Openbravo-rus.ru

Образование по русски
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Что нужно знать для машинного обучения

Я хочу изучать AI и машинное обучение. С чего мне начать?

Когда-то я работал в Apple Store и мечтал изменить свою жизнь: вместо обслуживания техники Apple, мне хотелось ее создавать.

Я начал изучать машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI), потому что на этом поприще творятся невероятные вещи. К тому же, эта область активно развивается.

Например, такое ощущение, что Google или Facebook каждую неделю выпускают новую технологию AI, чтобы ускорить работу или улучшить наш с вами пользовательский опыт.

И даже не будем затрагивать такую тему, как растущее число компаний по производству беспилотных автомобилей. Это отличная идея, но, к сожалению, я не поклонник вождения.

Несмотря на все вышеперечисленное, до сих пор не существует согласованного понятия искусственного интеллекта (AI).

Некоторые утверждают, что глубокое обучение можно рассматривать как AI, другие говорят, что это не AI, пока не пройден Тест Тьюринга.

Из-за отсутствия четкого определения, мой прогресс изрядно затормозился в начале. Было трудно разобраться в том, что не имело строгого определения.

С чего я начал?

Начнем с того, что, какое-то время назад, я и мои друзья запустили веб-стартап. Он провалился. В итоге мы сдались и не стали продолжать из-за бессмысленности идеи. Но во время работы над стартапом, я все больше и больше узнавал о таких вещах, как ML и AI.

Я не мог поверить в то, что компьютер может что-то учить для меня.

Через какое-то время я наткнулся на курс от Udacity под названием Deep Learning Nanodegree. На одном из промо-роликов я увидел забавного человека по имени Сирадж Раваль. Он заразил меня своей энергией и я записался на курс, несмотря на то, что совсем не отвечал основным требованиям (я ни разу не писал на Python).

За 3 недели до начала курса, я написал в Службу Поддержки Udacity, с вопросом об их политике возврата средств. Я боялся, что не смогу закончить курс.

Что же, мне не потребовался возврат, так как я закончил курс в установленный срок. Было действительно тяжело. Мои первые проекты были сданы с опозданием на четыре дня. Я шел вперед только из-за гордости от принятия участия в данном проекте.

Окончив Deep Learning Nanodegree, я гарантированно получал доступ к другим курсам Udacity, таким как AI Nanodegree, Self-Driving Car Nanodegree или Robotics Nanodegree.

Но я был растерян. Что делать дальше?

Мне нужен был учебный план. Я получил необходимые базовые знания с помощью Deep Learning Nanodegree, теперь пришло время выяснить, куда двигаться дальше.

Моя собственноручно созданная степень магистра по AI

В мои планы точно не входило возвращаться в университет. К тому же $100,000 на дороге не валяются, чтобы получить степень магистра.

Поэтому я сделал то, что сделал в самом начале своего пути — попросил своего наставника Google о помощи.

Я понял, что погрузился с головой в глубокое обучение без каких-либо знаний в этой области, вместо того, чтобы постепенно взбираться на верхушку айсберга под названием AI.

Просмотрев кучу курсов, я составил список самых интересных в Trello.

Я знал, что онлайн-курсы имеют высокий процент отсева, но я не собирался становиться частью этих отсеявшихся участников. У меня была миссия.

Чтобы привить себе ответственность, я решил делиться своими успехами и неудачами в Интернете. Помимо этого, там я мог бы найти других людей, которые заинтересованы в том же, что и я.

Я сделал доску Trello открытой и написал о своих начинаниях в блоге.

Мой учебный план немного изменился с тех пор, как я впервые написал его, но он по-прежнему актуален, и я посещаю доску Trello несколько раз в неделю, чтобы отслеживать свой прогресс.

Получение работы

Я следовал своему учебному плану вот уже более года, настало время на практике применить свои навыки. Поэтому я купил билет на самолет в один конец в США.

Мой план заключался в том, чтобы добраться до США и получить работу.

Однажды, девушка по имени Эшли написала мне на LinkedIn вот такое письмо: “Я видела твои посты и они на самом деле отличные, я думаю, тебе стоит встретиться с Майком”.

Я встретился с Майком и рассказал ему свою историю онлайн-обучения, о том как мне нравится Health Tech и о своих планах по переезду в США. Майк сказал мне: “Тебе лучше остаться тут на год или дольше, и посмотреть, что из этого выйдет. Кроме того, советую тебе встретиться с Кэмероном”.

Я встретился с Кэмероном и у нас был практически такой же диалог, что и с Майком. Health Tech, онлайн-обучение, США. Кэмерон сказал мне: “Мы с командой работаем над некоторыми проблемами в области здравоохранения, почему бы тебе не прийти к нам в четверг?”.

