Специалист по глубинному машинному обучению


Специалист по машинному обучению – один из самых важных специалистов в области искусственного интеллекта. В его задачи входит составление алгоритмов, по которым машина, компьютер, «думает»: анализирует полученную информацию, выстраивает причинно-следственные связи, делает логические заключения и выводы, производя и усваивая новую информацию, совершенствуя собственный «мыслительный» процесс. Работа таких специалистов предполагает наличие отличной логики, аналитического мышления, умения выстраивать логические цепочки, работать с информацией, а также навыков программирования.



Зарплата:
50 000 - 300 000 руб.

Востребованность


Обывателю искусственный интеллект кажется чем-то на грани фантастики, но на самом деле он уже прочно вошел в нашу жизнь, хотя мы этого не замечаем. Искусственный интеллект – это программно-аппаратная схема, выполняющая определенную интеллектуальную функцию, которую раньше мог выполнять только человек. Зачастую сейчас искусственный интеллект справляется с выполнением ряда функции даже лучше, чем человек. Главная задача искусственного интеллекта – сделать логический вывод. Ярким примером использования искусственного интеллекта в нашей жизни являются мобильные приложения, распознающие речь. Например, навигатор или приложение Google Now для Android смартфонов, которое отслеживает местоположение пользователя, предлагает оптимальные маршруты для перемещения между наиболее посещаемыми точками, напоминает о событиях, информирует о состоянии на дорогах, если пользователь куда-то едет и т.д. Контекстная реклама в интернете, которая предлагается пользователю в зависимости от того, какие сайты он посещал до этого, на какую рекламу он положительно реагировал в прошлом, а также на основе анализа профиля в социальных сетях, также выводится с помощью программ с искусственным интеллектом. Даже обычная проверка правописания в текстовых редакторах тоже можно отнести к системам искусственного интеллекта. Еще один пример простейшего использования искусственного интеллекта – это обычный турникет в метро. Если раньше эту работу выполнял контролер, то сегодня это делает машина.

Вообще в информатике выделяется пять направлений работы: сбор, передача, хранение, обработка и представление информации. Искусственный интеллект решает задачи двух из них: обработка и хранение. Информационная база, к которой обращается искусственный интеллект, хранится в самом ИИ, как события из нашей жизни сохраняются в нашей памяти. На основании этой информационной базы искусственный интеллект обрабатывает поступающую новую информацию и на ее основе делает логический вывод. Чтобы заставить искусственный интеллект функционировать таким образом, необходимо сначала описать и представить базовую информацию в правильном формате и систематизировать в рамках определенной системы, то есть сформировать концептуальную модель предметной области. Затем, чтобы обеспечить продвинутую работу искусственного интеллекта, необходимо проводить регулярное машинное обучение.

Машинное обучение – в некотором роде самообучение интеллектуальной системы в процессе её работы. Благодаря машинному обучению искусственный интеллект может решать не только те задачи, которые разработчик заложил специальным алгоритмом, но и похожие задачи с немного отличающимися условиями. Машинное обучение (англ. Machine Learning) — обширный подраздел искусственного интеллекта, математическая дисциплина, использующая разделы математической статистики, численных методов оптимизации, теории вероятностей, дискретного анализа, и извлекающая знания из данных. Схема обучения проста: есть некий набор объектов (ситуаций) и некий набор ответов (откликов, реакций), которые представляют собой набор правильных пар «ситуации-ответа». Между ситуациями и ответами есть зависимость, но изначально она не известна на математическом уровне. Набор верных пар «ситуация-ответ» – это обучающая выборка. На основе этой выборки необходимо найти алгоритм, который связывает определенную ситуацию и определенный ответ. Математический анализ машинных алгоритмов изучения — это раздел теоретической информатики, известный как вычислительная теория обучения (англ. Computational learning theory).

К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание образов. Например, это распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов. Сегодня проблемами машинного обучения занимаются ученые во многих странах мира. Наиболее крупные научные и исследовательские центры в области искусственного интеллекта в США – Массачусетский технологический институт и Исследовательский институт машинного интеллекта; в Германии – Немецкий исследовательский центр по искусственному интеллекту; в Японии – Национальный институт современной промышленной науки и технологии (AIST); в России – Научный совет по методологии искусственного интеллекта Российской академии наук. Сегодня на базе машинного обучения появилась и развивается молодая перспективная дисциплина – интеллектуальный анализ данных.

Сегодня существует отдельное направление машинного обучения – обучение искусственного интеллекта распознаванию естественного языка. То есть обучение машины с помощью специальных технологий алгоритму преобразования обычной речи человека в сложноструктурированные алгоритмы, по которым затем машина осуществляет свои действия. Эта технология может использоваться в будущем при программировании роботов. Наглядный пример: робот с искусственным интеллектом, умеющий распознавать обычную речь, может выполнять функции официанта, принимая заказ, обрабатывая его и передавая на кухню, а затем доставляя посетителю. Также онлайн-роботы с такими способностями могут стать отличными консультантами в интернет-магазинах. Кроме того, такая технология значительно улучшает работу поисковых систем, так как позволяет лучше анализировать тексты и находить ответы на вопросы пользователей. При работе с текстом команда на естественном языке преобразовывается в граф – визуальное представление смысловых отношений – затем, этот граф соотносится с более сложным графом, который визуализирует смысловые отношения внутри текста, и в результате этого соотнесения машина делает общий вывод.

Специалист по машинному обучению занимается подготовкой данных и построением моделей для машинного обучения, оптимизацией существующих алгоритмов. Самое важное для специалиста по машинному обучению – отлично разбираться в программировании, знать несколько языков программирования, быть подкованным в математике и статистике.



Занимается подготовкой данных и построением моделей для машинного обучения, оптимизацией существующих алгоритмов.












Мне подходит эта профессия?
Пройти тест
Как стать специалистом
Дополнительное образование
Узнайте больше о возможных программах подготовки к профессии еще в школьном возрасте.
Основное профессиональное образование
Проценты отражают распределение специалистов с определенным уровнем образования на рынке труда. Ключевые специализации для освоения професии отмечены заленым цветом.
70
%
Высшее
  • Прикладная математика
  • Математика и компьютерные науки
  • Фундаментальная информатика и информационные технологии
  • Прикладная математика и информатика
30
%
Среднее профессиональное
  • Программирование в компьютерных системах
  • Прикладная информатика (по отраслям)
  • Компьютерные системы и комплексы
  • Информационные системы (по отраслям)
Дополнительное образование для взрослых
Обязательные этапы дополнительного образования для освоения профессии отмечены зеленым цветом.
  • Курс по машинному обучению и майнингу данных

Похожие профессии

Занимается обслуживанием, наладкой, ремонтом и созданием мехатронных систем, т.е. систем, которые получают, запоминают, преобразуют и передают энергию и информацию.
Зарплата:
30 000 - 100 000 руб.
Востребованность
Проводит консультации для руководства компаний-владельцев складов, проводит внедрение системы управления складом на предприятии, обучает сотрудников работе с этой системой.
Зарплата:
40 000 - 120 000 руб.
Востребованность
Специалист, обслуживающий базы данных.
Зарплата:
15 000 - 120 000 руб.
Востребованность