Як стати інженером машинного навчання?
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.
Як стати інженером машинного навчання: ключові кроки
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. Важливо вміти подати замовнику результат роботи своєї моделі, описати вдалі метрики. Оскільки зростає кількість даних і ми все частіше стикаємося з Big Data, то знати Apache Spark, Apache Hadoop теж не завадить. Я дізнався про сучасні способи роботи з різними супровідний лист завданнями машинного навчання. Вони спроєктовані дуже добре, змушують самостійно розібратися з нюансами теми, що допомагає краще засвоювати нові знання. Лекції — оптимальні за тривалістю, багаті на живе спілкування.
Співбесіда з ML Engineer. 230 запитань для Junior, Middle та Senior
Наприклад, у моєму випадку за плечима є факультет прикладної математики в КПІ та спеціальність «Комп’ютерна інженерія». Втім навіть ті, хто вивчав згадане, мають повторювати все це. Підсумовуючи, інженер з машинного навчання — це роль, яка постійно розвивається. Щороку дослідницькі інститути пропонують новаторські дослідження та продукти. Людина, яка прагне кар’єри в цій галузі, повинна присвятити себе навчанню протягом усього життя та адаптуватися до розвитку технологій. Machine Learning (ML) – технологічний напрямок, фахівці якого (ML-інженери/розробники) навчають комп’ютери виконувати завдання на основі наявних даних.
- Коли я вже провів такий глибокий аналіз та обробку даних і повернувся до першої версії (архітектури) класифікатора, отримав приріст метрик з 30% до 78%.
- Мені важко порівнювати з іншими професіями, оскільки я був MLE від початку, але загалом сьогодні я задоволений своїм вибором.
- Без нього легко розгубитися, бо незрозуміло навіть, з чого починати.Втім кілька корисних посилань підкажу.
- 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.
- Для такої роботи треба мати математичні знання, знати програмування.
🤖 Хто такий Machine Learning Engineer і чим він займається
Ми дізнаємося про роботу, яку це передбачає, навички та інструменти, які для цього потрібні, і відрізнимо їх від інших ролей, пов’язаних з машинним навчанням/даними. На виході ми очікуємо побачити код для обробки даних і код для навчання ML-моделі, а також набір розрахованих метрик Machine Learning, які показують, наскільки добре і точно працює система. 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. Щодо типу компанії, то часто ML Engineer потрібен саме на аутстафі чи в продуктовій компанії.
Бакалавр комп’ютерних наук або відповідна програма
- Інженера з машинного навчання часто плутають із вченим, який працює з даними, вважаючи, що це одне й те ж.
- Сформуй завтрашній день за допомогою даних у Code Labs Academy__Data Science & AI Bootcamp.
- Під час навчання зацікавився аналітикою, даними та їхньою обробкою.
- Це також підвищить ваш авторитет як експерта-професіонала.
Перша версія на так-сяк підготовлених даних мала метрики на рівні 30%. Потім я брав великі моделі і трансформери — вони збільшили метрики до 50% точності. 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. Якщо є якісь проблеми з даними, очищую та адаптую, після цього на них можна будувати модель.