Настал четверг. Мои нервы были на пределе. Чтобы успокоиться, я вспомнил слова какого-то мудрого человека: нервное состояние — это то же самое, что и воодушевленное. Я перестал нервничать и переключился на нужное, в данной ситуации, состояние.

Весь день я знакомился с командой Max Kelsen.

Две недели спустя, Ник — генеральный директор, Атон — ведущий инженер по машинному обучению и я пошли за кофе.

“Ты хотел бы присоединиться к команде?” — спросил меня Ник.

“Конечно” — ответил я.

Билет в США мне не понадобился.

Делитесь своей работой

Я знаю, что онлайн-обучение не является традиционной формой обучения. Все специальности, к которым я обращался, требуют степени магистра или, по крайней мере, какую-то техническую степень.

Никакой степени у меня, естественно, не было. Но у меня были навыки, которые я получил, благодаря множеству онлайн-курсов.

Во время обучения, я делился своей работой в Интернете. Мой GitHub был заполнен проектами, которые я сделал, профиль на LinkedIn я забросил и стал делиться своими знаниями через YouTube и статьи на Medium.

Я никогда не писал резюме для Max Kelsen, потому что они и так уже все про меня знали из моего профиля на LinkedIn.

Моя публичная деятельность и была моим резюме.

Независимо от того, учитесь ли вы онлайн или получаете степень магистра, наличие портфолио с примерами ваших работ — отличный способ показать себя.

Да, навыки по ML и AI востребованы, но это не значит, что вам ничего не придется делать, чтобы получить работу. Продемонстрировать навыки придется, потому что даже гениальный продукт не будет продаваться, если его не поместить на видное место.

Создайте себе профиль на GitHub, Kaggle, LinkedIn или просто заведите блог — люди должны о вас как-то узнать. Кроме того, иметь собственный уголок в Интернете — очень весело.

Как начать?

На каких платформах учиться? Какие курсы лучше выбрать?

Однозначного ответа нет. Учебный процесс у всех складывается по-разному. Некоторые люди лучше учатся по книгам, другие по видео.

Важнее не то, как начать, а почему вы это начинаете.

Начните с определения причины.

  • Почему вы хотите изучать эти навыки?
  • Вы хотите много зарабатывать?
  • Вы хотите создавать что-то интересное?
  • Вы хотите что-то изменить в нашем мире?

Опять же, нет единственно верной причины. Все они верны по-своему.

Наличие “почему” означает, что в трудные времена у вас будет к чему обратиться за помощью, чтобы напомнить себе, почему вы все это затеяли.

Определили свое “почему”? Хорошо. Пришло время перейти к самой трудной части.

Я могу рекомендовать только то, что сам пробовал.

Вот курсы, которые я окончил (по порядку):

  • Treehouse — Введение в Python
  • Udacity —Глубокое обучение и AI
  • Coursera — Глубокое обучение от Andrew Ng
  • fast.ai — Часть 1, скоро будет Часть 2

Я лучше воспринимаю визуальную информацию, то есть когда мне наглядно показывают и объясняют разные вещи. Все эти курсы заточены на таких как я.

Если вы абсолютный новичок, начните с вводных курсов по Python, а затем, когда станете более уверены в своих знаниях, переходите к data science, машинному обучению и AI.

Нужны ли углубленные знания по математике?

Самый высокий уровень математического образования, который я получил, был еще в старшей школе. Остальное я узнал через Khan Academy, поскольку эти знания были мне необходимы.

Существует большое количество мнений по поводу того, какой уровень знаний по математике нужно иметь, чтобы попасть в сферу машинного обучения и AI. Я поделюсь с вами своим мнением.

Если вы хотите применить знания ML и методы AI к какой-либо проблеме, вам не обязательно нужно иметь глубокое понимание математики, чтобы достичь хорошего результата.

Такие библиотеки, как TensorFlow и PyTorch позволяют создавать, при небольшом знании Python, современные модели, в то время как математика делает основную работу за кулисами.

Если же вы собираетесь углубиться в машинное обучение и AI, поступив в университет или куда-то еще, глубокие знания по математике играют наиважнейшую роль.

Лично я не собираюсь углубляться в математику и улучшать производительность алгоритма на 10%. Оставлю это людям, которые умнее меня.

Читать еще:  Обучение программы эксель

Вместо этого, я буду использовать доступные мне библиотеки и манипулировать ими как мне угодно, чтобы решать проблемы по своему усмотрению.

Что на самом деле делает специалист по машинному обучению?

То, что специалист по машинному обучению делает на практике, может оказаться совсем не тем, о чем вы думаете.

Например, несмотря на распространенный факт, мы не работаем с роботами, у которых красные и страшные глаза.

