machine learning engineer обучение
Введение в машинное обучение
1.1 Введение
Благодаря машинному обучению программист не обязан писать инструкции, учитывающие все возможные проблемы и содержащие все решения. Вместо этого в компьютер (или отдельную программу) закладывают алгоритм самостоятельного нахождения решений путём комплексного использования статистических данных, из которых выводятся закономерности и на основе которых делаются прогнозы.
Технология машинного обучения на основе анализа данных берёт начало в 1950 году, когда начали разрабатывать первые программы для игры в шашки. За прошедшие десятилетий общий принцип не изменился. Зато благодаря взрывному росту вычислительных мощностей компьютеров многократно усложнились закономерности и прогнозы, создаваемые ими, и расширился круг проблем и задач, решаемых с использованием машинного обучения.
Чтобы запустить процесс машинного обучение, для начала необходимо загрузить в компьютер Датасет(некоторое количество исходных данных), на которых алгоритм будет учиться обрабатывать запросы. Например, могут быть фотографии собак и котов, на которых уже есть метки, обозначающие к кому они относятся. После процесса обучения, программа уже сама сможет распознавать собак и котов на новых изображениях без содержания меток. Процесс обучения продолжается и после выданных прогнозов, чем больше данных мы проанализировали программой, тем более точно она распознает нужные изображения.
Благодаря машинному обучению компьютеры учатся распознавать на фотографиях и рисунках не только лица, но и пейзажи, предметы, текст и цифры. Что касается текста, то и здесь не обойтись без машинного обучения: функция проверки грамматики сейчас присутствует в любом текстовом редакторе и даже в телефонах. Причем учитывается не только написание слов, но и контекст, оттенки смысла и другие тонкие лингвистические аспекты. Более того, уже существует программное обеспечение, способное без участия человека писать новостные статьи (на тему экономики и, к примеру, спорта).
1.2 Типы задач машинного обучения
Все задачи, решаемые с помощью ML, относятся к одной из следующих категорий.
1)Задача регрессии – прогноз на основе выборки объектов с различными признаками. На выходе должно получиться вещественное число (2, 35, 76.454 и др.), к примеру цена квартиры, стоимость ценной бумаги по прошествии полугода, ожидаемый доход магазина на следующий месяц, качество вина при слепом тестировании.
2)Задача классификации – получение категориального ответа на основе набора признаков. Имеет конечное количество ответов (как правило, в формате «да» или «нет»): есть ли на фотографии кот, является ли изображение человеческим лицом, болен ли пациент раком.
3)Задача кластеризации – распределение данных на группы: разделение всех клиентов мобильного оператора по уровню платёжеспособности, отнесение космических объектов к той или иной категории (планета, звёзда, чёрная дыра и т. п.).
4)Задача уменьшения размерности – сведение большого числа признаков к меньшему (обычно 2–3) для удобства их последующей визуализации (например, сжатие данных).
5)Задача выявления аномалий – отделение аномалий от стандартных случаев. На первый взгляд она совпадает с задачей классификации, но есть одно существенное отличие: аномалии – явление редкое, и обучающих примеров, на которых можно натаскать машинно обучающуюся модель на выявление таких объектов, либо исчезающе мало, либо просто нет, поэтому методы классификации здесь не работают. На практике такой задачей является, например, выявление мошеннических действий с банковскими картами.
1.3 Основные виды машинного обучения
Основная масса задач, решаемых при помощи методов машинного обучения, относится к двум разным видам: обучение с учителем (supervised learning) либо без него (unsupervised learning). Однако этим учителем вовсе не обязательно является сам программист, который стоит над компьютером и контролирует каждое действие в программе. «Учитель» в терминах машинного обучения – это само вмешательство человека в процесс обработки информации. В обоих видах обучения машине предоставляются исходные данные, которые ей предстоит проанализировать и найти закономерности. Различие лишь в том, что при обучении с учителем есть ряд гипотез, которые необходимо опровергнуть или подтвердить. Эту разницу легко понять на примерах.
Машинное обучение с учителем
Предположим, в нашем распоряжении оказались сведения о десяти тысячах московских квартир: площадь, этаж, район, наличие или отсутствие парковки у дома, расстояние от метро, цена квартиры и т. п. Нам необходимо создать модель, предсказывающую рыночную стоимость квартиры по её параметрам. Это идеальный пример машинного обучения с учителем: у нас есть исходные данные (количество квартир и их свойства, которые называются признаками) и готовый ответ по каждой из квартир – её стоимость. Программе предстоит решить задачу регрессии.
Ещё пример из практики: подтвердить или опровергнуть наличие рака у пациента, зная все его медицинские показатели. Выяснить, является ли входящее письмо спамом, проанализировав его текст. Это всё задачи на классификацию.
Машинное обучение без учителя
В случае обучения без учителя, когда готовых «правильных ответов» системе не предоставлено, всё обстоит ещё интереснее. Например, у нас есть информация о весе и росте какого-то количества людей, и эти данные нужно распределить по трём группам, для каждой из которых предстоит пошить рубашки подходящих размеров. Это задача кластеризации. В этом случае предстоит разделить все данные на 3 кластера (но, как правило, такого строгого и единственно возможного деления нет).
Если взять другую ситуацию, когда каждый из объектов в выборке обладает сотней различных признаков, то основной трудностью будет графическое отображение такой выборки. Поэтому количество признаков уменьшают до двух или трёх, и становится возможным визуализировать их на плоскости или в 3D. Это – задача уменьшения размерности.
