More

    A gépi tanulás a GeekBrains frissített szakmája

    A képzési programról, a projektekről és a szakmáról elvileg 2020. november 06. 6 perc1524https: //d2xzmw6cctk25h.cloudfront.net/post/2430/og_image/7eebc0476843cea606e7b8d1d2a43266.png

    A gép megtanul valamit a futurizmusról és a robotokról Detroit szellemében: Become Human and Westworld? Még nem egészen így, de az irány gyorsan fejlődik, és igénye folyamatosan növekszik, mivel a Machine Learning szakemberei által létrehozott megoldások segítenek a vállalatoknak rubelek millióinak és percek megtakarításának.

    Mi, a GeekBrains, sokáig tanítottunk gépi tanulást, és nemrégiben úgy döntöttünk, hogy újraindítjuk ezt a szakmát . Tudjon meg minden részletet az alábbi bejegyzésben.

    Kik a gépi tanulás szakemberei?

    A gépi tanulási technológiákat az adatkutatók használják. Olyan emberekről van szó, akik kölcsönhatásba lépnek az adatokkal, és megpróbálják kiszámítani és kibontani belőlük a rejtett függőségeket, amelyek az ügyfél javát szolgálják.

    Például most, egy járvány idején olyan technológiákat alkalmaznak, amelyek lehetővé teszik a karantén megsértőinek arcának felismerését. Ehhez egy hatalmas arcfolyamot kell elemeznie a videón – és meg kell találnia benne a megfelelő embereket. Ahhoz, hogy ez a folyamat automatikusan végbemenjen, és nem igényel több száz szakember erőfeszítéseit, szükség van a felismerési algoritmusok “megtanítására”.

    Egy példa egyszerűbb – annak érdekében, hogy csökkentse a regisztráció űrlapjának kitöltési idejét a webhelyen, hozzáadhatja a “Nem” oszlop automatikus kitöltését a felhasználónévtől függően. Ehhez pedig érdemes nagy mennyiségű adatot gyűjteni, például a közösségi hálózatokról, és kiszámolni, hogy mondjuk az “Andrey” nevű felhasználók 98% -a férfi. Ezután implementálja algoritmusokba.

    A gépi tanulás szakemberei segítenek a vállalkozásoknak a működési és egyéb költségek jelentős csökkentésében. Ma egy virtuális modell hozható létre, amely az alkalmazottak teljes részlegét felváltja – mind a terepen dolgozók, mind a call center operátorok. Például a Sberbank nemrégiben elindított egy három virtuális asszisztens családot. Leegyszerűsítik a felhasználókkal való interakciót, és beszédadatokat gyűjtenek, amelyeket aztán fel lehet használni a beszédfelismerési szolgáltatásokban.

    A gépi tanulás a GeekBrains frissített szakmája

    Mit csinálnak pontosan a Machine Learning szakemberei? Milyen eszközöket használnak?

    A projekten végzett munka általában adatok gyűjtésével és osztályozásával kezdődik. Ezután a technikus elkészíti a modellt, elemzi és teszteli a hipotéziseket, futtatja a modelleket és ellenőrzi, hogy miként működnek együtt az adatokkal, végül pedig közvetlenül kifejleszti a kódot.

    Az ilyen szakember fő munkaeszköze a Jupyter Notebook és a Python nyelv, valamint szükség esetén a népszerű könyvtárak és más programozási nyelvek. A Jupyter Notebook egy eszköz a Data Science projektek interaktív tervezéséhez és bemutatásához, miközben a szöveg, a matematikai egyenletek és a vizualizációk egyszerre jelennek meg.

    Mi a legérdekesebb és legnehezebb dolog ebben a szakmában?

    Számos gépi tanulási szakértő szerint ebben a szakmában a legérdekesebb az új adatok felfedezése, a nyilvánvaló kapcsolatok szétszerelése, megpróbálva megérteni, hogy miért keletkeztek és hogyan lehet bevételszerezni őket.

    OLVASS TOVÁBB:  "Nyolc munkahelyet váltottam, és nem bánok semmit!"

    Az egyik tanártanár ilyen példát hozott. Egy kiskereskedelmi kisvállalkozással foglalkozó vállalkozás feladataként tanulmányozta a moszkvai alkoholértékesítés statisztikáit. Megtudtam, hogy a hétvége előtti várható értékesítési növekedés mellett kedden az eladások csúcsa is volt. Ennek eredményeként kiderült, hogy hétfőnként a kis regionális üzletek összesítik az előző hét eredményeit, és tervezik a következőt, kedden pedig nagyobb moszkvai kiskereskedőktől vásárolnak, ami a fővárosban eladások növekedését okozza.

