Machine Learning Engineer: хто це, чим займається, як стати фахівцем

21 століття – час інформаційних технологій та стрімкого зростання прогресу. На передову виходить сфера ІТ. Вона набула величезного розвитку за останнє десятиліття. Відповідні перспективи зберігаються досі.

Описане явище породжує виникнення нових вакансій і професій. Деякі перебувають на слуху, але зовсім не зрозумілі «пересічному користувачеві». Нині непоганим попитом користується Machine Learning Engineer. Саме на цей напрямок буде наголошено далі. Стаття розповість про машинне навчання та фахівців, які ним займаються.

Визначення

ML – метод аналізу даних, що автоматизує процедуру вибудовування аналітичної моделі. Навчання програми/алгоритму поступового поліпшення виконання початкового завдання.

У разі вирішення проблеми досягається, спираючись на закономірності у тих чи інших вхідних відомостях. Це – штучний інтелект та нейронні мережі.

Системи та додатки зможуть навчатися за пропонованими даними, після чого приймати оптимальні рішення з питань, що задаються. Втручання людини тут зовсім не потрібно.

Про завдання

Машинне навчання ґрунтується на тому, що системи аналітики здатні навчатися виявленню закономірностей та приймати рішення без участі людей. Якщо таке потрібно, воно виявиться мінімальним.

ML має полегшувати сучасне життя. В основі його лежать такі ключові завдання:

1. Класифікація. Передбачення, до якого класу ставитиметься об'єкт.
2. Регресія. Уточнення числових значень ознак. Приклад – передбачення продажів у майбутньому з урахуванням минулорічних даних.
3. Кластеризація.Це процес поділу однієї великої множини на кластери - деякі класи, що містять схожі між собою об'єкти.
4. Мінімалізація розмірності. «Навчання» допоможе звести велику кількість ознак до меншої. Зазвичай відбувається скорочення до 3 пунктів. Відповідний прийом допомагає візуалізувати отриману інформацію.

А ще машинне навчання допомагає виявляти аномалії. Мається на увазі пошук незвичайних об'єктів, які сильно відрізняються від загальноприйнятих.

Способи реалізації

ML навчання може проводитися за трьома принципами:

Далі кожен варіант буде розглянуто докладніше. Це допоможе зрозуміти, наскільки область IT, що цікавить, підійде людині на практиці.

З учителем

В даному варіанті машинного навчання грамотний результат у процесі реалізації моделі явно позначається для кожного елемента, що ідентифікується в наборі інформації. Це означає, що під час зчитування відомостей алгоритм передбачає правильну відповідь. Для пошуку цього використовується знаходження зв'язків. Відповідна поведінка допомагає при введенні непозначених даних отримувати грамотну класифікацію та прогнозування.

При класифікації алгоритм навчання може отримувати важливі дані. Приклад - історія операцій з кредитних карток: безпечні та підозрілі маніпуляції. Має бути вивчити відносини між цими класифікаціями, після чого маркувати схожі операції тим чи іншим способом.

Якщо дані пов'язані один з одним безперервно, алгоритм навчання застосовується для майбутніх прогнозів.

Без учителя

Машинне навчання без вчителя передбачає такі особливості:

1. Спочатку правильно встановлених відповідей завдання немає.
2. Метою є пошук смислових зв'язків між даними.
3. Варіант виявляє шаблони, а також різні закономірності.

Приклад – кластеризація. Так називається застосування неконтрольованого навчання у системах рекомендацій.

Поглиблений варіант

Поєднання перелічених раніше варіантів. Таке машинне навчання застосовується для найскладніших завдань. Потребує реалізації взаємодії з навколишнім світом. Дані надаватимуться середовищем. Відповідний прийом допоможе алгоритму реагувати та навчатися.

Застосовується поглиблений підхід широко:

• контроль роботизованих кінцівок;
• розробка навігаційних систем для роботів;
• складання логічних ігор.

