Разница между инженерами машинного обучения и специалистами по данным
18 мая 2023 г.Сфера машинного обучения и искусственного интеллекта быстро развивается, и в результате мы видим, что в этой области появляются самые разные роли. Две видные роли — инженеры машинного обучения и специалисты по данным. Хотя эти роли имеют некоторые сходства, они также имеют важные различия, которые отличают их друг от друга. В этой статье мы рассмотрим различия между инженером машинного обучения и специалистом по данным и обсудим, какой вклад каждый из этих специалистов вносит в экосистему машинного обучения.
Кто такой специалист по данным?
Ученый по данным — это специалист по извлечению ценной информации из больших объемов данных. Имея большой опыт работы в области математики, статистики и программирования, специалисты по данным анализируют и интерпретируют данные для решения сложных проблем и поддержки принятия более эффективных решений в организации. Они тесно сотрудничают с заинтересованными сторонами, чтобы понять их цели и разработать модели машинного обучения для достижения этих целей.
Основные обязанности Data Scientist включают:
- Сбор, очистка и предварительная обработка данных
- Разработка моделей и алгоритмов машинного обучения
- Оценка производительности модели и при необходимости оптимизация
- Сообщение результатов и идей заинтересованным сторонам бизнеса
Кто такой инженер машинного обучения?
Инженер машинного обучения или инженер по машинному обучению – это специалист, который проектирует, разрабатывает и внедряет модели машинного обучения. Они тесно сотрудничают со специалистами по данным, чтобы преобразовать прототипы в эффективный и масштабируемый код, а также оптимизировать алгоритмы для повышения производительности.
Основные обязанности инженера машинного обучения включают:
- Разработка и внедрение моделей и алгоритмов машинного обучения
- Сотрудничество с учеными по данным для точной настройки и оптимизации моделей.
- Интеграция моделей машинного обучения в существующие программные системы или создание новых приложений.
- Будьте в курсе последних тенденций и достижений в области исследований в области машинного обучения.
По сути, инженеры машинного обучения отвечают за разработку и внедрение моделей машинного обучения, которые могут решать сложные проблемы и предоставлять ценную информацию.
Инженер машинного обучения и специалист по данным: основные различия
Несмотря на то, что роли инженера по машинному обучению и специалиста по данным частично совпадают, основные различия заключаются в областях их деятельности и компетенции.
- Фокус: специалисты по данным в основном занимаются разработкой и усовершенствованием моделей машинного обучения, а инженеры машинного обучения занимаются инженерной частью создания, развертывания и обслуживания этих моделей.
- Опыт. Специалисты по данным обладают сильными аналитическими и математическими навыками, а также знаниями алгоритмов и методов машинного обучения. Инженеры машинного обучения, напротив, лучше разбираются в принципах разработки программного обеспечения, облачных сервисах и инфраструктуре.
- Сотрудничество. Обе роли требуют отличных навыков общения и совместной работы, но инженеры машинного обучения часто более тесно сотрудничают с разработчиками программного обеспечения, командами DevOps и ИТ-специалистами, чтобы обеспечить беспрепятственную интеграцию моделей машинного обучения в организацию. инфраструктура.
- Жизненный цикл модели. Специалисты по данным участвуют в ранних этапах жизненного цикла модели машинного обучения, от сбора и предварительной обработки данных до разработки и оценки модели. Однако инженеры машинного обучения несут ответственность за более поздние этапы, включая развертывание модели, мониторинг и обслуживание.
В заключение
Понимание различий между инженером по машинному обучению и специалистом по данным важно для организаций, стремящихся создать успешную команду по машинному обучению. Каждая роль вносит значительный вклад в успех проектов искусственного интеллекта и машинного обучения, но обладает уникальными наборами навыков и сферами деятельности. Понимая и ценя эти различия, организации могут более эффективно распределять ресурсы, поощрять совместную работу и внедрять инновации в свои инициативы в области машинного обучения.
Подпишитесь на информационный бюллетень MLOps Now, чтобы получать еженедельную информацию о MLOps.
:::информация Также опубликовано здесь.
:::
Оригинал