Машинное обучение

Обучаемые компьютеры уже не где-то в будущем. Это наше настоящее. И в этой статье мы разберемся, что же такое machine learning и где пройти обучение для работы в этой сфере.

Machine Learning – что это

Machine Learning – способ обучения компьютеров без программирования, с помощью использования аналитических систем. Благодаря такому подходу система делает логические выводы за счет анализа данных. Проще говоря, в таком подходе обучения компьютеру не дают четкую инструкцию, а предлагают посмотреть пример и сделать что-то похожее.

Идея данного обучения состоит в том, что программы могут выявлять различные закономерности и принимать решения с минимальным участием человека.

Данные алгоритмы используют для решения различных задач: прогнозирование, классификация, регрессия и т. д. Самой популярной методикой является использование нейросетей. Поэтому ML сейчас больше связывают именно с работой с нейросетями.

На картинке показан пример работы нейросети.

Стоит ли изучать ML

Технологии машинного обучения стоит изучать всем, кто хочет связать себя с миром IT технологий. За разработками искусственного разума стоит будущее, а ML – одна из ведущих отраслей, которая стремится к этому.

Человек не всегда может грамотно и точно сделать проект, из-за чего произойдут невосполнимые потери.

Например, при разработке системы пожарной безопасности человек допустил ошибку в коде. Случился пожар на производстве и система не сработала, датчики не включились, здание сгорело. При использовании Machine Learning такой вариант не возможен, ведь компьютер не допустит никаких ошибок в создании программы.

Примеры использования машинного обучения

Применение машинного обучения коснулось многих сфер в нашей жизни. Рассмотрим самые яркие примеры использования компьютерного интеллекта:

• Яндекс.Алиса. Данная система без помощи человека всегда найдет ответ на любой интересующий вопрос, включит музыку, ответит на звонок и многое другое.
• Подбор релевантной рекламы в браузерах – процесс не легкий для человека, но быстро выполняемый для компьютера. Система проанализирует данные о просмотрах и подберет то, что понравится определенному пользователю. Такая же система используется на различных маркетплейсах – предлагаются товары, которые человек просматривал или покупал.
• Чат-боты в различных диалогах. Например, многие банки используют боты для решения проблем клиентов. Это удобно и быстро.
• Распознавание лиц в метро поможет выявить нарушителей или преступников в огромной массе людей. Простым наблюдателям с этой задачей не справиться. А вот быстрообучаемая машина без проблем выполнит эту работу.

На изображении представлена система распознавания лиц.

Виды машинного обучения

Всего существует четыре вида machine learning. Разберем их подробнее.

Обучение с учителем

Supervised machine learning – в данном подходе машине заранее дают понять, какой именно ответ является правильным.

Учителем здесь будет либо специальная обучающая выборка исходных данных, либо человек, указывающий на правильные ответы в процессе обучения.

Благодаря тому, что компьютер направляют, он учится находить и определять различные признаки, которые помогут отличить основные задачи.

После того как машину обучили методом supervised learning, её легко будет перенастроить под любые другие параметры.

Без учителя

Unsupervised machine learning. Здесь машина сама должна найти связь между большим количеством неразмеченных, хаотично собранных данных, выявить закономерности, подобрать нужные шаблоны и отсортировать объекты.

Unsupervised learning используется различными онлайн-маркетплейсами для рекомендаций покупателям.

Обучение с подкреплением

Reinforcement learning – обучение машины методом проб и ошибок. Данный метод достаточно сложен, ведь компьютеру необходимо самому минимизировать количество ошибок. Все правильные и неправильные действия фиксируются в системе и приводят к наилучшему варианту того, как машины решают задачи.

Глубокое обучение

Deep learning – самый сложный вариант обучения искусственного интеллекта. Данная модель строится на обозначении более глубоких методов обучения с огромным количеством признаков.

Именно Deep Learning нуждается для обучения в нейронных сетях. Они помогают машине разделить большие задачи на маленькие и делегировать их решение другим устройствам. Вот так выглядит процесс обучения нейросети:

Курсы по машинному обучению

Обучиться данной специализации не так сложно, как кажется на первый взгляд.

Есть несколько требований, на которые нужно обратить внимание при обучении:

• знание английского языка и математики;
• хорошие навыки в программировании;
• усидчивость и стремление к созданию нового.

Чтобы освоить профессию machine learning можно пройти различные курсы в интернете. Разберем самые популярные.

Платные

Курс «Data Scientist с нуля до Junior» от Skillbox

Курс «Machine Learning Engineer» от Академия «Синергия»

Курс «Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики» от Нетология

Бесплатные

Бесплатных курсов намного меньше, но все же они несут в себе достаточно знаний для начала обучения в сфере IT. Вот список самых популярных бесплатных уроков:

• Видео курс «Введение в машинное обучение» от Константина Воронцова – машинное обучение для чайников. Автор рассматривает популярные задачи, решаемые с помощью машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация. Длительность курса – 35 часов.
• Data Analysis with Python – узнаете, как читать данные из различных источников, как использовать библиотеки, такие как Numpy, Pandas, Matplotlib и Seaborn, для обработки и визуализации данных. Курс на английском.
• Анализ данных просто и доступно от Stepik – познакомитесь с основами анализа данных, узнаете, как научиться разговаривать с данными и уметь их слушать, изучите основные наборы данных и алгоритмы анализа и научитесь их использовать для решения задачи, пообщаетесь с нашим критическим мышлением. Длительность курса – 106 уроков.

Обзор рынка труда – востребованность и зарплаты

Специалисты по машинному обучению очень востребованы, новые вакансии появляются каждый день. Найти для себя интересный проект можно в любой сфере. Главное – постоянно развиваться и не упускать интересные возможности.

По данным сайта hh.ru зарплата Data Scientist зависит от уровня:

• Junior-специалист, опыт до 1 года: 70 000 – 120 000 руб.
• Middle-специалист, опыт 1–3 года: 135 000 – 210 000 руб.
• Senior-специалист, опыт более 3 лет: от 220 000 руб.

Ниже приведен график роста зарплат в зависимости от опыта специалиста в Москве.

За 6 лет работы специальности можно выйти на хороший уровень дохода, более 300 тыс. руб. в месяц.

FAQ 

В чем заключается работа инженера по машинному обучению?

Инженеры по машинному обучению преобразуют необработанные данные, собранные из различных конвейеров данных, в модели обработки и анализа данных, которые можно применять и масштабировать по мере необходимости; разрабатывают алгоритмы и создают программы, позволяющие компьютерам и роботам обрабатывать входящие данные и определять закономерности.

Можно ли использовать machine learning в сфере здравоохранения?

Можно. Диагностика, мониторинг состояния пациентов и прогнозирование эпидемий – вот лишь несколько примеров того, как применение машинного обучения позволяет повысить качество медицинского обслуживания.

Подведем итоги

• Machine Learning – способ обучения компьютеров анализированию данных.
• ML является одной из самых перспективных деятельностей в наше время.
• Обучиться на специалиста data science можно платно и бесплатно на онлайн курсах.
• Зарплата специалиста значительно выше средней зарплаты по стране.