Начало работы с нейросетями: шаг за шагом

Еще несколько лет назад нейронные сети казались чем-то фантастическим. Сейчас же этот инструмент осваивает все больше людей. Причем данная отрасль развивается с невероятной скоростью: недавно нейросети учились создавать произведения искусства, а уже сейчас они способны выдать шедевры мирового уровня (и даже написать театральную пьесу!). Однако, для работы любой нейронной сети необходимы данные — без них она ничем не отличается от обычного алгоритма.

Без машинного обучения не сможет функционировать ни одна нейросеть

Как обучаются нейронные сети

Используя сервисы, которые основаны на нейросетях, важно понимать, что каждый "скормленный" им мегабайт данных идет на пользу их дальнейшему обучению. В чем же заключается процесс обучения? Здесь на помощь приходят специалисты Data Science: именно они занимаются машинным и глубоким обучением нейросетей, используя математику и статистику, и разрабатывают различные модели машинного обучения.

Сила глубокого обучения заключается в его превосходной способности распознавать закономерности (шаблоны, паттерны) в данных. Дайте нейросети тысячи помеченных фотографий животных, и она научится различать, например, панды от обезьян, опираясь на идентифицированные шаблоны. Затем она сможет использовать эти шаблоны для распознавания новых, ранее не виденных ею изображений животных.

Нейросеть Google DeepMind способна преобразовывать 2D-изображения в трехмерные объекты

Почему важно уметь обрабатывать данные

Для успешного обучения нейросеть нуждается в обратной связи, аналогично тому, как дети учатся на реакциях взрослого окружения. После обучения на достаточном количестве примеров нейросеть достигает уровня, когда можно предоставить ей новый набор данных, которых она ранее не видела, и наблюдать за ее реакцией. Правильное составление набора данных требует знаний и опыта, для чего необходимы специалисты Data Science. За последние несколько лет спрос на такие квалификации значительно вырос, а заработные платы в этом сегменте стартуют от 130 000 рублей в месяц.

Как стать профессионалом в области Data Science

Несмотря на миф о сложности, освоить профессию специалиста Data Science может каждый, у кого есть желание учиться. В Интернете доступно множество курсов по Data Science, которые охватывают программирование на Python, анализ данных, машинное обучение, математику и статистику. Например, школа SkillFactory предлагает такие курсы, преподаваемые профессионалами из Яндекса и NVIDIA. Эти курсы подробно раскрывают все аспекты индустрии, включая те тонкости профессии, о которых не найти в учебниках.

Программа курса рассчитана на 12 месяцев

Это не простой курс, обещающий быстрый результат за короткий срок — программа насыщена и рассчитана на целый год обучения. Она позволяет учиться онлайн, из любой точки мира. Лекции проходят в формате демонстрации действий преподавателя на экране компьютера. Студенты могут задавать вопросы, обсуждать материал в чате и получать домашние задания, которые проверяются преподавателями. Если пропустили лекцию, сможете посмотреть её в записи и выполнить задания в удобное время.

Курс будет полезен как новичкам, так и тем, кто уже работает с данными

Заключив обучение, вы будете готовы продемонстрировать работодателям свой Git-репозиторий с решенными задачами, владея всеми необходимыми навыками и технологиями для успешного старта карьеры в Data Science.