{"id":7366,"date":"2021-09-28T18:00:36","date_gmt":"2021-09-28T21:00:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.flane.com.pa\/blog\/?p=7366"},"modified":"2024-09-19T12:39:42","modified_gmt":"2024-09-19T15:39:42","slug":"rol-del-machine-learning-engineer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.flane.com.pa\/blog\/es\/rol-del-machine-learning-engineer\/","title":{"rendered":"Rol del Machine Learning Engineer"},"content":{"rendered":"Reading time: <\/span> 4<\/span> minutes - <\/span><\/span>

Ahora que sabes qu\u00e9 es el Machine Learning<\/a>, entendamos un poco m\u00e1s sobre el rol que juega este profesional.<\/p>\n

Dentro de las carreras de datos, Machine Learning Engineer fue el \u00faltimo que surgi\u00f3, ocup\u00e1ndose de la parte de monitoreo y poniendo los modelos en producci\u00f3n, estructurando y facilitando el deploit de Data Scientit.<\/p>\n

Para hacerlo m\u00e1s f\u00e1cil, comencemos analizando los pasos de un proyecto de Data Science para una mejor comprensi\u00f3n.<\/p>\n

En este primer momento, se produce la cuesti\u00f3n empresarial y la comprensi\u00f3n, el cliente presenta los problemas y luego hay una comprensi\u00f3n real del dolor del cliente. Despu\u00e9s de comprender las ra\u00edces de los problemas, llegamos a la fase de recopilaci\u00f3n de datos, donde hay una gran cantidad de SQL, solicitudes y APIs distribuidas en un solo lugar. Una vez realizado este paso y la limpieza de datos, se entiende qu\u00e9 es un problema sist\u00e9mico y cu\u00e1l es un problema intr\u00ednseco del negocio.<\/p>\n

Posteriormente se realiza la exploraci\u00f3n de datos, donde se utilizan t\u00e9cnicas y estad\u00edsticas para comprender el fen\u00f3meno que se est\u00e1 modelando a trav\u00e9s de los datos, en ese momento en que se genera inshtg, para comprender las variables y el modelo que ser\u00e1 mejor aplicado. Pasando al paso de modelado es donde el algoritmo comienza a aprender y aplicar transformaciones y separaciones para preparar los datos.<\/p>\n

A partir de esta fase se inicia el algoritmo de Machine Learning, donde se aplican los algoritmos para aprender el comportamiento o asignaci\u00f3n deseada, luego se realiza la evaluaci\u00f3n de este algoritmo, separando lo que es bueno, de lo que no y luego de este an\u00e1lisis de desempe\u00f1o del modelo se ir\u00e1 para producci\u00f3n, donde se traslada a un entorno Cloud donde el dispositivo de Internet es capaz de consumir las previsiones que el modelo proporciona. La continuaci\u00f3n de este proceso es el papel del Machine Learning Engineer. Obviamente, el desarrollo en s\u00ed no es tan simple como parece.<\/p>\n<\/div><\/div>

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Responsabilidad del Machine Learning despu\u00e9s del proceso<\/h4>\n

Todo comienza con la productizaci\u00f3n del flujo de datos, de donde sacas todas las tareas, desde la recopilaci\u00f3n de datos hasta el modelo de producci\u00f3n, para convertirse en un producto que sea f\u00e1cil de escalar, f\u00e1cil de mantener y siempre mantenido de forma organizada para el trabajo de otros profesionales.<\/p>\n

Despu\u00e9s de volverse un producto, integraremos el modelo; ejemplo: frontend consume las predicciones de sus modelos, cada vez que el usuario ingresa y la p\u00e1gina de inicio se est\u00e1 cargando, el frontend consume la predicci\u00f3n del modelo y habla sobre la propensi\u00f3n de los productos del cliente, por lo que no puede demorar en regresar sino ralentiza el sitio, para eso necesitamos integrar en otros sistemas respetando los requisitos. Finalmente, es necesario crear T\u00e9cnicas de Monitoreo, donde se crean m\u00e9tricas para saber si el modelo es correcto o si los errores est\u00e1n aumentando; como es la distribucion de variables, etc.<\/p>\n

