Machine Learning Jobs

Найдите работу в сфере машинного обучения 

В этой статье мы расскажем вам, что такое работа в сфере машинного обучения и для чего нужны инженеры по искусственному интеллекту и машинному обучению.

Как работает машинное обучение?

Когда мы записываемся к врачу через чат-бота или просим Алису воспроизвести рок-музыку, мы едва ли задумываемся о том, как это происходит: действия кажутся очень простыми. На самом деле, за каждым из них стоит сложный процесс, включающий элементы машинного обучения.

МО - это класс методов, в которых машину, алгоритм, учат мыслить и действовать как человек на основе опыта или данных. Читать, писать, рисовать, отличать рэп от рока, а картошку - от моркови.

Машинное обучение - это не то же самое, что и программирование. Программист создаёт алгоритм для машины: он предписывает четкую последовательность действий, которая приведет к желаемому результату.

Инженер по машинному обучению, который обучает модель, не пишет программу для машины. Он передает данные и старается объяснить, что хочет получить в результате. У алгоритма нет данного ответа, он только умеет строить модель, которая отвечает на поставленный вопрос. Цель машинного обучения - научить модель находить решение самостоятельно.

Где используется машинное обучение?

Почти везде в мире, как в контрактных работах, так и в удаленных. Способность искусственного интеллекта запоминать информацию, находить и анализировать и прогнозировать данные используется в маркетинге, финансах, медицине, демографии и безопасности.

Вот некоторые примеры того, как и где используются модели машинного обучения:

• Банки. Банковские программы скоринга решают проблему обработки огромного количества кредитных анкет. Специалисты создают модель, которая автоматически вычисляет кредитный рейтинг, оценивает платежеспособность клиента и определяет, одобрить или отклонить кредит.
• Маркетинг. Когда Алиса предлагает персонализированный плейлист, это классическое применение машинного обучения в задаче рекомендации. Еще один пример - магазины без касс и продавцов, в которых, с помощью машинного обучения, алгоритмы учатся сопоставлять покупателя с его виртуальной корзиной и отслеживать перемещение товаров на полках.
• Медицина. Один из самых громких примеров - фундаментальное открытие, сделанное алгоритмом AlphaFold в 2020 году. Он моделировал процесс сворачивания белка, решая одну из самых сложных биохимических проблем столетия. Благодаря модели ученые смогли предотвратить развитие инфекций, когнитивных и нейродегенеративных заболеваний - Паркинсона, Альцгеймера и других.
• Сельское хозяйство. С помощью машинного обучения были созданы модели, которые могут анализировать состав почв, рассчитывать необходимое количество удобрений, прогнозировать урожайность и даже предсказывать молочную продуктивность коров.

Сам по себе искусственный интеллект не способен оценивать или предсказывать что-либо. Чтобы модель понимала, что клиенту интернет-кинотеатра нравятся триллеры, или рассчитывала количество удобрений на гектар почвы, ее нужно обучить работать с данными.

Как работает специалист по ML?

Обучение модели делится на пять этапов.

Сбор данных

На этом этапе нужно собрать информацию, которая будет использоваться для обучения наилучшей модели.

Разметка данных

Если обучение модели предполагает работу с размеченными данными, нужно провести некоторую подготовительную работу - выделить области или критерии, которые необходимы для обучения машины или дать правильный ответ на каждый случай.

Исследовательский анализ

Это стадия контрольной проверки, на которой инженер машины проверяет, как распределены данные, как различные признаки зависят друг от друга, и есть ли в них какие-либо ошибки или нетипичные случаи.

Обучение модели

На этом этапе инженер AI ML выбирает подходящие алгоритмы для решения проблемы и обучает несколько перспективных моделей.

Тестирование и оценка

Результаты обучения вакансиях AI необходимо оценить и понять, что делать дальше: собирать недостающие данные и продолжать обучение, заменять параметры модели или пересматривать алгоритм.

Заключение

Как в любой профессии, в лучших компаниях ML также встречаются нестандартные ситуации, которые не вписываются в эту рабочую схему. Например, когда для данной задачи нет подходящих алгоритмов и нужно разработать новый. Или создать новую архитектуру нейронной сети, обучить ее и оценить результат. Машинное обучение - быстрорастущая сфера. Вакансии вычислительной мощности растут, появляются новые задачи, требующие нетипичного подхода. Это означает, что у специалиста по машинному обучению всегда есть простор для творчества и профессионального развития!