Профессия специалист по машинному обучению

Мы живем во времена, когда компьютер занимает в нашей жизни все больше места. И если еще в начале века он был роскошью и применялся в основном для работы и вычислений, то сегодня даже обычные телефоны представляют собой мини-компьютеры, куда более мощные, чем те, что стояли в офисах в начале двухтысячных. Да что там телефоны! Даже некоторые холодильники способны определять, каких продуктов в них недостает, и самостоятельно делать заказы через интернет.

Компьютеры ведают нашими финансами, безопасностью, решают бытовые проблемы. Более того, сегодня уже никого не удивишь тем, что с компьютером можно поговорить, и порой виртуальный собеседник оказывается интереснее, остроумнее и понятливее живого человека. А происходит это оттого, что он, этот собеседник, обладает способностью к самообучению, то есть, каждый из сотен тысяч диалогов, которые он ведет в один и тот же момент, является для него одновременно и уроком. Так искусственный интеллект обучается новыми словам, задачам, реакциям, усваивает шутки, поговорки, словесные обороты. И вот уже порой бывает не понять, с кем ты общаешься: с живым человеком или с компьютером.

Но этим скачком в будущее наука все равно обязана не машинам, а людям, тем, чей интеллект вряд ли когда-нибудь сможет превзойти хоть один компьютер, — специалистам по машинному обучению (искусственному интеллекту).

Полезная информация о профессии специалист по машинному обучению

Мы собрали для вас полезную информацию о профессии в одну таблицу.

Описание

Специалист по машинному обучению — это, можно сказать, высший разум среди тех, кого называют «айтишниками». Они занимаются составлением алгоритмов для машин, чтобы они могли самообучаться, то есть проводить анализ данных и делать на основе этого собственные выводы.

«Таким путем недолго дойти до восстания машин!» — скажут некоторые. И ошибутся. Дело в том, что пока, несмотря на быстрое развитие цифровых технологий, компьютеры по-прежнему оперируют бинарной логикой про принципу «да-нет». А вот мы, люди, можем рассматривать и бесконечное количество промежуточных вариантов (иллюстрацией тому служит чисто русский оборот «да нет, наверное»). Конечно, такими понятиями сегодня не в состоянии оперировать ни одна, даже самая сложная и совершенная машина. А пока это так, ни о какой свободе воли у искусственного интеллекта говорить нельзя.

Впрочем, специалисты по машинному обучению работают и над этим, и, возможно, не за горами тот день, когда мы сможем поговорить с компьютером по душам, а тот, выслушав нас, проявит вполне человеческие эмоции и даст дельный совет. Все в руках специалистов по компьютерному обучению.

Плюсы

Сложно переоценить и преувеличить плюсы работы специалиста по машинному обучению.

• Востребованность

Профессионалы данного профиля невероятно востребованы во всем мире, поэтому проблем с поиском работы нет и не будет.

• Высокий доход

Эта работа всегда и везде хорошо оплачивается.

• Творческая составляющая

Машинное обучение требует от человека креативного подхода, то есть это еще и творческая специальность.

• Интересные задачи

В работе нет монотонности: каждый раз приходится решать новые интересные и порой нетривиальные задачи. То есть каждый день — это новое упражнение для интеллекта.

Минусы

Конечно, специалисту, жизнь которого состоит из любимой работы, сложно представить, что в ней могут быть какие-то минусы, но давайте посмотрим со стороны.

• Сильное напряжение

Работа требует огромного напряжения умственных сил. Сначала это интересно и даже здорово, потом это может вылиться в усталость и выгорание.

• Ненормированный график

Редко у специалистов подобного профиля бывает нормированный рабочий день. Как правило, программисты просиживают над проектами буквально сутками, отчего наступает переутомление.

• Ухудшение зрения

Работа исключительно сидячая и требует большого напряжения глаз, отчего могут развиваться различные заболевания.

Как стать специалистом по машинному обучению

Чтобы стать специалистом по машинному обучению, для начала нужно в совершенстве освоить профессию программиста. Но если знаний языков программирования хватит для того, чтобы писать программы, администрировать компьютерные сети, то для работы с искусственным интеллектом придется освоить еще много различных наук — от математического анализа до… биологии и физики. Да-да, именно принцип работы нервной системы живых организмов должен ложиться в основу создания электронного сознания. Как нейрон воспринимает раздражитель, как проводит сигнал до головного или спинного мозга, какие алгоритмы задействованы в преобразовании обычного электрического импульса в сложную информацию — во всем этом профессионал в области компьютерного обучения должен разбираться.

