Machine Learning Engineer - Military Bridge Program
- Machine learning
- Texas
- 06/26/2024
- -
У цій статті ми розповімо вам, що таке робота в галузі машинного навчання та для чого потрібні інженери зі штучного інтелекту та машинного 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.
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:
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.
Тренування моделі розділяється на п'ять етапів.
На цьому етапі потрібно зібрати інформацію, яка буде використовуватись для тренування найкращої моделі.
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.
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.
На цьому етапі інженер із штучного інтелекту та машинного навчання вибирає відповідні алгоритми для вирішення проблеми і тренує декілька перспективних моделей.
Результати роботи AI вакансій потрібно оцінити і зрозуміти, що робити далі: зібрати відсутні дані та продовжити тренування, замінити параметри моделі або переглянути алгоритм.
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!
Розмістіть свої вакансії для мільйонів користувачів щомісяця та перегляньте 15,8 мільйонів резюме у нашій базі даних.
Почати набір персоналу зараз