Специалист по нейронным сетям ( инженер по машинному обучению, ML-инженер) - самая востребованная профессия в анализе данных по состоянию на сегодня! Если вы пока слабо представляете, что такое нейронные сети и в чем их польза, то потратьте 10 минут своего времени на прочтение этой статьи и вам многое станет понятно.
Нейросети - это наше будущее, которое уже пришло к нам сейчас и кто бы что не говорил и не строил мрачные прогнозы о том, что искусственный интеллект, в конечном итоге, поработит человечество, никуда они из нашей жизни уже не уйдут! Они будут только развиваться.
А уж пойдут ли нейросети во вред человечеству или во благо, зависит только от нас с вами.
Немного истории - как зарождались нейросети. В далеком 1957 году, некто Фрэнк Розенблатт разработал первую нейросеть — перцептрон. Она могла распознавать некоторые буквы английского алфавита, написанные разным почерком. По тем временам это была бомба. 💣
Сегодня нейросети умеют намного больше. Например: генерировать контент, ставить диагнозы, рекомендовать фильмы и даже управлять автомобилями. Они анализируют информацию, учитывают ошибки и раз от раза становятся умнее.
Что такое нейросеть
Это математическая модель, которая имитирует работу человеческого мозга. Она состоит из множества связанных между собой вычислительных элементов — нейронов. Каждый такой узел принимает информацию, обрабатывает ее и передает результат дальше по цепочке.
Подобно тому, как наш мозг усваивает жизненный опыт, нейросети обучаются на больших объемах данных. Чтобы ML-модель смогла отличить кошку от человека в ободке с ушами, нужно сначала загрузить в нее много изображений животного.
Есть неплохое видео, в котором на примерах показано, как это все работает.
Какие бывают нейросети
Перцептрон
Эта нейросеть решает задачи классификации, например:
• распознает рукописный текст;
• находит заданный объект на фото;
• удаляет спам в корзину.
Сверточная нейросеть (CNN)
Часто применяется в обработке изображений и видео. Например, она способна:
• увеличивать разрешение;
• уменьшать шум;
• делить фото на сегменты и т.д.
Рекуррентная нейросеть (RNN)
Отлично подходит для работы с последовательными данными. Например, с ее помощью можно:
• генерировать и переводить текст;
• запускать голосовой набор;
• прогнозировать погоду, финансовые потоки, трафик и т.д.
Глубокая нейросеть (DNN)
Способна самообучаться на больших объемах данных. Эта нейросеть:
• понимает и синтезирует речь в голосовых помощниках;
• помогает чат-боту поддерживать диалог;
• фиксирует нарушение ПДД и распознает номер машины и может еще много чего.
Кто делает нейросети умными
Сам по себе компьютерный мозг не способен что-то оценить или предсказать. Пока не способен! Чтобы ML-модель могла анализировать информацию и строить прогнозы, нужно обучить ее работать с данными. Этим и занимаются специалисты по нейронным сетям.
Какие существуют способы машинного обучения
С учителем. Специалист использует размеченные данные — на каждый пример уже есть ответ. Алгоритму только нужно понять, почему он правильный.
Без учителя. У данных нет никакой оценки. Машине самой нужно найти скрытые закономерности.
С подкреплением. Задача модели — подобрать подходящий ответ в зависимости от действий пользователя.
Почему профессии связанные с ИИ и нейросетями сейчас одни из самых перспективных
- По статистике, инвестиции в искусственный интеллект за последний год выросли с $ 48 млрд до $ 93,5 млрд. То есть, почти в 2 раза. Бизнес видит в этом огромную перспективу и будет инвестировать и дальше.
- По прогнозам аналитиков, рынок искусственного интеллекта уже к 2025 году превысит 190 млрд долларов. Он развивается прямо у нас на глазах бешеными темпами!
- Специалист по нейронным сетям нужен в любой индустрии и сфере современной экономики: IT-сфера, банкинг, дизайн, наука, образование, медицина - работа найдется везде! По данным Всемирного экономического форума, работа в Data Science занимает первое место в рейтинге профессий с самым большим спросом на рынке до 2025 года.
- Специалисты по ИИ и нейросетям являются одними из самых высокооплачиваемых на российском рынке.
Как стать специалистом по нейросетям
Хотите стать человеком, который строит, обучает и тестирует модели машинного обучения? Он находит закономерности, дает прогнозы и предлагает лучшие решения в разных сферах. И еще очень востребован и прилично зарабатывает!