Зустрічається у логістичних задачах для складання графіків, планування вирішення актуальних проблем.

Методи

Алгоритми машинного навчання практично зустрічаються зовсім різні. Їх використовують компанії та підприємства залежно від цілей та завдань, які необхідно вирішити.

Важливо: аналіз даних зустрічається переважно в Big Data.

Існують такі методи ML:

• дерево рішень;
• нейронні мережі;
• кластеризація;
• "випадковий ліс";
• асоціативні правила.

Для створення утиліт, що реалізують згадані принципи, використовують R, Пітон, Скеля та Julia. Вони мають підтримку більшістю середовищ розробки, що інтегруються.

Нейронна мережа

Нейронні мережі у машинному навчанні:

1. Створюють імітацію структури мозку. Це означає, що у кожного штучного нейрона є зв'язок із кількома іншими собі подібними.
2. Виступають як багатошарова структура. На одному шарі нейрон передає дані на інший.
3. Результат – електронні матеріали досягають вихідного шару. На цьому етапі мережа видає гіпотезу щодо вирішення поставленого завдання чи класифікації.

Варіант широко використовується в медицині та охороні здоров'я, мультимедіа, фінансових галузях. Приклад – пошук шахраїв та засобів, якими вони користуються. Хоча такий метод є дорогим і майже не зустрічається у дрібних організаціях.

Дерево рішень

При машинному навчанні використовується для того, щоб класифікувати об'єкти шляхом відповідей на запитання про ці атрибути. Останні знаходяться у вузлових точках. Залежно від виданої відповіді вибиратиметься та чи інша гілка. Процес здійснюється доти, доки вдасться знайти остаточну відповідь.

• платформах, що дозволяють керувати знаннями клієнтського обслуговування;
• утилітах для прогнозування цін;
• планування випуску товарів;
• страхової діяльності;
• фінансовій сфері – для розрахунку передбачуваного та можливого фінансового збитку, платоспроможності клієнтів.

Якщо візуально уявити модель, вона виглядатиме як зазвичай «дерево».

Випадковий ліс

Моделей машинного навчання багато. Знати їх потрібно тим, хто хоче присвятити себе кар'єрі ML Engineer. Наступний варіант – випадковий ліс.

Представлений універсальним механізмом з швидким навчанням. Допомагає виявляти зв'язки всередині набору даних. Приклад – небажані масові електронні чи поштові розсилки.

Кластеризація

Так називають угруповання елементів інформації із подібними характеристиками. У процесі застосовуються статистичні алгоритми. Хоча він не передбачає вчителя, дуже активно використовується для класифікації.

Важливо: є ефективним прийомом пошуку груп у складних наборах електронних відомостей.

Асоціативні правила

Метод без учителя. Передбачає виявлення стосунків між кількома змінними. Застосовується в двигунах видачі рекомендацій.Приклад – інтернет-магазин, розділ «Разом із цим товаром зазвичай купують…».

А як бути з кар'єрою – актуальна інформація

Технології машинного навчання та методи їх використання у повсякденному житті стрімко розвиваються та вдосконалюються. Настав час розібратися, хто такий ML-фахівець, а також що потрібно для побудови кар'єри в обраному напрямку.

ML-фахівець – що за звір такий

Machine Learning Engineer – спеціаліст, який займається ML:

• є програмістом/розробником;
• зайнятий у галузі створення та контролю штучного інтелекту;
• головним його завданням стає навчання програмного забезпечення аналізу даних.

Такий інженер повинен не лише програмувати, а й вивчати контент вибудовувати логічні висновки, спираючись на власні електронні матеріали.

Напрямок був із іншими сферами IT. Приклад – фахівець із Великих Даних. Такий працівник набагато швидше досягне успіхів у машинному навчанні.

Перспективи

Перед тим, як розпочинати освоєння роботи, можна і потрібно дізнатися про перспективи обраного напряму. Це досить важливе питання, оскільки ніхто не хоче вчитися просто так. Якщо мова йти про IT-сферу – і поготів. Пов'язано це зі складностями впровадження у вибрані галузі.

