Специалист по машинному обучению (от англ. machine learning) или ML-инженер — это профессионал, который занимается разработкой и применением алгоритмов машинного обучения для решения различных задач. Они имеют глубокие знания в области статистики, математики и программирования, а также понимание основных принципов машинного обучения.
Самые важные термины для специалиста по машинному обучению
-
- ML(от англ. machine learning) — разнообразные алгоритмы, способные к самообучению на основе каких-либо данных.
- ML Model— конкретная machine-learning модель с подробным описанием работы алгоритма. Это может быть описание данных, настроек или параметров алгоритма, приоритет тех или иных команд.
- Deep Learning(от англ. глубокое обучение). Под этим термином подразумевается нейронная модель обучения. Другими словами, модель, построенная на основе ИНС (искусственных нейронных сетей). Искусственная нейронная сеть — это взаимосвязанная группа узлов, похожая на обширную сеть нейронов в мозгу:
Каждый круговой узел представляет собой искусственный нейрон, а стрелка соединяет место выхода одного нейрона и входа другого
- ML Metric. Определенная числовая метрика, которая используется для оценки суммарной эффективности той или иной модели ML.
Самые важные скиллы, которые нужны программисту по машинному обучению
Чем занимается специалист по машинному обучению
Как правило, ML-специалисты решают следующие задач:
- Сбор и предварительная обработка данных: ML-инженеры работают с большими объемами данных, их задача состоит в сборе данных, их очистке, преобразовании и подготовке для использования в моделях машинного обучения.
- Выбор и настройка моделей: ML-инженеры выбирают подходящие алгоритмы и модели машинного обучения для решения конкретной задачи. Они проводят настройку параметров моделей и выбирают наиболее эффективные подходы для достижения оптимальных результатов.
- Обучение моделей: ML-инженеры обучают модели машинного обучения на предоставленных данных. Они используют различные методы обучения, включая надзорное, ненадзорное и усиленное обучение, чтобы модель могла извлекать полезные закономерности из данных.
- Оценка и оптимизация моделей: ML-инженеры оценивают производительность моделей, используя различные метрики и техники валидации. Они также занимаются оптимизацией моделей для улучшения их точности, скорости работы или других характеристик.
- Развертывание и интеграция моделей: ML-инженеры интегрируют обученные модели в приложения или системы, чтобы они могли быть использованы в реальном времени. Они занимаются развертыванием моделей на серверах или облачных платформах и обеспечивают их работоспособность и масштабируемость.
- Обслуживание и обновление моделей: ML-инженеры отслеживают работу моделей в продакшене, мониторят их производительность и регулярно обновляют модели, чтобы они оставались актуальными и адаптировались к изменяющимся условиям.
- Разбивка данных на группы, или создание кластеров или групп данных по определенному параметру. Например, разбивка трафика по каналу в веб-аналитике.
Научить машину (модель/алгоритм) «думать» и делать выводы на основе реальных данных — главная задача ML
Все эти задачи направлены на обучение ИНС на основе больших данных. Причем нужно не просто формально «обучить» конкретную ML-модель, но и сделать так, чтобы она начала решать определенные задачи бизнеса. Например, предугадывать платежеспособность человека, исходя из десятка разнообразных параметров: пол, возраст, уровень образования, стаж работы, интересы, вилка зарплаты. Описанные выше задачи — типичные сценарии работы большинства скоринговых платформ, которые сегодня используют банки при оформлении кредитных и других продуктов.
Или, например, распознавание лиц в режиме реального времени (с видеокамер) или с изображений. Все это также работает на основе принципов ML.
Распознавание лиц невозможно без машинного обучения
ML-специалист занимается решением не только инженерных, но и аналитических задач. Часто эти процессы плотно переплетаются друг с другом. Вот примеры таких задач:
- Разделение данных внутри главного источника.
- Обработка необходимых признаков в разных каналах.
- Построение алгоритмов ML на основе главных признаков модели.
- Отправка модели в продакшн.
- Дополнительная настройка модели.
- Запуск, настройка запуска модели с необходимыми параметрами.
В конце концов, ML-специалисту нужно сгенерировать полноценный жизненный цикл конкретного продукта. В качестве такого «продукта» у ML-инженеров обычно и выступают большие данные.
Таким образом можно выделить главные обязанности ML:
- Работа с аналитическими инструментами.