Специалист по нейросетям может, например:
- Создать модель для автоматической постановки диагноза пациенту.
- Оптимизировать транспортное движение.
- Разработать систему распознавания лиц.
- Спрогнозировать цены на ту или иную акцию, анализировать финансовые отчеты компаний.
- Оптимизировать процессы производства, улучшить при помощи нейросетей качество продуктов, предсказать отказы оборудования и т.д.
Как вы видите, применение нейронным сетям находится уже сейчас в любой сфере экономике. А что будет через несколько лет? Профессия эта - одна из самых перспективных и если она вам по настоящему интересна и вы хотите ее изучать, то мы настоятельно рекомендуем вам обратить внимание на эти 2 варианта.
Вариант №1 - для тех, кто хочет быстро и недорого изучить базовые навыки работы с самыми популярными нейросетями, чтобы использовать их в работе
Примерно 8 из 10 работодателей уже ожидают, что их потенциальные сотрудники будут использовать нейросети в своей работе. Дизайнеры, маркетологи, аналитики, программисты уже это делают — не отставайте!
Как это работает на практике? Несколько примеров, чтобы вы ясно понимали как это ускоряет работу!
- Дизайнер, владеющий навыками работы с нейросетями, всего за минуту сделает любую графику, иллюстрацию, обложку журнала, упаковку и т.д. Сколько времени это занимало раньше?
- SMM-специалист, за туже минуту создает потрясающе реалистичные фото и видео, для своих постов.
- Программист уже не пишет основную часть кода сам, за него это прекрасно делает нейросеть. Он лишь проверяет его при необходимости улучшает.
- Маркетолог-генерирует идеи для своих рекламных компаний и т.д.
💥 Примеров можно написать массу. Получить базу и основы работы с самыми популярными нейросетями поможет двухмесячный курс от популярной школы Skillbox - "Практический курс по нейросетям".
Вы освоите вот эти инструменты и получите следующие навыки. Для старта этого более чем достаточно и можно сразу использовать полученные навыки в своей работе.
Вариант №2 - для тех, кто хочет стать полноценным специалистом по нейросетям
Второй вариант - это полноценная профессия, на которую у вас уйдет 2 года! Но оно того стоит! Ваше резюме после окончания обучения будет выглядеть примерно так, а зарплата начинаться от 200 тысяч!
Резюме специалиста по нейронным сетям
- Использую основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов.
- Умею получать данные из веб-источников или по API.
- Умею визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib.
- Умею создавать модели с помощью классического машинного и глубокого обучения для решения задач Data Science.
- Умею оценивать качество модели вне зависимости от задачи.
- Применяю методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных.
- Строю математические и ML-модели с использованием временных рядов.
- Применяю алгоритмы для рекомендательных систем (от ассоциативных правил до advanced-алгоритмов).
- Специализируюсь на ML/CV/NLP-инженерии (в зависимости от выбранной специализации), применяю современные продвинутые модели для решения отдельных задач.
- Умею конвертировать бизнес-задачи в технические и наоборот.
- Умею выводить и поддерживать модели в Production с учетом специфики выбранной специализации.
- Обладаю дополнительными компетенциями в зависимости от выбранного майнора (продвинутый SQL, продвинутый Python, Reinforcement Learning или Data Engineering).
💥 Оставить заявку на курс «Специалист по нейронным сетям» от Skillfactory можно по ссылке.
За 24 месяца учебы вы в полной мере освоите методы машинного обучения и научитесь:
- Программировать на Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных.
- Получать информацию для обучения моделей из разных источников: базы данных, файлы, интернет.
- Проверять гипотезы с помощью алгоритмов.
- Создавать ML-модели для решения практических задач.
А уже к середине этого курса вы сможете самостоятельно:
- Разработать модель предсказания кредитного рейтинга.
- Создать рекомендательную систему.
- Решить задачу классификации спама в SMS.
- Построить модель для увеличения продаж в розничном бизнесе.
Курс очень крутой, один из лучших по нейросетям, которые можно сейчас найти. Правда, справедливости ради, стоит отметить, что обучение достаточно сложное и программа насыщенная. Легко точно не будет! Хорошие знания математики обязательны, английский - не нужен.
Подписывайтесь на наш телеграмм, в котором мы публикуем анонсы новых курсов, новости, акции и скидки на обучении более чем 50 российских онлайн-школ и вы всегда будете в курсе того, что происходит на российском рынке онлайн-образования!
Реклама. Информация о рекламодателе доступна по ссылке в этой статье.