Машинное обучение начинающим – с чего начать, что должен знать и уметь специалист

Профессия эта не просто актуальна сейчас, а с течением времени становится всё более необходимой. Не скроем, она достаточно сложная, но и ценится соответствующе. Выбрав её, вы будете обеспечены работой и сейчас, и в будущем.

Содержание

В этой статье вы узнаете:

• Суть профессии
• Что должен уметь
• Что нужно знать
• Где учиться
• Развитие и практика
• Личные качества
• Заключение

Суть профессии

Специалист по машинному обучению, это разработчик, причём очень хороший. Он отлично понимает в программировании, что позволяет ему составлять алгоритмы для обучения AI. Помимо этого, такой профессионал занимается подбором и подготовкой данных, так называемой разметкой, на основе которых ведётся обучение.

Что должен уметь специалист

Для этой профессии характерен весьма высокий входной уровень, специалисту нужно уметь по-настоящему много:

• программировать и хорошо
• строить модели машинного обучения
• знать различные алгоритмы поиска, сортировки и многие другие, а также уметь их создавать
• работать с базами данных
• понимать в статистике, теории вероятностей и матанализе
• английский язык

Что нужно знать / изучать

В этой области специалистам требуется много знаний. Чтобы подготовиться к работе по данному профилю, нужно изучить:

1. Программирование. Подобному специалисту обязательно необходимо умение программировать. Главным образом сейчас рекомендуют изучать для этой области Python и связанные с ним библиотеки. Для ML-специалиста это в первую очередь Pandas, NumPy, Keras, ну и Sklearn. Возможно, ещё пригодится основы языка R, чья специализация преимущественно статистические расчёты. Отчасти в этой сфере применим и Scala, но пока редко. Вполне востребованы Си и C++, особенно в комплексе с мощным пакетом математического программного обеспечения MATLAB.

2. Математика. Да без хорошего понимания в этом направлении, такая работа невозможна. Многие специалисты по машинному обучению, пришли в профессию, имея за плечами подобное образование. В целом же стоит уделить внимание линейной алгебре, дискретной математике и матанализу. В общем, нужно хорошо владеть анализом различного уровня сложности и теорией алгоритмов.

3. Статистика. Обязательным дополнением к математическому аппарату является статистика и теория вероятностей. Благодаря этому существенно расширяются возможности анализа, в том числе случайных переменных. Кроме того, эти предметы учат анализировать данные, что пригодится для совершенствования обучающих алгоритмов.

4. Базы данных. Научитесь работе с БД, как реляционными, так и нереляционными. Познакомьтесь с их построением, типами архитектуры и другими особенностями. Необходимо уметь собирать их, выгружать данные, выявлять ошибки, размечать, анализировать и вообще использовать. Дополнительно потребуется изучить язык запросов SQL, он слишком часто требуется в работе и без его хорошего знания, она существенно осложнится.

5. Английский. В этой профессии требуется хорошее владение английским языком. Главным образом он пригодится при разборе технической документации, да и наиболее свежая научная литература публикуется преимущественно на нём. Так что нужно наиболее углублённо учить технический его раздел.

6. Нейронные сети. Познакомьтесь с этим смежным и во многом пересекающимся с машинным обучением разделом. Узнайте об их устройстве, ведь они отчасти представляют разновидность искусственного интеллекта. Поэтому лучше понимать в основных их особенностях, а также обучении, связанного с такими направлением, как Deep Learning.

Где учиться

Самостоятельно:

• По направлению машинное обучение, есть самоучители и учебники. Правда, обучение по ним будет проще строить, если есть определённое математическое образование. Правда это будет тяжёлый путь и достаточно долгий.

• На GitHub вы можете найти приличное число репозиториев, где представлены учебные материалы по теме вместе с базами различной направленности и инструментами. Достоинство их в подготовленности специалистами и наличия оценок от пользователей. Недостаток в том, что с ноля так подготовиться к профессии будет тяжело и учебную программу придётся делать самостоятельно.

• На YouTube есть видеоуроки по теме. Но такое обучение потребует от вас большой самоотдачи и дисциплинированности. Практический опыт придётся нарабатывать самостоятельно и искать для этого пути.

Курсы:

• Качественно освоить профессию специалиста по машинному обучению могут помочь курсы. На них преподают все необходимые такому профессионалу предметы и дают задания на их отработку. Да за учёбу придётся платить, зато она качественная и чёткая по срокам.

• Вы можете сравнить условия обучения нескольких учебных центров.

Список курсов

https://www.rosbo.ru/study/themes/specialist-po-mashinnomu-obucheniyu

https://www.rosbo.ru/study/themes/mashinnoe-obuchenie-machine-learning

Развитие и практика

Наработка реальных навыков и постоянное совершенствование, важный залог успешной карьеры в сфере машинного обучения:

• В первую очередь не забывайте о профильной литературе, даже закончив обучение. Свежие материалы и важные публикации, вам обязательно надо их изучать.

• GitHub со своей обширной базой учебных материалов и главное размеченных баз для обучения ИИ полезный сервис для специалистов. Там можно и пообщаться в профессиональной среде, и найти много полезного по работе.

• Постоянной практикой и возможностями для развития обеспечит вас работа. То есть надо искать себе вакансию, чем дольше вы простаиваете, тем быстрее устаревают рабочие навыки.

Какие качества нужно развивать

В этой работе большим подспорьем вам будут вдобавок к знаниям, обладание определёнными качествами:

• Логическое мышление (в обучении ИИ, важно и самому уметь делать выводы и мыслить на основе логики)

• Внимательность (у вас будет достаточно важная работа, где стоит уметь обращать внимание на детали)

• Высокая обучаемость ( развитие ML-специалиста не должно останавливаться никогда, поэтому умение быстро усваивать новую информацию необходимо)

• Трудолюбие (такую работу нельзя сделать по-быстрому, придётся много времени проводить за компьютером и не праздно)

Заключение

Работа специалистов по машинному обучению совсем непростая. Зато она действительно увлекательная и престижная. Данная профессия, это хорошие зарплаты и интересные проекты. В общем, это специальность для тех, кто любит высокие технологии и планирует работу с долгосрочной перспективой.