Te explicamos el proceso<\/h4>\n

Data Scientits recolecta los datos, entrena el modelo y luego pasar\u00e1 a producci\u00f3n para ser aplicado, a partir de este punto comienza el rol del Machine Learning.<\/p>\n

Recordando que los clientes pueden consumir el resultado a trav\u00e9s del backend, sitio web, dispositivo m\u00f3vil e IBA, para conectar a las personas que necesitan las predicciones con los modelos que las brindan, es necesario realizar una API (conexi\u00f3n entre los dos mundos de cliente y servicio, seg\u00fan se explica en nuestras redes sociales) los clientes comienzan a realizar solicitudes a la API, \u00e9sta interpretar\u00e1 la solicitud y si tiene permiso para acceder a estos datos.<\/p>\n

Los datos de API son datos sin procesar, es decir, datos de RO, porque los datos no vienen con las transformaciones que usamos all\u00ed en Model Training. Por lo tanto, es necesario cambiar los datos de RO para la feature, as\u00ed se realizar\u00e1 la predicci\u00f3n.<\/p>\n

Podemos usar la siguiente idea como ejemplo: una persona tiene la aplicaci\u00f3n y quiere ver la predicci\u00f3n de los ingresos de la tienda. Una de las features es la edad del usuario, cu\u00e1nto tiempo est\u00e1 abierta la tienda… esta feature se almacena en el Feature Store, donde puede encontrar varias caracter\u00edsticas que los Data Scientits crearon para poder modelar y entrenar los modelos de Machine Learning.<\/p>\n

Dentro de la Feature Store, en este caso, encontrar\u00edamos en su interior varios datos, como la fecha en que la tienda comenz\u00f3 a operar. Luego, la API va a Feature Story y recupera las features solicitadas por el modelo que fue entrenado para hacer esta predicci\u00f3n y regresa al modelo de Machine Learning con el conjunto de features, hace la predicci\u00f3n y regresa a la API, que devuelve la informaci\u00f3n a el cliente que hizo la predicci\u00f3n.<\/p>\n

Este ejemplo ser\u00eda un proceso simple, la diferencia es que tiene la funci\u00f3n precalculada dentro de una tienda de funciones, que debe actualizarse cada vez.\u00a0*Farture consumpotin, es el proceso de consumir la feature.<\/p>\n

Para mantener la feature store actualizada, es necesaro consultar el Data Warehouse, donde se encuentran los datos modelados (realizados por el Data Engineer), para crear una feature y as\u00ed almacenarla en la feature store, este proceso se llama Feature Creation.<\/p>\n

Echa un vistazo a la ejemplicaci\u00f3n mediante un modelo visual<\/em><\/p>\n<\/div><\/div>

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Esta imagen representa el papel completo del Machine Learning Engineer, centrado en la producci\u00f3n en lugar del desarrollo, lo que ayuda a los Data Scientes a poner los modelos en producci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n

Machine Learning ayuda a crear las clases donde los Data Scients importan y reescriben los m\u00e9todos para realizar el entrenamiento, despu\u00e9s de que el modelo se entrena y se devuelve con todos los m\u00e9todos utilizados y las caracter\u00edsticas creadas se aplican en producci\u00f3n.<\/p>\n

Esperamos que te haya resultado m\u00e1s f\u00e1cil comprender c\u00f3mo funciona el rol del Machine Learning Engineer. Si tienes alguna pregunta, comentario o sugerencia, estaremos encantados de ayudarte y responder. Es importante recordar que contamos con contenido r\u00e1pido y muy \u00fatil en nuestras redes sociales<\/a>, all\u00ed tambi\u00e9n ponemos casillas de preguntas para apoyarte lo m\u00e1s posible en este camino de conocimiento y aprendizaje.<\/p>\n<\/div><\/div>

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Escrito por: Mayara Pimentel | Adaptaci\u00f3n: Karina R\u00edos | Revisi\u00f3n: Raphael Silva<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Ahora que sabes qu\u00e9 es el Machine Learning, entendamos un poco m\u00e1s sobre el rol que juega este profesional. Dentro de las carreras de datos, Machine Learning Engineer fue el \u00faltimo que surgi\u00f3, ocup\u00e1ndose de la parte de monitoreo y poniendo los modelos en producci\u00f3n, estructurando y facilitando el deploit de Data Scientit. 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