Ҷойҳои омӯзиши мошинҳои Top

Мундариҷа

• Омӯзиши мошин чист?
• Соҳаҳое, ки омӯзиши мошинро истифода мебаранд
• Чӣ тавр омӯзиши мошинҳо ҷои корро тағир медиҳад
• Оё шумо мехоҳед касб дар омӯзиши мошинсозӣ дошта бошед?
• Унвонҳои корӣ ва музди меҳнат
• Талабот ба кори омӯзиши мошинҳо

Дар болотарин гузориши LinkedIn дар соли 2017 дар ИМА оид ба пайдоиши ҷойҳои корӣ ду машғулият дар соҳаи омӯзиши мошинҳо мавҷуданд: Муҳандис оид ба омӯзиши мошинҳо ва маълумотшинос. Аз соли 2012 то 2017 кор дар муҳандисони омӯзиши мошинсозӣ 9,8 маротиба афзуда, дар тӯли ҳамон панҷ соли охир ҷои коршиносон оид ба маълумот 6.5 маротиба афзоиш ёфтааст. Агар ин тамоюл идома ёбад, ин намудҳои шуғлҳо нуқтаи назари шуғлро доранд, ки аз касбҳои дигар болотар мебошанд. Бо ояндаи дурахшон, оё коре дар ин соҳа бароятон муносиб буда метавонад?

Омӯзиши мошин чист?

Омӯзиши мошинҳо (ML) маҳз ҳамон чизест, ки ба назар мерасад. Ин технология мошинҳои таълимиро барои иҷрои вазифаҳои мушаххас дар бар мегирад. Баръакси рамзгузории анъанавӣ, ки дастурҳоеро медиҳад, ки ба компютерҳо чӣ кор карданро таъмин мекунанд, ML ба онҳо маълумот медиҳад, ки онҳоро мустақилона муайян мекунанд, ба монанди одам ё ҳайвон. Ба мисли ҷоду садо медиҳад, аммо ин тавр нест. Он ҳамкориҳои олимони компютер ва дигаронро бо таҷрибаҳои мувофиқ дар бар мегирад. Ин мутахассисони IT барномаҳое меноманд, ки алгоритмҳо меноманд - маҷмӯи қоидаҳоеро, ки масъаларо ҳал мекунанд ва онҳо маҷмӯи зиёди додаҳоро таъмин мекунанд, ки дар асоси ин иттилоот пешгӯӣ кардани онҳоро таълим медиҳанд.

Омӯзиши мошинсозӣ "маҷмӯи зеҳни сунъӣ мебошад, ки ба компютерҳо имкон медиҳад, то вазифаҳоеро иҷро кунанд, ки ба таври возеҳ барномарезӣ нашудаанд" (Диксон, Бен. Малакаҳо ба шумо лозим аст, ки барои омӯзиши мошинҳо кор кунед. Дар ҷустуҷӯи касб. 18 январи соли 2017). Ин дар тӯли солҳо боз ҳам мураккабтар, маъмултар шудааст. Стивен Левӣ дар мақолае, ки ба афзалияти омӯзиши мошинсозӣ ва бозомӯзии муҳандисони ширкат дар бораи Google нигаронида шудааст, менависад: "Тӯли солҳои зиёд омӯзиши мошинсозӣ як ихтисос ҳисобида мешуд. ба чанд элитаи. Ин давр ба охир расид, зеро натиҷаҳои охирин нишон медиҳанд, ки омӯзиши мошинсозӣ бо "тӯрҳои асабӣ", ки тарзи кори майнаи биологиро тақвият медиҳад, роҳи дурусти дарунсохт кардани компютерҳо бо қудрати одам ва дар баъзе ҳолатҳо одами супер аст "( Леви, Стивен. Чӣ гуна Google худро ҳамчун ширкати аввалини омӯзиши мошинсозӣ аз нав кор мекунад (22 июни соли 2016).

