Хочу стать ML - инженером!

Подборка ИИ - шедевров. Выпуск 1. Список запросов: #Лесной дед #Девушка на льду #Девушка-кубик #Кот с букетом #Дед и русалка #Слоны в гнезде #Spider-girl

#ВАКАНСИЯ ДНЯ Компания ищет опытного специалиста в области Data Science для работы с текстовыми задачами и рекомендационными системами. Если вы хорошо разбираетесь в математике, умеете работать с большими объёмами данных и находить закономерности, а также внедрять свои решения в производство, то вас будут рады видеть команде. Компания разрабатывает модели машинного обучения для ранжирования поиска и рекомендаций, которые помогают людям находить работу по всей стране. Основная задача — количественный рост продуктовых метрик, таких как количество откликов и приглашений. Все гипотезы проверяются с помощью A/B-экспериментов. Готовые решения работают в онлайн-режиме под высокой нагрузкой на поисковом кластере из 100+ машин. Работать предстоит в продуктовых кросс-функциональных командах по гибким методологиям. Подробности тут

Персептрон: удивительный мир искусственных нейронов Персептрон — это одна из первых попыток имитации нейронных сетей в компьютерных программах. Он был разработан Фрэнком Розенблаттом в середине 1950-х годов и состоит из одного или нескольких искусственных нейронов. Персептрон анализирует входные данные и даёт соответствующие выходы. Эта модель важна для развития нейросетей и может обрабатывать только двоичные данные. Многослойный персептрон состоит из нескольких слоёв нейронов и способен решать более сложные задачи, включая нелинейно разделимые. Персептроны используются в различных областях, таких как распознавание образов, анализ данных, управление роботами и многое другое. Обучение персептрона основано на коррекции весов связей между нейронами. Хотя персептроны имеют свои ограничения, они являются важным элементом в развитии искусственного интеллекта и машинного обучения.

ML-инженер: сколько зарабатывает специалист по машинному обучению в России В современном мире машинное обучение (ML) играет ключевую роль во многих отраслях, от финансов до медицины. В связи с этим растёт спрос на специалистов, способных разрабатывать и внедрять ML-решения. Один из таких специалистов — ML-инженер. В этом посте мы рассмотрим, сколько зарабатывает ML-инженер в России. Зарплата ML-инженера зависит от его опыта, навыков и компании, в которой он работает. Согласно данным сайта HeadHunter, средняя зарплата ML-инженера в России составляет около 150 000 рублей в месяц. Однако опытные специалисты с большим опытом работы и уникальными навыками могут зарабатывать значительно больше. Для сравнения, начинающий ML-инженер с опытом работы от 1 до 3 лет может рассчитывать на зарплату от 80 000 до 120 000 рублей в месяц. Специалисты с опытом работы от 3 до 6 лет могут получать зарплату от 120 000 до 180 000 рублей в месяц. А опытные ML-инженеры с опытом работы более 6 лет могут зарабатывать от 180 000 рублей и выше. Стоит отметить, что зарплата ML-инженера может варьироваться в зависимости от региона России. Например, в Москве и Санкт-Петербурге зарплаты могут быть выше, чем в других регионах. Также зарплата ML-инженера может зависеть от компании, в которой он работает. Крупные IT-компании и стартапы могут предлагать более высокие зарплаты, чем небольшие компании. В целом, зарплата ML-инженера в России является достаточно высокой, учитывая сложность и востребованность профессии. Если вы обладаете навыками и опытом в машинном обучении, то можете рассчитывать на хорошую зарплату и перспективы карьерного роста.

LADDER: как научить LLM решать сложные задачи без учителя. Tufa Labs представила LADDER — Фреймворк, позволяющий языковым моделям самостоятельно улучшать навыки решения сложных задач. Технология имитирует человеческое обучение: ИИ разбивает проблемы на простые шаги, создаёт «учебный план» и постепенно наращивает мастерство решения. Результаты LADDER впечатляют: модель Llama 3.2 достигла 82% точности после обучения по этому методу, а на тесте MIT Integration Bee модель Qwen2.5 набрала 73% с использованием Ladder и 90% с применением TTRL, превзойдя даже показатели OpenAI. В основе LADDER лежит принцип рекурсивной декомпозиции: модель разбивает сложную задачу на цепочку постепенно усложняющихся шагов, создавая собственную «учебную программу». Работа фреймворка делится на три этапа: генерация «дерева вариантов», верификация и обучение с подкреплением. TTRL позволяет проводить «экспресс-тренировки» прямо во время теста, адаптируя модель к конкретной задаче за секунды без вмешательства человека.