Останній етап включає видалення помилок і перепусток з даних, а також їх перетворення в формат, придатний для використання в алгоритмах машинного навчання. Чи можна натренувати одну велику модель, яка настільки добре навчиться, що автоматично зможе розпізнавати будь-які зображення? У випадку з Computer Vision для вирішення завдань з класифікації існує підхід Zero-shot learning.
Статистичний аналіз
І щоб бути завжди на коні, потрібно постійно вчити щось нове. При чому в царині штучного інтелекту та машинного навчання — з ще більшими темпами, ніж в цілому в ІТ-індустріі. Стати ML-розробником – амбіційна мета, яка вимагає поєднання технічних знань, практичного досвіду і постійного самовдосконалення. Наступні кроки допоможуть https://wizardsdev.com/ вам досягти успіху в цій динамічній галузі. Працюючи у сфері машинного навчання, ви зможете створювати рішення, які покращують якість життя, допомагають розв’язувати соціальні проблеми, що робить світ безпечнішим і комфортнішим. ВІ розробники використовують аналітику та машинне навчання для збору, аналізу, інтерпретації великих обсягів даних та отримання із них цінних інсайтів для прийняття бізнес-рішень.
- Тут ти можеш здобути фундаментальну освіту з теоретичними знаннями та практичними навичками.
- Претенденти повинні розуміти фундаментальні концепції інформатики та аналізу даних, володіти математикою і статистикою, мати знання у сфері машинного навчання і нейромереж.
- Хороший професіонал обов’язково дасть кілька варіантів рішення та максимум інформації про кожного з них.
- Вони також працюють з великими масивами медичних даних, щоб виявляти закономірності в поширенні захворювань та розробляти ефективні методи їхнього лікування та профілактики.
- Це не щоденні завдання, але іноді таке потрібно робити.
Чому варто обрати data science?
Ми поспілкувалися зі спеціалістами Data Engineer і дізналися, які їхні обов’язки на проєктах, чим вони займаються протягом дня та які технології, інструменти повинні знати для роботи. Так, компанії вкладають все більші кошти в синдром самозванця розроблення сервісів machine learning, але водночас вони створюють і нові робочі місця для цілком нового класу професіоналів. Я отримав кілька завантажень, переважно від знайомих людей, які хотіли мене підтримати.
- Продукти, в яких використовується ML, можна поділити на дві групи.
- Алгоритми прогнозують, коли зламається обладнання, і автоматизують процеси, щоб уникнути простоїв.
- Наприклад, маючи сильний математичний бекграунд, можна підтягнути інженерні навички та стати інженером ML.
- Коли користувач сфотографує рослину на свій смартфон та завантажить якісне фото у великому розширенні, алгоритм просто не розпізнає зображення, адже для нього це зовсім інші дані.
Заработная плата
Опанувати мови програмування, такі як Python, Java або C++. Творчі здібності (просторове мислення, талант до малювання і креслення, креативність). Поглиблене вивчення теоретичних аспектів машинного навчання, розробка нових алгоритмів. Спеціальність ML-інженера — неймовірно цікава й перспективна, але й не надто проста, і вимагає багато зусиль та віддачі. Ще один спосіб – попросити ML-інженер прорахувати ризики та можливі проблеми, які можуть вплинути на них.
Обов’язки Data Engineer:
Наприклад, моделі, що розпізнають людську мову, тренувалися сотнями годин на тисячах відеокарт. Але на практиці для більшості задач можна взяти вже готову натреновану архітектуру, довчити її на своїх даних, адаптувати та отримати хороші результати. Наприклад, є популярний датасет ImageNet, на якому вимірюють точність усі популярні архітектури — це один мільйон зображень і одна тисяча класів. І всі нові архітектури, що з’являються, уже натреновані на цьому датасеті. Умовно, ці алгоритми вже на старті можуть відрізнити на фотографії велосипед від людини. Завдання розробника — адаптувати її під свій проєкт, наприклад, навчити відрізняти фікус від дифенбахії.
Також початкові завдання мають бути простими й не вимагати багато трансформацій даних. Наприклад, доставити дані згідно з визначеною специфікацією, де інженер має витягнути дані з сорс-системи, зробити певні маніпуляції й доставити дані у відповідне місце. І далі поступово можна долучатися до складніших завдань». Навіть однотипні, на перший погляд, задачі можуть виявитися або з зірочкою, або з приколом. Більшість опитаних ML-інженерів уникають розповіді про деталі проєктів, посилаючись на політику компанії.