- Проведение аналитики данных.
- Обработка результатов исследования.
- Проектирование программного обеспечения.
- Обработка данных.
Что нужно знать и уметь ML-инженеру
Вот пять главных компонентов, которые нужно знать специалисту по машинному обучению:
- Знание основ машинного обучения: ML-инженер должен понимать основные концепции и алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, деревья решений, случайные леса, метод опорных векторов, нейронные сети и т.д. Он должен знать, как применять эти алгоритмы для решения различных задач.
- Программирование: ML-инженер должен иметь хорошие навыки программирования, особенно в языках, широко используемых в машинном обучении, таких как Python или R. Он должен уметь эффективно писать код, обрабатывать данные, создавать и обучать модели машинного обучения, а также оценивать их производительность.
- Статистика и математика: Понимание основных понятий статистики и математики является важным для ML-инженера. Это включает знание вероятности, линейной алгебры, оптимизации и теории вероятностей. Без этих знаний будет сложно понять принципы работы алгоритмов машинного обучения и правильно интерпретировать результаты.
- Обработка данных: ML-инженеру необходимо быть знакомым с методами предварительной обработки данных, такими как очистка, масштабирование, кодирование категориальных признаков и обработка пропущенных значений. Он должен уметь подготовить данные перед обучением моделей и уметь обрабатывать большие объемы данных.
- Глубокое понимание алгоритмов и моделей: ML-инженер должен иметь глубокое понимание выбранных алгоритмов и моделей машинного обучения. Он должен знать их преимущества, ограничения, параметры настройки и способы оценки их производительности. Это поможет ему выбирать наиболее подходящие модели для решения конкретных задач.
- Работа с библиотеками и инструментами: ML-инженеру следует быть знакомым с популярными библиотеками и инструментами для машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch, scikit-learn и Keras. Он должен уметь использовать эти инструменты для разработки, обучения и оценки моделей машинного обучения. Кроме того, знание инструментов для обработки данных, визуализации и развертывания моделей также является важным.
- Умение работать с большими объемами данных: ML-инженеру нужно знать эффективные методы работы с большими объемами данных, так как машинное обучение часто требует обработки и анализа больших наборов данных. Это может включать работу с распределенными вычислениями, параллельным программированием и использованием инструментов для масштабирования вычислений.
- Проблемно-ориентированный подход: ML-инженеру необходимо понимать бизнес-контекст и задачи, которые нужно решить с помощью машинного обучения. Он должен уметь анализировать и интерпретировать результаты моделей в контексте конкретной проблемы, а также предлагать и реализовывать улучшения моделей, чтобы они соответствовали бизнес-требованиям.
- Навыки коммуникации и совместной работы: ML-инженеру часто приходится работать в команде с другими специалистами, такими как дата-аналитики, разработчики программного обеспечения и бизнес-аналитики. Поэтому важно иметь хорошие навыки коммуникации, способность объяснять сложные концепции простым языком и эффективно сотрудничать с коллегами.
- Обучение и саморазвитие: Мир машинного обучения постоянно развивается, и ML-инженеру необходимо быть в курсе последних тенденций, новых алгоритмов и подходов. Важно продолжать обучаться, читать научные статьи, участвовать в конференциях и практических проектах, чтобы расширять свои знания и навыки в области машинного обучения.
Хард-скиллы:
- Знание Agile и других гибких методологий ведения проекта.
- Математика, алгебра, статистика.
- Владение SQL.
- Знание Python или других языков с упором на статистику (R, Scala, Java или даже C++).
- Навыки работы с данными, особенно моделирование.
Обязательно изучить хотя бы базовые алгоритмы данных, так как без этого будет сложно писать «быстрый» код.
- Линейная алгебра. Математика, а конкретно алгебра вообще очень полезна для ML-специалиста. И далеко не лишним будет изучение раздела «Теории вероятностей». Именно высшая математика способна хорошо объяснить основные принципы функционирования ML-алгоритмов, ИНС, других составляющих машинного обучения.
- Структура данных. У начинающего должно быть хотя бы начальное или базовое представление о СД.
- Архитектура аппаратного комплекса. Точно не помешает хорошее представление об архитектурных процессах. Аппаратные компоненты компьютера и сопутствующие технологии постоянно совершенствуются, без знаний о них будет сложно объяснить оптимизацию при обработке big data или, например, понять принцип распределенных вычислений.