ML активно використовується у повсякденному житті. Люди бачать результати ML Engineering, але не усвідомлюють цього. Можна навести кілька наочних прикладів:

1. Printerest пропонує користувачам контент. Це називається рекомендаціями. У основі лежить аналіз раніше переглянутих картинок.
2. Facebook (Meta). Добре проглядаються у бот-чатах та таргетованій рекламі.
3. Twitter. Ще одна компанія, яка застосовує ML у своїй діяльності. Приклад - стрічка новин.Тут виділяються новини, здатні зацікавити конкретного користувача.

І це – лише початок. З вищесказаного випливає, що машинне навчання - область, що добре розвивається. Для неї потрібний не тільки комп'ютер, а й фахівець, який зможе здійснювати програмування обладнання. Вакансій зараз, та й у майбутньому, буде чимало. Тому звернути увагу на ML рекомендується тим, кому цікаві Великі Дані, інформаційні технології та розробка.

Спектр знань – які сфери торкнуться

Хороші співробітники – це не просто люди з відповідною освітою. Вони повинні розумітися на різноманітних галузях науки.

Для успішного машинного навчання потрібно:

• фізика;
• інформатика;
• математика;
• статистика;
• нейрофізіологія;
• біологія.

Для того, щоб грамотно реалізувати проект із машинним навчанням, прийнято залучати спеціалістів із усіх перерахованих областей професій. Якщо відповідні навички має «інженер», це стане величезним плюсом.

Важливо: у сфері ІТ працівник може обійтися без останніх двох наук. Для повноцінної роботи буде залучено окремих фахівців. А ось решта «розділів» науки є обов'язковими.

Безпосередні навички

За допомогою ML можна вирішувати досить складні завдання, що постають перед бізнесом. Ця сфера приваблива навіть для дрібних підприємств.

Коли людина хоче стати хорошим інженером з машинного навчання, вона має розуміти – тут потрібні певні навички. «Голою» теорії в перерахованих галузях науки мало для практичного застосування.

Фахівцям, які працюють у вибраному напрямку, потрібно:

• добре розумітися на дискретній математиці;
• вміти поводитися з теорією ймовірності та статистикою;
• вивчити алгоритми машинного навчання;
• освоїти сховища даних;
• вивчити мову SQL – необхідний безпосереднього складання запитів;
• навчитися аналізу та моделювання інформації за допомогою мов програмування;
• розібрати принципи обробки даних;
• дізнатися якнайбільше про прикладні інструменти типу SPSS/SAS або Matlab;
• навчитися візуалізації одержуваних відомостей.

Починаючи введення у машинне навчання, рекомендується також вивчити специфіку напряму, у якому планується працювати. Якщо це бізнес – менеджмент, медицина – особливості праці медпрацівників тощо.

Особистісні характеристики

Щоб успішно робити кроки шляхом машинного навчання, дані раніше рекомендації знадобляться в обов'язковому порядку. Але також важливу роль відіграють особисті якості. Непоодинокі випадки, коли певні риси характеру заважають досягти бажаних успіхів.

Для просування кар'єрними сходами потрібні такі якості як:

• посидючість;
• вміння виконувати монотонну роботу протягом тривалого часу;
• аналітичне мислення – обов'язково обробки даних машинного навчання;
• стресостійкість;
• вміння працювати у команді;
• добре розвинене логічне мислення;
• цілеспрямованість
• критичність мислення;
• навички збору даних та їх класифікації.

Для освоювання машинного навчання також потрібно добре розібратися у своїх цілях та намірах. Простих навичок і умінь вистачить лише спочатку. Для того, щоб досягти успіху у вибраному напрямку, потрібно бажати розвиватися та покращувати програмне забезпечення. Якщо мета – це висока зарплата, краще не віддавати перевагу машинному навчанню. Досягти успіху не вдасться, а ось наробити критичних помилок та втратити час – запросто.

