ML-інженери повинні мати глибокі знання про різні алгоритми машинного навчання, а також про те, як їх вибирати і налаштовувати для конкретних завдань. Це дуже проста модель, але через велику варіативність країн проживання користувача та розташування локації нам знадобиться багато даних, поки модель не буде працювати найкращим можливим чином. Модель, зрештою, працює з даними, які просто обробити (машинне навчання серйозного рівня складності — розпізнавання образів, наприклад).
Мене звати Андрій Лящук, я працюю в Django Stars на позиції Back-end Engineer і захоплююся машинним навчанням з 2016 року. Аналіз і вибір моделі (алгоритму) машинного навчання. Discovery-фаза, коли уточнюються задачі, дані, критерії приймання. Ми використовуємо файли cookie, щоб покращити роботу та підвищити ефективність сайту. Продовжуючи користування цим сайтом, ви погоджуєтеся з використанням файлів cookie.
Такий підхід допоможе максимально швидко побачити підводні камені. З моєї практики, саме на впровадження моделі в продакшн йде найбільше часу, а іноді випливають нюанси, за яких задачу неможливо розв’язати так, як хоче того замовник. Дехто вивчає лише основи Python і відразу переходить до інструментів. Але важливо глибше розуміти Python і шаблони проєктування та писати структурно чистий код. Книжка Clean Code in Python охоплює теми шаблонів проєктування, архітектури програмного забезпечення, декораторів тощо й допоможе вам покращити навички програмування. Ще одна рекомендація — Designing Machine Learning Systems.
Розробка На Java — З Чого Почати Знайомство З Мовою
Машинне навчання – це розділ штучного інтелекту, який дає змогу комп’ютерним системам навчатися на даних і покращувати свої результати без явного програмування (не потрібно писати інструкції для кожної задачі). Воно працює на основі алгоритмів (спеціальних правил), які аналізують великі обсяги інформації, шукають у ній закономірності та використовують ці знання для ухвалення рішень або прогнозування. Для простоти розглянемо приклад, у якому всі дані у всіх таблицях заповнено і вони коректні. Якщо дані некоректні або їх немає, то ми або не розглядаємо ці дані, або додаємо до вибірки для навчання моделі ще більше даних, щоб компенсувати похибку, яку створюють неякісні. Якщо похибка є в 3 Chief Executive Officer for AI product вакансії % даних, то похибка моделі буде меншою, ніж якщо неякісна в нас чверть всієї вибірки.
Машинне навчання дає змогу отримати неабияку користь з даних, які назбируються «самі собою» на будь-якому великому проєкті. Таким чином замість того, щоб писати багато коду, ви писатимете код, який зробить більшу частину важкої роботи за вас. Головне — бути готовим до неочікуваних результатів. Далі можна, наприклад, дивитися на різні моделі машинного навчання та на те, які задачі вони розв’язують. Можна почати з black field https://wizardsdev.com/, тобто розуміти, що подається на вхід, що отримаємо на виході, та взагалі яку проблему наразі розв’язуємо (прогнозуємо, кластеризуємо).
Річна Валентина Хамайко Вийшла Заміж Після 18 Років Стосунків І Показала Фото Зі Свого Весілля
Щоб зрозуміти, наскільки вона тобі підходить, спробуй себе не тільки в програмуванні, а й у роботі з даними на нашому безплатному марафоні з дата-аналітики. У ML-програміста цікава, але не найпростіша робота. Вона має свої переваги та недоліки, які важливо розуміти. Для тих, хто любить працювати з даними, математикою та програмуванням, це буде чудовий вибір професії. І якщо з’являється якась технологія, що покращує оптимізацію роботи й перформанс, а ви знаєте, як її використати (на кшталт ChatGPT), — це однозначно величезний плюс.
Перша робота дивом була навіть не на компанію, а на замовників з фриланс-бірж. Найпростіше переходити до професії ML-інженер з бекенд-розробки та аналітики даних. Ці фахівці вже мають необхідний базис знань, тому їм доведеться лише трохи скоригувати і відточити навички. Project Manager – справжній виконроб на будівництві. Він розподіляє роботу, визначає пріоритети, контролює виконання і « гасить пожежі ».
Як Працюють Ml-інженери?