    A legnehezebb dolog a szakmában az, hogy folyamatosan fókuszáljon, és ne szakítsa meg a logikai láncokat az érvelésben. De a technikai részt egyébként meglehetősen könnyű megtanulni, még a kezdőknek is könnyű lesz.

    A gépi tanulásban sokat segítő tulajdonságok az aprólékosság, a kitartás és az ok-okozati összefüggések megértésének vágya. Ha technikai gondolkodásmóddal rendelkezik, kitartó és hajlandó izzadni az igazság keresése mellett, és üzleti elmét is próbál fejleszteni – ez a szakma mindenképpen az Ön számára.

    OLVASS TOVÁBB:  Mi az SQL és hogyan működik

    A gépi tanulás a GeekBrains frissített szakmája

    Miben különbözik a junior szakember egy idősebbtől, és ki mennyit kap?

    A gépi tanulás kezdői általában nagyon “akadémikusak” és egyértelmű, normál sorrendet követnek. Például, ha a szövegek osztályozása a feladat, akkor egy kezdő szakember modelleket képez ki a szövegek osztályozására. Egy tapasztalt adatkutatónak viszont látnia kell az üzleti problémát a tettei mögött, meg kell értenie a motivációt, és ennek alapján nem szabványos és kevésbé erőforrás-igényes megközelítéseket kell kínálnia a probléma megoldására. Vagy változtassa meg magát a feladatot, mivel ez adja a legjobb hatást az üzlet számára.

    A juniortól az idősebbig vezető út átlagosan 5-7 évig tart. Ugyanakkor a junior adatkutatók és az ML mérnökök átlagfizetése 80–120 000 rubel, a középső emberek fizetése 120–180 rubel, a vezető szakembereké pedig 200 000 és több. Ugyanakkor rengeteg üres állás van minden szinten – egyre több vállalat veszi észre, hogy egy drága szakember felvételével a jövőben jelentősen csökkennek a költségek és a kiadások.

    Ha korábbi adatkutatókra főként Moszkvában volt szükség, ma már minden olyan városban, ahol nagy technológiai termelő létesítmények működnek (például Lipetsk NLMK), akkor is sok folyamat korszerűsítése és automatizálása érdekében kezdenek aktívan gépi tanulási szakembereket keresni. Ezenkívül a világjárvány kapcsán megnőtt azoknak az álláshelyeknek a száma, amelyeknél a világ bármely pontjáról távmunkát végeznek. Az ilyen szakemberek projektalapon is dolgozhatnak bizonyos technológiai és szolgáltatási innovációk megvalósításában.

    Mi változott a GeekUniversity gépi tanulási programban?

    A legfrissebb különbség a frissített szakma között, a korábbi tanfolyamok és a versenytársak esetében egyaránt, az üzleti szempontok tanulmányozására való összpontosítás. Most az ML-ben az oktatási programok többsége a kutatási rész tanulmányozására és a modellek felépítésére összpontosít – de a folyamatok integrálásának és annak az üzleti tevékenységre gyakorolt hatásának megértése az, amely lehetővé teszi a szakember számára, hogy nagyobb legyen a kereslet és gyorsabban léphessen fel a karrierlétrán.

    OLVASS TOVÁBB:  A GeekBrains öregdiák projektjei: TravelKeeper szolgáltatás

    Így a tanfolyamok tartalma, felépítése és sorrendje frissült, és közelebb került az üzleti realitásokhoz. Emellett megnőtt a programozással közvetlenül kapcsolatos órák száma.

    A gépi tanulás a GeekBrains frissített szakmája

    Hogyan épül fel a képzés?

    A tanfolyam hét modulból áll, amelyeket négy tematikus blokkba lehet csoportosítani.

    A tanfolyam első része a hallgatók rendelkezésére álló matematikai ismeretek frissítésére, megrendelésére és kiegészítésére irányul. Mivel az adattudomány a matematika, a mérnöki tudomány és a fejlesztés metszéspontjában áll, fontos biztosítani, hogy minden hallgató egyformán jártas legyen elméletben és koncepcióban, képes legyen ok-okozati összefüggéseket találni és kiszámítani a valószínűségeket.