Омӯзиши мошинсозӣ дар "ҷаҳони воқеӣ" чӣ гуна истифода мешавад? Аксарияти мо ин технологияро ҳар рӯз дучор меоем бе фикрҳои зиёд. Вақте ки шумо Google ё дигар системаи ҷустуҷӯиро истифода мебаред, натиҷаҳое, ки дар қисми боло оварда шудаанд, натиҷаи омӯзиши мошинсозӣ мебошанд. Матни пешгӯишуда, инчунин хусусияти худкори нодуруст ба таври баде, ки дар барномаи матнии телефони смартфони худ як натиҷаи омӯзиши мошин аст. Филмҳо ва сурудҳои тавсияшуда дар Netflix ва Spotify намунаҳои дигари истифодаи ин технологияи босуръат афзоишёбанда мебошанд, вале ба назар намерасанд. Чанде пеш, Google Smart ҷавобро дар Gmail ҷорӣ кард. Дар охири паём, он ба корбар се ҷавоби имконпазирро дар асоси мундариҷа пешкаш мекунад. Uber ва ширкатҳои дигар дар ҳоли ҳозир мошинҳои худгардро санҷида истодаанд.

Соҳаҳое, ки омӯзиши мошинро истифода мебаранд

Истифодаи омӯзиши мошинсозӣ дар саросари ҷаҳон аз технологияҳои технологӣ фарқ мекунад. Ширкати нармафзори таҳлилӣ SAS гузориш медиҳад, ки бисёр соҳаҳо ин технологияро қабул кардаанд. Саноати хадамоти молиявӣ ML-ро барои муайян кардани имкониятҳои сармоягузорӣ, ба сармоягузорон додани савдои кайҳо, донистани он ки муштариён профилҳои хавфи баланд доранд ва қаллобӣ муайян мекунанд. Дар соҳаи тандурустӣ, алгоритмҳо тавассути ташхиси бемориҳо ба ташхиси бемориҳо кӯмак мекунанд.

Оё шумо ягон бор савол додаед, "чаро реклама барои он маҳсулоте, ки ман мехоҳам дар ҳама веб саҳифаҳои ташрифовардаам фикр кунам?" ML ба соҳаи маркетинг ва фурӯш имкон медиҳад, ки истеъмолкунандагонро дар асоси таърихи хариду ҷустуҷӯашон таҳлил кунад. Мутобиқсозии технологияи нақлиёти автомобилӣ мушкилоти ҷойдоштаро муайян мекунад ва ба самаранокии онҳо кӯмак мекунад. Бо шарофати ML, саноати нафту газ метавонад сарчашмаҳои нави энергияро муайян кунад (Machine Learning: Ин чӣ аст ва чаро он муҳим аст. SAS).

Чӣ тавр омӯзиши мошинҳо ҷои корро тағир медиҳад

Пешгӯиҳо дар бораи мошинҳое, ки тамоми корҳои моро бар дӯш мегиранд, тақрибан даҳсолаҳо тӯл мекашанд, аммо оё ML дар ниҳоят ин корро ба амал меорад? Коршиносон тахмин мезананд, ки ин технология ҷойгоҳи кориро дорад ва онро идома хоҳад дод. Аммо то он даме, ки ҳама корҳои моро аз даст медиҳанд? Аксари коршиносон фикр намекунанд, ки ин рӯй хоҳад дод.

Дар ҳоле ки омӯзиши мошинсозӣ наметавонад дар ҳама гуна ихтисосҳо ҷои одамро гирад, он метавонад бисёр вазифаҳои кории ба онҳо марбутро тағйир диҳад. "Вазифаҳое, ки қабули қарорҳои зудро дар асоси маълумотҳо доранд, як барномаи хуб барои барномаҳои ML мебошанд; на он қадар муҳим аст, ки агар ин тасмим аз силсилаи дарозмуддат оид ба оқилӣ, дониши мухталиф дар заминаи ақл ё ақли солим вобаста бошад" мегӯяд Байрон Списс. Мактаби Илми Компютерии Донишгоҳ (Спейс, Байрон. Омӯзиши мошинҳо ҷои корро иваз мекунад. Донишгоҳи Карнеги Меллон. 21 декабри соли 2017).

