Стать инженером компьютерного зрения

Практическое руководство о том, какими навыками вам необходимо овладеть, чтобы стать опытным инженером по компьютерному зрению в 2023 году.

На пути к тому, чтобы стать опытным инженером по компьютерному зрению, решающее значение имеет овладение навыками, необходимыми на каждом этапе жизненного цикла машинного обучения. В этой статье представлен план навыков, которыми, как ожидается, будет доминировать инженер по компьютерному зрению: основы (основы, навыки программирования, концепции машинного обучения) и жизненный цикл машинного обучения (данные , модель, оценка и развертывание). Следуя этому структурированному подходу, начинающие инженеры получают полное представление о навыках, необходимых для достижения успеха в этой области.

Оглавление

1. Что такое инженер компьютерного зрения
2. План инженера по компьютерному зрению
3. Краткое содержание

1. Что такое инженер компьютерного зрения?

1.1 Зачем компьютерное зрение

Компьютерное зрение [1, 2] — это динамическая область, которая позволяет машинам понимать и интерпретировать визуальную информацию, имитируя зрительное восприятие человека. Используя возможности искусственного интеллекта и методов обработки изображений, компьютерное зрение открывает мир возможностей.

От автономных транспортных средств и систем наблюдения до медицинских изображений и дополненной реальности — компьютерное зрение стало неотъемлемой частью многих отраслей промышленности [3]. Он позволяет машинам анализировать изображения и видео, обнаруживать объекты, распознавать лица и принимать разумные решения на основе визуальных данных.

1.2 Что такое инженер компьютерного зрения

Инженер компьютерного зрения — это профессионал, который специализируется на разработке и внедрении систем и приложений компьютерного зрения.

Инженеры компьютерного зрения используют методы информатики, машинного обучения и обработки изображений для разработки алгоритмов и моделей, которые позволяют машинам понимать и интерпретировать визуальные данные, такие как изображения и видео, аналогично зрительному восприятию человека.

Прагматичный способ понять, что такое инженер по компьютерному зрению, — это сравнить эту должность с другими аналогичными должностями, как показано в таблице 1.

1.3 Растущий спрос на инженеров компьютерного зрения

Роль инженера по компьютерному зрению неизменно считается одной из самых востребованных профессий в сфере ИИ. Инженеры компьютерного зрения создают модели и системы, которые могут анализировать и понимать цифровые изображения. Они разрабатывают искусственные нейронные сети, которые могут обнаруживать, классифицировать и распознавать закономерности в больших объемах визуальных данных.

По данным Glassdoor, средняя зарплата инженера по компьютерному зрению в Великобритании превышает 50 000 фунтов стерлингов в год. В число ведущих технологических компаний, нанимающих экспертов по компьютерному зрению, входят Amazon, Apple, Google, Microsoft, а также различные стартапы в области робототехники и автономных транспортных средств.

2. План инженера по компьютерному зрению

2.1 План

Чтобы стать инженером по компьютерному зрению, необходимо иметь опыт в различных технических областях.

Базовые навыки включают в себя математику, статистику и основы информатики (1). Вам необходимо овладеть языками программирования (2), подходящими для искусственного интеллекта, такими как Python и C++, а также такими библиотеками, как TensorFlow и PyTorch. Помимо этого, ключевым моментом является понимание концепций и методов машинного обучения (3).

Компьютерное зрение вращается вокруг жизненного цикла машинного обучения. Все начинается со сбора и аннотирования данных (4) для обучения ваших моделей. Затем вы определяете архитектуру модели и гиперпараметры (5) для своей задачи компьютерного зрения. Затем вы тщательно оцениваете (6) свои модели, чтобы проанализировать их эффективность и увидеть, где они дают сбои. Наконец, вы оптимизируете свои модели и развертываете их (7) для создания реальных приложений.

В этом разделе статьи представлена ​​схема из 7 ключевых этапов развития навыков компьютерного зрения на основе жизненного цикла проекта машинного обучения (рис. 3). От основ до развертывания модели мы рассмотрим шаги, необходимые для того, чтобы стать компетентным специалистом по компьютерному зрению. инженер.

2.2 Создание прочного фундамента

• Основы. Чтобы стать опытным инженером по компьютерному зрению, крайне важно заложить прочную основу в фундаментальных концепциях математики и информатики. Вам необходимо понимать линейную алгебру, исчисление, вероятность, логику и алгоритмы. Точно так же, как художнику необходимо понимать теорию цвета, чтобы создавать захватывающие произведения искусства, инженер компьютерного зрения должен понимать математические концепции, чтобы манипулировать и извлекать значимую информацию из изображений. Например, понимание матричных операций и собственных векторов можно сравнить с тем, как художник умело смешивает цвета для создания гармоничных композиций в своих произведениях искусства.
• Навыки программирования. Знание программирования позволяет реализовывать и оптимизировать алгоритмы компьютерного зрения. Доминирующим языком компьютерного зрения является Python, учитывая его многочисленные библиотеки, подходящие для машинного обучения и обработки изображений. Вам также необходимо знать о базах данных, не только о базах данных SQL и NoSQL, но и о векторных базах данных {LINK} (более подробную информацию об этом см. в нашей статье здесь). Также требуется знание инструментов контроля версий и отладки. Навыки программирования позволяют инженерам компьютерного зрения преобразовывать необработанные данные в значимую визуальную информацию.
• Концепции и методы машинного обучения. Вам необходимо иметь представление о контролируемом и неконтролируемом обучении, классификации, сегментации и обнаружении объектов. Такие платформы, как TensorFlow и PyTorch, предоставляют инструменты для применения машинного обучения для создания моделей компьютерного зрения. Классификация занимается прогнозированием категорий, обнаружение находит объекты на изображениях, а сегментация группирует пиксели. Обучение под учителем можно сравнить с обучением ученика у мастера-ремесленника, тогда как обучение без учителя можно сравнить с исследователем, обнаруживающим скрытые закономерности на неизведанных территориях. Эти концепции дают инженерам компьютерного зрения возможность ориентироваться в огромном пространстве визуальных данных и извлекать значимую информацию.

