10 Competenze Fondamentali per un Ingegnere del Machine Learning nel 2023
10 Competenze Ingegnere Machine Learning 2023
Introduzione
Nel panorama in continua evoluzione di oggi, le organizzazioni stanno rapidamente ampliando i propri team per sfruttare il potenziale dell’IA, del deep learning e dell’apprendimento automatico (ML). Quello che è iniziato come un modesto concetto, l’apprendimento automatico, è diventato indispensabile in tutti i settori, consentendo alle imprese di cogliere opportunità senza precedenti. Un catalizzatore fondamentale di questa trasformazione è l’abilità degli ingegneri di apprendimento automatico. Questi professionisti hanno l’esperienza necessaria per costruire algoritmi e sistemi sofisticati in grado di acquisire autonomamente conoscenze e intuizioni. Man mano che l’apprendimento automatico continua a plasmare il nostro mondo, le competenze di questi ingegneri svolgono un ruolo cruciale nel guidare l’innovazione e sbloccare nuovi orizzonti di possibilità. Esploriamo le principali competenze degli ingegneri di apprendimento automatico da avere nel 2023!
Cosa fa un Ingegnere di Apprendimento Automatico?
Un Ingegnere di Apprendimento Automatico si specializza nella progettazione, costruzione e implementazione di algoritmi e modelli di apprendimento automatico per risolvere problemi complessi. Essi colmano il divario tra la scienza dei dati e l’ingegneria del software, applicando le proprie competenze per sviluppare modelli predittivi, sistemi di raccomandazione e altre applicazioni basate sull’IA. Gli Ingegneri di Apprendimento Automatico lavorano con grandi set di dati, elaborano e puliscono i dati, selezionano algoritmi appropriati e ottimizzano i modelli per prestazioni ottimali.
Le loro responsabilità includono la scrittura del codice, l’addestramento e il deployment dei modelli di apprendimento automatico e la collaborazione con gli scienziati dei dati e gli esperti di settore per comprendere le esigenze aziendali. Gli Ingegneri di Apprendimento Automatico si concentrano anche sull’ottimizzazione dei modelli per la scalabilità, l’affidabilità e l’efficienza nei contesti di produzione. Spesso lavorano con framework come TensorFlow, PyTorch e scikit-learn e possiedono una solida base di programmazione, matematica e manipolazione dei dati. Nel complesso, gli Ingegneri di Apprendimento Automatico svolgono un ruolo vitale nello sviluppo e nel deployment di soluzioni di apprendimento automatico in vari settori.
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- Personalizzare il tessuto dell’IA generativa FABRIC è un approccio all’IA che personalizza i modelli di diffusione con un feedback iterativo
- Migliorare la ricerca di prodotti di e-commerce utilizzando LLM
- Non esiste una cosa come un programmatore autodidatta.
Le 10 principali competenze degli Ingegneri di Apprendimento Automatico
Ecco le principali competenze di ML che consentono agli ingegneri di apprendimento automatico di innovare e affrontare sfide complesse nell’ambito dell’IA e della scienza dei dati:
- Linguaggi di Programmazione
- Matematica e Statistica
- Algoritmi di Apprendimento Automatico
- Pre-elaborazione dei Dati
- Visualizzazione dei Dati
- Valutazione e Convalida dei Modelli
- Librerie e Framework di Apprendimento Automatico
- Strumenti per Big Data
- Controllo delle Versioni
- Risoluzione dei Problemi e Pensiero Critico
Linguaggi di Programmazione
Gestire tipi minimi di compiti, come scrivere programmi di base, script di pagine web, ecc., è molto diverso dal lavorare con principi dell’apprendimento automatico. Richiede competenze e conoscenze di programmazione significative. La competenza fondamentale e più importante per una carriera nell’apprendimento automatico è avere una conoscenza approfondita di un linguaggio di programmazione come Python. Dato che è facile da imparare e offre numerosi utilizzi rispetto ad altri linguaggi. Python è alla base dell’apprendimento automatico. Comprendere il C++ è utile per migliorare la velocità del programma, anche se è necessario Java per lavorare con Hadoop, Hive e altre tecnologie richieste per un ingegnere di apprendimento automatico.
Risorse Utili
- Introduzione a Python
- 6 Linguaggi di Programmazione Utili diversi da Python e R
- Java vs Python: Quale Linguaggio è Giusto per Te?
- I 10 Principali Utilizzi di Python nel Mondo Reale con Esempi
Matematica e Statistica
L’apprendimento automatico si basa sulla matematica. Per comprendere appieno l’apprendimento automatico, è necessario essere familiari con le idee chiave della teoria delle probabilità, della matematica e dell’algebra lineare. Se si ha una solida formazione in matematica, sarà relativamente facile comprendere molti degli algoritmi di ML, poiché sono applicazioni sviluppate da tecniche di modellazione statistica.
Possiamo vedere l’importanza della statistica per l’apprendimento automatico perché gli algoritmi di apprendimento automatico si basano su modelli statistici. Ciò significa che le statistiche svolgono un ruolo importante nello sviluppo degli algoritmi. Pertanto, comprendere gli strumenti statistici è essenziale se si desidera migliorare le prospettive di lavoro nell’apprendimento automatico.