    A tantárgy második része programozás (azaz kódírás Pythonban), valamint algoritmusokkal való munka. Az algoritmikus gondolkodás a jövőben segít kiszámítani a számítási teljesítmény terhelését, strukturálni és optimalizálni a gondolkodást, valamint kommunikálni a fejlesztőkkel ugyanazon a nyelven.

    A tanfolyam harmadik része közvetlenül a gépi tanulás, az Data Science része. Elméletileg anélkül is lehet dolgozni az adatokkal – de mivel a modell futtatása sokkal könnyebb, mint a lehetőségek fájának manuális megírása 130 000 különféle if-hez, jobb elsajátítani a Gépi tanulást. Ebben az esetben lehetőség lesz arra, hogy az adatokból félautomata módban részesüljenek.

    Végül a tanfolyam negyedik részét annak szentelik, hogy a korábban megszerzett tudás hogyan alkalmazható és integrálható az üzleti életbe. A hallgatók megtanulják, hogyan kapcsolják össze fejlesztéseiket az ügyfél gazdaságával, megértik, honnan szerezzenek adatokat és jelöléseket, megtanulják, hogyan kell kommunikálni az üzleti képviselőkkel, helyes visszajelzéseket kapnak tőlük, optimalizálják és finomítják modelljeiket az új inputok alapján.

    A képzés online webszemináriumok formájában zajlik (hetente többször), és közepes mennyiségű házi feladatot tartalmaz. A tanfolyam részeként minden hallgató két projektet készít valós adatok alapján. Ezek a hatalmas gyakorlati gyakorlatok megnyitják a hiányosságokat az ismeretek terén, és olyan kérdéseket tárnak fel, amelyek még soha nem merültek fel Önben.

    OLVASS TOVÁBB:  A tárgyak internete - Új Geekegyetemi Kar

    Projekteket fog készíteni a valós problémákkal kapcsolatos nyílt forráskódú adatok alapján – például a konkrét betegeknél a szív- és érrendszeri betegségek kockázatának előrejelzésével. A hallgató saját témáját is javasolhatja a projekthez – ez csak örvendetes. A beérkezett adatok alapján a hallgató kidolgoz egy modellt, megtanulja miként lehet ezt mikroszolgáltatássá alakítani és bemutatni a feltételes külső ügyfeleknek. Ez a modell a portfóliójának kirakati részévé válik.

    A gépi tanulás a GeekBrains frissített szakmája

    Mi kell a felvételihez?

    A tanuláshoz bizonyos matematikai ismeretekre van szükség – lineáris algebra és matematikai elemzés. Bármelyik nyelv programozásában szerzett tapasztalat szintén bónusz lesz.

    Az oldalon többet megtudhat a GeekBrains Machine Learning szakmáról.

    Friss cikkek

    A YouTube lehetővé tette a bloggereknek, hogy kiválasszák saját URL-jüket

    De évente legfeljebb háromszor változtathatja meg. A Search Engine Land külföldi kollégái az új lehetőségről beszéltek a YouTube-csatorna beállításaiban. Mostantól a videohoszting felajánlja...

    A Yandex egy új blokkot tesztel a keresési eredmények között

    A Google-on "Az emberek is keresnek" analógia alapján készül. Olvasónk, Vitya Smertny megosztotta a pr-cy csapattal egy megfigyelést a Yandex keresési eredményeinek új...

    Fontos a héten: TOP-20 orosz ajkú YouTube blogger

    A levegőben rendszeres Likeney-emésztés folyik a legfontosabb friss és okos tartalommal. Ebben az epizódban a TOP 20 orosz ajkú YouTube bloggert fogjuk megvitatni a...

    Mítoszok a társult programok bevételeiről

    „Próbáltam linkeket beilleszteni, egy hét alatt több tucat konverziót, egyetlen akciót sem! Inkább a YAN-tól teszek fel hirdetéseket, mint korábban. Legalább lesz pénz. "...

    Mesterkurzus: hatékony reklám elindítása a Yandex Advertising Network-ben (YAN)

    Január 21-én tartották a "Master Class: Hatékony reklám elindítása a Yandex Advertising Network (YAN)" című webináriumot. A webes szemináriumot Nikita Kravchenko, a fizetett...

    Kapcsolódó történetek

    HOZZÁSZÓLOK A CIKKHEZ

    Kérjük, írja be véleményét!
    írja be ide nevét

    Maradjon op - Ge a napi híreket a postaládájában