Підхід до самонавчання був досить хаотичним і несистематизованим, але це було краще, ніж нічого. У мене є відчуття, що найближчим часом сфера ML буде активно розвиватися, і вчити щось нове, аби в ній затриматися, треба буде ще з більшими темпами, ніж в решті IT. Зараз пишуть тисячі наукових робіт, що показують, як можна змусити моделі краще розуміти цей світ. Але реального математичного обґрунтування багатьом дослідженням все ще бракує. Тому надалі будуть потрібні спеціалісти, які зможуть довести, що той чи інший метод справді працює.
Minecraft — це тема №1 для сучасних дітей. Дослідження американських науковців показують, що в цю гру грають 53% дітей віком від 6 до 8 років та 68% дітей від 9 до 12. А відео з грою щороку набирають у YouTube понад 200 млрд переглядів. Я вважаю, що найважливіший софт-скіл — англійська мова.
А потім дивився б на рішення інших і пробував реалізувати їх. Що більше ви помилятиметеся, то більше досвіду здобудете. І, з одного боку ти наче просто змінив розмір картинки, а на виході маєш зовсім інші результати. — Хто такий Machine Learning Engineer і чим він займається?
Як Працює Machine Learning Та Його Застосування На Практиці
Частина робочого дня піде на створення документації та презентацій з висновками щодо перебігу проєкту. І якщо результати роботи системи не відповідають очікуванням, інженери опікуються усуненням помилок і технічною підтримкою систем ШІ чи машинного навчання. 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.
Але вони були надто дорогими для впровадження. Коли я вже провів такий глибокий аналіз та обробку даних і повернувся до першої версії (архітектури) класифікатора, отримав приріст метрик з 30% до 78%. У сфері Machine Learning Engineering безпосередня розробка моделей машинного навчання займає лише невелику частину від всього обсягу роботи. Виявилося, що більшість зусиль потрібно докласти для збору і підготовки даних, валідації та моніторингу вже готових моделей. Важливим аспектом є розробка та підтримка необхідної інфраструктури, а це передбачає роботу з хмарними платформами та інструментами для оркестрації. Тож потрібно добре знатися не лише на машинному навчанні, а й на інженерії програмного забезпечення.
Що Читати Та Вивчати Тим, Хто Хоче Займатись Машинним Навчанням
Зазвичай я раджу обрати одну галузь, яка є найцікавішою особисто для вас, та шукати й розв’язувати різні задачі з цієї галузі. 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.
Тільки згадайте, які революційні речі може робити ChatGPT, Llama, Sora та інші моделі. Тому, думаю, скоро ми будемо його використовувати у житті на тому рівні, як, наприклад, використовуємо бази даних. І це буде обовʼязковою частиною багатьох продуктів. Якщо є якісь проблеми з даними, очищую та адаптую, після цього на них можна будувати модель. Побудова моделі, хоч вона звучить як основне і центральне завдання машинного навчання, втім займає останні 20% часу. Навчання в УКУ дуже близьке до реальних проєктів.
Як Відбувається Навчання
Переважно їх можна уникнути, якщо мати гарного і досвідченого ментора. 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. Загальні запитання1.Який останній paper ви читали? 2.Як ви оцінюєте результативність моделі машинного навчання? Які метрики використовуєте для завдань регресії та класифікації?
- forty three.Чи працювали ви з технологіями контейнеризації, такими як Docker?
- Далі можна, наприклад, дивитися на різні моделі машинного навчання та на те, які задачі вони розв’язують.
- Чи цікаво вам, як технології сьогодні перекладають чи навіть пишуть власні тексти?
- Було складно через конкуренцію, яка існувала ще до появи ChatGPT і гайпу довкола ML.
- Практикував кілька разів питати system design для on-line learning, виходило з перемінним успіхом.
- Втім у випадку досліджень це рідко трапляється.