Вот несколько вопросов, которые ежедневно задает себе специалист по ML:

  • Концепция — как можно использовать ML, чтобы узнать больше о проблеме?
  • Данные —сколько данных вам требуется? В каком формате они должны быть? Что вы делаете, когда данные отсутствуют?
  • Моделирование — какую модель следует использовать? Хорошо ли она работает с данными (переобучение)? Если работает плохо, то почему?
  • Производство — как вы можете использовать свою модель в производстве? Должна ли это быть онлайн-модель или она должна обновляться через определенные промежутки времени?
  • Будущее — что произойдет, если ваша модель сломается? Можно ли улучшить ее с большим количеством данных?

Я позаимствовал эти вопросы из замечательной статьи Рейчел Томас, одной из основательниц fast.ai.

Кроме того, я снял видео о том, чем мы занимаемся по понедельникам в Max Kelsen.

Нет однозначно верного пути

Не существует правильного или неправильного способа попасть в сферу ML или AI.

Самое прекрасное в этой сфере то, что у нас есть доступ к одним из передовых технологий в мире, и все, что нам нужно сделать — это научиться правильно их использовать.

Вы можете начать с изучения Python.

Вы можете начать с изучения исчисления и статистики.

Вы можете начать с изучения философии принятия решений.

Машинное обучение и AI привлекает меня именно тем, что тут сходится так много разнообразных областей.

Чем больше я узнаю, тем больше еще остается узнать. И это подстегивает меня двигаться вперед.

Когда мой код не запускается или я не понимаю концепцию, я временно прекращаю работу. Я сдаюсь, позволяя себе уйти от проблемы, немного вздремнуть или сходить на прогулку. Когда я возвращаюсь со свежей головой, я смотрю на проблему под другим углом. Воодушевление возвращается и я продолжаю учиться.

Начните свое обучение с того, что вам больше всего по душе. Если это приведет вас в тупик, вернитесь назад и выберите другой путь.

Компьютеры умны, но они все еще не могут учиться самостоятельно. Им нужна ваша помощь.

Что такое машинное обучение простыми словами

Искусственный интеллект

Лет 5 назад искусственный интеллект (он же ИИ) ассоциировался с фантастическими фильмами, где роботы спасали мир, а суперкомпьютеры пытались его поработить. Сегодня про ИИ говорят все. Давайте попробуем разобраться, что за магия скрывается за человекоподобными машинами, как они думают и зачем нужно машинное обучение.

Хотя тайна человеческого мозга еще не раскрыта и до создания его программных аналогов нам далеко, сегодня уже существуют роботы, которые способны выполнять определенные действия и принимать решения гораздо эффективнее, чем Homo Sapiens.

ИИ вовсю принимает участие в медицине, помогая врачам выявить болезнь Альцгеймера по речи пациента, определить предрасположенность к заболеваниям, и творит многие другие удивительные вещи. Умные машины применяются почти во всех возможных отраслях. Например, компания LG планирует в 2023 году открыть завод по производству техники, на котором все процессы, начиная от закупки сырья, заканчивая контролем качества выпускаемой продукции, будут полностью автоматизированы.

Мощно, не правда ли? И это всё не набор команд, которые выполняются при определенных условиях. Это программа, которая способна анализировать и на основании данных выполнять то или иное действие.

Чтобы ИИ научился принимать правильные решение, его нужно обучить, этот процесс и называется машинным обучением (machine learning).

Machine learning — что нужно?

Выделяют три составляющие машинного обучения (ML):

Данные. Если мы хотим предсказывать погоду, необходима сводка погоды за последние несколько лет (чем больше, тем лучше). Хотим определять спам, нужны примеры таких писем. Чем качественнее данные, тем эффективнее будет работать программа.

Признаки. Это набор свойств, характеристик или признаки, которые описывают нашу модель. Если говорим о погоде, то это температура, скорость ветра, время года. В случае со спамом — это отправители, темы писем, определенные фразы и изображения. Правильно подобранные признаки — залог успешного обучения.

Алгоритм. Тут всё просто. Каждую задачу можно решить разными способами. Для разных целей можно подобрать разные алгоритмы.

Но всё же главное в ML — это данные. Каким бы совершенным не был бы алгоритм работы, если качество данных не очень, то результат будет соответствующим.

Методы машинного обучения

Как работает машинное обучение? Искусственный интеллект похож на маленького ребенка, которому родители объясняют, почему небо голубое, а трава зеленая. Также методом проб и ошибок он самостоятельно познаёт мир.

Существует множество методов обучения, каждый из которых включает в себя разные алгоритмы. Поговорим про самые распространённые базовые методы:

  • классическое обучение;
  • обучение с подкреплением;
  • нейросети и глубокое обучение.

Пробежимся кратко по каждому из них.

Классическое обучение

Большинство ИИ использует классическое обучение. Это простые алгоритмы, основанные на закономерностях в данных.

