21 век – время информационных технологий и стремительного роста прогресса. На передовую выходит сфера IT. Она получила огромное развитие за последнее десятилетие. Соответствующие перспективы сохраняются по сей день.
Описанное явление порождает возникновение совершенно новых вакансий и профессий. Некоторые находятся на слуху, но совсем не понятны «рядовому пользователю». Сейчас неплохим спросом пользуется Machine Learning Engineer. Именно на это направление будет сделан упор далее. Статья расскажет о машинном обучении и специалистах, которые им занимаются.
Определение
ML – метод анализа данных, автоматизирующий процедуру выстраивания аналитической модели. Обучение программы/алгоритма постепенному улучшению выполнения первоначально поставленной задачи.
В данном случае решение проблемы достигается, опираясь на закономерности в тех или иных входных сведениях. Это – искусственный интеллект и нейронные сети.
Системы и приложения смогут обучаться по предлагаемым данным, после чего принимать оптимальные решения по задаваемым вопросам. Вмешательство человека здесь вовсе не потребуется.
О задачах
Машинное обучение основывается на том, что системы аналитики способны обучаться выявлению закономерностей и принимать решения без участия людей. Если таковое требуется, оно окажется минимальным.
ML должно облегчать современную жизнь. В основе оного лежат следующие ключевые задачи:
- Классификация. Предсказание, к какому классу будет относиться объект.
- Регрессия. Уточнение числовых значений признаков. Пример – предсказание продаж в будущем с учетом прошлогодних данных.
- Кластеризация. Это процесс разделения одного большого множества на кластеры – некие классы, содержащие схожие между собой объекты.
- Минимализация размерности. «Учеба» поможет свести большое количество признаков к меньшему. Обычно происходит сокращение до 3-х пунктов. Соответствующий прием помогает визуализировать полученные сведения.
А еще машинное обучение помогает обнаруживать аномалии. Подразумевается поиск необычных объектов, которые сильно отличаются от «общепринятых».
Способы реализации
ML обучение может производиться по трем принципам:
- с учителем;
- глубокое обучение;
- без учителя.
Далее каждый вариант будет рассмотрен более подробно. Это поможет понять, насколько интересующая область IT подойдет человеку на практике.
С учителем
В данном варианте машинного обучения грамотный результат в процессе реализации модели явно обозначается для каждого идентифицируемого элемента в наборе информации. Это значит, что во время считывания сведений алгоритм уже предусматривает правильный ответ. Для поиска оного используется нахождение связей. Соответствующее поведение помогает при вводе необозначенных данных получать грамотную классификацию и прогнозирование.
При классификации алгоритм обучения способен получать важные данные. Пример – история операций по кредитным картам: безопасные и подозрительные манипуляции. Предстоит изучить отношения между этими классификациями, после чего маркировать похожие операции тем или иным способом.
Если данные связаны друг с другом непрерывно, алгоритм обучения применяется для будущих прогнозов.
Без учителя
Машинное обучение без учителя предусматривает следующие особенности:
- Изначально правильно установленных ответов на задачи нет.
- Целью является поиск смысловых связей между данными.
- Вариант обнаруживает шаблоны, а также всевозможные закономерности.
Пример – кластеризация. Так называется применение неконтролируемого обучения в системах рекомендаций.
Углубленный вариант
Сочетание перечисленных ранее вариантов. Такое машинное обучение применяется для самых сложных задач. Требует для реализации взаимодействия с окружающим миром. Данные будут предоставляться средой. Соответствующий прием поможет алгоритму реагировать и учиться.
Применяется углубленный подход широко:
- контроль роботизированных конечностей;
- разработка навигационных систем для роботов;
- составление логических игр.
Встречается в логистических задачах для составления графиков, планировании решения актуальных проблем.
Методы
Алгоритмы машинного обучения на практике встречаются совершенно разные. Их используют компании и предприятия в зависимости от целей и задач, которые необходимо решить.
Важно: рассматриваемый анализ данных встречается преимущественно в Big Data.
Существуют следующие методы ML:
- древо решений;
- нейронные сети;
- кластеризация;
- «случайный лес»;
- ассоциативные правила.
Для создания утилит, реализующих упомянутые принципы, используют R, Питон, Скала и Julia. Они имеют поддержку большинством интегрируемых сред разработки.
Нейронная сеть
Нейронные сети в машинном обучении:
- Создают имитацию структуры головного мозга. Это значит, что у каждого искусственного нейрона есть связь с несколькими другими себе подобными.
- Выступают в качестве многослойной структуры. На одном слое нейрон передает данные на другой.
- Результат – электронные материалы достигают выходного слоя. На этом этапе сеть выдает гипотезу относительно решения поставленной задачи или классификации.
Вариант широко используется в медицине и здравоохранении, мультимедиа, финансовых отраслях. Пример – поиск мошенников и средств, которыми они пользуются. Хотя такой метод является дорогостоящим и почти не встречается в мелких организациях.
