Машинное обучение (Machine Learning, ML) стало неотъемлемой частью современного технологического ландшафта. Однако, чтобы превратить идею в работающий AI-продукт, требуется не только знание алгоритмов, но и умение выстроить процесс разработки, развертывания и поддержки моделей.
Именно этим занимается ML Engineering — дисциплина, которая объединяет в себе 3 кита: Data Science, Software Engineering и DevOps.
В этой статье мы разберем, что такое ML Engineering, как пройти путь от новичка до профессионала, и как курс ML Engineering от Karpov.Courses может помочь вам в этом.
Что такое ML Engineering?
ML Engineering — это инженерная дисциплина, которая фокусируется на создании, развертывании и поддержке машинного обучения в производственной среде.
В отличие от Data Science, где основное внимание уделяется исследованию данных и построению моделей, ML Engineering охватывает весь жизненный цикл AI-продукта:
- Проектирование и разработка моделей: выбор алгоритмов, подготовка данных, обучение моделей.
- Развертывание моделей: интеграция моделей в производственные системы, создание API, оптимизация для работы в реальном времени.
- Мониторинг и поддержка: отслеживание производительности моделей, обновление данных, переобучение моделей.
- Автоматизация процессов: создание CI/CD пайплайнов для ML, управление версиями данных и моделей.
ML Engineering требует знаний в области программирования, работы с большими данными, облачных технологий и DevOps. Это делает профессию ML-инженера одной из самых востребованных и высокооплачиваемых в IT-индустрии.
Как пройти путь с нуля до создания AI-продукта?
Освойте базовые навыки
Прежде чем погружаться в ML Engineering, необходимо освоить основы:
- Программирование: Python — основной язык для ML. Изучите его синтаксис, библиотеки (NumPy, Pandas, Scikit-learn) и основы объектно-ориентированного программирования. Очень удобно и выгодно по цене делать это 💪 на платформе Hexlet (по промокоду Mechta - скидка 10 тысяч рублей на любой курс).
- Математика и статистика: линейная алгебра, теория вероятностей, математическая статистика — это фундамент для понимания алгоритмов машинного обучения. Найдете копеечные или вообще бесплатные курсы там же, на платформе Hexlet.
- Основы ML: изучите базовые алгоритмы (линейная регрессия, деревья решений, нейронные сети) и методы оценки моделей.
Углубитесь в Data Science
ML Engineering начинается с Data Science. Научитесь:
- Работать с данными: очистка, предобработка, визуализация.
- Строить и оценивать модели: классификация, регрессия, кластеризация.
- Использовать библиотеки: TensorFlow, PyTorch, XGBoost.
Освойте инженерные навыки
ML-инженер — это прежде всего инженер. Вам потребуется:
- Работа с базами данных: SQL, NoSQL.
- Облачные технологии: AWS, Google Cloud, Azure.
- Контейнеризация: Docker, Kubernetes.
- DevOps: CI/CD, мониторинг, логирование.
Изучите ML Engineering
Теперь, когда у вас есть база, можно переходить к специализированным знаниям:
- MLOps: автоматизация процессов машинного обучения.
- Развертывание моделей: Flask, FastAPI, TensorFlow Serving.
- Управление версиями: DVC, MLflow.
- Оптимизация моделей: уменьшение размера моделей, ускорение инференса.
Практика и создание AI-продукта
Теория без практики бесполезна. Создайте собственный проект:
- Выберите задачу: рекомендательная система, классификация изображений, прогнозирование.
- Соберите данные, обучите модель, разверните её в облаке.
- Настройте мониторинг и обновление модели.
Курс ML Engineering от Karpov.Courses
Намного проще пройти этот достаточно сложный путь с поддержкой опытных наставников, поэтому мы рекомендуем обратить свое внимание на курс 🚀ML Engineering от Karpov.Courses.
Этот курс разработан для тех, кто уже имеет базовые знания в Data Science и хочет стать профессиональным ML-инженером. Реально лучшим в своем деле.
В своей категории он один из лучших! Да, и у вас будет диплом ИТМО, что сильно поможет вам на этапе поиска работы.
Многие сейчас будут кричать, что вот мол, опять реклама. Да реклама, но за нее реально не стыдно.
Что вы получите на этом курсе?
- Практические навыки: работа с реальными данными, развертывание моделей, настройка MLOps.
- Проекты в портфолио: вы создадите несколько AI-продуктов, которые можно показать работодателям.
- Всю необходимую вам базу для старта в ML.
- Поддержка наставников: быстрая как молния обратная связь от экспертов в области ML Engineering.
- Карьерные перспективы: помощь в трудоустройстве и подготовка к собеседованиям.
Программа курса
1. Прикладная разработка python.
2. Машинное обучение.
3. Кейсы + Практикум по разработке ML сервисов.
4. Основы Deep Learning.
5. Введение в MLOps.
6. MFDP (My First Data Project).
7. Статистика и A/B-тесты.
Для кого разработан этот курс?
- Для Data Scientists, которые хотят углубить свои инженерные навыки.
- Для разработчиков, которые хотят перейти в ML Engineering.
- Для всех, кто мечтает создавать AI-продукты с нуля.
Заключение
ML Engineering — это ключевая дисциплина для создания AI-продуктов, которые работают в реальном мире. Чтобы стать ML-инженером, нужно освоить множество навыков: от Data Science до DevOps.
Курс💥 ML Engineering от Karpov.Courses 💥— это отличная возможность пройти этот путь с поддержкой экспертов и получить практический опыт, который поможет вам построить успешную карьеру в этой области.
Не откладывайте свои мечты на потом — начните свой путь в ML Engineering уже сегодня!
🔔🔔🔔 Было полезно? Ставьте лайк, подписывайтесь на наш канал и телеграмм, в котором мы каждую неделю разбираем новую профессию в it, дизайне, маркетинге и публикуем анонсы новых курсов, новости, акции и скидки на обучении более чем 50 российских онлайн-школ.
С нами вы всегда будете в курсе того, что происходит на российском рынке онлайн-образования!
Реклама. Информация о рекламодателях доступна по ссылкам в статье.