Простая байесовская сеть. Дождь влияет на то, активируется ли разбрызгиватель, а дождь и разбрызгиватель влияют на мокрость травы
Сколько зарабатывает специалист по машинному обучению
Зарплаты специалистов machine learning сильно варьируются. Сразу оговоримся: речь пойдет об уровне зарплат для крупных городов. Вот примерные цифры:
- Студенты, только закончившие обучение, могут рассчитывать на доход от 50 000 рублей.
- Джуны начинают от 70 000 рублей в месяц.
- Мидлы — в районе 100 000 рублей.
- Синьоры — около 200 000 рублей и выше.
289 000 рублей — средняя зарплата в России по данным zarplan.com. Безусловно, эта цифра скорее завышенная, чем реальная, с учетом специфики сегодняшнего рынка. Это зарплата очень серьезных senior-специалистов в крупных компаниях, которые готовы хорошо платить за труд специалиста.
160 000 рублей — медианная зарплата по данным анализа более 200 вакансий, размещенных на hh.ru и superjob.ru.
За рубежом, особенно в Европе и Америке, уровень зарплат разработчиков по традиции гораздо выше, чем в России. Безусловно, уровень зарплаты ML зависит не только от опыта работы на других проектах, но и от навыков и умений, желания обучаться и совершенствоваться.
Где искать заказы
- На крупных сайтах с вакансиями (такие как hh.ru и superjob.ru).
- В специализированных Telegram-каналах (посвященных вакансиям только для разработчиков): Game Development Jobs, Job in IT&Digital, Job for QA, Telegram IT Job).
- В сообществах социальных сетей, форумах разработчиков.
Кроме того, немалое количество machine learning работают на фрилансе. Такие программисты ищут работу через биржи. Уровень гонораров там, как правило, гораздо ниже, чем при устройстве в полноценную студию или крупную компанию.
Обязанности и требования к инженеру по машинному обучению. Компания из региона
Вот самые лучшие сайты, где можно найти работу ML-программисту:
- Workzilla.
- «Фриланс Хабр».
- Weblancer.net
- Kwork.ru.
- Fl.ru.
- Freten.ru.
Из зарубежных площадок можно рекомендовать самую крупную биржу такого плана — Upwork.
За оптимизацию ML-модели заказчик на Upwork предлагает всего лишь 300 долларов
Где учиться на ML-инженера
- Самостоятельное изучение профессии. По-настоящему ценных курсов, полезных книг и статей по машинному обучению очень много, особенно в зарубежном интернете (на английском языке). Однако научиться кодить только по книгам невозможно, понадобится продолжительная практика. Хороший вариант — самостоятельное обучение + менторство, которое подразумевает выполнение заданий под руководством профессионального разработчика.
- Обучение в вузе. По сравнению с платными курсами, ценник в университетах гораздо выше. В среднем самый доступный курс обойдется в 1 миллион рублей (и то, если брать двухлетнюю магистратуру).
- Обучение при помощи платных курсов. Пожалуй, самый популярный вариант изучения machine learning в России. Недостатки такого подхода очевидны: российские курсы по ML чаще всего очень плохо составлены и структурированы, поверхностны. Это не полноценное обучение. При этом стоимость таких курсов очень высока. Безусловно, крупные игроки в сфере онлайн-обучения (GeekBrains, Skillbox или «Нетология») пообещают вам множество практики, обретение необходимых навыков и даже гарантии трудоустройства. Однако часть обучающихся, прошедших такие курсы, просто покидают разработку, навсегда в ней разочаровавшись.
Платные курсы по ML начинаются от 36 900 рублей в месяц
Разумнее всего совмещать лучшие практики из каждого способа. Лучший вариант — очная практика с наставником или коучинг. Дистанционные способы обучения всегда менее эффективны, чем очные занятия.
Актуальные бизнес-ниши для специалистов по машинному обучению
За рубежом ML развивался гораздо активнее, чем в России. Но сегодня и у российского бизнеса есть стабильная потребность в инженерах по машинному обучению. Приведем несколько ниш бизнеса, где можно себя проявить.
