Нейросети и машинное обучение можно смело назвать трендом на ближайшие несколько лет, если не больше. Что же такое машинное обучение? Если вкратце, это инструмент, который позволяет программировать системы на автоматическое обучение и совершенствование с приобретением нового опыта. Важным аспектом машинного обучения является такой феномен, как Big Data, или большие данные. Причем этот объем данных растет в геометрической прогрессии. Например, биология сегодня располагает 1 эксабайтом данных о геномах, что равняется 10 байтам в 18 степени.
Машинное обучение находит все больше сфер применения
Где применяется машинное обучение
Где машинное обучение применяется в повседневной жизни? Элементарный пример — когда вы заходите в социальную сеть, и там отображается блок с аккаунтами людей, которых вы можете знать. Как сайт узнает, что вы действительно знакомы с тем или иным человеком, даже если никогда не заходили на его страницу и не писали ему? Система обучается на основе открытого большого набора данных.
Или вот — в 2012 году Google провела эксперимент, в котором использовалось 1000 серверов с примерно 16 тысячами ядер. В ходе испытаний нейросеть анализировала 10 миллионов скриншотов различных случайных видео с YouTube, из которых смогла с высокой степенью точности определить изображения кошек. И сейчас машинное обучение посредством потребления большого количества изображений позволяет с успехом реализовывать проект самоуправляемого автомобиля Google.
Примеров использования машинного обучения довольно много, причем зачастую оно может раскрыть многие загадки истории. Так, в 1962 году трое заключенных смогли покинуть «Алькатрас» — тюрьму, из которой, казалось бы, невозможно сбежать. Следователи решили, что мужчины утонули после бегства, однако спустя почти 60 лет нейросеть от компаний Identv и Rothco, проанализировав миллионы фото, «опознала» двоих преступников на снимке 1975 года.
То самое фото, на котором нашли бывших заключенных
Научиться работать с машинным обучением можно онлайн за несколько месяцев — например, пройдя курс Machine Learning PRO от SkillFactory. И это не просто скучный курс с кучей теории (хотя и без нее никак): в первую очередь вас научат оценивать и оптимизировать модели и даже помогут обучить первые нейросети. А в конце ждет финальный хакатон с реальным набором данных вроде отзывов из онлайн-магазина книг Amazon Kindle Store.
Из чего состоит курс по машинному обучению
Кто такие специалисты по Data Science
Однако одного набора данных мало, даже если их много. Необходимо уметь его обрабатывать для последующего применения — этим занимаются специалисты по Data Science. Чтобы освоить работу с данными, не нужно быть программистом от бога или иметь ученую степень по информатике. Лучшие Data Scientist’ы получают свои умения, постоянно работая с моделями и наборами данных, решая конкретные задачи.
Как начать работать в Data Science
Обучиться профессии Data Science можно с нуля — для этого тоже есть отдельный курс, который, кстати, стартует совсем скоро — 4 марта. Вас научат основам программирования на Python и анализу данных, математике и статистике для Data Science, Data Engineering и другим дисциплинам. Преподают курс сотрудники NVIDIA, компании EORA, «Яндекс.Дзен» и другие деятели индустрии с многолетним опытом работы.
Курсы по Data Science
В рамках курса вам помогут проработать навыки, с которыми в будущем вы сможете взяться за задачи обучения сервиса распознаванию речи, выявлению мошеннических транзакций, прогнозированию спроса на товары и даже генерации музыки или стихов. Чтобы понять, насколько эта сфера востребована, просто посмотрите статистику Data Science на русскоязычных и зарубежных кадровых сайтах.
Заработные платы в сфере Data Science
Для чего нужен Deep Learning
Если же вы уже знакомы с Python и машинным обучением и хотите получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей, обратите внимание на Deep Learning — специальный курс по нейронным сетям, который проводится при поддержке NVIDIA Corporation.
Преподаватели курса расскажут полный путь к глубинному обучению — от аренды специального сервера GPU для Deep Learning, вплоть до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем. Научат работе с фреймворками TensorFlow, Keras и другими.
Это только часть программы курса по глубинному обучению
Для каждого есть возможность сменить направление и научиться новому, будь то машинное обучение или Deep Learning, тем более работа с данными сейчас особенно востребована и останется таковой еще долгие годы. А по промокоду Hi-news у вас есть возможность забронировать место в группе на курс со скидкой 25% на обучение (промокод действует до 27.03.2020).
По материалам hi-news