Древо решений
При машинном обучении используется для того, чтобы классифицировать объекты путем ответов на вопросы об атрибутах оных. Последние находятся в узловых точках. В зависимости от выданного ответа будет выбираться та или иная ветка. Процесс осуществляется до того момента, пока не удастся найти окончательный ответ.
Применяется в:
- платформах, позволяющих управлять знаниями клиентского обслуживания;
- утилитах для прогнозирования цен;
- планировании выпуска товаров;
- страховой деятельности;
- финансовой сфере – для расчета предполагаемому и возможному финансовому ущербу, платежеспособности клиентов.
Если визуально представить модель, она будет выглядеть как обычно «дерево».
Случайный лес
Моделей машинного обучения много. Знать их требуется тем, кто хочет посвятить себя карьере ML Engineer. Следующий вариант – случайный лес.
Представлен универсальным механизмом с быстрой обучаемостью. Помогает обнаруживать связи внутри набора данных. Пример – нежелательные массовые электронные или почтовые рассылки.
Кластеризация
Так называют группировку элементов информации со сходными характеристиками. В процессе применяются статистические алгоритмы. Хотя он не предусматривает учителя, весьма активно используется для классификации.
Важно: является эффективным приемом поиска групп в сложных наборах электронных сведений.
Ассоциативные правила
Метод без учителя. Предусматривает обнаружение отношений между несколькими переменными. Применяется в движках выдачи рекомендаций. Пример – интернет-магазин, раздел «Вместе с этим товаром обычно приобретают…».
А как быть с карьерой – актуальная информация
Технологии машинного обучения и методы их использования в повседневной жизни стремительно развиваются и совершенствуются. Настало время разобраться, кто же такой ML-специалист, а также что нужно для построения карьеры в выбранном направлении.
ML-специалист – что за зверь такой
Machine Learning Engineer – специалист, который занимается ML:
- представляет собой программиста/разработчика;
- занят с области создания и контроля искусственного интеллекта;
- главной его задачей становится обучение программного обеспечения анализу данных.
Такой инженер должен не только программировать, но и учить контент выстраивать логические выводы, опираясь на собственные электронные материалы.
Направление тесно связано с иными сферами IT. Пример – специалист по Большим Данным. Такой работник намного быстрее достигнет успехов в машинном обучении.
Перспективы
Перед тем, как начинать освоение работы, можно и нужно узнать перспективы выбранного направления. Это довольно важный вопрос, так как никто не хочет учиться «просто так». Если речь заходить об IT-сфере – и подавно. Связано это со сложностями внедрения в выбранные области.
ML активно используется в обыденной жизни. Люди видят результаты ML Engineering, но сами не осознают этого. Можно привести несколько наглядных примеров:
- Printerest предлагает пользователям контент. Это называется рекомендациями. В основе лежит анализ ранее просмотренных картинок.
- Facebook (Meta). Хорошо просматриваются в бот-чатах и таргетированной рекламе.
- Twitter. Еще одна компания, которая применяет ML в своей деятельности. Пример – новостная лента. Здесь выделяются новости, способные заинтересовать конкретного юзера.
И это – только начало. Из вышесказанного следует, что машинное обучение – хорошо развивающаяся область. Для нее нужен не только компьютер, но и специалист, который сможет осуществлять программирование оборудования. Вакансий сейчас, да и в будущем, будет достаточно много. Поэтому обратить внимание на ML рекомендуется тем, кому интересны Большие Данные, информационные технологии, а также разработка.
Спектр знаний – какие сферы будут затронуты
Хорошие сотрудники – это не просто люди с соответствующим образованием. Они должны разбираться в разнообразных областях науки.
Для успешного машинного обучения требуется:
- физика;
- информатика;
- математика;
- статистика;
- нейрофизиология;
- биология.
Для того, чтобы грамотно реализовать проект с машинным обучением, принято привлекать специалистов из всех перечисленных областей профессий. Если соответствующие навыки есть у «инженера», это станет огромным плюсом.
Важно: в сфере IT работник может обойтись без последних двух наук. Для полноценной работы будут привлечены отдельные специалисты. А вот остальные «разделы» науки являются обязательными.
Непосредственные навыки
С помощью ML можно решать довольно сложные задачи, которые встают перед бизнесом. Рассматриваемая сфера привлекательна даже для мелких предприятий.
Когда человек хочет стать хорошим инженером по машинному обучению, он должен понимать – здесь требуются определенные навыки. «Голой» теории в перечисленных областях науки мало для практического применения.
Специалистам, которые работают в выбранном направлении, нужно:
- хорошо разбираться в дискретной математике;
- уметь обращаться с теорией вероятности и статистикой;
- выучить алгоритмы машинного обучения;
- освоить хранилища данных;
- выучить язык SQL – необходим для непосредственного составления запросов;
- научиться анализу и моделированию информации посредством языков программирования;
- разобрать принципы обработки данных;
- узнать как можно больше о прикладных инструментах типа SPSS/SAS или Matlab;
- научиться визуализации получаемых сведений.
