Engenharia de ML não é o que você pensa – trabalhos de ML explicados

As informações fornecidas acima foram atualizadas pela última vez em 11 de abril de 2024 e foram revisadas e editadas por nossa equipe editorial para garantir precisão e relevância.

Autor(es): Boris Meinardus

Publicado originalmente neste site.

Quanto aprendizado de máquina realmente existe na engenharia de ML?

É tão confuso!

No cenário tecnológico atual, há uma infinidade de cargos relacionados a dados e aprendizado de máquina. No entanto, pode ser um desafio discernir as distinções entre várias funções, como Engenheiros de Dados, Cientistas de Dados, Engenheiros de Aprendizado de Máquina, Engenheiros de Pesquisa, Cientistas de Pesquisa e Cientistas Aplicados.

Em um esforço para aliviar o considerável tempo e perplexidade necessários para compreender esses conceitos, compus este artigo com a intenção de apresentar uma explicação clara e concisa dos significados associados a diversas posições de aprendizado de máquina.

Na minha função inicial como engenheiro de IA, fui incumbido de trabalhar em várias fases de um fluxo de trabalho convencional de aprendizado de máquina, começando com o desenvolvimento da infraestrutura de dados.

A engenharia de dados serve como base para todos os pipelines de aprendizado de máquina, pois é indispensável para fornecer o suporte subjacente necessário para a implementação e execução bem-sucedidas de tais sistemas. A importância da engenharia de dados não pode ser exagerada quando se considera o papel que ela desempenha na facilitação do desenvolvimento e implantação de modelos de aprendizado de máquina. Sem consideração adequada à disponibilidade e qualidade dos dados, os benefícios potenciais que podem ser derivados do aprendizado de máquina podem não ser totalmente realizados.

Uma das minhas responsabilidades iniciais envolveu a identificação e agregação de múltiplas fontes de dados, que foram posteriormente integradas num sistema coeso para uma transferência contínua para o destino pretendido.

Para agilizar o processo de coleta de dados, utilizei a linguagem de programação Python para criar um script que coleta automaticamente informações de diversas fontes. No entanto, a saída resultante é apresentada num formato XML pouco atraente, exigindo processamento adicional para filtrar detalhes irrelevantes e reformatá-lo de acordo com os nossos requisitos específicos. No entanto, esta abordagem permitiu-nos recolher e transformar de forma eficiente dados brutos num formato mais gerível e útil.

Estendemos cordialmente nosso convite para se juntar à estimada comunidade de entusiastas de dados, assinando nosso boletim informativo exclusivo sobre IA, que conta com um público atual de mais de 80.000 pessoas. Este recurso abrangente oferece atualizações sobre avanços de ponta em diversas facetas da inteligência artificial, desde pesquisas inovadoras até implementações de projetos inovadores e conceitos instigantes. Como benefício adicional, damos as boas-vindas a startups, empreendedores e organizações especializadas no desenvolvimento de produtos ou serviços baseados em IA para explorarem oportunidades de patrocínio connosco.

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