Есть два типа классического обучения:

  • с учителем (supervised learning);
  • без учителя (unsupervised learning).

Обучение с учителем

Принцип простой. Мы обучаем машину на реальных примерах. Допустим, мы хотим научить её отличать яблоки от груш. Мы загружаем в программу данные (dataset) и говорим ей, что на этих картинках изображены яблоки, а на этих груши. А она, в свою очередь, находит общие признаки, анализирует их и выстраивает связи.

Если мы дадим машине картинку без описания, то она на основании полученных данных должна верно определить, что за фрукт на ней изображен.

Поэтому важно отбирать правильные данные для обучения и загружать их как можно больше: чем больше данных мы загрузим, тем точнее и быстрее будет происходить определение.

Обучение без учителя

Этот метод используется, когда нет возможности предоставить роботу размеченные данные. Программа сама находит закономерности, общие признаки и классифицирует полученные данные.

Обучение без учителя отлично подходит для кластеризации (сегментации) данных. Его часто используют в таргентированной рекламе. Когда действия или предпочтения пользователя нельзя заранее классифировать.

Обучение с подкреплением

Возьмем для примера игру «Змейка». На поле расположен объект, до которого змейке необходимо добраться, но сама она не знает, как это сделать и какой путь самый эффективный, она знает только расстояние до объекта. Методом проб и ошибок змейка находит оптимальный вариант движения и анализирует ситуации, которые ведут к проигрышу.

Данный способ также используют для обучения роботов-пылесосов или самоуправляемых автомобилей. Обучение похоже на игру: за правильно принятое решение машина получает балл, за ошибки — баллы вычитаются.

Нейросети и глубокое обучение (Deep learning)

Любая нейросеть — это набор нейронов (функций) и связей между ними. Задача нейрона — взять входные числа, выполнить над ними определенные действия и выдать результат. Пример полезного нейрона: просуммировать все цифры со входов и, если их сумма больше N, отправить на выход единицу, иначе — ноль.

Связи — это каналы, через которые нейроны отправляют друг другу числа. У каждой связи есть своя оценка — параметр, который можно условно представить как прочность связи. Когда через связь с оценкой 0.5 проходит число 10, оно превращается в 5. Сам нейрон не разбирается, что к нему пришло, и суммирует всё подряд. Получается, что оценка нужна для управления тем, на какие входы нейрон должен реагировать, а на какие — нет.

Нейроны и связи — это условное обозначение, в реальном программировании нейросеть представляет собой матрицу и всё считается матричными представлениями, так как это эффективно по скорости.

Для чего необходимы нейронные сети:

  • определение объектов на видео и фото;
  • обработка фотографий;
  • распознавание речи;
  • машинный перевод.

В упрощённом виде работа нейросети выглядит примерно так:

На деле все немного сложнее. Изображение делится на пиксели, затем выявляются доминирующие линии по горизонтали и по вертикали, всё это складывается в несколько массивов, из которых получается очертание объекта. В итоге, на основании этих данных мы приходим к нужному результату.

Топ-5 способов начать заниматься машинным обучением

Как пишет Лусеро дель Альба на techpoint.com, машинное обучение стремительно развивается, и делает оно это неистово, привнося новые идеи в каждую отдельную отрасль. Если вы хотите быть востребованным — это именно тот навык, который выведет вас на передовую. Устрашающее на первый взгляд, оно удивительно просто, если найти к нему правильный подход.

Машинное обучение (МО) – это захватывающая практика и область исследований. Именно оно позволило создание самоуправляемых машин; роботов, которые сами убирают ваш дом; навигационных систем всех видов дронов; системы рекомендаций на YouTube и Netflix; систем распознавания лиц; распознавания рукописного текста; компьютерных игр и многого другого.

Также, из-за его невероятной ценности и, в некотором роде, таинственной природы, это очень востребованный экспертный потенциал, который продолжает распространение в различные сферы – что ещё пять лет назад казалось немыслимым. В этой статье рассмриваются различные практические подходы к машинному обучению.

Читать еще:  Управление проектами обучение в спб

«Простите… но что такое машинное обучение?»

МО – это ответвление искусственного интеллекта (ИИ). Как сказал один из основоположников данной области Артур Самуэль, МО даёт «компьютерам способность обучаться, не будучи непосредственно запрограммированными». Таким образом, вместо программирования компьютера (или робота) на какую-либо деятельность, вы даёте информацию и задаёте общую схему, что позволяет системе программировать саму себя.

Чертовски захватывающе, правда? Да, но в детали этого, казалось бы, невозможного процесса, мы вдаваться не будем. Вместо этого, мы укажем вам правильные места, где вы сможете сделать это самостоятельно.

