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.
