Автоматизация оказывает большое влияние на все отрасли во всем мире. От производства до ИТ-отраслей автоматизация задач привела к тому, что компании стали получать больше прибыли при меньших инвестициях, в результате чего люди остались без работы. Говорят, что за последние несколько лет даже самая популярная и самая обсуждаемая тема Машинное обучение была заменена автоматизацией. Такие сервисы, как AutoML, H20.ai, просто требуют от вас базовых конфигураций и данных, предоставляя вам оптимизированную модель машинного обучения. Хотя машинное обучение не исчезнет, ​​как мы думаем, более крупные компании будут инвестировать в такие услуги, чтобы получить от них максимальную отдачу, в отличие от сравнительно небольших компаний. Но машинное обучение — это только часть науки о данных — вот вещи, на которых вы можете сосредоточиться и при этом оставаться в поле.

Аналитика

Аналитике требуется аналитик для выполнения анализа, создания информационных панелей и отчетов. Все бизнес-решения в дальнейшем принимаются на основе этих отчетов. Загвоздка здесь в том, что преобразования и аналитика полностью зависят от проблемы, набора данных и типа данных. Следовательно, у него нет специального «алгоритма» для его автоматизации. Новички часто игнорируют аналитику и сразу переходят к созданию кода машинного обучения. Прежде всего, необходимо понять бизнес-задачу и предоставленные данные. Вам может потребоваться выполнить обработку данных, очистку и т. д., чтобы получить более значимый набор данных из исходного. Помните, машинное обучение — это всего лишь алгоритм, а не магия, а это значит, что чем больше данных, тем лучше прогнозы.

Инженерия данных

Инжиниринг данных — это часть аналитики, о которой говорилось ранее, когда вы выполняете подготовку набора данных перед фактическим процессом машинного обучения. Это включает разработку функций, очистку данных, обработку данных и т. д. Подобно аналитике, это требует знания бизнес-проблемы и предоставленных данных, чтобы понять, какую операцию выполнять. Опять же, это полностью зависит от набора данных. Это один из важных факторов в создании точной модели машинного обучения.

Интеграция

Производственным компаниям часто требуются люди, обладающие знаниями как в машинном обучении, так и в программной инженерии. Причина в том, что они интегрируют ML в свои продукты и, следовательно, требуют, чтобы люди знали, как интегрировать модели ML в пользовательские приложения или серверы. Опять же, как обсуждалось ранее, немногие гиганты могут перейти на автоматическое создание моделей ML, в то время как в других у вас будет возможность поработать с ML на практике. Загвоздка здесь в том, что такие организации ожидают от людей навыков развертывания/интеграции и разработки программного обеспечения, помимо науки о данных.

Тестирование

После создания модели требуется обширное тестирование, чтобы убедиться, что модель работает так, как ожидается в реальной жизни. Это требует от инженеров по тестированию изучения бизнес-проблемы и создания тестовых случаев. Генерация тестовых случаев уникальна для каждой бизнес-задачи, которую нельзя так просто автоматизировать. Среды тестирования проверяют модель со всеми сценариями использования, включая готовые варианты, чтобы наблюдать, как модель работает в таких сценариях, и устранять любые аномалии, если таковые имеются.

Исследования

Исследования имеют достаточно хороший размах в области науки о данных. Поскольку инновации появляются ежедневно, участие в исследованиях на самом деле поможет вам оставаться в поле и учиться гораздо глубже, чем когда вы работаете полный рабочий день. Учитывая его трендовый характер и внимание к разработкам в области алгоритмов, исследования в этой области обладают большим потенциалом.

Спасибо за чтение!!!

Полезные ссылки

Найдите меня в LinkedIn: https://linkedin.com/in/vishnuu0399

Узнайте больше обо мне: https://bit.ly/vishnu-u