Когда начинаешь интересоваться ML, кажется, что это бесконечный лабиринт: модели, алгоритмы, направления. Каждое направление звучит по-своему перспективно, но с чего начать? Классика, компьютерное зрение, NLP, рекомендательные системы или LLM?
Давайте разберёмся, чем они отличаются и куда лучше двигаться на старте.
Вот основные треки в ML
️Классический ML
Это про задачи прогнозирования и классификации. Применяется в банках, ритейле, маркетинге. Используются библиотеки вроде Pandas, NumPy, Scikit-learn. Плюсы: вакансий много, задачи понятные. Минусы: высокая конкуренция.
️NLP и LLM
Это работа с текстами и языком. Сюда относятся чат-боты, анализ текстов, генеративные модели вроде ChatGPT. Востребованное и высокооплачиваемое направление, но специалистов мало, поэтому вакансий открывается всё больше.
️Компьютерное зрение
Это про задачи с изображениями и видео: от распознавания лиц до беспилотников. Минусы: нужны большие данные и ресурсы. Плюсы: яркие, наглядные проекты и интересные задачи.
️Рекомендательные системы
Это про подбор фильмов, товаров или контента. Если хотите работать в Яндекс.Маркете, Ozon или Netflix, вам сюда. Здесь ML внедряется особенно активно: вакансий много, задач тоже. Основной минус, это большая конкуренция и высокий порог входа для новичков.
Каждое направление по-своему интересно. Классический ML и рекомендации ближе к бизнесу: здесь важна польза и внедрение, а не исследование. NLP и CV больше про ресерч и работу с алгоритмами, где важна новизна решений. LLM больше похоже на стартап: много экспериментов, меньше устоявшихся процессов, но зато максимальный хайп и высокая оплата.
Но в любом случае помните, что выбор направления не навсегда. Навыки в ML легко переносятся из одной области в другую. Начав с классики, можно уйти в NLP, а опыт в рекомендациях пригодится в CV. Если вы только присматриваетесь к ML, попробуйте разобраться, какой тип задач вам ближе: бизнесовые метрики, работа с текстами, изображениями или новые генеративные модели. От этого и стоит отталкиваться.