Що там із заробітком

Введення у професію закінчено. Тепер важливий момент – це питання заробітку. За скрутну роботу фахівці хочуть отримувати відповідно. Дані, їх обробка та аналіз є досить складними. А якщо додати сюди IT-технології, то й поготів.

На ринку праці машинне навчання має величезний попит. У Росії поки що вакансій обмаль, але ця проблема поступово йде.

Заробіток залежить від навичок, конкретного проекту та досвіду роботи. Зібрані дані показують, що у Москві можна розраховувати на оклад:

• близько 100 000 рублів - новачкам;
• 80 000 рублів - стажистам;
• близько 400 000 рублів - досвідчених фахівців.

В Америці середня зарплата цього фахівця складає близько 700 000 рублів (12 000 доларів США).

Чи потрібна освіта

Кожна машина та комп'ютер вміє обробляти дані, але аналізувати їх – ні. Для того щоб забезпечити відповідні навички, залучаються фахівці з машинного навчання. Зі спектром знань та особистісних якостей все ясно. Потім можна розглянути питання здобуття спеціалізованої освіти.

Однозначної відповіді на питання про те, чи вимагає ця сфера діяльності наявності профільної освіти, немає. Можна спробувати обійтися без диплома, але машинне навчання – складна річ. Самостійно з нуля тут розібратися вкрай важко.

Як отримати освіту – поради

Ця проблема може бути вирішена декількома способами. Кожен самостійно обирає рішення, яке здається йому найцікавішим:

1. ВНЗ. Машинному навчанню можна спробувати навчитися у ВНЗ. Зазвичай, це вже магістратура. Спочатку належить вивчитися на «дрібного» фахівця з даних чи програмування. Процес забирає до 10 років. Без бюджетного навчання потребує ще й величезних фінансових вливань.Натомість із випуску вдасться отримати диплом державного зразка. Можна зупинитись на закордонних ВНЗ чи місцевих університетах.
2. Технікуми. Машинному навчанню ці заклади не навчать, але послужать гарним стартом для розробників та аналітиків. Особливо тоді, коли студент хоче продовжити навчання у ВНЗ. Результат – видача диплома про середню професійну освіту та можливість зарахування одразу на 2-3 курс з обраної спеціалізації в університеті.
3. Самоосвіта. Введення в дані, а також їх аналіз та машинне навчання можна здійснити через самоосвіту. Людина повністю самостійно контролює процес та вибирає, чим займатися. Витрати нульові (особливо якщо не витрачатися на літературу). Істотний недолік – відсутність документів, які б підтверджували знання.

Але є ще один цікавіший підхід до вирішення цієї проблеми. Йдеться про дистанційне навчання на спеціалізованих курсах. Можна вибрати програми не тільки для новачків, але й досвідчених розробників. Там обов'язково розкажуть, що таке машинне навчання, а також, як його реалізовувати. Наприкінці буде видано сертифікат в електронній формі. Максимальний термін тривалості курсу – 12 місяців. Можна вчитися одразу за декількома напрямками.

PS Великий вибір курсів з машинного навчання є і в Otus. Є варіанти як для просунутих, так і для користувачів-початківців.

Хто такий ML-Інженер, чим займається і як ним стати

Розберемося, чим займається ML Engineer. Які завдання виконує у створенні. У чому полягає відмінність від Data Scientist. Дізнаємося, скільки заробляє ML-інженер, як опанувати професію.

Оновлено: 2024-02-06 18:37:08 Анна Лі Павлівна автор матеріалу

Хто такий ML-інженер

У мережі часто з'являється вираз «модель була навчена на…».Замислювалися, що означає «навчити модель» і хто цим займається? Давайте розберемося. Почнемо з того, що навчання або Machine Learning (ML) відноситься до галузі програмування.

