Чем занимаются ML-инженеры
Спектр обязанностей специалиста по машинному обучению отличается в зависимости от профиля компании, в которой он работает. При этом большинство сотрудников, имеющих такую профессию, выполняют следующие функции:
- Сбор и обработка размеченных данных, включая удаление некорректных значений, составление нужных выборок. Именно на основе больших массивов информации искусственному интеллекту удается прокачивать свой «мозг», учиться отличать одно изображение от другого.
- Определение рабочей модели и выбор нужных признаков. В качестве примера удачнее всего подойдет лента рекомендаций в социальной сети или в видеохостинге. Умный алгоритм анализирует, какие посты нравятся пользователю, что он комментирует, лайкает, и на основе его поведения предлагает соответствующий контент. Определиться ИИ помогают задачи, поставленные ML-инженером.
- Обучение моделей. После выбора подходящего алгоритма действий модель нужно научить выбирать верные параметры, сравнивать их с первоначальными, корректировать, чтобы свести вероятность ошибки к минимуму.
- Оценивание итогов и их улучшение. Результатом успешного обучения искусственного интеллекта становится выборка по заданным закономерностям. При обнаружении недочетов специалист по машинному обучению повышает производительность рабочей модели, устраняет ошибки, совершенствует алгоритм.
- Встраивание готового решения и контроль за его работой. Протестированную модель необходимо интегрировать в имеющиеся сервисы и постоянно мониторить ее работоспособность, устраняя возможные сбои. При необходимости — обучать дополнительно.
Кто может стать ML-инженером
Навыки, необходимые для освоения профессии, часто зависят от специфики конкретной компании, где работает специалист. При этом есть и общие требования к соискателям:
- Склонность к точным наукам — алгебре, теории вероятности, статистике, дискретной математике, численным методам. Это не значит, что гуманитариям путь в профессию закрыт, но без базовых знаний по перечисленным дисциплинам придется непросто.
- Аналитический склад ума. Умение выдвигать гипотезы, сопоставлять их и анализировать полученный результат — необходимо.
- Хорошо развитая логика — без нее будет сложно решать поставленные задачи, а тем более выявлять алгоритмы, способные делать это автоматически.
- Знание английского языка, особенно компьютерной терминологии. Оно пригодится и при изучении форумов, литературы, аналогов которой на русском нет, и при составлении цифрового кода.
- Программирование. В базе — владение языками Python и SQL, знание специфических фреймворков и библиотек: Apache Spark, TensorFlow, Pandas, NumPy, Sklearn, PyTorch.
Где учиться на специалиста по машинному обучению
В качестве базового образования подойдет диплом физико-математического факультета, программиста или инженера вычислительных систем. Далее можно пойти по одному из двух направлений:
- Заняться самообучением — проштудировать соответствующую литературу, доступные справочники и словари, стать постоянным участником форумов ML-инженеров и осваивать профессию постепенно.
- Окончить курсы онлайн или очно — их выбор сегодня обширен, позволяет получить большие объемы полезной информации системно, структурировано и в течение небольшого промежутка времени. Большинство таких курсов платные, стоимость варьируется в пределах 50–150 тыс. рублей.