Program
Makine Öğrenimi Mühendisi
44 sa
Çekilin, veri bilimi! Veri endüstrisinde işleri altüst eden yeni bir oyuncu var: makine öğrenimi mühendisi.
Bu rol, son birkaç yılda muazzam bir büyüme yaşadı; ABD’de en hızlı büyüyen işler arasında veri bilimini bile geride bıraktı. Makine öğrenimi mühendisi maaşı da veri bilimcilerle aynı seviyede, hatta bazı durumlarda daha yüksek.
Bu yazıda, bir makine öğrenimi mühendisinin iş kapsamına yakından bakacak ve rolün tam olarak neleri içerdiğini öğreneceğiz. Ardından, makine öğrenimi mühendisi olmak için gerekli becerileri ve hâkim olmanız gereken belirli bilgi alanlarını ele alacağız. Son olarak, bu becerileri edinmenize ve işe hazır bir makine öğrenimi mühendisi olmanıza yardımcı olacak etkili öğrenme yollarını inceleyeceğiz.
Makine Öğrenimi Mühendisi Nedir?
Basitçe söylemek gerekirse, makine öğrenimi mühendisleri veri bilimi ile yazılım mühendisliğinin kesişiminde yer alır.
Bunu daha iyi anlamak için bir örneğe bakalım:
Bir e-ticaret şirketi, tahmine dayalı modeller oluşturmak için bir veri bilimi ekibi işe alır. Ekip, kullanıcıların satın alma geçmişine dayalı öneriler sunan bir algoritmayı başarıyla geliştirir.
Ancak bu modeli e-ticaret sitesine entegre edemez ve müşteriye önerilen ürünleri gerçekten gösteremezler; bu da kötü bir kullanıcı deneyimine yol açar:
Görsel: DALLE-3
Bu darboğaz, ekibin istatistiksel analiz yapma ve son derece doğru makine öğrenimi modelleri geliştirme konusunda yetkin olmasına rağmen, yazılım mühendisliği uzmanlığı eksikliği nedeniyle bu algoritmaları üretime alma konusunda zorlanmasından kaynaklanır.
Şirket, sonunda bu işi üçüncü bir kuruluşa dış kaynak olarak vermek zorunda kalır ve projeye başlangıçta öngördüklerinden daha fazla zaman ve para harcar.
Model geliştirme ile uygulama arasındaki bu uyumsuzluk, veri bilimcinin ve yazılım mühendisinin birleşik yetkinliklerine sahip bir profesyonel olan makine öğrenimi mühendisinin doğmasını sağlamıştır.
Teknik Makine Öğrenimi Mühendisi Becerileri
Makine öğrenimi mühendisi nasıl olunur konusunu ele alan, sektöre giriş yollarını irdeleyen kapsamlı bir makalemiz var. Burada ise daha çok ihtiyaç duyacağınız becerilere ve bunları nasıl edinebileceğinize odaklanıyoruz.
Makine öğrenimi mühendisliği veri bilimi ile yazılım mühendisliğinin kesişiminde yer aldığından, her iki alandaki temel kavramlara da hâkim olmanız gerekir:
ML Mühendisliği için Veri Bilimi Becerileri
1. İstatistiksel Analiz ve Olasılık
İstatistik konusunda temel bir anlayış, verileri yorumlamanıza ve ilgili içgörüleri çıkarmanıza olanak tanıdığı için makine öğrenimi mühendisi olmak istiyorsanız gereklidir. Bu; istatistiksel testler, dağılımlar ve olasılık kuramları hakkında bilgi sahibi olmayı içerir.
İstatistiksel kavramları sağlam bir şekilde kavradığınızda, doğru modeller tasarlayabilir ve veri analizine dayalı tahminlerde bulunabilirsiniz.
Bu kavramlar size yabancı gelse de öğrenmesi o kadar da zor değil! Datacamp’in İstatistiğe Giriş kursu, olasılık dağılımları ve hipotez testi gibi konuları öğreterek size sağlam bir temel kazandıracaktır.