Тобто спеціальні програмісти створюють алгоритми. За цими правилами нейромережа навчається. Так ІІ отримує здатність «бачити» взаємозв'язок. Отримує здатність розподіляти за категоріями, поєднувати та обробляти заданим чином інформацію.

Тому на виході отримаємо логічну відповідь. А не купу нескладної інформації. Програміст, який займається навчанням, називається Machine Learning Engineer. Не дивуйтеся, що професія називається інженером, а чи не програмістом.

Оскільки фахівець займається не тільки написанням коду. Він проектує, тестує, а також виконує інші завдання. Здебільшого ML-інженер зосереджений на алгоритмах. Створює, доопрацьовує та налагоджує.

Вони допомагають комп'ютерам вчитися з досвіду та робити передбачення. При цьому без програмування. Очевидно, що такі профі працюють над створенням ІІ та нейромереж. Чи потрібні інженери у комерційних організаціях, де не використовується ІІ?

Безперечно, потрібні. ML-моделі зустрічаються повсюдно. Часто люди просто не помічають, настільки моделі стали звичними у нашому житті. Простий приклад визначення спаму в пошті. Або системи рекомендацій у магазинах, стрімінгу.

Приклад завдань, які вирішують ML-моделі:

• прогнозування попиту;
• розпізнавання образів;
• класифікація даних;
• рекомендаційні системи;
• автоматизація ухвалення рішень.

У організаціях моделі автоматизують аналіз даних. ML-інженери створюють системи, що виявляють тенденції та роблять прогнози. Це знижує ризики, підвищує конкурентоспроможність. Загалом підвищує продуктивність роботи.

Що робить ML-інженер

Головна мета – створити точну модель.А потім запровадити результат. Наприклад, інженер створить рекомендаційну систему. Потім разом із програмістом вбудує ML-модель в інтернет-магазин. Далі залишається відстежувати правильність роботи.

1. Збір та підготовка даних. В онлайн-рітейлі це історія покупок, переваги чи ціни. У фінансових установах – транзакції, кредитні історії. Масив інформації очищається від помилок. Потім інженер переводить масив у необхідний навчання формат.
2. Вибір та розробка моделей. Визначає алгоритми ML для конкретного завдання. Вибирає структуру, параметри. Здійснює оптимізацію.
3. Навчання моделей. Вводить масив, проводить обчислення. Коригує, за потреби.
4. Оцінка та оптимізація моделей. Здійснює оцінку продуктивності. Оптимізує параметри підвищення результативності.
5. Інтеграція у системи. Впроваджує готову ML модель. Налаштовує для повсякденної роботи. Навчає користувачів.
6. Обслуговування та оновлення. Доопрацьовує модель, оновлює. Наприклад, за зміни цін на товари. Або додавання нових банківських послуг. Виправляє помилки.

Звичайно, що ML-інженер працює не один. Він тісно контактує з бізнес-аналітиками, програмістами чи Data Scientist. Тільки спільна робота може дати продуктивний результат.

Чим відрізняється ML-інженер від Data Scientist

Це дві схожі професії, пов'язані з Machine Learning. Часто спільно працюють над одним проектом. Але відрізняються головною галуззю роботи. Якщо коротко, ML-інженер створює. Data Scientist використовує ML-моделі. Відповідає за інформацію на навчання.

Плюси та мінуси професії

Рівень зарплати у професії

Оклад залежить від низки чинників. Враховується регіон, сфера роботи, досвід. Також розмір організації. У столиці та великих містах оклад вищий, ніж в областях. Традиційно у фінансовому секторі платять більше.

Прибутковими вважаються галузі обробки природної мови та комп'ютерного зору. Зрештою, у міжнародних компаніях пропонується підвищена ставка.Особливо якщо експерт володіє іноземними мовами.

Очевидний плюс – досвід роботи на міжнародному ринку. Подібні експерти потрібні по всьому світу. Згідно з HeadHunter середній оклад - 212 600 рублів. А ресурс Zarplan.com наводить цифру – 360 750 рублів.