Прежде, чем начать

МО – это что-то из продвинутой практики, и вам потребуются не только некоторые базовые знания компьютерных наук, но также способность писать код на хотя бы одном языке программирования. Популярные языки программирования для МО — Python, R, Java, C, и MATLAB, среди прочих.

1. Начните очень быстро… меньше, чем за десять минут

Иногда, и для некоторых людей, лучше сразу же начать работу над чем-нибудь, чтобы получить первое впечатление и выработать интуицию о том, что представляет из себя это новое искусство или умение, а уже после — погрузиться в некоторые детали и особенности.

Рецепты машинного обучения от Google с Джошем Гордоном как раз об этом – прямолинейный и практичный подход к МО. Используя scikit-learn от Python и библиотеку TensorFlow, Джош покажет вам несколько очень практичных примеров и приземленно объяснит сами принципы МО.

Вот первое 7-минутное видео из этой серии, рассказывающее о контролируемом алгоритме обучения в Python – всего в шести строках кода!:

Видео выходят немного нерегулярно, каждый месяц или каждые два месяца, раскрывая такие темы, как деревья решений, выбор функций, пайплайны, классификаторы: совсем неплохо для 6-8 минутных видео, понять которые может любой человек, обладающий небольшими базовыми знаниями программирования и английского языка.

2. Посетите курсы от первоклассных университетов (бесплатно)

Если жаждете качественных знаний, вы, возможно, слышали о Coursera, edX, Udacity и многих, многих других. Мы говорим о МООК или массовых открытых онлайн-курсах.

Давайте быстро это разберем:

  • Массовые: отсутствует ограничение на количество мест, доступны любому количеству желающих.
  • Открытые: доступны всем, независимо от возраста и предыдущих знаний по теме, а также от возможности оплатить сертификацию.
  • Онлайн: все, что требуется – это подключенное к сети интернет устройство; подойдёт даже мобильный телефон.
  • Курсы: это реальные курсы с необходимой литературой, практическими занятиями и даже сроками.

Давайте рассмотрим некоторые курсы, с которых можно начать.

«Машинное обучение» от Эндрю НГ из Стэнфорда

Профессор Стэнфорда Эндрю Нг – ведущий исследователь в области искусственного интеллекта, а также человек, который фактически разжёг искру МООК, которая позже превратилась в костёр знаний, начав свой онлайн-курс машинного обучения. Реакция была ошеломляющей, когда тысячи людей со всего мира проходили курс и обсуждали его темы. Позже он превратил свой курс в то, что сегодня известно, как Coursera, ведущий провайдер МООК’ов.

Данный курс настолько великолепен, насколько непрост. Около часа уходит только на то, чтобы прочесть 5-страничное описание рассматриваемых задач и понять его. Так что, в отличие от сериала Джоша Гордона, это более научный подход, но с большим количеством практических знаний и советов, которые очень пригодятся в занятиях МО. Однако, это выполнимо, а количество отзывов на форумах действительно ошеломляет. Имейте в виду, что это один из первых МООК, и один из лучших.

  • Приблизительная продолжительность: 2-5 месяцев.
  • Сложность: высокая.
  • Загруженность: средне-тяжёлая.

«Введение в искусственный интеллект» Себастьяна Трона

Будучи профессором и исследователем ИИ в Стэнфорде (в области робототехники), сооснователем Google X Lab (полусекретная R&D компания, разработавшая, кроме прочих проектов, самоуправляемые машины Google), Себастьян является также основателем крупного провайдера МООК – Udacity. Совместно с Питером Норвигом (директор по исследованиям в Google), он подготовил потрясающее «Введение в искусственный интеллект».

Это практически основа всего МО. Он намного легче курса Эндрю, с содержанием, разделённым на большее количество разделов, чтобы его легче было осмыслить, но, тем не менее, курс довольно длительный.

  • Приблизительная продолжительность: 4 месяца.
  • Сложность: средняя.
  • Загруженность: легкая.

«Изучая данные» от Ясер С. Абу-Мостафы из Калтеха

Профессор Ясер – это еще один основоположник онлайн-распространения качественного обучающего материала, МО курс которого — «Изучая данные», был доступен на его веб-сайте, со всеми его лекциями, обучающими материалами и тестами, еще до появления МООК’ов. Позже, он объединил эти материалы в МООК, регулярно предлагаемый Калтехом на edX.

Те, кто прошли данный курс, могут сказать вам, что здесь нужно будет потрудиться. Но, если вам понравился курс Эндрю, и вы жаждите больше основ – это выглядит как разумный следующий шаг.

  • Приблизительная продолжительность: 4 месяца.
  • Сложность: очень высокая.
  • Загруженность: очень тяжелая (10-20 часов в неделю).

