Делая медицинские обследования, проводя финансовые операции в банке, заказывая гамбургер в любимом ресторане быстрого приготовления, вряд ли мы задумываемся над тем, как работает эта система и сколько усилий приложено для ее исправной работы. Машины делают нашу жизнь проще и продолжают совершенствоваться.

За всем этим стоят специалисты Machine Learning. Они в совершенстве владеют алгоритмами, умеют работать с данными для машинного обучения, могут настраивать и оптимизировать параметры моделей и интерпретировать результаты. Звучит, может, сложно, но на практике это очень интересно.

Как обучить машину

Специалистам Machine Learning нужно хорошо знать математику, статистику, программирование и уметь работать с данными. Это поможет правильно пройти все этапы обучения машины:

  1. Выбрать подходящий алгоритм: дерево решений, линейная регрессия, нейронные сети и пр.
  2. Позаботиться о качестве и количестве данных. Их не должно быть мало или много, не допустимы также шумы, пропуски, некорректная информация. От этого зависит весь результат обучения.
  3. Правильно подготовить данные. Нужно не просто их собрать, но и очистить от аномалий, трансформировать до нужных размеров.
  4. Нарастить модель, выбрав оптимальные гиперпараметры. Сюда относится глубина дерева решения, количество нейронов в слое и прочее.
  5. Провести работу с вычислительными ресурсами. Это могут быть графические процессоры, специализированные аппаратные средства или облачные сервисы.
  6. Правильно интерпретировать результат. Чтобы понять, насколько хорошо машина справляется со своей задачей, ее оценивают по метрикам: точность, полнота, AUC-ROC, F1-мерка.

Обучение машины – задача не из простых. Она требует определенных навыков и умений, не доступных даже специалистам смежных областей. С одной стороны, знания Machine Learning требуют усилий и времени. С другой стороны, это хорошо вознаграждается. На преимуществах специализации стоит остановиться подробнее.

В чем причина популярности курсов Machine Learning

Машинное обучение интересует не только новичков, но и опытных IT-специалистов. На то есть масса причин:

  • Machine Learning позволяет выбирать ту сферу, которая интересна: наука, медицина, финансы и пр.
  • Технологии не стоят на месте, и именно специалисты по машинному обучению занимаются внедрением новых инструментов и техник в нашу повседневную жизнь.
  • Можно работать в международных компаниях, принимать участие в стартапах или заниматься исследованиями. При этом, большинство специалистов работают удаленно, что позволяет самостоятельно формировать график.
  • Machine Learning применяется в разных сферах нашей жизни, поэтому спрос на специалистов, которые умеют учить машины, только возрастает. А оплата этих умений более чем достойная.
  • Для профессионального роста придется постоянно учиться чему-то новому, включать логику, искать нестандартные подходы к решению вопросов, подключать креативность и применять аналитическое мышление. Развиваться в этой сфере уж точно не скучно.

Попробовать свои силы в перспективном направлении можно на курсе machine learning от школы PASV. За 8 месяцев вы вырастите от новичка до перспективного специалиста со всеми навыками и умениями, необходимыми для успешного старта в профессии. Узнать больше о программе, стоимости и графике обучения, особенностях курса можно на сайте компании.

Machine LearningPASV