Qu'est-ce qu'un ingénieur en apprentissage automatique ?

Un ingénieur en apprentissage automatique est un membre de l'équipe de science des données qui crée ou perfectionne des programmes et des algorithmes permettant aux machines d'apprendre automatiquement à partir des données afin d'identifier des modèles et de faire des prédictions.

Que fait un ingénieur ML ?

Le rôle d'un ingénieur en ML peut varier d'une organisation à l'autre. La liste ci-dessous présente quelques-unes des tâches courantes d'un ingénieur en ML :

• Rédaction d'algorithmes pour entraîner modèles ML.
• Tester les modèles d'apprentissage .
• Évaluer et utiliser les outils d'apprentissage .
• Choisir et affiner les sources de données à utiliser par les outils de ML.
• Interroger les parties prenantes pour recueillir les besoins.
• Travailler avec les parties prenantes pour développer des cas d'utilisation.
• optimisation des performances.
• Calcul de l'efficacité des modèles ML.
• L'itération des modèles existants pour améliorer la précision.
• Créer et maintenir des pipelines de données.
• Codage en Python et utilisation de la bibliothèque logicielle TensorFlow.

Quelles sont les qualifications requises pour devenir ingénieur ML ?

Une qualification typique est un diplôme en informatique. De solides compétences en mathématiques seront utiles pour les tâches d'analyse statistique et la formulation d'algorithmes. Une connaissance des systèmes informatiques et de l'analyse des données est utile. Des compétences spécifiques en Java, C++, Python et TensorFlow seront précieuses.

Quelles sont les compétences nécessaires à un ingénieur en ML ?

Outre les qualifications requises pour obtenir un poste d'ingénieur en ML, les activités quotidiennes d'un ingénieur en ML lui permettront d'exercer et de développer les compétences suivantes :

• Bonne capacité de communication pour comprendre les besoins, expliquer les résultats et rédiger une documentation efficace.
• La créativité est un élément essentiel du rôle, car l'ingénieur en ML doit visualiser et naviguer dans l'espace du problème afin de concevoir les algorithmes appropriés pour créer le modèle ML.
• Les compétences statistiques permettent à un ingénieur ML d'évaluer le succès relatif d'un modèle ML.
• Compétences analytiques pour évaluer l'adéquation du jeu de données à la tâche .
• Connaissance des algorithmes, notamment
  • Voisin le plus proche
  • Arbres de décision
  • Régression linéaire
  • Réseaux neuronaux
  • Bayes naïves
  • Regroupement par K-moyennes
• gestion des données compétences en matière de construction de pipelines de données et d'affinage des données brutes.
• Flux de données en continu à lStreaming aide d'options telles que Kafka et RabbitMQ.
• Le codage est une compétence essentielle pour un ingénieur en ML. La programmation Python constituera l'essentiel du travail, mais tout langage typé est utile.
• Compétences Linux de base pour exécuter des scripts afin de tester les modèles.
• Connaissance des processus agiles et des structures d'équipe.

Schéma du projet ML

Vous trouverez ci-dessous les étapes de base d'un projet typique qu'un ingénieur ML suivra généralement :

• La collecte de données consiste à trouver des données candidates pour piloter le modèle de ML requis. La quantité et la qualité des données auront un impact sur la précision du modèle.
• La préparation des données est nécessaire pour transformer les ensembles de données sources en vue de leur utilisation par le modèle ML. Les données doivent être affinées pour filtrer le contenu non pertinent, les lacunes doivent être comblées et les formats de données doivent être normalisés. À ce stade, les données sont classées pour l'apprentissage du modèle de ML ou pour l'évaluation du modèle.
• La sélection du modèle doit déterminer la méthode d'apprentissage modèle ML appropriée. Des modèles tels que la régression linéaire, les k-moyennes et les modèles bayésiens peuvent être sélectionnés en fonction des exigences analytiques.
• L'apprentissage modèle applique les algorithmes aux données sélectionnées. Un apprentissage cohérent permet d'améliorer le taux de prédiction du modèle ML.
• L'évaluation du modèle permet de déterminer si le modèle va dans la bonne direction. Le modèle de machine devra être testé par rapport au jeu de données validation afin d'évaluer la précision du modèle.
• Le réglage des paramètres permet d'améliorer la précision du modèle. Les hyperparamètres sont des variables de configuration externes qui influencent directement l'architecture du modèle.
• Le résultat du projet est un ensemble de prédictions.

Comment Actian peut aider un ingénieur en ML

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