Количество мест ограничено.
Скидка 15% на все курсы до 20 июля!
00:00:00:00
Our Website is Almost Ready
Launch a targeted campaign.
Scale your infrastructure with our simple service.
Days
Hours
Minutes
Seconds
10 мая

Спец по машинному обучению — казалось бы, причем здесь Терминатор

«Машинное обучение — как секс в старших классах. Рассказывают все, разбираются единицы, а занимается только преподаватель», — Вастрик.
Об искусственном интеллекте ученые заговорили на заре 60-х. В те времена уже существовали компьютеры с производительностью на уровне современных калькуляторов и размером однушки в Бобруйске. На рынке появился язык программирования под названием «Лисп», легко генерируемый самим собой. На нем писались программы, которые… генерировали другие программы.

Суету с ИИ наводили специалисты двух типов — дата-сайентисты и эмэль-инженеры соответственно. Тогда до полноценного компьютерного разума формата «Скайнет» из фильма «Терминатор» было дальше, чем пешком до Марса. Сегодня финиш пути продолжительностью 65+ лет виднеется невооруженным взглядом. Хочешь снять все сливки, получив крутейшую профессию? Записывайся на курс ML-инженерии в TMS!
Кто такой ML-инженер и чем он занимается

ML-инженер (он же — инженер машинного обучения) — это человек, анализирующий большие объемы данных и создающий приложения ИИ для решения коммерческих, промышленных и медицинских задач. Со стороны его работа кажется магической, но на практике напоминает труд рядового девелопера. Эксперт пишет производительный, покрытый тестами код, с которым могли бы взаимодействовать другие люди.

Научить модель предсказывать эмоции человека по фотографиям? Легко! Адаптировать шумоподавление в наушниках под алгоритм распознавания речи? Пожалуйста! В числе самых характерных вопросов, закрываемых ML-инженерами в компаниях:
  • врачебная диагностика — прогнозирование диагноза, способа лечения и исхода болезни по симптомам;
  • кредитный скоринг — принятие решение о выдаче займа по факторам, отделяющим богатого папика от нищука;
  • предсказание оттока клиентов — помощь в составлении финансовых стратегий на основе инфы о потенциальных заказчиках в следующем месяце и пр.
«Оптимизировать процессы и менять ручной труд автоматизированным стремится любой бизнес. Компании работают с большими потоками информации, растущими из года в год. Чем больше данных, тем нужнее ML», — Максим Степанович, наставник курса «Machine Learning» в IT-школе TeachMeSkills.
Стать «эмэльщиком» с нуля — есть ли шансы

ML-инжиниринг — профессия интересная, но сложная. Вполне возможно, что ты — тот самый сын маминой подруги. В четыре активно ругался матом, в семь — бросил курить, в двенадцать — защитил первую докторскую диссертацию и все такое. Если дела обстоят подобным образом, можешь идти на курсы без подготовки.

Людям с менее богатой биографией, желающим освоить производство, тестирование и оптимизацию приложений ИИ, придется получить бэкграунд. Например, научиться писать программы на языке Python и проштудировать пару книг по вышмату (хотя бы, от векторной алгебры до дифуров).
«Студенту понадобится техническое образование в любом проявлении. Все темы искусственного интеллекта связаны с математической статистикой, теорвером и математическим моделированием соответственно. Плюс, нужно разобраться с программированием. На курсе мы ожидаем ребят, хорошо владеющих ООП-языками. Учить банальному синтаксису на лекциях никто не станет», — Максим Степанович, наставник курса «Machine Learning» в TMS.

Кому подойдет профессия инженера машинного обучения

Вообще, школа TeachMeSkills чаще приглашает на занятия ребят с нулевыми знаниями, желающих начать карьеру в айти.

Случай с Machine Learning — особенный. Курс рекомендуется:
  • действующим прогерам, которые хотят прокачать свои скиллы в области Python или C++, подтянуть матан и научиться работать с данными/алгоритмами;
  • аналитикам и продуктовым менеджерам, стремящимся получать как можно больше инфы и обрабатывать ее для высокоточных прогнозов;
  • экспертам, занятым научной деятельностью и охотящимся за взаимосвязями в разрозненных инфоипотоках.
«ML — для тех, кого интересует тема ИИ, инноваций, задач с нетривиальными результатами и мини-прорывов. О коммерческой востребованности скиллов эмэль-инженера можно не думать. Эксперт с отличными знаниями найдет вакансию всегда», — Максим Степанович, ментор курса «Machine Learning» в TMS.
Почему ML — отрасль с самыми большими перспективами

Сфера машинного обучения в мире айти — как сырок Бориса Юрьевича Александрова на полке любого супермаркета. Направление ML востребовано везде: от образования до финансов и медицины. Алгоритмы ИИ помогают тебе искать музыку, управлять умным домом или водить машину на автопилоте, с автопарковкой и прочими фишками.

В глобальном плане у «эмэль» применений еще больше. Например, грамотная модель может распознать месторождение драгоценного золота по топографическим снимкам рудного поля. Она же проведет идентификацию личности, покажет навязчивую, но персонализированную рекламу или проверит текст на орфографические ошибки.

В будущем областей, связанных с Machine Learning, окажется еще больше. Поэтому советуем тебе начать вежливо здороваться с роботами-пылесосами и благодарить умные чайники за вовремя подогретую воду. Поверь, когда наступит эпоха восстания машин, твоя лояльность зачтется!
Бонус — полезные ресурсы и каналы, связанные с ML

Чумба, мы хотим чтобы ты понял одну, предельно простую вещь. Учеба в айти — это не столько штудирование унылых лекций, сколько процесс потребления вполне себе увлекательного контента.

В качестве доказательства приведем серию ресурсов и каналов, посвященных теме машинного обучения. Курсы в школе TMS они не заменят, но прокачают насмотренность и натолкнут на интересные мысли:
  1. Блог «Машинное обучение для людей» от Вастрика. Серия статей, написанных простым языком, но раскрывающих сложные вещи.
  2. Канал «Компьютерные науки». В плейлистах — уроки, посвященные реальным задачам ML от экспертов Академии Яндекса.
  3. Подкасты «Machine Learning Podcast». Пять сезонов с рассказами об индустрии ML от неспециалистов для неспециалистов.
  4. Telegram-канал «Машинное обучение RU». Разборы популярных инструментов, анонсы отраслевых новостей и большие тематические статьи для «Хабра».
Подкаст «SuperDataScience». Еще один тематический подкаст, но для ребят, уверенно шпрехающих на английском.
В блоге TeachMeSkills тоже есть материалы, посвященные ML. Например, интервью с Максимом Степановичем — ментором курса «Machine Learning». Пообщаться с ним можно и лично — свяжись с консультантом, узнай дату старта занятий и вперед!
Над материалом работал: Миша Агеев
Понравился материал? Поделись им с друзьями!

Стань востребованным IT специалистом

Наша цель — дать тебе знания и опыт, достаточные для трудоустройства в крупнейшие IT компании.