Как начать работать с обучением нейросетей

Еще несколько лет назад нейросети считались чем-то диковинным. Сейчас же данный инструмент осваивает все больше людей. Причем эта отрасль развивается невероятными темпами: совсем недавно нейросети учились рисовать картины, и уже сейчас выдают шедевры мирового искусства (и даже способны написать пьесу!). Но для работы любой нейросети нужны данные — без этого пользы от нее будет не больше, чем от простого компьютерного алгоритма.

Без машинного обучения не сможет работать ни одна нейросеть

Как обучаются нейросети

Когда вы пользуетесь сервисами, в основе которых лежат нейросети, должны понимать, что каждый «скормленный» им мегабайт данных используется для дальнейшего обучения нейросети. Как же именно она обучается? Помогают ей в этом специалисты в области Data Science: именно они занимаются машинным и глубинным обучением нейросетей с использованием математики и статистики, разрабатывают и используют различные модели Machine Learning.

Сила глубокого обучения проистекает из превосходной способности распознавать закономерности (паттерны, шаблоны, схемы, узоры) в данных. Скормите нейронной сети десятки тысяч помеченных фотографий животных, и она узнает, например, какие паттерны ассоциируются с пандой, а какие — с обезьяной. Затем она сможет использовать эти паттерны для распознавания новых изображений животных, которых она ранее не видела.

Нейросеть Google DeepMind способна превращать 2D-изображения в трехмерные объекты

Почему важно уметь обрабатывать данные

Чтобы нейронная сеть обучалась, необходимо обязательное наличие обратной связи: точно так же детям нужно постоянно рассказывать о том, что хорошо, а что плохо. После того как нейросеть прошла обучение с использованием достаточного количества примеров, она достигает стадии, когда вы можете предоставить ей совершенно новый набор вводных данных, которого она никогда не видела, и следить за ее реакцией. Но для правильного составления набора данных нужно в них разбираться, для чего и нужны специалисты Data Science. Не зря количество таких вакансий в компаниях за последние несколько лет выросло в 20 раз, а заработные платы в этом сегменте стартуют от 130 000 рублей в месяц.

Как стать экспертом в области Data Science

Вопреки всеобщему заблуждению, освоить эту профессию может каждый. В Сети есть специальные курсы по Data Science, которые не только учат программированию на Python и обучают анализу данных, но и также рассказывают о машинном обучении, обучают математике и статистике. Такой курс есть, например, у школы данных SkillFactory: преподают профессионалы отрасли, включая сотрудников Яндекса и NVIDIA. Они — уже эксперты мирового уровня, и обучаясь у них, можно не только узнать об индустрии в целом, но и также отметить для себя тонкости, о которых не расскажет ни один учебник.

Программа курса рассчитана на 12 месяцев

Это не просто очередной курс «стань профессионалом за месяц» — программа рассчитана на один год и позволяет обучаться онлайн из любой точки мира. Обучение представляет собой лекции преподавателя с отображением его действий на экране компьютера. Студенты задают вопросы, обсуждают материал в чате, получают домашние задания. После выполнения заданий они оправляют их на проверку. Если студент по каким-то причинам пропустил урок, ему не нужно идти в деканат за допуском — каждое занятие можно посмотреть в записи.

Курс будет полезен не только новичкам, но и тем, кто уже работает с данными

К концу обучения вы сможете продемонстрировать работодателям собственный Git-репозиторий с решенными кейсами и овладеете всеми необходимыми навыками, библиотеками, технологиями для старта карьеры в Data Science. Старт программы 13 ноября, но успеть записаться еще можно.

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Кнопка «Наверх»

Обнаружен Adblock

Пожалуйста, поддержите нас, отключив блокировщик рекламы
Мы используем cookie-файлы для наилучшего представления нашего сайта. Продолжая использовать этот сайт, вы соглашаетесь с использованием cookie-файлов.
Принять
Отказаться
Политика конфиденциальности