— Які книги варто прочитати майбутньому Machine Learning Engineer? Як працює ML Engineer в аутсорс-компанії, на аутстафі та у продуктовій компанії? — Опишіть робочий день Machine Learning Engineer.— Плюси та мінуси професії.— Найскладніший та найцікавіший проєкт. Ознайомитеся з основними принципами роботи з моделями даних. Розберете різницю між класичною обробкою даних та машинним навчанням.
Гарна новина в тому, що вони змінюються не з такою ж швидкістю, як, наприклад, у JS. Заповніть, якщо ви не проти, щоб ми могли зв’язатись у випадку потреби. Інтенсивний курс з прикладної лінійної алгебри для роботи з Data Science та Machine Learning. Ці етапи можуть повторюватися кілька разів, залежно від складності задачі та результатів попередніх етапів. Класичний вступний курс із сучасного Machine Learning з акцентом на практику.
Однозначно треба володіти мовою програмування, вміти писати manufacturing ready код. Знати основні алгоритми ML, Chief Executive Officer for AI product вакансії як заматчити бізнес-задачу з ML-проблемою. Перелік конкретних інструментів досить просто знайти, наприклад, тут.
Ознайомитеся з хмарним сервісом Google Colaboratory та навчитеся будувати й тренувати моделі в ньому. Дізнаєтесь, навіщо проводити інспекцію баз даних. Залежно від проєкту, чогось може бути більше, а чогось — менше. — Хто такий Machine Learning Engineer і чим він займається? — Які знання та досвід потрібні Machine Learning Engineer?
Окремо хочу подякувати Ігорю – ментору, за те, що завжди індивідуально пояснював коли я перепитував. Це дійсно допомогло мені зрозуміти та перетворити ці знання на результат. Курс спрямований на фахівців, які хочуть отримати компетенції для посад Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst та Machine Learning Engineer. Курс охоплює теоретичну базу ключових областей Data Science, їх практичне втілення в програмному коді та включає практичні заняття у форматі Workshop. Для такої роботи треба мати математичні знання, знати програмування.
Ознайомитеся з завданнями, які допомагає розв’язати Computer Vision. Отримаєте загальну інформацію про те, як працює зорова система. Встановите бібліотеки NymPy, Matplotlib та OpenCV. Навчитеся виконувати прості операції за допомогою цих бібліотек. Ще цікавіший — проєкт з розробки застосунку для захисту дітей від кібербулінгу.
На цьому курсі ви здобудете знання та навички, необхідні для початку кар’єри в сфері Data Science. Ми ознайомимо вас з основними поняттями та інструментами цієї галузі, навчимо вас обробці та аналізу даних, статистичним методам, машинному навчанню та штучному інтелекту. Отримаєте overview відкритих бібліотек TensorFlow та Keras. Навчитеся будувати й тренувати прості нейронні мережі. Спробуєте покращити модель нейронної мережі для класичної проблеми house pricing.
З іншого боку, бути MLOps — могти налаштувати всю інфраструктуру, яка потрібна для роботи моделі. Тут важливо розділяти інфраструктуру для моделі й даних. Інфраструктурою для даних займається Data Engineer. На мою думку, ML Engineer — це людина, яка може проаналізувати дані, підготувати їх, провести експерименти, натренувати модель і впровадити рішення у продакшн. Наша команда з пошуку талантів зв’яжеться з вами найближчим часом.
Але головну підготовку я пройшла на стажуванні, на менторській програмі. Було складно через конкуренцію, яка існувала ще до появи ChatGPT і гайпу довкола ML. А нині вимоги до кандидатів зросли й продовжують зростати. Вакансій ML Engineer на українському ринку відкрито небагато, вони зосереджені переважно у Києві або Львові, часом це віддалений формат роботи. Озвучена заробітна плата — від $800 для Strong Junior до $7000 для досвідченого фахівця. ML Engineer — професія, яка дуже популярна на Заході й продовжує розвиватися в Україні.
Курс орієнтований на економістів, аналітиків, власників бізнесу, або ж студентів математичних, економічних та комп’ютерних спеціальностей. Навчання теорії проводиться паралельно з практикою. Домашні завдання з написанням алгоритмів, https://wizardsdev.com/ скриптів і т.д., а також навчальний проєкт. Отримані на курсі знання та навички дозволяють працювати за спеціальністю Data Science. До плюсів належить те, що машинне навчання захопливе, тут менше буденності в робочих завданнях.
За даними всесвітньої мережі з пошуку зайнятості Indeed, у США такий спеціаліст у середньому заробляє за рік $148 тис., а в топових компаніях — $200–300 тис. В Україні, згідно зі статистикою DOU, ML Engineer у середньому отримує $2900 щомісяця. Цей курс дозволить учасникам підвищити цінність бізнесу, застосувавши концепції науки про дані на практиці. Програма включає практичні вправи до кожної теми. Кожен модуль підготує вас до завдань у реальному світі. Такий підхід допоможе вам стати успішним розробником ПЗ, легше працювати над проєктами та будувати кар’єру.
Спробуєте покращити якість зображення за допомогою інтелектуального квантування. Частина робочого дня піде на створення документації та презентацій з висновками щодо перебігу проєкту. І якщо результати роботи системи не відповідають очікуванням, інженери опікуються усуненням помилок і технічною підтримкою систем ШІ чи машинного навчання.
Створюватимемо складні продакшн системи для моделей машинного навчання за допомогою Python та інфраструктурного стека для машинного навчання. Дізнаєтеся, що таке візуальні ознаки, та ознайомитеся з типовими завданнями, які можна розв’язати з їхньою допомогою. Навчитеся виділяти кути за допомогою детектора Харріса. Навчитеся застосовувати масштабно-інваріантну трансформацію ознак (SIFT).
Глобально різниці в роботі між різними типами компаній я не бачив, оскільки підхід до розвʼязання задач, що стоять перед інженером, аналогічний. Для тих, хто любить працювати з даними, математикою та програмуванням, це буде чудовий вибір професії. Якщо ви не можете додати документ з мобільного пристрою, ви можете залишити посилання на нього.
Навчитеся розпізнавати об’єкти в режимі реального часу, використовуючи принцип YOLO [You Only Look Once]. Ознайомитеся з алгоритмом NMS [Non-Maximum Suppression] та іншими архітектурами мереж для розпізнавання об’єктів [SSD, TinyYOLO, SqueezeDet]. Застосуєте YOLO, щоби розпізнати об’єкти на власному відео.
Навчитеся будувати прості моделі з нуля та проводити їхню оптимізацію. Визначите різницю між machine learning та deep learning. Курс навчить розв’язувати основні задачі Data Science за допомогою поглибленої роботи з Python та його бібліотеками.