На hh.ru понад 200 вакансій на посаду спеціаліст з машинного навчання. Початківцям пропонується оклад 80 000 – 100 000. А досвідченим 300 000 – 500 000. Зустрічаються вакансії із зарплатою понад мільйон рублів.

Кар'єрне зростання

Ринок праці малює райдужні картини. У найближчому майбутньому продовжиться зростання попиту на експертів. Це говорять вітчизняні та іноземні аналітики. Час подумати про освоєння цього фаху.

Кар'єрні сходи не обмежені щаблями від молодшого до старшого співробітника. Підвищуйте кваліфікацію, тоді відкриється доступ до керівних посад. Наприклад, керівник відділу аналітики.

Знання та досвід дозволять перейти на суміжні професії. Звичайно, це залежить від бажання та ринкової кон'юнктури. Якщо маєте посаду з адекватним доходом, то не обов'язково розглядати варіанти зміни спеціальності.

• Data Scientist;
• Data Engineer;
• Software Engineer;
• AI Researcher;
• ML Research Scientist;
• Менеджер проекту з ML;
• директор з досліджень та розробок;
• викладач Machine Learning.

Які знання та навички потрібні у професії

Основу становлять - Machine Learning, математика, статистика, ІТ. Однак не тільки технічні навички потрібні інженеру. Профі слід вміти спілкуватися із замовниками. Бути командним гравцем. Грамотно організовувати роботу.

1. Програмування та мови. Знати Python, Java, C ++. Вміти працювати з ML-бібліотеками – TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.
2. Математика та статистика.Знати основи лінійної алгебри, матричних операцій, статистики, ймовірності.
3. ІТ, комп'ютерні науки. Об'єктно-орієнтоване програмування, бази даних, Big Data.
4. Машинне навчання. Знати та розуміти ML-алгоритми, регресію, класифікацію, кластеризацію. Вміти працювати з нейронними мережами та глибоким навчанням.
5. Обробка даних. Вміти працювати з SQL, Big Data. Знати методи передобробки, перетворення, очищення. Розуміти системи зберігання даних Hadoop, Spark.
6. Сумежні області. Штучний інтелект, нейронні мережі, комп'ютерний зір, опрацювання природної мови.
7. Інженерія ознак. Вміти створювати нові ознаки поліпшення продуктивності моделей.
8. Оптимізація моделей. Вміти налаштовувати параметри моделі.
9. Робота із бібліотеками для візуалізації. Вміти використовувати інструменти візуалізації. Наприклад, Matplotlib, Seaborn.
10. Робота у команді. Вміти продуктивно співпрацювати зі фахівцями інших областей. Вирішувати конфлікти, знаходити компроміси.

Як стати ML-інженером

Спосіб перший – вузівська освіта. Оптимально вибрати спеціалізацію інженера машинного навчання. Але підійдуть і суміжні напрямки. Це комп'ютерні науки, математика чи статистика. Навчання 4-5 років. Підсумок – готова спеціальність.

Однак доведеться доучуватися, якщо освіта за суміжними напрямками. Тобто освоювати ML самостійно чи курсах. За платного навчання, освоєння професії обійдеться недешево.

Спосіб другий – онлайн-курси. На відміну від вишу, термін навчання обчислюється місяцями. А не роками. Ціна освіти в рази менша. Не потрібно відвідувати навчальний заклад. Ще з переваг – гнучкий розклад, навчання вдома, готова професія.

Частина шкіл допоможе пройти стажування. Або допоможуть із влаштуванням на роботу.Тільки вибирайте ліцензовані онлайн-школи. Тоді виданий документ котирується на ринку праці.

Спосіб третій - самоосвіта. Непростий шлях, але доступний для всіх.

Наприкінці

Тепер знаєте, що таке ML і чим займається інженер у цій галузі. Професія затребувана на ринку праці та адекватно оплачується.