Кроме этого, необходимо обладать багажом знаний в области человеческой психологии, ведь машина должна выдавать реакции, который будут понятны человеку и адекватны его восприятию мира.

Одним словом, специалист по машинному обучению — это профессионал широчайшего профиля, эрудит, обладающий многогранными и глубокими познаниями в самых различных областях знаний. Вот почему эта профессия считается своего рода элитной среди IT-специалистов.

Где учиться в 2024 году

Самоучек в машинном обучении не бывает, ведь эта область требует системных фундаментальных знаний в различных направлениях науки и техники. Как правило, в эту специальность приходят дипломированные программисты, закончившие один из технических вузов. Обычно просто знаний языков и навыков программирования для работы с искусственным интеллектом недостаточно — нужно пройти профильные курсы.

Учебные заведения

Курсы

Чтобы стать специалистом по машинному обучению, одного диплома программиста мало, необходимо получить дополнительное образование именно в области изучения искусственного интеллекта.

Курс по машинному обучению от Skillfactory. Организаторы этого 3-месячного курса гарантируют помощь в трудоустройстве и стажировку. По окончании обучения выдается сертификат.

«Машинное обучение» от Нетологии. Полугодовой онлайн-курс включает в себя занятия с преподавателем и выполнение самостоятельных заданий. По окончании выполняется дипломная работа. Курсы гарантируют помощь в трудоустройстве. По итогам выдается сертификат.

Машинное обучение от Stanford (Coursera). Международный онлайн-курс, который считается одним из лучших в мире. Для тех, кто просто желает повысить свой уровень профподготовки, он бесплатный. Если хочется получить сертификат, можно записаться на платную версию курса.

Востребованность

С каждым днем искусственный интеллект все больше входит в нашу жизнь. Мы пользуемся приложениями на телефоне, разговариваем с собственным компьютером, позволяем роботу-пылесосу убирать наш дом, компьютер обыгрывает в шахматы лучших гроссмейстеров мира, а многие интернет-сервисы подбирают контент в соответствии с нашими вкусами. Сложно представить область жизни, где не были бы задействованы цифровые технологии. Конечно, их развитие и совершенствование требует все более квалифицированных специалистов, способных повышать уровень искусственного интеллекта, приближая его к мышлению человека. Причем это должны быть не ремесленники, знающие языки программирования и необходимые алгоритмы, а люди с творческим мышлением, умеющие находить нестандартные подходы к решению каждой проблемы. Поэтому, конечно, сложно переоценить востребованность специалистов по машинному обучению во всем мире.

Устройство на работу и карьера

Хорошему специалисту открыта дорога в ведущие компании страны, такие как «Яндекс», Сбербанк, «Газпром», а также в мировые гиганты: Google, Microsoft и многие другие. Даже если не посчастливилось оказаться в крупном городе или за границей, в любом месте страны можно найти высокооплачиваемую работу в частной компании или госструктуре.

Что касается карьеры, то, как говорится, плох тот солдат, который не мечтает стать генералом, и у каждого есть шанс продвинуться от рядового программиста до начальника отдела, департамента и ведущего специалиста в своей области. Более того, специалистов, показывающих выдающиеся результаты, зачастую приглашают на работу крупные российские и зарубежные компании.

Уровень зарплаты

Конечно, специалисты в столь востребованной области оплачиваются более чем хорошо даже в российской глубинке, что уж говорить о крупных городах и других странах. Так, в Москве зарплата специалиста в области компьютерного обучения составляет от 100 тысяч рублей, а со временем может переваливать за 200 тысяч. В провинции, конечно, цифры будут поскромнее, но тоже впечатляют — от 50 тысяч рублей в месяц. Так что профессия эта весьма заманчива в финансовом плане.

Перспективы в будущем

Если технологии продолжат развиваться теми же темпами, что и сейчас, вскоре человечество будет сосуществовать с искусственным интеллектом. Роботы, которые возьмут на себя большую часть работы — от тяжелого труда до сферы обслуживания, виртуальные помощники во всех сферах жизни — все это потребует большего числа профессионалов, которые не только смогут обеспечивать бесперебойную работу этой сложнейшей техники, но и будут совершенствовать искусственный интеллект, чтобы однажды прийти к созданию цифрового разума, который постигнет человеческую небинарную логику. Впрочем, пока это только фантастика, но кто знает, что ждет нас в будущем.