2.3 Жизненный цикл машинного обучения: инструменты профессии

• Данные. Освоение этапа обработки данных в жизненном цикле машинного обучения требует разнообразного набора навыков. Сбор данных включает в себя поиск, сбор (иногда с помощью веб-скрапинга) и организацию соответствующих наборов данных. Для изучения свойств вам необходимо уметь визуализировать данные с помощью таких библиотек, как Matplotlib. Экспертиза аннотаций включает в себя точную маркировку изображений или видео для контролируемых учебных задач; такие инструменты, как labelImg, облегчают маркировку изображений. Навыки предварительной обработки, такие как нормализация или масштабирование признаков, обеспечивают формат данных, подходящий для обучения модели. Инженер по компьютерному зрению должен научиться обрабатывать данные на всех их этапах, от сбора до предварительной обработки.
• Модель. На этапе модели инженер компьютерного зрения реализует основные алгоритмы для различных задач (например, обнаружения объектов). Знакомство с модельными архитектурами, наиболее подходящими для данной области, такими как сверточные нейронные сети (CNN) и преобразователи зрения (ViT), позволяет эффективно понимать ограничения этих подходов. Трансферное обучение — это необходимый метод, который необходимо освоить, поскольку он позволяет инженеру использовать предварительно обученные модели и адаптировать их к новым задачам, экономя время и ресурсы. Инженер должен уметь оптимизировать модели с помощью таких методов, как обратное распространение ошибки, настраивать гиперпараметры, обучать и отслеживать эксперименты с помощью TensorBoard. Но иногда инженеру просто необходимо осознать, что для ускорения жизненного цикла машинного обучения удобнее использовать такие библиотеки, как Pytorch Lightning.
• Оценка. Этап оценки требует умения выбирать подходящие показатели для оценки эффективности модели, такие как точность, прецизионность, полнота, средняя средняя точность (mAP) или показатель F1. Методы визуализации помогают эффективно интерпретировать и представлять результаты оценки, помогая принимать решения. Ключевым моментом является обнаружение, расследование и устранение случаев сбоев. Умение выявлять ограничения и неточности модели обеспечивает критически важную обратную связь для улучшения ваших моделей. Эти навыки позволяют проводить тщательное тестирование и интерпретацию производительности модели. Инженеры по компьютерному зрению должны уметь извлекать значимую информацию из показателей оценки, визуализировать производительность и извлекать уроки из случаев сбоев для совершенствования своих моделей.
• Прямая трансляция (т. е. Продакшн). На этом этапе лучшие модели внедряются в практическое использование. Знание фреймворков развертывания, таких как TensorFlow Serving, или веб-фреймворков, таких как FastAPI, позволяет инженеру создавать API или веб-сервисы для плавной интеграции в приложения. Понимание требований к инфраструктуре, такой как облачные вычисления или периферийные вычисления, позволяет эффективно развертывать модели в различных средах. Методы оптимизации моделей, такие как сжатие моделей или квантование, обеспечивают легкость и эффективность моделей. Решение проблем безопасности, таких как защита конфиденциальности или состязательные атаки, имеет жизненно важное значение. Постоянная оценка модели на основе новых данных, мониторинг и ведение журналов, а также внедрение процессов обработки ошибок и обеспечения качества обеспечивают надежную работу моделей в реальных сценариях.

3. Резюме

Стать инженером компьютерного зрения сложно, но полезно. Используя жизненный цикл машинного обучения, мы наметили путь к получению необходимого опыта. Вместо случайного набора навыков жизненный цикл обеспечивает проверенную основу для создания прикладных систем машинного обучения.

Начиная с основ математики, программирования и машинного обучения, вы переходите к этапам управления данными, разработки моделей, строгой оценки производительности и развертывания оптимизированных систем. На каждом этапе определенные навыки необходимо развивать, оттачивать и совершенствовать, прежде чем перейти к следующему.

Упорный труд и настойчивость, пройдя этапы жизненного цикла, позволят вам достичь мастерства и успешной карьеры в этой увлекательной области. Компьютерное зрение — это будущее, и спрос на инженеров будет только расти. Если вы посвятите себя прогрессивному обучению и поддержанию современного набора навыков, возможности безграничны.

Рекомендации

[1] Обзор литературы: Применение компьютерного зрения в транспортной логистике и складском хозяйстве

[2] Обзор литературы по компьютерному зрению и науке о данных

[3] Обзор стилей машинного обучения в компьютерном зрении: методы и будущие направления

Авторы: Хосе Габриэль Ислас Монтеро, Дмитрий Каждан, Ботти Диманов

Если вы хотите узнать больше о Тениксе, посетите наш сайт здесь. Если вы заинтересованы в получении раннего доступа к нашей платформе анализа отказов, напишите нам по адресу [email protected].