Un giorno nella vita di un ingegnere di machine learning: cosa fanno?

Un ingegnere di machine learning si occupa principalmente di intelligenza artificiale. Un ingegnere dell'apprendimento automatico è fondamentalmente un programmatore di computer che crea programmi che aiutano le macchine ad agire senza essere specificamente indirizzati a svolgere quelle serie di attività. Gli ingegneri dell'apprendimento automatico hanno un impatto su numerose persone fin dal fornire loro ricerche Web personalizzate fino a feed di notizie personalizzati.

Gli ingegneri di machine learning lavorano in aziende all'avanguardia come Spotify, Adobe, Facebook, Google, Linkedin ecc.

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Competenze che un ingegnere di apprendimento automatico utilizza al lavoro

Programmazione di base – Architettura del computer (memoria, elaborazione distribuita, cache di larghezza di banda), strutture dati (code, stack, alberi, grafici, array multidimensionali) e algoritmi (ricerca, ordinamento, ottimizzazione).

Probabilità e statistica: concetti di Bayes Nets, regola di Bayes, processi decisionali di Markov ecc. Insieme ai concetti di probabilità, concetti statistici come mediana, varianza, media, verifica di ipotesi, media, distribuzioni normali, distribuzioni uniformi e distribuzioni binomiali.

Algoritmi e librerie di machine learning: un ingegnere di machine learning seleziona modelli appropriati come albero decisionale, rete neurale, regressione lineare, boosting, algoritmi genetici e bagging. Un ingegnere dell'apprendimento automatico è consapevole dei vantaggi e degli svantaggi dei diversi approcci come perdita di dati, bias e varianza, dati mancanti e overfitting e underfitting.

Modellazione e valutazione dei dati: un ingegnere di apprendimento automatico valuta la struttura di un set di dati per identificare modelli costruttivi.

Abilità di scrittura: alcune aziende richiedono un ingegnere di apprendimento automatico per pubblicare articoli sui suoi progetti.

Le responsabilità di un ingegnere dell'apprendimento automatico includono:

• Analisi di algoritmi di machine learning per trovare una soluzione a un problema.
• Individuazione delle differenze nella distribuzione dei dati.
• Verifica della qualità dei dati e per accertare la qualità dei dati con l'ausilio della pulizia dei dati.
• Esplorazione e visualizzazione dei dati.
• Supervisione dei processi di acquisizione dati.
• Inserisci i dati nei modelli definiti dai data scientist.
• Definire le strategie di validazione.
• Interpretazione degli obiettivi di business e sviluppo dei modelli.
• Produzione dei risultati del progetto e isolamento dei problemi che devono essere risolti per rendere i programmi più efficaci.
• Utilizzo della strategia di valutazione e della modellazione dei dati per prevedere casi imprevisti.
• Gestione delle risorse a disposizione dello scienziato del machine learning come hardware e personale.
• Ricerca e implementazione delle migliori pratiche per migliorare l'attuale infrastruttura di machine learning. Spiegare processi complessi a clienti e colleghi di background non tecnico
• Supporto a product manager e ingegneri nell'implementazione del machine learning nel prodotto. Scopri di più sulle responsabilità degli ingegneri di machine learning.

Una giornata tipo nella vita di un ingegnere dell'apprendimento automatico consiste nel leggere documenti di ricerca e applicare queste conoscenze ai progetti in corso, identificare quale algoritmo funziona bene per i problemi che stanno cercando di risolvere, discutere con il suo responsabile del reporting in merito alle soluzioni che stanno cercando di risolvere. stanno lavorando, rispondendo alle e-mail, partecipando alle riunioni dell'ufficio e alle chiamate dei clienti, progettando database e verificando le metriche per i modelli esistenti.

Svolge tutte le funzioni dalla raccolta dei dati, alla preparazione, all'ottimizzazione del modello e all'implementazione. Sviluppare strumenti di test per il monitoraggio e l'analisi delle prestazioni e dell'accuratezza dei dati.