Дар маҷаллаи илмӣ Эрик Брайнжолфсон ва Том Митчелл менависанд, "эҳтимоли зиёд аст, ки талабот ба меҳнат барои вазифаҳое, ки ҷойгузинҳои наздики қобилиятҳои ML мебошанд, коҳиш ёбад, дар ҳоле ки эҳтимоли зиёд аст барои вазифаҳое, ки барои ин системаҳо илова мешаванд, зиёдтар шавад. Ҳар дафъае, ки ML система аз ҳадди ниҳоӣ мегузарад, дар ҳоле ки дар муқоиса бо одамон аз рӯи як вазифа аз ҷиҳати иқтисодӣ камхарҷтар мешавад, соҳибкорон ва роҳбарони ширкатҳо зиёдтар барои иваз кардани мошинҳо талош меварзанд. ва таҷдиди сохторҳо (Брайнжолфссон, Эрик ва Митчелл, Том. Омӯзиши мошин чӣ кор карда метавонад? Таъсири қувваи корӣ. Илм. 22 декабри соли 2017).

Оё шумо мехоҳед касб дар омӯзиши мошинсозӣ дошта бошед?

Карера дар омӯзиши мошинсозӣ донишу малакаи илми информатика, омор ва риёзиётро талаб мекунад. Бисёр одамон ба ин соҳа бо таҷриба дар ин соҳаҳо меоянд. Бисёре аз коллеҷҳое, ки дар соҳаи омӯзиши мошинсозӣ пешниҳод мекунанд, як барномаи бисёрҷабҳаро истифода мебаранд, ки илова бар илмҳои информатика, муҳандисии электрикӣ ва компютерӣ, математика ва омор (Топ 16 Мактаб барои Омӯзиши Мошин. AdmissionTable.com).

Барои онҳое, ки аллакай дар Саноати технологияҳои иттилоотӣ кор мекунанд, гузариш ба ML чандон дур нест. Шояд шумо аллакай бисёр малакаҳои лозимӣ дошта бошед. Корфармои шумо ҳатто метавонад дар ин гузариш ба шумо кумак кунад. Мувофиқи мақолаи Стивен Леви, "айни замон шумораи зиёди мутахассисони ML нестанд, аз ин рӯ ширкатҳо ба монанди Google ва Facebook муҳандисонро такмили ихтисос мекунанд, ки салоҳияти онҳо дар рамзгузории анъанавӣ аст."

Гарчанде ки бисёр малакаҳое, ки шумо ҳамчун як мутахассиси IT таҳия кардаед, ба омӯзиши мошинсозӣ интиқол медиҳанд, аммо ин метавонад каме душвор бошад. Умедворам, ки шумо ҳангоми дарсҳои омори коллеҷ шумо бедор мондед, зеро ML ба дарки мустаҳками ин мавзӯъ ва математика такя мекунад. Леви менависад, ки кодерҳо бояд омодаанд, ки аз идоракунии пурраи барномарезии система даст кашанд.

Агар шумо корфармои техникии шумо такмили ихтисоси ML Google ва Facebook-ро таъмин накунед, шумо аз он хушҳол нестед. Коллеҷҳо ва донишгоҳҳо, инчунин платформаҳои онлайнии омӯзишӣ ба монанди Удеми ва Coursera дарсҳоеро пешниҳод мекунанд, ки асосҳои омӯзиши мошинро меомӯзонанд. Аммо, ин хеле муҳим аст, ки шумо дониши худро бо роҳи ба даст овардани статистикаи дарсҳо ва риёзиёт гирд оваред.

Унвонҳои корӣ ва музди меҳнат

Унвонҳои асосии коре, ки шумо ҳангоми ҷустуҷӯи кор дар ин соҳа дучор хоҳед шуд, инҳоянд: муҳандис оид ба омӯзиши мошинҳо ва олим оид ба маълумот.

