Machine Learning Jobs

Знайдіть роботу в галузі машинного навчання

У цій статті ми розповімо вам, що таке робота в галузі машинного навчання та для чого потрібні інженери зі штучного інтелекту та машинного навчання.

Як працює машинне навчання?

Коли ми робимо призначення на прийом до лікаря через чатбота або просимо Алісу включити рок-музику, ми майже не думаємо про те, як це відбувається: дії здаються дуже простими. Насправді, за кожною з них стоїть складний процес, який включає елементи машинного навчання.

МН - це клас методів, за допомогою яких машину, алгоритм, навчають думати та діяти як людина на основі досвіду або даних. Читати, писати, малювати, від distinguishingовувати реп від рока, картошку від моркви.

Машинне навчання - це не те ж саме, що програмування. Програміст створює алгоритм для машини: він прописує чітку послідовність дій, які призведуть до потрібного результату.

Інженер з машинного навчання, який тренує модель, не пише програму для машини. Він передає дані і намагається пояснити, що хоче отримати в результаті. У алгоритму не задана відповідь, він тільки знає, як побудувати модель, яка відповідає поставленому питанню. Метою машинного навчання є навчити модель знаходити рішення самостійно.

Де використовується машинне навчання?

Майже скрізь у світі, як у контрактній роботі, так і в роботі на відстані. Здатність штучного інтелекту запам'ятовувати інформацію, знаходити, аналізувати та прогнозувати дані використовується в маркетингу, фінансах, медицині, демографії та безпеці.

Ось декілька прикладів того, як і де використовуються моделі машинного навчання:

• Банки. Програми банківського скорингу вирішують проблему обробки великої кількості кредитних анкет. Фахівці створюють модель, яка автоматично розраховує кредитний рейтинг, оцінює платоспроможність клієнта і визначає, чи схвалити або відхилити кредит.
• Маркетинг. Коли Аліса пропонує персоналізований плейлист, це класичне застосування машинного навчання в рекомендаційному завданні. Інший приклад - магазини без касирів та продавців-консультантів, в яких за допомогою машинного навчання алгоритми вчаться пов'язувати покупця з його віртуальним кошиком та відстежувати рух товарів на полицях.
• Медицина. Одним з найбільш гучних прикладів є фундаментальне відкриття, зроблене алгоритмом AlphaFold у 2020 році. Він смоделював процес складання білків, вирішуючи одну з найскладніших біохімічних проблем століття. Дякуючи моделі, вчені змогли запобігти розвитку інфекцій, когнітивних та нейродегенеративних захворювань - Паркінсона, Альцгеймера та інших.
• Сільське господарство. За допомогою машинного навчання були створені моделі, які можуть аналізувати склад грунту, розраховувати необхідну кількість добрив, прогнозувати урожай врожаю, а навіть прогнозувати надій молока корів.

Сам по собі штучний інтелект не в змозі оцінювати або прогнозувати що-небудь. Для того щоб модель розуміла, що клієнту інтернет-кінотеатру подобаються трилери, або розрахувати кількість добрив на гектар грунту, потрібно її навчити працювати з даними.

Як працює спеціаліст з МН?

Тренування моделі розділяється на п'ять етапів.

Збір даних

На цьому етапі потрібно зібрати інформацію, яка буде використовуватись для тренування найкращої моделі.

Розмітка даних

Якщо тренування моделі передбачає роботу з розміченими даними, потрібно виконати деяку підготовчу роботу - виділити області або критерії, які потрібні для тренування машини або дати правильну відповідь на кожний випадок.

Попередній аналіз

Етап контрольної перевірки, на якому інженер з машинного навчання перевіряє, як розподілені дані, як різні знаки залежать один від одного, та чи є в них помилки або нетипові випадки.

Тренування моделі

На цьому етапі інженер із штучного інтелекту та машинного навчання вибирає відповідні алгоритми для вирішення проблеми і тренує декілька перспективних моделей.

Тестування та оцінка

Результати роботи AI вакансій потрібно оцінити і зрозуміти, що робити далі: зібрати відсутні дані та продовжити тренування, замінити параметри моделі або переглянути алгоритм.

Висновок

Як і в будь-якій професії, у кращих компаніях ML також бувають нестандартні ситуації, які не вписуються в цю схему роботи. Наприклад, коли немає відповідних алгоритмів для даного завдання, і потрібно розробити новий. Або створити нову архітектуру нейронної мережі, навчити її та оцінити результат. Машинне навчання - це швидко зростаюча область. Обчислювальна потужність вакансій зростає, з'являються нові завдання, які вимагають нетипового підходу. Це означає, що спеціалісту з ML завжди є місце для творчості та професійного розвитку!