это интересно

Профессия веб-аналитик

О востребованности, зарплате, плюсах и минусах своей работы рассказывают представители профессии

Подробнее

Отзывы специалистов

Денис Кувиков, директор РИЦ СэйфНэт АО «Технопарк» (Санкт-Петербург):

— Специалист машинного обучения, или иначе Data Scientist, ML (от англ. Machine Learning) Engineer, AI (от англ. Artificial Intelligence) Engineer, в первую очередь, является высококвалифицированным специалистом, имеющим знания в областях высшей математики (например, математический анализ, статистика, теория игр и другие), а также знания в области математического моделирования и алгоритмов больших данных. Во-вторых, специалист должен обладать навыками программирования и работы в определенных программных средах, где международным сообществом нарабатывается практика использования алгоритмов, что, в свою очередь, ускоряет решение задач. Такие специалисты выходят из высших учебных заведений, в которых дается в первую очередь серьезная база фундаментальных знаний в вышеуказанных областях. Этот математический фундамент специалист уже в процессе самообразования или на дополнительных курсах наполняет знаниями в области практического машинного обучения, существующих практик в применяемых на рынке моделях и алгоритмах.

Потребность в специалистах по компьютерному обучению растет с каждым днем и обусловлена, прежде всего, необходимостью, рынка ИТ и телекоммуникаций знать о текущей позиции компании. Количество данных, которые генерируют современные системы, слишком велико, и обработка их «вручную», с помощью распространенных инструментов (например, электронных таблиц), трудна и имеет свои ограничения, в том числе в эффективности. Применение же аналитических алгоритмов, включая алгоритмы машинного обучения, в виде программного обеспечения, позволяет во много раз эффективнее отслеживать существующие параметры как систем, так и показателей компаний. В свою очередь это дает преимущество компании в скорости принятия решения и выборе направления дальнейшего развития. Кроме того, в алгоритмах машинного обучения существует класс алгоритмов, которые позволяют прогнозировать данные на определенное время с высокой точностью. Эти инструменты универсальны и могут быть использованы как для аналитики работы технических систем, так и для бизнес-аналитики компании.

Таким образом, при цифровизации процессов и их автоматизации в компаниях естественным образом появляется потребность в специалисте, который умеет работать с данными, который может на основании большого количества информации выявить зависимости и влияние определенных процессов и результатов на показатели компании, который может сформировать прогнозный анализ развития.

Игорь Бедеров, специалист в области расследований экономических преступлений, совершаемых с помощью интернет-технологий (Санкт-Петербург):

— Машинным обучением занимаются вообще все те, кто строит информационно-аналитические сервисы. Это необходимость. В чем заключается эта работа?

На первом этапе человек учит машину совершать определенные действия и делать те или иные выводы. Обучение это происходит на основе перевода в код тех действий и умозаключений, которые совершает сам человек. Это, чаще всего, простые действия. Например, нужно зайти на определенный ресурс и, если на нем нет информации, сделать вывод о благонадежности юридического лица. И так по каждой причинно-следственной цепочке, передаваемой машине, человек учит ее думать так, как думал и делал бы специалист.

Потом наступает второй этап. В отличии от человека, машина способна агрегировать и держать в память большое число неструктурированных данных, которые возникают в процессе сбора информации. Настала пора перевести неструктурированные данные к структурированной информации, разделить ее на категории и создать из этих категорий новую систему знания. Вроде того, как поисковые системы делают вывод о благосостоянии горожан на основе данных о моделях их мобильных телефонов. Человек уже не способен оперировать такими категориями, поскольку не может держать их в голове. Соответственно, и достижения машины кажутся ему чудом, магией.

Дальше наступает третий этап, когда машину учат принципу самостоятельного выявления закономерностей на основе все той же человеческой логики из второго этапа. В результате машина начинает самообучаться в тех пределах, в которых она освоила логику человека. Это уже начало искусственного интеллекта. Весьма условного, но все же единственно доступного для сегодняшнего развития компьютерной техники.

Популярные вопросы и ответы

Отвечает Никита Николаев, специалист по машинному обучению: