Машинное обучение работа

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.

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.

Машинное обучение работа

Об авторе: Андрей Беляев, технический директор (CTO) исследовательской компании Neurodata Lab.

Умные дома, самоуправляемые автомобили, роботы-помощники… Нас окружают инновационные технологии, в основе которых лежат алгоритмы, по своей специфике напоминающие работу человеческого мозга. Их называют по-разному: алгоритмы с использованием машинного обучения, глубокого обучения, а иногда и вовсе искусственный интеллект (ИИ).

В чем разница между этими названиями?

Все задачи, которые может решать человек или компьютер, можно условно разделить на две категории: рутинные и нерутинные.

К рутинным задачам можно отнести те, где достаточно просто найти универсальный путь решения: например, сложение чисел или измерение температуры воздуха.

Искусственным интеллектом сейчас принято называть все, что способно решать нерутинные задачи на уровне, близком к человеческому, а иногда и лучше. Такие задачи окружают нас везде. Камеры над дорогой вычисляют скорость автомобиля, распознают его знак и высылают штраф, а системы безопасности в метро и аэропортах находят преступников в толпе. Все это сегодня принято считать искусственным интеллектом, хотя в действительности алгоритмы, лежащие в основе каждой такой технологии, уникальны. И только некоторые используют машинное обучение.

Получается, что машинное обучение — это обучение ИИ

Искусственный интеллект — это название не какого-то отдельного алгоритма, но скорее группы методов, которыми пользуются для решения различного рода задач. Алгоритмы, которые используют подходы с обучением, являются лишь одной из подгрупп всего того множества алгоритмов, что принято называть искусственным интеллектом.

Машинное обучение — это подход, при котором алгоритм «учится» решать задачу. Один из самых простых примеров алгоритма, использующего машинное обучение, это классификация фотографий на те, где изображены кошки и те, где есть собаки:

Допустим, есть несколько тысяч фотографий кошек и несколько тысяч — собак. Эти данные можно загрузить в алгоритм и заставить его «учиться» отличать кошек от собак, «ругая» за ошибки в классификации и «поощряя» за правильные ответы. В зависимости от количества и качества вводных данных, а также от сложности используемого алгоритма после некоторого количества итераций с «наказанием» и «поощрением», получается обученный алгоритм, которой с разным качеством умеет отличать кошек и собак.

Применяя методы машинного обучения, эти же алгоритмы можно «натренировать» и для выполнения более сложных задач — таких как поиск людей на кадре, определение пола и возраста человека и т.д.

Такие алгоритмы можно научить решать задачи любой сложности?

В теории — да. Но на практике мы сталкиваемся с большим количеством проблем, начиная от недостаточного количества данных для обучения, заканчивая невозможностью интерпретировать действия человека при решении такой же задачи. Получается, что невозможно построить алгоритм, который эти действия бы совершал. Хороший пример — автопилотируемый автомобиль. Научить машину держать полосу, входить в повороты и автоматически перестраивать маршрут, если на дороге ремонт, сравнительно несложно, потому что есть понимание, как вел бы себя человек (а значит, как должна вести себя машина) в таких ситуациях.

Однако научить автомобиль принимать решения в чрезвычайных ситуациях гораздо сложнее: проблема в том, что и самому человеку трудно понять, как именно надо поступать в том или ином экстренном случае. Поэтому человек не может показать алгоритмам примеры хорошего и плохого поведения для таких случаев.

А что насчет глубокого обучения? Чем оно отличается от машинного?

Как машинное обучение является подвидом искусственного интеллекта, так и глубокое обучение является подвидом машинного (см. картинку в начале статьи). В глубоком обучении используются те же подходы: алгоритму дают много данных и «ругают» его за ошибки. Разница здесь в том, что сами алгоритмы глубокого обучения устроены гораздо сложнее и часто используют более серьезные математические модели. Сейчас под алгоритмами глубокого обучения практически всегда подразумевают нейронные сети.

Нейронные сети? Как те, что в мозгу у человека?

Такое сравнение действительно часто используется. Нейросеть — это последовательность слоев, каждый из которых, в свою очередь, состоит из нейронов, и каждый выполняет свою роль. Есть нейроны (или группы нейронов), которые учатся выделять важные элементы на изображениях, например шерсть у кошки или собаки; есть те, которые учатся делать выводы, исходя из выделенных элементов — например, если у животного длинные лапы, то, скорее всего, это собака. Эти нейроны объединяются в группы (слои), а они превращаются в единую нейронную сеть.

И все же можно как-то сравнить процессы внутри нейросети с деятельностью мозга?

Некоторое количество идей, используемых в нейросетях, разработчики почерпнули из знаний об устройстве человеческого мозга. Одни из самых частых задач для нейросетей — это задачи, связанные с работой с изображениями. Для таких задач используют специальный тип нейросетей, внутри которых есть так называемые сверточные слои.

Если говорить упрощенно, смысл этих слоев в том, чтобы оценивать каждый элемент картинки (пиксель) не отдельно, а в группе с несколькими соседними, благодаря чему можно находить как базовые фигуры (линии, углы, и т.д.), так и объекты целиком. Примерно такой же процесс происходит и в человеческом мозге при обработке визуальной информации. После снятия всех возможных визуальных признаков в нейросети, как и в человеческом мозге, происходит анализ этих признаков, а затем принимается решение: видим мы, допустим, кошку или собаку.

А как происходит процесс обучения?

Процесс обучения алгоритма во многом напоминает процесс обучения человека. Как мы совершаем ошибки и учимся на них (например, что не стоит засовывать руку в кипящую воду), так и алгоритмы, использующие машинное обучение, совершают ошибки, за что получают штраф.

В качестве примера можно рассмотреть процесс обучения нейросети распознаванию лиц. Чтобы корректно обучить любую нейросеть, нужно сделать две вещи: собрать достаточное количество данных и определить, за что мы будем ее штрафовать. Применительно к этой задаче, необходимо собрать несколько десятков фотографий лиц для каждого из людей, которых надо определить, и штрафовать нейросеть за то, что предсказанный ею человек не совпадает с человеком на фотографии.

Что значит «поощрять» и «штрафовать» нейросеть?

С математической точки зрения нейросеть — это функция с большим количеством параметров. Штрафование этой функции за неверное определения лица — это когда мы, упрощенно говоря, корректируем работу функции таким образом, чтобы в будущем она меньше ошибалась. Соответственно, поощрение нейросети — это когда мы ее просто не штрафуем.

Во всех примерах вы рассказываете про конкретные задачи. А можно ли нейросеть научить думать, как человек?

Это уже скорее философский вопрос. Мыслительный процесс напрямую связан с наличием сознания. Нейронная сеть, как и любой другой алгоритм машинного обучения, по своей сути является лишь математической функцией, и умеет решать лишь одну конкретную задачу. Нейросеть, которую учили отличать кошек и собак, не сможет отличить медведя от слона, ведь она даже не знала, что такие существуют. Процессы же анализа данных, которые происходят в голове у человека, намного сложнее чем те, что происходят в нейросети, так что даже при наличии данных, сопоставимых по размеру с массивом информации, которую за жизнь получает человек, сегодня обучить нейросеть думать, как человек, невозможно.

Подписывайтесь и читайте нас в Яндекс.Дзене — технологии, инновации, эко-номика, образование и шеринг в одном канале.

Системы машинного обучения и ИИ

Когда волшебство
становится работой.

Специалисты, занимающиеся машинным обучением и системами искусственного интеллекта (ИИ), наделяют продукты Apple удивительными возможностями, которые помогают миллионам людей делать то, что раньше они не могли себе даже представить. Аппаратная и программная части в каждом устройстве Apple идеально работают вместе. Это позволяет исследователям и инженерам тесно сотрудничать друг с другом и разрабатывать технологии, более удобные для пользователей и более надёжные с точки зрения защиты данных. Присоединяйтесь к нам, чтобы вести исследования и создавать новые продукты, которые помогут изменить мир.

Узнайте больше о Сесиль

Нас может рассмешить любой смайлик. Но чтобы вызвать улыбку у персонажа Animoji, нужна целая команда специалистов. Вместе с коллегами Сесиль работает над тем, чтобы мимика пользователя повторялась мгновенно. Она руководит инженерами, которые разрабатывают уровни ПО, необходимые для аппаратного ускорения обработки данных в нейронных сетях на платформах Apple. Благодаря таким технологиям различные приложения могут работать в режиме реального времени. Этот инновационный подход позволяет обрабатывать данные прямо на устройстве, обеспечивая более высокую производительность, энергоэффективность и защиту конфиденциальной информации пользователей. Сесиль считает, что эти исключительные преимущества для покупателей — результат сотрудничества специалистов из разных областей, у каждого из которых свой взгляд на задачу. «Apple привлекает к работе высококвалифицированных инженеров различных специализаций. Поэтому каждый раз, когда возникает новая задача, мы знаем: у нас отличные ресурсы для её решения».

Выберите команду и начните создавать собственную историю.

Инфраструктура систем машинного обучения

Мы создаём надёжный фундамент для самых инновационных решений Apple. Став частью нашей команды, вы сможете общаться с лучшими экспертами и пользоваться лучшими в мире инструментами для анализа, хранения и обработки данных. Вместе мы будем решать сложнейшие задачи из области машинного обучения. И кроме того, вы получите возможность развивать все составляющие наших устройств: аппаратную, программную часть, алгоритмы — именно так работает Apple. Наши направления: разработка серверных систем, анализ и обработка данных, разработка платформ и создание систем для пользователей.

Глубокое обучение и обучение с подкреплением

Присоединяйтесь к команде исследователей и инженеров, имеющих опыт работы с самыми разными методами машинного обучения: контролируемое и неконтролируемое обучение, порождающие модели, временное обучение, мультимодальные потоки входных данных, обучение с подкреплением и обратная связь, теория принятия решений, теория игр. Эта команда подробно изучает вопросы глубокого обучения и исследует системы искусственного интеллекта, чтобы решать глобальные проблемы современного мира. Направления работы: глубокое обучение, обучение с подкреплением, исследования в этой области.

Технологии синтеза речи и обработки естественного языка

Это коллектив учёных-практиков и исследователей, специализирующихся на разных аспектах обработки естественного языка. Вместе с ними вы будете работать над проблемами понимания речи и текста, вопросами машинного перевода, распознавания именованных сущностей, сегментации, автоматического распознавания речи. Исследования в этом подразделении в основном опираются на объёмные массивы данных. Специалисты используют инновационные методы из области глубокого обучения для решения проблем, с которыми сталкиваются пользователи, говорящие на самых разных языках. Наши направления: разработка систем для работы с естественным языком, моделирование языка, разработка ПО для преобразования текста в речь, разработка языковых структур, обработка и анализ данных, а также исследования в этой области.

Machine learning

Чт 20:00, Вт 20:00

За 5 месяцев мы последовательно познакомимся с современными методами анализа данных. Курс позволит не просто поверхностно изучить принципы работы алгоритмов машинного обучения, а на профессиональном уровне освоить и применять в работе все этапы работы с данными, понимая, как, когда и зачем они используются.

Проекты для портфолио
В процессе обучения студенты разработают несколько мощных проектов для портфолио, которые обязательно оценят потенциальные работодатели, и научатся грамотно презентовать результаты своих работ.

Дополнительные преимущества
В программу также входит изучение редких и важных тем, которые обычно упускаются из внимания других курсов, но очень ценятся работодателями:
— построение систем для автоматического поиска аномалий;
— Machine Learning для прогнозирования временных рядов;
— end-to-end pipelin’ы по работе с данными, готовые к внедрению в production
— Подготовка к соревнованиям на Kaggle

Для кого этот курс
Профессиональная программа разработана специально для разработчиков и аналитиков, которые хотят значительно расширить свои возможности и получить необходимый набор знаний и навыков для смены своей профессии.

Три бонусных урока по Matlab от компании «Экспонента»
— Предобработка и подготовка данных для машинного обучения в MATLAB
— Автоматизация машинного обучения в MATLAB
— Работа с большими данными в MATLAB

Практикует машинное обучение и анализ данных с 2012 года. В настоящий момент работает Senior Data Scientist-ом в компании ŌURA Health Oy.
Работал в компании ZeptoLab, где занимался всеми проектами, связанными с машинным обучением. Получает степень магистра в университете Aalto в Финляндии.

Преподавал машинное обучение и анализ данных в Центре Математических Финансов МГУ, был приглашенным лектором на Факультете Компьютерных Наук НИУ ВШЭ и различных летних школах.

Образование: Эконом-мат РЭУ им. Плеханова, ЦМФ МГУ, ДПО ФКН ВШЭ “Практический анализ данных и машинное обучение”, MSc Aalto University

Стек/интересы: Python, Machine Learning, Time Series, Anomaly Detection, Open Data, ML for social good

Более 7 лет опыта в области анализа данных и машинного обучения. Опыт работы и проектов в различных индустриях: телеком, онлайн-ритейл, банковская сфера, финтех и медтех.

В настоящий момент работает в компании Koerber Digital GmbH, Берлин. Занимает позицию Lead Data Scientist и ведет работу команды, занимающейся аналитикой больших объемов данных и машинным обучением для производственных предприятий и B2B компаний.

Образование: бакалавриат МГТУ им.Баумана «Компьютерный анализ и интерпретация данных»; магистратура НИУ МАИ «Математические методы в экономике и маркетинге».

Валерий Бабушкин входит в ТОП-30 лучших специалистов по Data Science в мире по рейтингу Kaggle.

Работает директором по моделированию и анализу данных в X5 Retail Group, является советником в Яндексе, а также преподает в ВШЭ введение в Data Science.

Активный участник и победитель соревнований Kaggle, имеет статус Competitions Grandmaster.

После учебы в Московском политехе (тогда — МИХМ) окончил магистратуру по мехатронике Университета прикладных наук в Карлсруэ (Германия).

Специалист по машинному обучению и участник проекта по анализу текстов в Институте Гайдара. Получает степень магистра по Machine Learning в университете Aalto в Финляндии.

