Разработчики машинного обучения находятся в большом спросе, и им необходимо обладать хорошим набором технических и мягких навыков, чтобы быть успешными в программировании машинного обучения. Это руководство поможет начинающим и опытным разработчикам машинного обучения понять критические факторы, которые могут определить их успех или неудачу.
Вот руководство, которое поможет вам определить качества успешного разработчика машинного обучения.
Хороший разработчик машинного обучения должен наслаждаться итеративным процессом, связанным с разработкой. Чтобы начать процесс разработки системы машинного обучения, необходимо быстро разработать простую версию 0.1. Как только база готова, хороший разработчик машинного обучения сможет улучшать и итерировать систему в разных фазах.
Итерация может быть долгой и затратной по времени. Хороший разработчик машинного обучения должен знать целесообразность проекта и остановиться на определенном этапе. Улучшение – это бесконечный процесс, и необходимо определить момент, когда стоимость проекта не превышает затраты и затраченное время.
100% успеха в программировании машинного обучения никогда не бывает, и неудача на каком-то этапе неизбежна. Хороший разработчик машинного обучения знает, что модели и эксперименты могут потерпеть неудачу, и необходимо постоянно пробовать и не поддаваться неудачам.
Любопытство – великое качество, которым должен обладать любой человек. Оно порождает новые идеи и решения. Точно так же хороший разработчик машинного обучения должен быть любопытным и задавать вопросы, которые могут привести к новым ответам.
Анализ и интерпретация данных являются одними из ключевых навыков, необходимых разработчику машинного обучения. Человек должен быстро определять закономерности в данных и визуализировать их с помощью различных средств.
Понимание метрик действительно может отличить хорошего разработчика машинного обучения от среднего. Хорошее понимание метрик и способность определить их может изменить игру. Программирование машинного обучения также требует слепых экспериментов, и человек должен быть комфортным с понятиями точности, конверсионных показателей, ROC и т. д.
Метрики дают общий обзор того, как была разработана система и какие параметры успеха или неудачи она имеет. Однако хороший разработчик машинного обучения также ищет индивидуальные примеры напрямую, чтобы получить общую перспективу. Ручное исследование и анализ случайных выборок данных могут помочь разработчику машины получить значительные инсайты.
Разработка обобщенного подхода к исправлению ошибок или неправильной классификации может сыграть важную роль для разработчика машинного обучения. Разработчик будет тратить больше времени на исправление отдельных ошибок, что также увеличит время выполнения проекта и сделает его сложным. Хороший разработчик будет собирать все данные и проблемы, находить закономерности и решать их в большем масштабе на следующем этапе обновления.
Принятие роли клиента и мышление с точки зрения конечного пользователя критично при разработке модели. Можно разработать модель, исходя из собственной перспективы, но разработка чего-то с точки зрения конечного пользователя является ключевым моментом, определяющим успех или неудачу модели. Легко поддаться предубеждениям и индивидуальным решениям, но хороший разработчик машинного обучения всегда держит в центре всех процессов перспективу конечного пользователя.