Altri argomenti come la probabilità svolgono anche un ruolo importante nell’apprendimento automatico. La probabilità aiuta nella previsione dei risultati futuri perché la maggior parte degli algoritmi di apprendimento automatico opera in condizioni di incertezza e deve arrivare a conclusioni affidabili. L’apprendimento automatico sarebbe in grado di prevedere le versioni future con l’aiuto di calcoli di probabilità, come approcci derivativi, reti Bayesiane e decisioni di Markov.
Risorse Utili
- 19 MOOC sulla Matematica e Statistica per la Scienza dei Dati e l’Apprendimento Automatico
- Libri Gratuiti da Leggere sulla Statistica e la Matematica per la Scienza dei Dati
- Matematica dietro l’Apprendimento Automatico – I Concetti Fondamentali che Devi Conoscere
- Come Imparare la Matematica per l’Apprendimento Automatico?
Algoritmi di Apprendimento Automatico
L’algoritmo e l’approccio di ottimizzazione utilizzato determinano l’efficienza e la durabilità di una tecnologia di apprendimento automatico. Come ingegnere di apprendimento automatico, dovresti essere familiare con una vasta gamma di algoritmi di apprendimento automatico, tra cui regressione, classificazione, clustering e apprendimento per rinforzo. Inoltre, dovresti conoscere concetti più complessi come la riduzione della dimensionalità, l’ensemble, il bagging e il boosting.
Sono disponibili diversi pacchetti API e librerie, tra cui Google TensorFlow, MLlib di Apache Spark e CNTK di Microsoft, che vengono utilizzati nell’apprendimento automatico. Implementare questi sviluppi richiede una comprensione approfondita di vari concetti, di come si collegano a vari sistemi e delle possibili difficoltà che possono insorgere lungo il percorso.
Risorse Utili
- Cos’è l’apprendimento automatico? Un’introduzione amichevole per aspiranti data scientist e manager
- Corso di Certificazione sull’Apprendimento Automatico per Principianti
- Comprendere gli algoritmi di Random Forest con esempi (Aggiornato al 2023)
- Le 20 domande più frequenti sull’apprendimento automatico durante un colloquio
Preelaborazione dei Dati
La preelaborazione è il concetto utilizzato quando ci riferiamo alle modifiche apportate ai nostri dati prima di inviarli all’algoritmo. La preparazione dei dati è un metodo per trasformare dati disordinati in set di dati accurati. Utilizzare algoritmi di data mining per dati grezzi produrrà risultati negativi in quanto non sarebbero in grado di rilevare con successo le tendenze. Pertanto, il preprocessing dei dati è essenziale per migliorare il livello complessivo di qualità dei dati.
Per rendere i dati adatti all’analisi e alla creazione di modelli, è necessario poterli pulire, preelaborare e trasformare. Questo include operazioni come gestione dei valori mancanti, trasformazione dei tipi di dati delle caratteristiche, ingegneria delle caratteristiche, ridimensionamento delle caratteristiche e normalizzazione delle caratteristiche.
Risorse Utili
- Guida pratica alla preelaborazione dei dati in Python utilizzando Scikit Learn
- 10 problemi frequentemente riscontrati nella preelaborazione dei dati
- Preelaborazione dei dati testuali in NLP
- Preelaborazione del testo in NLP con codici Python
Visualizzazione dei Dati
Un componente essenziale dell’apprendimento automatico è la visualizzazione dei dati. La visualizzazione dei dati può essere resa possibile con l’aiuto di strumenti Python come Matplotlib, Seaborn o Plotly. La visualizzazione dei dati facilita la comprensione di modelli, tendenze e correlazioni. Tableau, Qlikview, Dash e altri noti strumenti di visualizzazione dei dati sono accessibili e comunemente utilizzati nello sviluppo di dashboard. È un punto a favore se hai già lavorato con la pulizia dei dati e la creazione di dashboard in una delle tecnologie di visualizzazione dei dati citate.
Risorse Utili
- Una guida completa per principianti alla visualizzazione dei dati
- 12 tipi di grafici per la visualizzazione dei dati, dal concetto al codice
- Tableau per principianti
- Analisi esplorativa dei dati utilizzando tecniche di visualizzazione dei dati!
Valutazione e Validazione del Modello
Le competenze di modellazione e valutazione dei dati sono essenziali per gli ingegneri di apprendimento automatico. L’obiettivo principale dell’apprendimento automatico è l’analisi di modelli di dati non strutturati, che comporta la conoscenza della modellazione dei dati. Ciò include la scoperta di modelli nascosti alla vista e richiede la conoscenza della struttura fondamentale dei dati. Per aiutare efficacemente nella modellazione e nella valutazione dei dati, è necessario essere versati in tutte le caratteristiche di vari approcci.
Chi lavora con i dati dovrebbe avere una solida comprensione delle tecniche di ensemble, delle tecniche di apprendimento profondo, degli algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato e altro ancora. I professionisti sono più preparati per scegliere il modello giusto quando sono consapevoli delle ipotesi, dei limiti e dei vantaggi dei vari modelli.