ML-інженери виконують широкий спектр завдань, пов’язаних із розробкою та впровадженням систем машинного навчання. ML-системи вимагають великих обсягів для навчання. ML-інженери відповідають за збір цих даних із різних джерел, а також за їх підготовку до навчання. Останній етап включає видалення помилок і перепусток з даних, а також їх перетворення в формат, придатний для використання в алгоритмах машинного навчання.
Інфраструктурою для даних займається Data Engineer. Машинне навчання передбачає виявлення закономірностей у даних, використовуючи алгоритми, що дає змогу комп’ютерам робити прогнози без втручання людини, а в багатьох випадках і ухвалювати рішення. Навпаки, звикайте до відчуття, що ваших знань завжди буде замало.
Information Scientist, Machine Studying Engineer Та Devops Engineer: Хто Всі Ці Люди
І якщо результати роботи системи не відповідають очікуванням, інженери опікуються усуненням помилок і технічною підтримкою систем ШІ чи машинного навчання. Під час навчання зацікавився аналітикою, даними та їхньою обробкою. Пройшов навчання у DataRoot University, заглибився в курси на Coursera. Потім почав писати класифікатор новин зі студентських пабліків у телеграмі.
- Але важливо глибше розуміти Python і шаблони проєктування та писати структурно чистий код.
- — Які книги варто прочитати майбутньому Machine Learning Engineer?
- Чи цікаво вам, як технології сьогодні перекладають чи навіть пишуть власні тексти?
- На цю мить основним і найкрутішим видом ML є «глибоке навчання», коли ми складаємо кілька алгоритмів у стосик і те, що є вихідними даними для «нижнього шару» алгоритмів, стає вхідними даними для «верхнього».
- Для серйозних задач із великою кількістю даних краще брати більш спеціалізовані інструменти.
Зокрема й спеціальність ML-інженера, який навчає і тренує ШІ. В інші дні ви можете активно працювати над інфраструктурою, це вже більш інженерне завдання. У мене таких днів часто більше, ніж тих, коли ML Engineer займається суто моделлю. Перша асоціація, яка виникає, – це програміст, проте, це не зовсім так.
— Хто такий Machine Learning Engineer і чим він займається? — Які знання та досвід потрібні Machine Learning Engineer? — Які книги варто прочитати майбутньому Machine Learning Engineer?
Будьте готові до того, що спочатку, засвоюючи, як це все працює, ви будете займатися підбором змінних на ініціалізації вручну. Власне, потім теж, але тоді ви будете краще розуміти, що саме робите. Перший — «із вчителем», коли наш алгоритм має приклад результатів, яких ми від нього очікуємо, і підбирає правило, за яким із вхідних даних отримуються вихідні результати. Другий — «без вчителя», «ось тобі дані, сам з них щось витягни». Саме цим користуються датамайнери, які дають алгоритмам достобіса даних і шукають за їх допомогою приховані патерни.
Щоб модель добре працювала у програмах реального часу, ML Engineer співпрацює з Data Analyst, Product Manager і розробниками ПЗ. Гарно мати під рукою Mathematics for Machine Learning. Тут конкретно описані математичні структури за лаштунками того чи іншого алгоритму. Ми підготували спеціальний глосарій найбільш популярних професій в галузі ІТ. Отже, перш ніж відповідати на питання «навіщо мені ML», поговорімо трохи про теорію. Далі переходьте до експериментів з побудови моделі та інфраструктури.
І це виправдано, адже чат-боти і рекомендації на основі отриманих даних користувача є заслугами саме інженерів машинного навчання. Затребуваність професії ML-інженер підкріплюється статистикою. JavaScript – важлива мова програмування для веб-розробки. Книги забезпечують глибше розуміння мови та надають практичні поради. Вивчення її допоможе вам розвивати кар’єру у цій області.
Наприклад, ви лінгвіст, добре знаєте рідну мову та ще одну-дві іноземних. Чи цікаво вам, як технології сьогодні перекладають чи навіть пишуть власні тексти? Якщо так, то сфера NLP (natural language processing) повинна вас зачепити. І, звичайно, можу порадити наш курс «Основи машинного навчання». На ньому ми розповідатимемо про все, що за наявності бажання можна знайти та вивчити самостійно.