Коли я вже провів такий глибокий аналіз та обробку даних і повернувся до першої версії (архітектури) класифікатора, отримав приріст метрик з 30% до 78%. Основна роль спеціалістів із обробки даних полягає в аналізі даних (це ми вже з’ясували), часто великих, навіть величезних обсягів даних. Це звична річ для дата саєнтиста, адже саме так шукають корисну інформацію, якою можна поділитися з керівниками компаній та бізнес-менеджерами. Фахівці з даних також створюють інструменти та технології AI (штучного інтелекту) для їх подальшого використання в різних програмах. В обох випадках вони збирають дані, розробляють аналітичні моделі, а потім навчають, тестують і запускають ці моделі. Згідно з LinkedIn 2018 Emerging Jobs Report, минулого року попит на Machine Learning Engineers на ринку праці США збільшився у 12 разів.
Зазвичай для тих, хто не вивчав методи оптимізації функцій в університеті, це стає викликом. Наприклад, у моєму випадку за плечима є факультет прикладної математики в КПІ та спеціальність «Комп’ютерна інженерія». Втім навіть ті, хто вивчав згадане, мають повторювати все це. Дехто вивчає лише основи Python і відразу переходить до інструментів. Але важливо глибше розуміти Python і шаблони проєктування та писати структурно чистий код.
Обговорюють Зараз
Все це потребує постійних інновацій та розвитку, а отже кваліфікованих інженерів. Тобто навіть якщо інтерес до конкретних технологій може змінюватися з часом, загальний попит на фахівців у галузі машинного навчання залишиться високим. Основні знання для позиції отримав в університеті. Додатково я підтягнув Python на різних курсах з інтернету. Паралельно з навчанням проходив різні курсики з бібліотек Pandas, Numpy, Scikit-Learn.
- Збір даних для навчання моделі, анотація даних.
- Тому, думаю, скоро ми будемо його використовувати у житті на тому рівні, як, наприклад, використовуємо бази даних.
- Стартапом займався паралельно з навчанням у німецьких вишах.
- Тут потрібні грунтовні зняння з математики, статистичного аналізу; знання принаймні однієї мови програмування і ще багато іншого.
- Я не вважаю, що Citizen Engineer — це розвиток AutoML.
- Тож різниця між візуальним образом та патернами, за якими модель здійснює передбачення, може бути досить великою.
У сфері Machine Learning Engineering безпосередня розробка моделей машинного навчання займає лише невелику частину від всього обсягу роботи. Виявилося, що більшість зусиль потрібно докласти для збору і підготовки даних, валідації та моніторингу вже готових моделей. Важливим аспектом є розробка та підтримка необхідної інфраструктури, а це передбачає роботу з хмарними платформами та інструментами для оркестрації. Тож потрібно добре знатися не лише на машинному навчанні, а й на інженерії програмного забезпечення. У мене є відчуття, що найближчим часом сфера ML буде активно розвиватися, і вчити щось нове, аби в ній затриматися, треба буде ще з більшими темпами, ніж в решті IT.
Technical Support Engineer (service Desk)
Перша асоціація, яка виникає, – це програміст, проте, це не зовсім так. Насправді існує близько 200 різноманітних професій в ІТ, деякі із них мають дуже екзотичні назви, як-от, наприклад, DevOps engineer чи Machine Learning Engineer. Якщо це не tech-гігант, а стартап, вам потрібно розібратися в тому, який продукт випускає компанія, а також прочитати доступну інформацію про неї.
Наприклад, навіть найпотужніша модель комп’ютерного зору все одно базується на вивченні залежностей між пікселями. Тож різниця між візуальним образом та патернами, за якими модель здійснює передбачення, може бути досить великою. Це питання інтерпретабельності моделей, яке зараз дуже активно досліджується.
Ці дані трансформуються в ознаки, які мають вигляд певних числових векторів. Від чайника до хмарного сервісу — програмне забезпечення існує будь-де. Якщо абстрактно, програма — це набір машинних інструкцій які приймають на вхід дані, обробляють їх і видають відповіді.