Programma di un ingegnere di apprendimento automatico

Se un ingegnere dell'apprendimento automatico inizia la sua giornata alle 9:00, rivede i progetti e il codice che sono stati operativi durante le ore notturne. Controlla la sua lista di cose da fare per la sua giornata. Controlla la sua posta elettronica di lavoro e risponde alle e-mail.

Dalle ore 10.00 alle ore 12.00, partecipa alle chiamate relative al lavoro. Successivamente, inizia a lavorare con progetti e strumenti di machine learning. Progetta un database. Utilizza abilità matematiche per eseguire questi calcoli. Impara nuovi concetti con l'assistenza di strumenti creativi come Scikit Learn, H20 ecc. Un ingegnere di apprendimento automatico e il suo team hanno messo insieme un elenco di tecniche e algoritmi basati sulla ricerca che vorrebbero implementare.

Dopo pranzo, verso le 13:00, partecipa alle riunioni dell'ufficio in cui i membri del team condividono ciò su cui hanno lavorato, i progressi compiuti nei rispettivi progetti, esaminano i progressi dell'altro e discutono su cosa avrebbero potuto fare meglio. Si occupa delle chiamate dei clienti.

Discute lo stato di avanzamento dei progetti in corso e proposte di idee per nuovi prodotti e progetti. Un ingegnere dell'apprendimento automatico ha bisogno di eccezionali capacità comunicative per parlare con i suoi colleghi e clienti. Progetta i sistemi con cautela per evitare colli di bottiglia.

Tra le 14:00 e le 17:00 scrive unit test, controlla i modelli completati e completa le attività continuative. Dopo aver terminato queste attività, controlla le metriche del modello esistente e confronta queste metriche con il modello di base. Torna alla codifica e rivede le richieste da parte del cliente. Utilizza le sue forti capacità analitiche per interpretare i risultati e identificare i problemi per progettare i suoi progetti in modo efficace.

Tra le 18:00 e le 20:00, esegue il wrapping dei modelli di database, dei progetti e delle richieste di codice e si assicura che nessuna attività sia in sospeso prima di lasciare l'ufficio.

Dopo essere arrivato a casa, controlla la sua posta elettronica di lavoro intorno alle 22:00 per vedere se ci sono problemi legati al lavoro e prende provvedimenti sui problemi che richiedono un'azione immediata.

Un ingegnere dell'apprendimento automatico che lavora in un'azienda ha affermato: "La parte migliore è che mi viene sempre data l'opportunità di sperimentare i miei modelli e i miei colleghi sono aperti ad ascoltare e implementare le mie idee".

“Sto costantemente imparando e sempre desideroso di apprendere nuovi approcci nel campo. C'è sempre un'opportunità per contribuire in modo diverso”, ha aggiunto.

È fondamentale che un ingegnere dell'apprendimento automatico interpreti l'intero ecosistema per il progetto su cui sta lavorando. L'ottima notizia per gli ingegneri dell'apprendimento automatico è che l'apprendimento automatico ha una vasta applicazione in diversi domini. Vari campi come la produzione, l'istruzione, la finanza e la tecnologia dell'informazione trarrebbero grandi benefici dall'apprendimento automatico. Gli ingegneri dell'apprendimento automatico progettano sistemi complessi per risolvere le complesse sfide presentate dal mondo che sta cambiando rapidamente.

Si stima che entro il 2025 la creazione globale di dati raggiungerà i 175 Zettabyte. Ciò significa che l'intelligenza artificiale creerà un numero enorme di posti di lavoro. Nel campo dell'intelligenza artificiale, un ingegnere di macchine guida dal fronte. Un ingegnere di apprendimento automatico sarebbe in grado di mantenere una carriera prospera e fiorente anche in futuro.

Presto, ci saranno altre scoperte straordinarie introdotte da Machine Learning e gli ingegneri di Machine Learning continueranno a essere parte integrante di tutte queste operazioni di machine learning.

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