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.