Другие курсы Coursera, edX и Udacity

Выбор бесплатных МО и ИИ курсов, не только у Coursera, edX и Udacity, но и у других провайдеров МООК, вроде Data Camp, довольно широк – хотя изучение данных, судя по всему, является чем-то вроде ниши для трех провайдеров, которых мы обсудили.

3. Получите сертифицированное образование за небольшую цену

Итак, мы поговорили о МООК. Они потрясающи и вам не нужно платить ни копейки, чтобы на них записаться и начать обучение. В начале, эти провайдеры предлагали бесплатные сертификаты или отчеты о достижениях, некоторые можно было даже получить онлайн. Эти программы, тем не менее, были прекращены, так что, в большинстве случаев, вы не получите сертификат или какое-либо другое удостоверение, с помощью которого можно было бы показать уровень вашего образования потенциальному работодателю или другому ВУЗ’у.

Это не проблема, если вы хотите учиться просто ради учёбы и даже использования этих знаний в успешной карьере фрилансера, по примеру многих профессионалов по всему миру. Но использовать их в работе может быть затруднительно, а сертификаты и дипломы, во многих случаях, облегчают этот процесс, так что давайте обсудим их.

Подтвержденные курсы

Стоимость подтвержденных курсов может варьироваться от $40 до $200, в зависимости от курса и института. По сути, вы платите надбавку к цене за подтверждение вашей личности и навыков (это и есть то, что из себя представляет подтверждающего сертификата). Вы можете найти больше информации о Course Certificates от Coursera и Verified Certificates от edX. Вы обнаружите, что оба провайдера предлагают огромное количество подтвержденных курсов по МО и изучению данных, что можно видеть в этом результате поиска на edX.

Учтите, что платите вы или нет, содержание и материалы курса не меняются. Всё, что вы получаете за деньги – это сертификат о том, что вы действительно начали и прошли курс.

Специализации Coursera

Coursera взяли концепцию подтвержденных курсов и улучшили её, сгруппировав связанные друг с другом курсы, и добавив дипломный проект для того, чтобы вы могли получить ваш сертификат о специализации.

Некоторые специализации, представляющие для нас интерес:

Профессия Data Scientist: машинное обучение

Вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейросетями. Наполните портфолио и получите престижную профессию.

Записаться на курс

  • Длительность 13 месяцев
  • Помощь в трудоустройстве
  • 7 курсов в одной программе
  • Доступ к курсу навсегда

На рынке не хватает специалистов по Data Science

  • 2 300 компаний сейчас ищут специалистов в Data Science & Machine Learning
  • 80 000 рублей зарплата начинающего специалиста

Данные сайта hh.ru

Кому подойдёт этот курс

Новичкам в IT

Вы получите базовые навыки по аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning.

Программистам

Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python. Научитесь использовать алгоритмы машинного обучения, решать бизнес-задачи — и усилите портфолио мощными проектами.

Менеджерам и владельцам бизнеса

Научитесь использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов и переведёте компанию на новый уровень.

Чему вы научитесь

Программировать на Python

Визуализировать данные

Работать с библиотеками и базами данных

Применять нейронные сети для решения реальных задач

Строить модели машинного обучения

Писать рекомендательные системы

От первого урока к работе мечты

Студенты и выпускники Skillbox получают индивидуальную поддержку от Центра карьеры на протяжении всего обучения — от помощи с выбором профессии до выхода на работу мечты. Вот как это происходит.

С каждым уроком ваш профессиональный уровень растёт и вы можете планировать карьеру уже во время обучения.

Реакция потенциального работодателя зависит от того, как вы подаёте себя в резюме. Мы дадим советы по его составлению и поможем написать резюме, подающее вас лучшим образом.

Выбираете лучшую вакансию

Мы экономим ваше время — подбираем подходящие вакансии и договариваемся об интервью с работодателем. Вам нужно только пройти собеседование.

Начинаете карьеру мечты

Вы успешно проходите собеседование, выходите на работу и сразу начинаете выполнять задачи.

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Ваша заявка успешно отправлена

Как проходит обучение

Изучаете тему

В курсе — практические видеоуроки.

Читать еще:  Машинное обучение python

Выполняете задания

В том темпе, в котором вам удобно.

Работаете с наставником

Закрепляете знания и исправляете ошибки.

Защищаете дипломную работу

И дополняете ею своё портфолио.

Программа

Вас ждут 7 курсов с разным уровнем сложности, знание которых можно приравнять к году работы.

