Page 45 - Inżynieria & Utrzymanie Ruchu I Kwartał 2024

• Projektowanie sprzętu i infrastruktury: algorytmy uczenia maszynowego często wymagają specjalistyczne- go sprzętu i infrastruktury do wydajnego działania. Inży- nierowie muszą posiadać wiedzę na temat projektowania sprzętu, sieci i przetwarzania w chmurze, aby budować i wdrażać systemy ML.
• Rozwój i optymalizacja algorytmów: opracowywanie i optymalizacja algorytmów ML wymaga zaawanso- wanych umiejętności z zakresu matematyki, statystyki i informatyki. Kluczowe znaczenie dla inżynierów ma zrozumienie podstawowych algorytmów i technik sto- sowanych w ML oraz sposobów ich optymalizacji pod kątem konkretnych zastosowań.
• Wdrażanie i utrzymanie modeli: po opracowaniu mo- deli ML są one wdrażane i utrzymywane w środowisku
produkcyjnym. Wymaga to umiejętności takich jak inży-
nieria oprogramowania, testowanie i utrzymanie ruchu. • Wiedza specjalistyczna w danej dziedzinie: modele ML są najbardziej skuteczne, gdy są opracowywane przez ekspertów posiadających wiedzę na temat konkretnej domeny. Ważne jest, aby inżynierowie mieli głębsze zro- zumienie obszaru zastosowania, aby projektować i tre- nować dostosowane modele ML oraz pomagać w two-
rzeniu języków specy cznych dla domeny (DSL).
Języki dziedzinowe w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji
DSL to języki programowania zaprojektowane w celu zaspo- kojenia konkretnych potrzeb danej domeny aplikacji. Korzy- stanie z DSL nie jest jeszcze powszechne, ale staje się coraz
Ilustracja 1: Kod języka specyficznego dla domeny (DSL) umożliwia inżynierom mechanikom optymalizację projektu. Dzięki uprzejmości: Shreedhar Murthy Hebbur Subbaraju
INŻYNIERIA & UTRZYMANIE RUCHU – www.utrzymanieruchu.pl
I kwartał 2024 43