Занимался рядом проектов на стыке двух дисциплин (машинного обучения и экономики). Работал в отделе Deloitte Analytics Institute в компании Deloitte (отдел разрабатывал продукты на основе машинного обучения для внутренних нужд компании и внешних заказчиков). Также занимался анализом GPS-данных различного транспорта для ЦОДД Москвы.

Имеет разносторонний бэкграунд и широкий спектр интересов: Python, Machine Learning, Natural Language Processing, Neural Networks, Statistical Modelling.

Образование:
— НИУ ВШЭ, «Математические методы анализа экономики»;
— Центр математических финансов МГУ им. М.В. Ломоносова, программа «Анализ Данных»;
— ДПО ФКН НИУ ВШЭ, программа «Deep Learning: расширенный курс»;
— Aalto University (Finland), MSc, Machine Learning.

Работает на позиции Data Scientist в Mail.Ru Group. Окончил образовательный проект «Техносфера» от Mail.Ru. Сейчас заканчивает обучение в МГУ имени М. В. Ломоносова на механико-математическом факультете.

Читал лекции по машинному обучению в проекте Open Data Science, сейчас проводит авторский курс по машинному обучению внутри Mail.Ru. Считает, что машинное обучение — это не только fit-predict, но и математическое понимание происходящего.

Ведущий инженер по анализу данных главного представителя MathWorks в России. Занимался разработкой сертификации специалистов Matlab. Проводит тренинги по Matlab Simulink в России по следующим направлениям «Системы управления», «Анализ данных», «Машинное обучение», «Кодогенерация».

Участник конкурса Ice Vision по построению нейросетей «Распознавание дорожных знаков в зимнем городе» с использованием Matlab. Команда вошла в 10-ку лучших.

С 2010 года занимался разработкой и моделированием в космической отрасли. Также участвовал в реализации консалтинговых проектов крупных компаний.

Программа «Введение в машинное обучение»

ОНЛАЙН

Машинное обучение — один из самых востребованных разделов компьютерных наук. Именно с помощью машинного обучения сейчас удаётся строить рекомендательные системы для видео, прогнозировать спрос на тысячи товаров и автоматически обрабатывать огромные потоки писем в службе поддержки.

Основные темы курса:

• Обучение с учителем — линейные модели, решающие деревья, композиции моделей на основе бэггинга и бустинга
• Обучение без учителя — кластеризация и визуализация многомерных данных
• Подготовка данных — отбор признаков, обработка категориальных и текстовых признаков

По итогам курса вы будете понимать основные постановки задач в машинном обучении, изучите основные виды моделей, будете уметь пройти путь от обработки сырых данных до построения и валидации модели.

Все темы сопровождаются практическими домашними заданиями на реальных данных.

Мы ожидаем, что слушатели владеют языком Python, который является де-факто стандартным инструментом для анализа данных: знают про условные операторы, циклы, функции, разбираются в числовых и строковых типах данных, умеют работать со списками и словарями, знают встроенные функции языка.

академических часов, включая 40 часов онлайн-работы с преподавателем.

рублей.
Оплату можно разбить на две части.
Для студентов, выпускников и слушателей основных и дополнительных программ НИУ ВШЭ предусмотрены скидки.

Начальные требования

Законченное высшее или среднее профессиональное образование. Слушателями также могут стать студенты, получающие высшее образование.

Документы для зачисления

1. паспорта (3-4 страница, а также страница с адресом регистрации);
2. диплома о высшем или среднем профессиональном образовании (первые две страницы);
3. актуальной справки из вуза (если вы являетесь студентом);
4. свидетельства о смене фамилии (если в паспорте и дипломе фамилия не совпадает).

Расписание занятий

Общий период обучения: 16 мая — 22 июля 2020 г.

Один раз в неделю, онлайн

16 мая — 4 июля 2020 г. по субботам с 15:30 до 18:30.

8 июля — 22 июля 2020 г. по средам с 19:00 до 22:00.

Для прохождения курса вам понадобятся основы программирования на Python и знание базовых разделов высшей математики.

Преподаватели

Елена Кантонистова

Кандидат физико-математических наук, ведущий Data Scientist в консалтинговой компании UCG. Приглашенный преподаватель факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.

Окончила механико-математический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова и Школу анализа данных Яндекса, направление «Компьютерные науки».

Как устроено обучение

Занятия проходят раз в неделю. Каждое занятие состоит из лекции и семинара. На лекции преподаватель объясняет, как работают методы машинного обучения, какие математика и алгоритмы за ними стоят. На семинаре слушатели работают с данными и решают реальные задачи с помощью Python и его библиотек. После каждого занятия выдаётся домашнее задание, которое поможет закрепить навыки.