Как начать работать с обучением нейросетей

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

Без машинного обучения не сможет работать ни одна нейросеть

Как обучаются нейросети

Как же именно она обучается? Когда вы пользуетесь сервисами, в основе которых лежат нейросети, должны понимать, что каждый «скормленный» им мегабайт данных используется для дальнейшего обучения нейросети. 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.

Скормите нейронной сети десятки тысяч помеченных фотографий животных, и она узнает, например, какие паттерны ассоциируются с пандой, а какие — с обезьяной. Сила глубокого обучения проистекает из превосходной способности распознавать закономерности (паттерны, шаблоны, схемы, узоры) в данных. 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

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. Чтобы нейронная сеть обучалась, необходимо обязательное наличие обратной связи: точно так же детям нужно постоянно рассказывать о том, что хорошо, а что плохо. 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. Но для правильного составления набора данных нужно в них разбираться, для чего и нужны специалисты Data Science.

Как стать экспертом в области Data Science

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. Вопреки всеобщему заблуждению, освоить эту профессию может каждый. 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. Такой курс есть, например, у школы данных SkillFactory: преподают профессионалы отрасли, включая сотрудников Яндекса и NVIDIA.

Программа курса рассчитана на 12 месяцев

Обучение представляет собой лекции преподавателя с отображением его действий на экране компьютера. Это не просто очередной курс «стань профессионалом за месяц» — программа рассчитана на один год и позволяет обучаться онлайн из любой точки мира. После выполнения заданий они оправляют их на проверку. Студенты задают вопросы, обсуждают материал в чате, получают домашние задания. 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

Старт программы 13 ноября, но успеть записаться еще можно. 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.