדהדים גם את התחושה כי אנשי מקצוע אלה הם בעלי עוצמה ייחודית בעולם העסקים.
"מהנדסי למידת מכונות הם מתכנתים מהשורה הראשונה המתכננים תוכנה בהפעלה עצמית שיכולה ללמוד וליישם ידע על טייס אוטומטי מבלי שאנשים יצליחו להגיע אליהם", אומר מקייג 'ברנובסקי, מומחה למידת מכונות ושיווק במכירות בזטי.
ברנובסקי מציע כי מהנדסים למידת מכונה מבוקשים מאוד על סמך יעדי החברה הספציפיים הקשורים ליעילות הזמן.
"לחברות יש ערמת ערימה של ערימת נתונים לעיבוד ואם הן עושות דברים ידנית, זה יהיה כמו לנסות לצפות בסרטי 13 מסע בין כוכבים בשעה אחת," אומר ברנובסקי.
אלכס בקר, ראש מחלקת נתונים אנליטיקס ב- ScienceSoft, מכיל תיאור פרוזאי יותר של מה שעושים מהנדסי למידת מכונות.
"מהנדסי למידת מכונות אחראים להכנת הנתונים הנדרשים להכשרת מודל ML (למשל, הם מגדילים נתונים ומפחיתים את הרעש) ועבודה עם דגמי ML", אומר בקקר, ומתאר כיצד הדברים עובדים בצוות שלו. זה האחרון מרמז על תכנון הדגמים, בחירת פונקציות הפעלה ואופטימיזציה רלוונטיות, כוונון ההפרפרמטרים של הדגמים, הדרכה והכשרה מחדש של הדגמים, וודא שהמודל מבדל אותות מרעש ועוד. "
העבודה עם מודלים של למידת מכונות, לדבריו, כוללת מגוון משימות ברמה הגבוהה ביותר, המכסה את מחזור החיים של ההתפתחות.
הבנת חלק מהסיכונים
הנה דרך נוספת להבין מה עושה מהנדס למידת המכונה, ולהבין את חשיבותם בייצור ארגוני של פרויקטים של למידת מכונות.
לאחרונה, משרד המשפטים האמריקני מביא אישומים נגד מהנדס הלמידה לשעבר של מכונות גוגל לשעבר, אנתוני לבנדובסקי, בטענה כי לקח עימו קניין רוחני בצורה של סודות מסחריים לאובר.
להלן דוגמא שבה היה למהנדס רכב בנהיגה עצמית כל כך הרבה כוח על התהליך, עד שהוא הצליח לגנוב סודות מסחריים חיוניים ממעסיק.
זה ממחיש כיצד חברות צריכות לסמוך למעשה על מהנדסי למידת מכונות ולתת להן כמויות מסוימות של כוח על התהליך והגישה למידע רגיש. הם כה מרכזיים בתהליך, עד כי חברות צריכות לבחון היטב את האפשרות לבחון אותן ולהכניס בקרות נחוצות.
חיי היום-יום של מהנדס למידה במכונה
דיוויד חצ'אטורוב, מהנדס למידת מכונות בחברת טכנולוגיית זיהוי דיבור, Speechmatics, נתן לנו תמונה מפורטת יותר של איך מהנדסי למידת מכונות עשויים לעבוד בפועל.
"חלק גדול מהיותו מהנדס למידת מכונות כרוך בשמירה על כל ההתפתחויות האחרונות בתחום ה- AI / ML - בין אם זה סורק את דף הטרנד של GitHub, מרענן בטירוף את arXiv או מבלה יותר מדי זמן בגלילה דרך reddit.com/r/MachineLearning "אומר חצ'אטורוב. "הם מנסים להחזיר את הטכנולוגיות המכוונות למחקר לטובת יותר חסרונות מסחריים. שימוש חוזר זה כרוך בדרך כלל בהוספת פונקציונליות נוספת ושימושיות שלעתים קרובות חסרים בעבודה האקדמית המקורית. "
לפעמים, לדבריו, פריצות דרך גדולות בלימוד מכונות מתרחשות במהירות.
"בנקודות אלה מהנדסי למידת מכונות לעיתים קרובות נכנסים להילוך גבוה ומנסים במהירות לפתח הוכחת-קונספט (PoC) שיכול להוסיף ערך קיצוני לעסק וללקוחות שלהם," הוא מוסיף. "אם ה- PoC פועל כמתוכנן, ניתן להחלף אותו למוצר חדש לגמרי. זה יכול להיות מרגש מאוד מבחינת פתיחת הזדמנויות חדשות הן בפני החברה והן עבור הלקוחות הסופיים בגלל המינוף הטכני המוגבר שנצבר באמצעות למידת מכונות מתקדמת. "
חצ'אטורוב חוזר גם למה שרבים אחרים סיפרו לנו גם על מהנדסי ML, שחלק מהעבודה המייגעת יותר כרוכה בניקיון וניהול נתונים. ישנן משימות רבות בנושא הצורך המתמשך באיסוף וטיפול בנתונים, ולמרות שחלק מהן ניתנות לאוטומציה, השאר לא ייעלם בקרוב.
"מהנדס לומד מכונות צריך להיות מוכן לכל דבר", אומר חצ'אטורוב, "מנסה להכניס נתונים למתכונת הקלט הנכונה וכלה בכתיבת מגרדי אינטרנט מותאמים אישית. "
מה שלמדנו
אני מקווה שזה נותן לך תמונה טובה יותר של איך מהנדסי ML מבלים את זמנם. תפקיד עבודה חשוב זה הוא זה שימשיך לקבל תשומת לב רבה כאשר אנו מצנחים את היכולות של ML לשנות את העסק שלנו ואת חיינו.