Bu kursun sonunda, gerçek dünya veri kümelerini toplayabilecek, analiz edebilecek ve bunlardan sonuçlar çıkarabileceksiniz.
2. Makine Öğrenimi
Karar ağaçları, kümeleme ve regresyon algoritmaları gibi son derece doğru makine öğrenimi modelleri kurma konusunda da yetkin olmanız gerekir.
Bu, veri bilimcisinin temel beceri setidir ve sizin de ustalaşmanız gerekir; böylece geliştirdiğiniz modeller kuramsal olarak sağlam olur ve kullanıcılara mükemmel bir deneyim sunar.
Yukarıda belirtilen algoritmaları doğru şekilde anlamak ve uygulamak için Makine Öğrenimi Temelleri öğrenme yolumuzu alabilirsiniz. Alana tamamen yeniyseniz ve makine öğreniminin gerçekte neyi kapsadığını hatırlatmaya ihtiyaç duyuyorsanız, önemini, kullanım alanlarını ve nasıl başlayabileceğinizi anlattığımız kapsamlı özetimizi okuyun.
3. Model Değerlendirme
Bir makine öğrenimi modeli oluşturduktan sonra, etkinliğini ve güvenilirliğini sağlamak için performansını değerlendirmeniz gerekir. Bu, modelin beklentilerle uyumlu olup olmadığını ölçmek amacıyla doğruluk, kesinlik ve duyarlılık gibi uygun metriklerin kullanılmasını içerir.
Bir makine öğrenimi mühendisi olarak bir adım daha ileri gidip model performansını gerçek dünyada izlemelisiniz.
Bir algoritmayı dağıtıma aldığınızda, sisteme yeni veriler girdikçe değişimlere uyum sağladığından emin olmak için düzenli olarak değerlendirme yapmalısınız. Bu aşamadaki bir gözden kaçırma, makine öğrenimi projesinin başarısız olmasına yol açabilir.
Tutarlı model değerlendirmesinin önemini gösteren gerçek bir vaka çalışması:
Görsel: DALLE-3
Birden çok hastanedeki yeniden yatışları tahmin etmek için bir makine öğrenimi modeli geliştirdikten yalnızca üç ay sonra, bu CTO şunu keşfetti: Sistem hatalı tahminler yapıyordu. Bunun nedeni, sisteme giren verilerin kayması ve modelin dayandığı özelliklerin bozulmasıydı. Bu tür sorunları sürekli izleme ve model değerlendirmesi yoluyla erken aşamada yakalamak ve düzeltmek şarttır.
Makine öğrenimi modellerini nasıl değerlendireceğiniz hakkında daha fazla bilgi için Python ile Model Doğrulama kursumuza göz atın.
ML Mühendisliği için Yazılım Mühendisliği Becerileri
Şimdi de ihtiyaç duyacağınız bazı yazılım mühendisliği becerilerine bakalım:
4. DevOps ve CI/CD
Makine öğrenimi modellerini dağıtmak ve zaman içinde performanslarını sürekli izlemek için, yazılım geliştirme ile BT operasyonlarını bir araya getiren DevOps’u öğrenmeniz gerekir.
Basitçe ifade etmek gerekirse, bu; yazılım geliştirme süresini kısaltırken nihai ürünün yüksek kalitede olmasını sağlayan bir uygulamalar bütünüdür.
DevOps’taki iki temel uygulama Sürekli Entegrasyon (CI) ve Sürekli Dağıtım’dır (CD). CI, hataları hızlıca gidermek için kod değişikliklerini otomatik olarak test etmenizi sağlar. Akabinde CD, testten sonra kod değişikliklerinin üretime dağıtımını otomatikleştirir.
DevOps ve CI/CD hatları hakkında daha fazla bilgi için DevOps’a Giriş kursumuzu alın.
5. Bulut platformları
AWS, Azure ve Google Cloud Platform gibi bulut platformları, makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için özel olarak tasarlanmış hizmetler sunar.