Начиная введение в машинное обучение, рекомендуется также изучить специфику направления, в котором планируется трудиться. Если это бизнес – менеджмент, медицина – особенности труда медработников и так далее.
Личностные характеристики
Чтобы успешно совершать шаги по пути машинного обучения, данные ранее рекомендации пригодятся в обязательном порядке. Но также немаловажную роль играют личностные качества. Нередки случаи, когда определенные черты характера мешают добиться желаемых успехов.
Для продвижения по карьерной лестнице требуются такие качества как:
- усидчивость;
- умение выполнять монотонную работу на протяжении долгого времени;
- аналитическое мышление – обязательно для обработки данных машинного обучения;
- стрессоустойчивость;
- умение работать в команде;
- хорошо развитое логическое мышление;
- целеустремленность
- критичность мышления;
- навыки сбора данных и их классификации.
Для осваивания машинного обучения также необходимо хорошо разобраться в собственных целях и намерениях. Простых навыков и умений хватит лишь на первых порах. Для того, чтобы добиться успеха в выбранном направлении, нужно желать развиваться и улучшать программное обеспечение. Если цель – это высокая зарплата, лучше не отдавать предпочтение машинному обучению. Достигнуть успеха не получится, а вот наделать критических ошибок и потерять время – запросто.
Что там с заработком
Введение в профессию закончено. Теперь немаловажный момент – это вопрос заработка. За трудную работу специалисты хотят получать соответственно. Данные, их обработка и анализ являются достаточно сложными. А если прибавить сюда IT-технологии – и подавно.
На рынке труда машинное обучение пользуется огромным спросом. В России пока что вакансий маловато, но эта проблема постепенно уходит.
Заработок зависит от навыков, конкретного проекта, а также опыта работы. Собранные данные показывают, что в Москве можно рассчитывать на оклад:
- около 100 000 рублей – новичкам;
- 80 000 рублей – стажерам;
- порядка 400 000 рублей – опытных специалистам.
В Америке средняя зарплата данного специалиста составляет около 700 000 рублей (12 000 долларов США).
Нужно ли образование
Каждая машина и компьютер умеет обрабатывать данные, но анализировать их – нет. Для того, чтобы обеспечить соответствующие навыки, привлекаются специалисты по машинному обучению. Со спектром знаний и личностных качеств все ясно. Затем можно рассмотреть вопрос получения специализированного образования.
Однозначного ответа на вопрос о том, требует ли данная сфера деятельности наличия профильного образования, нет. Можно попытаться обойтись без диплома, но машинное обучение – сложное дело. Самостоятельно «с нуля» здесь разобраться крайне трудно.
Как получить образование – советы
Данная проблема может быть решена несколькими способами. Каждый самостоятельно выбирает решение, которое кажется ему наиболее интересным:
- ВУЗ. Машинному обучению можно попытаться научиться в ВУЗе. Обычно это уже магистратура. Сначала предстоит выучиться на «мелкого» специалиста по данным или программированию. Процесс отнимает до 10 лет. Без бюджетного обучения требует еще и огромных финансовых вложений. Зато по выпуску удастся получить диплом государственного образца. Можно остановиться на зарубежных ВУЗах или местных университетах.
- Техникумы. Машинному обучению данные заведения не научат, но послужат хорошим стартом для разработчиков и аналитиков. Особенно тогда, когда студент хочет продолжит учебу в ВУЗе. Результат – выдача диплома о среднем профессиональном образовании и возможность зачисления сразу на 2-3 курс по выбранной специализации в университете.
- Самообразование. Введение в данные, а также их анализ и машинное обучение можно осуществить через самообразование. Человек полностью самостоятельно контролирует процесс и выбирает, чем заниматься. Затраты нулевые (особенно если не тратиться на литературу). Существенный недостаток – отсутствие документов, подтверждающих знания.
Но есть еще один более интересный подход к решению данной проблемы. Речь идет о дистанционном обучении на специализированных курсах. Можно выбрать программы не только для новичков, но и для опытных разработчиков. Там обязательно расскажут, что такое машинное обучение, а также как его реализовывать. В конце будет выдан сертификат в электронной форме. Максимальный срок длительности курса – 12 месяцев. Можно учиться сразу по нескольким направлениям.
P. S. Большой выбор курсов по машинному обучению есть и в Otus. Есть варианты как для продвинутых, так и для начинающих пользователей.
Хочешь построить карьеру в Data Science?
Успей записаться на годовую специализацию «Machine Learning» в OTUS. Занятия на онлайн-курсе стартуют 25 февраля. Под руководством специалистов уровня senior ты с нуля научишься создавать модели машинного обучения, используя базовые и продвинутые приемы, а также сможешь выполнять полный pipeline работ: от подготовки датасета до анализа результатов и подготовки к production. Вас ждет хардкорная практика, творческая атмосфера и активное комьюнити.