  1. Аналитика. Начальный уровень
  1. Введение.
  2. Основы Python: базовые структуры данных.
  3. Основы Python: циклы и условия.
  4. Основы Python: функции.
  5. Основы Python: классы и объекты.
  6. Основы Python: исключения.
  7. Библиотека NumPy. Часть 1.
  8. Библиотека NumPy. Часть 2.
  9. Библиотека pandas. Часть 1.
  10. Библиотека pandas. Часть 2.
  11. Визуализация данных с помощью matplotlib.
  12. Чтение и запись данных.
  13. Введение в SQL.
  14. Работа со строками.
  1. Основы статистики и теории вероятностей.
  1. Основные концепции Machine Learning (ML).
  2. Жизненный цикл ML-проекта.
  3. Регрессия.
  4. Классификация.
  5. Кластеризация
  6. Дополнительные техники.
  7. Знакомство с Kaggle.
  1. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.
  2. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты.
  3. Функции одной переменной, их свойства и графики.
  4. Интерполяция и полиномы.
  5. Аппроксимация и преобразования функций.
  6. Функции нескольких переменных, их свойства и графики.
  7. Линейные функции.
  8. Матрицы и координаты.
  9. Линейные уравнения.
  10. Производная функции одной переменной.
  11. Производная по направлению и градиент + частные производные.
  12. Линейная регрессия.
  13. Собственные векторы и значения. Определитель.
  14. Разложения матриц.
  1. Введение в нейронные сети.
  2. Обучение нейронных сетей.
  3. Нейронные сети на практике.
  4. Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений.
  5. Семантическая сегментация. Часть 1. Слабая локализация и полносвёрточные нейросети (FCN).
  6. Семантическая сегментация. Часть 2. Продвинутые архитектуры FCN для семантической сегментации.
  7. Детектирование объектов.
  8. От дискриминативных моделей к генеративным. Style transfer.
  9. Генеративные состязательные сети.
  10. Введение в NLP.
  11. NLP на нейросетях. Рекуррентные нейросети, классификация текстов.
  12. NLP на нейросетях. Языковые модели, Attention, Transformer.
  13. Обучение с подкреплением. Q-Learning.
  14. Обучение с подкреплением. Deep Q-Learning.
  15. Ускорение и оптимизация нейронных сетей.
  16. Внедрение в DL моделей в Production.
  17. Рекомендательные системы.
  18. Вывод моделей машинного обучения в production, post production и мониторинг.
  1. Как стать первоклассным программистом.
  2. Как искать заказы на разработку.
  3. Личный бренд разработчика.
  4. Photoshop для программиста.
  5. Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах.
  6. The state of soft skills.
  7. Как мы создавали карту развития для разработчиков.
  8. Как общаться по email и эффективно работать с почтой.
  9. Повышение своей эффективности.
  10. Спор о первом языке программирования.
  11. Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий.
  12. Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей.
  1. IT Resume and CV.
  2. Job interview: questions and answers.
  3. Teamwork.
  4. Workplace communication.
  5. Business letter.
  6. Software development.
  7. System concept development and SRS.
  8. Design.
  9. Development and Testing.
  10. Deployment and Maintenance.

Уже учились на каком-то курсе из программы?

Скажите об этом менеджеру — за этот курс платить не придётся!

Получить полную программу курса и консультацию

Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Введение в машинное обучение

Перевод статьи разработчика алгоритмов машинного обучения, бизнес-консультанта и популярного автора Ганта Лаборде «Machine Learning: from Zero to Hero».

Начнешь c “Зачем?”, придешь к “Я готов!”

Если вы мало знаете об основах машинного обучения, то эта статья как раз для вас. Я буду постепенно излагать введение в машинное обучение, склеивая дружелюбный текст с вдохновляющими примерами. Присядь и расслабься, это займет некоторое время.

Почему машинное обучение сейчас в тренде

Искусственный интеллект (далее ИИ) всегда имел применение, начиная от перемещения ракетки в пинг понге и заканчивая выполнением комбо в Street Fighter.

ИИ опирается на представление программиста о том, как программа должна себя вести. Но как часто становится понятно, не все программисты талантливы в программировании искусственного интеллекта. Стоит только погуглить “эпичные фейлы в играх” и наткнуться на глюки в физике, даже у опытных разработчков.

Несмотря на это, компьютер поддается обучению для игры в видеоигры, понимания языка и распознавания людей и предметов. Этот навык исходит из старой концепции, которая только недавно получила необходимые вычислительные мощности для существования вне теории. Я имею в виду машинное обучение (ML, Machine learning).

Не продумывайте сложные алгоритмы самостоятельно — обучите компьютер создавать собственные сложные алгоритмы. Как это будет работать? Алгоритм не столько написан, сколько выведен. Посмотри это короткое видео, с помощью анимации оно должно дать понимание общего принципа создания ИИ.

И как возможно такое, что мы даже не понимаем устройство рабочего алгоритма? Прекрасным визуальным примером был ИИ, написанный для прохождения игр Марио. Люди хорошо знают, как нужно играть в сайд-скроллеры, но это безумие пытаться определить стратегию игры для ИИ.