Örneğin AWS, yüksek kaliteli ve düşük maliyetli makine öğrenimi algoritmalarını kolaylaştırmak için Sagemaker sağlar. CodeBuild gibi diğer hizmetler de CI/CD sürecini otomatikleştirerek saatlerce sürecek ağır işi üzerinizden alır.
Şirketler, yapay zeka ve makine öğrenimi girişimleri için giderek daha fazla bulut platformlarını benimsiyor; bu da bu platformlara aşinalığı son derece değerli kılıyor.
Talep bu kadar yüksek olduğundan, makine öğrenimi mühendisi olarak kariyer olanaklarınızı artırmak için bu platformları öğrenmenizi tavsiye ederiz.
Bulut bilişime başlamak için Datacamp’in AWS Bulut Kavramları kursunu alabilirsiniz.
6. Sürüm kontrolü
Makine öğrenimi modellerini gerçek dünya uygulamalarında dağıttıktan sonra, zamanla bu algoritmaların eğitiminde kullanılan verileri güncellemeniz veya farklı model sürümleri oluşturmanız gerekecektir.
Sürüm kontrolü, bu değişiklikleri zaman içinde kaydeden; gerektiğinde revizyonları izlemenize ve önceki sürümlere dönmenize olanak tanıyan bir sistemdir.
Bu sayede tam olarak kimin, neyi, ne zaman değiştirdiğini tespit edebilirsiniz. Ayrıca sorunsuz iş birliğini kolaylaştırır ve özgün kodu kaybetme korkusu olmadan yeni fikirleri denemenize imkân tanır.
Git, kaynak kod geçmişinizi takip etmeye yardımcı olduğundan en yaygın kullanılan sürüm kontrol aracıdır. Sürüm kontrolü hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz Git’e Giriş kursumuzu alabilirsiniz.
Makine Öğrenimi Mühendisi Becerileri - Programlama Dilleri
Elbette makine öğrenimi mühendisi olmak için kod yazmayı bilmeniz gerektiğine şaşırmamak lazım.
Makine öğrenimi mühendisi ilanlarının çoğu, Python, Java veya C++ gibi en az bir programlama dilinde yetkinlik bekler. Nesne Yönelimli Programlamaya (OOP) dair bilgiye güçlü vurgu yapılır.
Çünkü OOP, kodunuzu yapılandırmanıza ve daha yönetilebilir hale getirmenize yardımcı olan bir programlama paradigmasıdır; bu da karmaşık makine öğrenimi görevlerinin geliştirilmesini basitleştirir.
Her dil benzersiz avantajlar sunar:
7. Python
Python, sadeliği ve TensorFlow ile PyTorch gibi geniş kütüphane yelpazesi sayesinde makine öğrenimi mühendisliği için popüler bir tercihtir.
Dil, veri analitiği ve web geliştirme gibi farklı teknoloji alanlarında çok yaygın kullanıldığından, Python bilgisi farklı rollere de kapı açan, aktarılabilir bir yetkinliktir. Python Temelleri yolumuz, Python ile veri analizinin temellerine hâkim olmak için ideal bir başlangıçtır.
8. Java
Python kadar popüler olmasa da Java da endüstride yaygın olarak kullanılır ve sağlamlığıyla bilinir.
Büyük ölçekli, dağıtık sistemleri verimli şekilde yönetebilmesi sayesinde, üretim ortamlarında makine öğrenimi modellerini dağıtmak için ideal bir seçimdir.
Ayrıca bazı kuruluşlar, Java ile yazılmış olan Apache Spark ve Hadoop gibi büyük veri teknolojileriyle çalışmanızı isteyebilir. Java bilgisi, bu platformlarla çalışırken daha sorunsuz bir deneyim sunabilir.
9. C++
C++, çoğu zaman hem Python’dan hem de Java’dan daha verimlidir; bu da hesaplama performansının kritik olduğu senaryolar için onu ideal bir dil yapar.