Machine Learning: Як Побудувати Кар’єру В It
Потім почав писати класифікатор новин зі студентських пабліків у телеграмі. Перша робота дивом була навіть не на компанію, а на замовників з фриланс-бірж. Цей дайджест складається з 15 найцікавіших вакансій для ML-інженерів і розробників, які хочуть працювати ML-продуктом, із зарплатою до $8000. Тобто, Data Scientist/Machine Learning Engineer роблять продукти, що існують, або нові розумнішими за допомогою аналізу даних.
І як надбудова до Docker, найбільш популярним рішенням для оркестрації (поєднання контейнерів у одну систему) є Kubernetes. Якщо говорити про поради тим, хто прагне стати ML Engineer, я насамперед рекомендував би почати з курсів. До прикладу, є лекції від Stanford CS224n (NLP) на YouTube, рекомендую також канал Андрія Карпати. З огляду на зацікавленість штучним інтелектом, яка зростає, на мою думку, професія MLE переживає свою золоту епоху. Тож архітектори з глибоким розумінням таких систем будуть популярними. Сфера ML нині активно розвивається, відповідно стає все більше запитів на кваліфікованих Machine Learning Engineers.
Тут конкретно описані математичні структури за лаштунками того чи іншого алгоритму. Проєкти Data Science включають Chief Executive Officer for AI product вакансії низку етапів збору та аналізу даних. Давайте ближче подивимось, з чого складається процес та скільки він триває.
Привіт! Як Ми Можемо Вам Допомогти?
Ця галузь у найближчі роки точно не вичерпає себе, навпаки — лише розшириться. Крім цього, я враховував і власний бекграунд. Математика, яку нам викладали в ІПСА, — це те, що використовують безпосередньо в Machine Learning Research.
Залежно від проєкту, чогось може бути більше, а чогось — менше. Стати фахівцем з машинного навчання може і людина, яка раніше не мала досвіду в IT. Але тоді на підготовку піде набагато більше часу. Отримання нової спеціальності буде проблематично поєднувати з роботою. В інші дні ви можете активно працювати над інфраструктурою, це вже більш інженерне завдання. У мене таких днів часто більше, ніж тих, коли ML Engineer займається суто моделлю.
Відгукнутися На Вакансію
Це важливий актив компанії, і зазвичай роботодавець не готовий ділитися даними назовні та віддавати задачу на аутсорс. ML Engineer — професія, яка дуже популярна на Заході й продовжує розвиватися в Україні. За даними всесвітньої мережі з пошуку зайнятості Indeed, у США такий спеціаліст у середньому заробляє за рік $148 тис., а в топових компаніях — $200–300 тис. В Україні, згідно зі статистикою DOU, ML Engineer у середньому отримує $2900 щомісяця.
Думаю, що все одно буде багато доменів і продуктів, де знадобляться кваліфіковані ML спеціалісти. Це все одно існуватиме і займатиме пропорційну роль у ніші. Я не вважаю, що Citizen Engineer — це розвиток AutoML. Правильніше сказати, що Citizen Engineer може користуватися AutoML продуктами. «Deep Learning» (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville). Книга дає доволі фундаментальний бекграунд щодо того, що відбувається всередині моделей.
Переважно їх можна уникнути, якщо мати гарного і досвідченого ментора. Наука про дані відіграє важливу роль практично в усіх аспектах бізнес-операцій і стратегій. Наприклад, вона надає інформацію про клієнтів, яка допомагає компаніям створювати ефективніші маркетингові кампанії та цільову рекламу для збільшення продажів продукції. Data Science допомагає керувати фінансовими ризиками, виявляти шахрайські транзакції та запобігати поломкам обладнання на виробничих підприємствах та в інших промислових об’єктах. Вона допомагає блокувати кібератаки та інші загрози безпеці в ІТ-системах. Recruitika — сервіс анонімного моніторингу пропозицій про роботу від ІТ-компаній.
Іншою моєю помилкою було застосування більш складних моделей, ніж того потребувала задача. Варто починати з більш простих рішень і поступово їх ускладнювати, якщо це виправдано даними та завданням. Тоді як аутсорсери мають змогу випробовувати https://wizardsdev.com/ різні технологічні інновації, оскільки фактично весь час працюють з різними продуктами. Під час навчання зацікавився аналітикою, даними та їхньою обробкою. Пройшов навчання у DataRoot University, заглибився в курси на Coursera.