Муҳандисони омӯзиши мошинсозӣ "амалисозии лоиҳаи омӯзиши мошинро идора мекунанд ва барои идоракунии зерсохтор ва лӯлаҳои иттилоотӣ, ки барои ворид кардани код заруранд, масъуланд." Олимони маълумот на аз рӯи рамзгузорӣ, балки алгоритмҳои таҳиякардаи маълумот ва таҳлили тарафҳо мебошанд. Онҳо инчунин маълумотҳоро ҷамъоварӣ, тоза ва омода мекунанд (Чжоу, Аделин. "Унсурҳои зеҳнии сунъӣ: Унсури омӯзиши мошин чист?" Форбс. 27 ноябри соли 2017).

Бар асоси пешниҳодҳои корбарии одамоне, ки дар ин ҷойҳо кор мекунанд, Glassdoor.com гузориш медиҳад, ки муҳандисони ML ва олимони маълумотҳо музди миёнаи корӣ 120,931 доллар мегиранд. Музди меҳнат аз $ 87,000 то $ 158,000 $ кам мешавад (Музди меҳнат барои муҳандиси мошинсозӣ. Glassdoor.com. 1 марти 2018). Гарчанде ки Glassdoor ин унвонҳоро гурӯҳбандӣ мекунад, дар байни онҳо баъзе фарқиятҳо мавҷуданд.

Талабот ба кори омӯзиши мошинҳо

Муҳандисони ML ва олимони маълумот корҳои гуногунро иҷро мекунанд, аммо байни онҳо фарқияти зиёд вуҷуд дорад. Эълонҳои корӣ барои ҳарду вазифа аксар вақт талаботи шабеҳ доранд. Аксарияти кордиҳандагон дараҷаҳои бакалавр, магистр ё докториро аз рӯи илмҳои компютерӣ ё муҳандисӣ, омор ё математика бартарӣ медиҳанд.

Барои касби омӯзиши мошинсозӣ ба шумо маҷмӯи малакаҳои техникӣ лозим аст - малакаҳои дар мактаб ё дар кор омӯхта шуда ва малакаҳои нарм. Малакаҳои мулоим ин қобилияти шахсест, ки онҳо дар синф намегузоранд, балки баръакс аз таҷрибаи ҳаётӣ ба даст меоянд ё ба даст меоранд. Боз ҳам, байни малакаҳои талабшаванда барои муҳандисони ML ва олимони маълумот хеле мувофиқати зиёд вуҷуд дорад.

Эълонҳои ҷойҳои корӣ нишон медиҳанд, ки онҳое, ки дар соҳаи муҳандисии ML кор мекунанд, бояд бо чаҳорчӯбаи омӯзиши мошинсозӣ ба монанди TensorFlow, Mlib, H20 ва Theano огоҳ бошанд. Онҳо дар кодгузорӣ заминаи қавӣ доранд, аз ҷумла таҷриба бо забонҳои барномасозӣ ба монанди Java ё C / C ++ ва забонҳои скрипт, ба монанди Perl ё Python. Коршиносӣ дар омор ва таҷриба бо истифодаи нармафзори омории нармафзор барои таҳлили маҷмӯи додаҳо низ яке аз мушаххасот аст.

Малакаҳои гуногуни мулоим ба шумо имкон медиҳанд, ки дар ин соҳа комёб шавед. Дар байни онҳо чандирӣ, мутобиқшавӣ ва устуворӣ ҳастанд. Таҳияи алгоритм озмоиш ва хатогиҳои зиёдро талаб мекунад ва аз ин рӯ сабрро талаб мекунад. Алгоритмро санҷидан лозим аст, то бидонад, ки оё он кор мекунад ва ё не, навашро таҳия мекунад.

Маҳорати хуби муошират муҳим аст. Мутахассисони омӯзиши мошинсозӣ, ки аксар вақт дар гурӯҳҳо кор мекунанд, ба ҳамкорӣ бо дигарон маҳорати баланди гӯш кардан, гуфтан ва гуфтугӯи байнишахсӣ доранд ва инчунин бозёфтҳои худро ба ҳамкорони худ пешниҳод мекунанд. Илова бар ин, онҳо бояд омӯзандагони фаъол бошанд, ки метавонанд маълумоти навро ба кори худ илова кунанд. Дар саноате, ки навоварӣ қадр карда мешавад, бояд барои ба даст овардани муваффақият бештар созанда бошад.