Впечатлены? Как это возможно? К счастью, Элон Маск представил некоммерческую компанию, которая предоставляет возможность подключения ИИ к любым играм и задачам с помощью дюжины строк кода. Посмотрите, как это работает.

Зачем следует использовать машинное обучение?

У меня два ответа на вопрос, почему вас должно это заботить. Во-первых, с помощью машинного обучения компьютеры выполняют задачи, которые раньше они не выполняли. Если хотите создать что-то новое для всего мира, вы можете сделать это, используя машинное обучение.

Во-вторых, если не влияете на мир, мир повлияет на вас. Компании инвестируют в ML, и эти инвестиции уже меняют мир. Лидеры мысли предупреждают, что нельзя позволить алгоритмам машинного обучения быть в тени. Представьте себе, если бы монополия из нескольких корпораций контролировала Интернет. Если мы не “возьмемся за оружие”, наука не будет нашей.

Christian Heilmann высказал правильную мысль в беседе о машинном обучении:

“Можно надеяться, что остальные будут использовать эту мощь только в мирных целях. Я, например, не рассчитываю на эту милость. Предпочитаю играть и быть частью этой революции. И вы присоединяйтесь”.

Хорошо, теперь я заинтересован…

Концепт полезный и веселый. Но что за дичь там в действительности творится? Как это работает? Если хочешь сразу погрузиться, советую пропустить раздел и перейти к следующему “С чего мне начать?”. Если вы уже мотивированы делать модели ML, эти видео не понадобятся.

Если ты все еще пытаешься понять, как такое вообще возможно, следующее видео проведет тебя через логику работы алгоритмов, используя классическую задачу ML — проблему распознавания рукописного текста.

Классно, не правда ли? Видео демонстрирует, что каждый новый слой становится проще, а не сложнее. Будто бы функция пережевывает данные в более мелкие кусочки, которые потом выстраиваются в задуманный концепт. Поиграйтесь с этим процессом здесь.

Занятно наблюдать, как данные проходят через натренированную модель, но ты также можешь пронаблюдать тренировку собственной нейронной сети.

Классический пример машинного обучения в действии — датасет прямиком из 1936-го года, называемый ирисами Фишера. На презентации эксперта JavaFX, посвященной машинному обучению, я узнал, как использовать этот инструмент, чтобы визуализировать прикрепление и обратное распространение весов к нейронам в нейронной сети. Понаблюдайте за тем, как тренируется нейронная сеть.

Обучение нейронной сети Ирисы

Готовы стать Эйнштейном новой эры? Прорывы происходят каждый день, поэтому начинайте сейчас.

С чего мне начать?

Доступных ресурсов много. Я рекомендую два подхода.

Основы

С этим подходом вы поймете машинное обучение вплоть до алгоритмов и математики. Знаю, этот путь кажется тяжким, но зато как круто будет по-настоящему проникнуться в детали и кодить с нуля!

Если хочешь получить силу в этой сфере и вести серьезные обсуждения о ML, то этот путь для тебя. Советую пройти курс по искусственным нейронным сетям. Этот подход позволит вам изучать ML на вашем телефоне, убивая время, например, в очереди. Одновременной проходите курс о машинном обучении.

Курсы могут показаться слишком сложными. Для многих это причина не начинать, но для других это повод пройти это испытание и получить сертификат о том, что вы справились. Все вокруг будут впечатлены, если справитесь, потому что это действительно не просто. Но если вы это сделаете, получите понимание о работе ML, которое позволит вам успешно применять его.

Гонщик

Если вы не заинтересованы в написании алгоритмов, но хотите использовать их для создания сайтов и приложений, то используйте TensorFlow и погрузитесь в crash course.

TensorFlow — это библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения. Ее можно использовать любым способом, даже с JavaScript. А вот crash source.

Услуги ML

Если проходить курсы не ваш стиль, то пользуйтесь ML как услугой. Технические гиганты владеют натренированными моделями, а сектор услуг по машинному обучению растет.

Предупреждаю, что нет гарантии, что ваши данные будут в безопасности или вообще останутся вашими, но предложения услуг по ML очень привлекательны, если вы заинтересованы в результате и имеете возможность загрузить данные на Amazon/Microsoft/Google.

Давайте быть созидателями

Я все еще новичок в мире ML и счастлив осветить путь для других, путь, который даст нам возможность завоевать эру, в которой мы оказались.

Крайне важно быть на связи со знающими людьми, если изучаете это ремесло. Без дружеских лиц и ответов, любая задача покажется трудной. Возможность спросить и получить ответ кардинально облегчает ситуацию. Дружелюбные люди всегда помогут дельными советами.

Надеюсь, эта статья вдохновила вас и ваше окружение изучать ML!

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector
×
×