Örneğin derin öğrenme modellerini eğitmek gibi kaynak yoğun görevlerde, C++ eğitim süresini önemli ölçüde azaltabilir ve model performansını artırabilir.
Ayrıca TensorFlow ve PyTorch gibi popüler makine öğrenimi çerçeveleri C++ ile yazılmıştır ve dil, modelin uygulanması ve optimizasyonu üzerinde daha fazla kontrol sağlar.
Yalnızca bir programlama dili öğrenmeye vaktiniz varsa, Python öğrenmenizi öneririz; çünkü talebi yüksektir, kullanımı kolaydır ve çok yönlüdür.
Ayrıca Java ve C++’ta hazır bulunmayan geniş bir makine öğrenimi kütüphanesi yelpazesi sunar. Dahası, bir dilde kod yazmayı öğrendikten sonra kazandığınız beceriler diğer dillere aktarılabilir; böylece ilerledikçe yeni teknolojilere kolayca uyum sağlayabilir ve öğrenebilirsiniz.
Makine Öğrenimi Mühendisleri için Sosyal Beceriler
İşverenler, teknik bilgi birikiminin yanı sıra birlikte çalışmayı kolaylaştıran sosyal becerilere sahip adaylar arıyor. Bir makine öğrenimi mühendisi olarak sahip olmanız gereken bazı sosyal beceriler şunlardır:
10. İletişim
Bir makine öğrenimi mühendisi olarak, nihai ürünün iş hedefiyle uyumlu olmasını sağlamak için gereksinimleri toplamanız ve bulguları kilit paydaşlara sunmanız gerekir.
Bu da kendinizi iyi ifade edebilmeniz gerektiği anlamına gelir. Teknik olmayan paydaşlar çoğu zaman teknik jargonu anlamadığından, karmaşık makine öğrenimi kavramlarını anlaşılır ifadelere dönüştürmek şarttır.
Veri sunumu ve iletişim becerilerinizi geliştirmek isterseniz Veri İletişimi Kavramları kursumuzu alabilirsiniz.
11. Problem çözme
Bir makine öğrenimi mühendisi olarak, modelleri oluştururken, test ederken ve dağıtırken sık sık sorunlarla karşılaşacaksınız. Bunun bir örneğini yazının önceki bölümünde, titizlikle oluşturulup test edilen bir sistemin, gerçek dünya verilerindeki değişimler nedeniyle bozulmaya başladığı durumda gördük.
Bu tür sorunlarla karşılaştığınızda, durumu analiz etmek, olası nedenleri belirlemek ve çözümleri sistematik olarak test etmek için ekibinizle birlikte çalışmanız kritik önem taşır.
12. Sürekli öğrenme
Teknoloji sektörü sürekli değişiyor ve yeni çerçeveler ile programlama dilleri sık sık piyasaya çıkıyor.
Bir makine öğrenimi mühendisi olarak, tek bir teknoloji yığınına fazla odaklanmamanız ve yeni çerçeveler çıktıkça onları denemeye açık olmanız önemlidir. Esneklik ve sürekli öğrenme, alanınızda güncel kalmanın anahtarıdır.
Son Düşünceler
Özetle, makine öğrenimi mühendisliği; veri bilimi ile yazılım mühendisliği arasındaki önemli beceri açığını kapatan, hızla büyüyen bir kariyer alanıdır.
Bu alanda iş bulmak istiyorsanız veri bilimi, yazılım mühendisliği ve en az bir programlama dili hakkında bilgi sahibi olmalısınız. Ayrıca etkili iletişim ve problem çözme gibi sosyal beceriler, işe alınma ve terfi edilme şansınızı artıracaktır.
Son olarak, teknoloji dünyasıyla birlikte sürekli evrilmeyi, en son trendleri takip etmeyi ve çok yönlü bir beceri seti oluşturmayı unutmayın.
Makine öğrenimi mühendisi olma yolculuğunuza başlamaya hazırsanız, hevesli profesyoneller için tasarlanmış Makine Öğrenimi Mühendisi beceri yolumuza göz atın.
Konular