Игры и развлечения
Game-индустрия точно не может обойтись без machine learning. На нем построено вообще все: от механики игровых вселенных в десктопных играх до устройств виртуальной реальности. Во всем этом используются элементы машинного обучения. Кстати, не только игры нуждаются в таких специалистах, но и сама отрасль в целом
Например, компания Netflix использует ML на своих платформах, чтобы предлагать зрителю максимально релевантный интересующий его контент. Чем выше вовлеченность, тем вероятнее, что пользователь приобретет продукт — подписку на сериал.
Реалистичное поведение NPC, крутая графика, продуманные диалоги и взаимодействия с персонажами — все это заслуга ML
Транспортное направление
Эта ниша только начала применять ML, но уже сейчас понятно — у нее грандиозное будущее. Уже сейчас машинное обучение активно используется в мобильных приложениях для построения оптимальных маршрутов, обучения беспилотного транспорта, регулирования дорожного трафика. Что касается перевозчиков, ML нужно им для оптимизации логистики и снижения затрат на перевозки.
Алгоритмы ML ускоряют доставку грузов на многих направлениях
Алгоритмы машинного обучения делают возможным существование беспилотных автомобилей. ML-модели позволяют авто непрерывно собирать данные о своем окружении с камер и других датчиков, интерпретировать их и решать, какие действия предпринять. И это сложнейшие для инженеров задачи, но уже понятно, что они вполне выполнимы. Возможно, что в ближайшие несколько лет беспилотные автомобили будут управлять машиной гораздо лучше, чем профессиональные водители.
Промышленные отрасли
Промышленность сегодня также начинает использовать machine learning для решения своих потребностей и задач. Это могут быть сугубо специализированные цели: например, эксперименты с материалами при выплавке стали или обнаружение бракованных партий товаров.
Совсем скоро машины в промышленности смогут «понимать» задействованные человеком процессы, взаимодействовать с окружающей средой и адаптироваться к их поведению.
Индустрия 4.0 превращает традиционные производственные процессы в интеллектуальное производство
Ритейл
Одна из самых всеобъемлющих отраслей для возможностей машинного обучения. Типичная модель machine learning позволяет разбить большие объемы сложных данных на мелкие.
Благодаря такому подходу можно изучать целевую аудиторию, предсказывать поведение клиента и подбирать наиболее релевантные для него предложения, делать прогнозы по развитию и тенденциям рынка, изменять цену, оценивать будущий спрос. И это далеко не все.
Предсказание спроса, цен, улучшение логистики, определение фрода — лишь некоторые возможности для ритейла
Финансовые отрасли
Первое, что приходит на ум, — скоринг. Без machine learning одобрение кредитов и других банковских продуктов занимало бы гораздо больше времени. Нельзя не сказать и о высоком уровне безопасности банковских транзакций, которая достигается также с помощью технологий машинного обучения.
Главное достоинство для финансовой отрасли — постоянная обучаемость алгоритмов. В контексте предотвращения мошеннических операций эта способность невероятно полезна: даже одна ранее сработавшая техника фрода не сможет сработать второй раз, так как уже будет идентифицирована алгоритмами и отклонена.
Обнаружение мошенничества с кредитными и дебетовыми картами — одно из самых перспективных для машинного обучения направлений.
Предсказание стоимости акций и криптовалют и мошенничество с картами — самые многообещающие направления для ML
Также machine learning помогает выявлять риски кредитования, проводить анализ рынка акций, выполнять сегментацию клиентов.
Здоровье
Приоритетное направлений для ML в здравоохранении — увеличение точности диагностических процедур. По данным «Национальной библиотеки медицины США» (National Library of Medicine), машинное обучение оказалось точным более чем на 90 % при прогнозировании смертности пациентов с COVID-19. Еще один пример использования ML в медицинской отрасли— алгоритмы помогают разрабатывать наиболее оправданные и эффективные планы лечения. И делают они это не только для стандартных, но и редких диагнозов.
Вот 6 самых частых сценариев внедрения машинного обучения в медицине:
- Исследования.
- Снижение стоимости лечения.
- Нахождение связи между симптомами и заболеваниями.
- Открытие лекарств.
- Анализ изображений.
- Прогнозирование диагноза.
Схематичное представление направлений, перспективных для медицинской отрасли
Выбирайте свою нишу, прокачивайте навыки и покоряйте профессию. Удачи!
1999 002
