¿Qué es un ingeniero de aprendizaje automático?

Un ingeniero de aprendizaje automático es un miembro del equipo de ciencia de datos que crea o perfecciona programas y algoritmos que permiten a las máquinas aprender automáticamente de los datos para identificar patrones y hacer predicciones.

¿Qué hace un ingeniero de ML?

El papel de un ingeniero de ML puede variar según la organización. A continuación se enumeran algunas de las tareas habituales que realiza un ingeniero de ML:

• Escribir algoritmos para entrenar modelos ML.
• Comprobación de los modelos de formación.
• Evaluar y utilizar las herramientas de formación.
• Elección y perfeccionamiento de fuentes de datos para su uso por herramientas de ML.
• Entrevistar a las partes interesadas para recopilar requisitos.
• Trabajar con las partes interesadas para desarrollar casos de uso.
• Ajuste del rendimiento.
• Cálculo de la eficacia de los modelos ML.
• Iteración de modelos existentes para mejorar la precisión.
• Creación y mantenimiento de canalizaciones de datos.
• Codificación en Python y uso de la biblioteca de software TensorFlow.

¿Qué cualificaciones se necesitan para ser ingeniero de ML?

Un título típico es el de informática. Un buen conocimiento de las matemáticas ayudará en las tareas de análisis estadístico y formulación de algoritmos. Son útiles los conocimientos de sistemas informáticos y análisis de datos. Se valorarán los conocimientos específicos de Java, C++, Python y TensorFlow.

¿Qué habilidades necesita un ingeniero de ML?

Además de tener las cualificaciones adecuadas para conseguir un puesto de ingeniero de ML, las actividades diarias de un ingeniero de ML ejercitarán y desarrollarán las siguientes habilidades:

• Buenas dotes de comunicación para comprender los requisitos, explicar los resultados y redactar documentación eficaz.
• La creatividad es una parte esencial de la función, ya que el ingeniero de ML tiene que visualizar y navegar por el espacio del problema para diseñar los algoritmos adecuados para crear el modelo de ML.
• Los conocimientos estadísticos permiten a un ingeniero de ML evaluar el éxito relativo de un modelo de ML.
• Capacidad analítica para evaluar la idoneidad del jeu de données para la tarea en cuestión.
• Conocimiento de algoritmos, incluidos:
  • Vecino más próximo
  • Árboles de decisión
  • Regresión lineal
  • Redes neuronales
  • Bayas ingenuas
  • Agrupación de K-means
• gestion des données aptitudes para crear canalizaciones de datos y refinar datos brutos.
• Flujos de datos continuos en streaming utilizando opciones como Kafka y RabbitMQ.
• La programación es una habilidad esencial para un ingeniero de ML. La mayor parte del trabajo consistirá en programar en Python, pero cualquier lenguaje tipado es útil.
• Conocimientos básicos de Linux para ejecutar scripts para probar modelos de conducción.
• Conocimiento de procesos ágiles y estructuras de equipo.

Esquema del proyecto de ML

A continuación se indican los pasos básicos de un proyecto típico que suele seguir un ingeniero de ML:

• La recopilación de datos implica encontrar datos candidatos para impulsar el modelo de ML necesario. La cantidad y la calidad de los datos influirán en la precisión del modelo.
• La preparación de datos es necesaria para transformar los conjuntos de datos de origen para su uso por el modelo ML. Los datos deben refinarse para filtrar el contenido irrelevante, rellenar los huecos y normalizar los formatos de los datos. En esta fase, los datos se categorizan para entrenar el modelo ML o para evaluar el modelo.
• La selección del modelo debe precisar el método de entrenamiento del modelo ML apropiado. Modelos como la regresión lineal, k-means y bayesiano pueden seleccionarse en función de los requisitos analíticos.
• El entrenamiento del modelo aplica los algoritmos a los datos seleccionados. Un entrenamiento consistente ayudará a mejorar la tasa de predicción del modelo ML.
• La evaluación del modelo determina si éste va en la dirección correcta. El modelo de la máquina tendrá que probarse con el jeu de données de validación para evaluar la precisión del modelo.
• El ajuste de parámetros ajusta el modelo para mejorar su precisión. Los hiperparámetros son variables de configuración externas que influyen directamente en la arquitectura del modelo.
• El resultado del proyecto es un conjunto de predicciones.

Cómo puede ayudar Actian a un ingeniero de ML

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