Risorse Utili
- 4 modi per valutare il tuo modello di apprendimento automatico: tecniche di convalida incrociata (con codice Python)
- 12 metriche importanti per la valutazione del modello di apprendimento automatico che tutti dovrebbero conoscere (Aggiornato al 2023)
- Tecnica di convalida incrociata K-Fold e le sue basi
Librerie e Framework di Apprendimento Automatico
Come parte delle loro attività quotidiane, gli ingegneri di apprendimento automatico potrebbero dover gestire molti pacchetti, librerie e algoritmi. Un ingegnere di apprendimento automatico deve comprendere gli elementi diversi degli algoritmi e dei framework di apprendimento automatico. Dovresti essere competente in vari algoritmi di apprendimento automatico, come classificazione, regressione, apprendimento per rinforzo e clustering. Oltre a ciò, dovresti essere esperto anche in argomenti avanzati come il processo di bagging, la riduzione della dimensionalità, l’ensemble e il boosting. Devi anche essere consapevole delle librerie Python come PyTorch, Scikit-Learn e TensorFlow per costruire algoritmi di apprendimento automatico.
Risorse Utili
- Guida introduttiva a scikit-learn per il Machine Learning
- Le 10 migliori librerie di Machine Learning che dovresti conoscere nel 2023
- 6 librerie Python per interpretare modelli di Machine Learning e costruire fiducia
Strumenti per il Big Data
Il Big Data e i metodi e gli strumenti di accesso ai dati sono necessari per estrarre informazioni preziose da grandi quantità di dati. Per affrontare efficacemente i problemi e trarre vantaggio dai benefici del Machine Learning, è necessario avere una vasta conoscenza della tecnologia del Big Data. Gli ingegneri di Machine Learning devono essere esperti delle piattaforme e delle tecnologie utilizzate per gestire grandi quantità di dati, tra cui SQL, Spark, Hadoop, Hive e Pig. Gli ingegneri del dato che migliorano le loro capacità e competenze nelle tecnologie del Big Data sono in grado di concentrarsi meglio sulle sfide presentate dal Big Data e massimizzare l’efficacia del Machine Learning in vari settori.
Risorse Utili
- Un’introduzione all’ecosistema Hadoop per il Big Data
- Le 20 principali strumenti per il Big Data utilizzati dai professionisti nel 2023
Controllo delle Versioni
Ogni ecosistema di sviluppo software ha bisogno di un controllo delle versioni, ma gli ambienti di Machine Learning ne hanno bisogno ancora di più. Per affrontare i problemi e prevenire disaccordi, è necessario tenere traccia di ogni modifica apportata dal team di sviluppo software durante lo sviluppo di un’applicazione o di un modello di Machine Learning. È possibile utilizzare un sistema di controllo delle versioni per raggiungere questo obiettivo. I sistemi di controllo delle versioni aiutano i data scientist a ridurre il carico di versionamento manuale e facilitano la comunicazione del team versionando dinamicamente file e progetti.
I nuovi modelli vengono spesso introdotti passo dopo passo fino a quando i team non sono sicuri che funzionino come previsto, al fine di garantire la tolleranza ai guasti e svolgere test adeguati. Il versionamento fornisce gli strumenti necessari per condividere le versioni del modello appropriate al momento opportuno.
Risorse Utili
- Tracciare gli esperimenti di Machine Learning con il controllo delle versioni dei dati
- MLOps | Versionare i dataset con Git & DVC
Risoluzione dei Problemi e Pensiero Critico
Lo scopo del Machine Learning è quello di affrontare i problemi in tempo reale. È necessario possedere le competenze necessarie per analizzare i vantaggi e gli svantaggi di un evento, considerare tutte le possibilità e determinare il miglior piano d’azione quando si cerca di gestire efficientemente un problema. È necessario essere in grado di formulare domande pertinenti, definire obiettivi precisi e stabilire metriche di successo quantificabili.
Le competenze di pensiero critico sono utili per suddividere problemi complessi in componenti più piccoli e gestibili e sviluppare soluzioni efficaci. Le capacità di risoluzione dei problemi sono fondamentali per stabilire procedure di convalida ottimali, come i test A/B, la suddivisione delle serie temporali o la validazione incrociata, al fine di garantire che il modello si applichi in modo efficace a informazioni non identificate.
Risorse Utili
- L’arte del pensiero strutturato e dell’analisi
- Un’introduzione alla risoluzione dei problemi utilizzando algoritmi di ricerca per principianti
Conclusioni
Il Machine Learning è una tendenza in continua crescita e ha applicazioni in quasi tutti i settori oggi, mentre la tecnologia avanza ogni giorno verso nuove vette. Con l’aumento della domanda di ingegneri di Machine Learning qualificati, diventa fondamentale per i futuri ingegneri di Machine Learning acquisire le competenze necessarie e tenersi aggiornati sulle più recenti tecnologie e strumenti basati sul Machine Learning. Il corso Certified AI and ML Blackbelt Plus include competenze fondamentali e avanzate per gli ingegneri di Machine Learning. Esplora il corso oggi stesso per acquisire le giuste competenze in ML!