У березні 2021-го я запустив свою програмку в AppStore. Під час розроблення програми, яке тривало десь три місяці, я вивчив ті концепції, які має знати програміст-початківець. До моменту, поки я остаточно не засвоїв їх на базовому рівні, я навіть не відчував спроможності відгукуватись на вакансії.
Навіть однотипні, на перший погляд, задачі можуть виявитися або з зірочкою, або з приколом. Більшість опитаних ML-інженерів уникають розповіді про деталі проєктів, посилаючись на політику компанії. Проте додають, що нудно у цій професії точно не буде. Щодо типу компанії, то часто ML Engineer потрібен саме на аутстафі чи в продуктовій компанії. Це важливий актив компанії, і зазвичай роботодавець не готовий ділитися даними назовні та віддавати задачу на аутсорс.
На це особливо актуальне питання немає коректної відповіді лише тому, що воно некоректно поставлене. Метою машинного навчання є не заміна людей комп’ютерами, а розширення їх власних можливостей. Штучний інтелект вже здатен вирішувати широкий спектр задач, котрі не під https://wizardsdev.com/ силу інтелекту природному, або просто забирають забагато часу та зусиль. Зекономлені ресурси людина може витратити на виконання завдань, приміром, креативного напрямку, з котрими не здатен впоратись AI. Тобто, мова йде радше не про заміну, а про органічний симбіоз.
Знання з програмування та математичних дисциплін я отримав під час навчання в університеті. Паралельно з цим переглядав освітні статті, проходив онлайн-курси з практичними завданнями. Згодом перейшов до розгляду готових проєктів та аналізу рішень типових проблем, які можна знайти на Kaggle та GitHub. Імплементував алгоритми з нуля, що дало більш ґрунтовне розуміння їхньої роботи. Як на мене, такий формат оптимальний, оскільки поєднується теорія з практикою. MLOps41.Назвіть найкращі практики версіювання моделей.42.Розкажіть про концепт information shifts.
Як Стати Machine Learning Engineer: Курси, Поради І Досвід Українських Спеціалістів
Голосові помічники, системи розпізнавання облич, добірки фільмів на Netflix, генеративний ШІ, твій улюблений смарт-годинник… Усього цього без них би не було. Але головна мета інженера машинного навчання – створити надійний і стабільний штучний інтелект, який зможе імітувати наші розумові процеси. Штучний інтелект постійно розвивається, стає «розумнішим» і вчиться робити нові круті штуки. Створює контент, аналізує дані, автоматизує задачі, прогнозує тренди, пише код, спілкується з клієнтами тощо. До 2026 року близько 80% компаній використовуватимуть у своїй роботі генеративний ШІ (моделі на кшталт ChatGPT, Gemini, DALL-E і Midjourney). Тому професії, пов’язані з машинним навчанням, стануть ще більш затребуваними.
Моєю ідеєю було працювати в Data Scientist. В УКУ була програма, магістерка з наук про дані. Я хотів мати вафельну діаграму, на якій кількість певних емодзі представляє відсоток грошей витрачених на цю категорію. Наприклад сім емодзі таксі означало 7% бюджету на транспорт тощо. Якщо говорити про поради тим, хто прагне стати ML Engineer, я насамперед рекомендував би почати з курсів.
І, хоча вони не підготують до всіх викликів, з якими доведеться стикнутися, базові або теоретичні знання точно знадобляться згодом. Ще цікавіший — проєкт з розробки застосунку для захисту дітей від кібербулінгу. Chief Executive Officer for AI product вакансії Необхідно було розробити кастомну модель і натренувати її багатьма мовами й на специфічному дата-сеті. Не варто боятися та недооцінювати фриланс-біржі, які можна використати для вдосконалення навичок і розвитку.
Я дізнався про сучасні способи роботи з різними завданнями машинного навчання. Фідбек по домашнім роботам — регулярний та вчасний. Вони спроєктовані дуже добре, змушують самостійно розібратися з нюансами теми, що допомагає краще засвоювати нові знання. Лекції — оптимальні за тривалістю, багаті на живе спілкування.