1.4 Основные алгоритмы моделей машинного обучения
1. Дерево принятия решений
Это метод поддержки принятия решений, основанный на использовании древовидного графа: модели принятия решений, которая учитывает их потенциальные последствия (с расчётом вероятности наступления того или иного события), эффективность, ресурсозатратность.
Для бизнес-процессов это дерево складывается из минимального числа вопросов, предполагающих однозначный ответ — «да» или «нет». Последовательно дав ответы на все эти вопросы, мы приходим к правильному выбору. Методологические преимущества дерева принятия решений – в том, что оно структурирует и систематизирует проблему, а итоговое решение принимается на основе логических выводов.
2. Наивная байесовская классификация
Наивные байесовские классификаторы относятся к семейству простых вероятностных классификаторов и берут начало из теоремы Байеса, которая применительно к данному случаю рассматривает функции как независимые (это называется строгим, или наивным, предположением). На практике используется в следующих областях машинного обучения:
Всем, кто хоть немного изучал статистику, знакомо понятие линейной регрессии. К вариантам её реализации относятся и наименьшие квадраты. Обычно с помощью линейной регрессии решают задачи по подгонке прямой, которая проходит через множество точек. Вот как это делается с помощью метода наименьших квадратов: провести прямую, измерить расстояние от неё до каждой из точек (точки и линию соединяют вертикальными отрезками), получившуюся сумму перенести наверх. В результате та кривая, в которой сумма расстояний будет наименьшей, и есть искомая (эта линия пройдёт через точки с нормально распределённым отклонением от истинного значения).
Линейная функция обычно используется при подборе данных для машинного обучения, а метод наименьших квадратов – для сведения к минимуму погрешностей путем создания метрики ошибок.
4. Логистическая регрессия
Логистическая регрессия – это способ определения зависимости между переменными, одна из которых категориально зависима, а другие независимы. Для этого применяется логистическая функция (аккумулятивное логистическое распределение). Практическое значение логистической регрессии заключается в том, что она является мощным статистическим методом предсказания событий, который включает в себя одну или несколько независимых переменных. Это востребовано в следующих ситуациях:
Это целый набор алгоритмов, необходимых для решения задач на классификацию и регрессионный анализ. Исходя из того что объект, находящийся в N-мерном пространстве, относится к одному из двух классов, метод опорных векторов строит гиперплоскость с мерностью (N – 1), чтобы все объекты оказались в одной из двух групп. На бумаге это можно изобразить так: есть точки двух разных видов, и их можно линейно разделить. Кроме сепарации точек, данный метод генерирует гиперплоскость таким образом, чтобы она была максимально удалена от самой близкой точки каждой группы.
SVM и его модификации помогают решать такие сложные задачи машинного обучения, как сплайсинг ДНК, определение пола человека по фотографии, вывод рекламных баннеров на сайты.
Он базируется на алгоритмах машинного обучения, генерирующих множество классификаторов и разделяющих все объекты из вновь поступающих данных на основе их усреднения или итогов голосования. Изначально метод ансамблей был частным случаем байесовского усреднения, но затем усложнился и оброс дополнительными алгоритмами:
Кластеризация заключается в распределении множества объектов по категориям так, чтобы в каждой категории – кластере – оказались наиболее схожие между собой элементы.
Кластеризировать объекты можно по разным алгоритмам. Чаще всего используют следующие:
8. Метод главных компонент (PCA)
Метод главных компонент, или PCA, представляет собой статистическую операцию по ортогональному преобразованию, которая имеет своей целью перевод наблюдений за переменными, которые могут быть как-то взаимосвязаны между собой, в набор главных компонент – значений, которые линейно не коррелированы.
Практические задачи, в которых применяется PCA, – визуализация и большинство процедур сжатия, упрощения, минимизации данных для того, чтобы облегчить процесс обучения. Однако метод главных компонент не годится для ситуаций, когда исходные данные слабо упорядочены (то есть все компоненты метода характеризуются высокой дисперсией). Так что его применимость определяется тем, насколько хорошо изучена и описана предметная область.
9. Сингулярное разложение
В линейной алгебре сингулярное разложение, или SVD, определяется как разложение прямоугольной матрицы, состоящей из комплексных или вещественных чисел. Так, матрицу M размерностью [m*n] можно разложить таким образом, что M = UΣV, где U и V будут унитарными матрицами, а Σ – диагональной.
Одним из частных случаев сингулярного разложения является метод главных компонент. Самые первые технологии компьютерного зрения разрабатывались на основе SVD и PCA и работали следующим образом: вначале лица (или другие паттерны, которые предстояло найти) представляли в виде суммы базисных компонент, затем уменьшали их размерность, после чего производили их сопоставление с изображениями из выборки. Современные алгоритмы сингулярного разложения в машинном обучении, конечно, значительно сложнее и изощрённее, чем их предшественники, но суть их в целом нем изменилась.
10. Анализ независимых компонент (ICA)
Это один из статистических методов, который выявляет скрытые факторы, оказывающие влияние на случайные величины, сигналы и пр. ICA формирует порождающую модель для баз многофакторных данных. Переменные в модели содержат некоторые скрытые переменные, причем нет никакой информации о правилах их смешивания. Эти скрытые переменные являются независимыми компонентами выборки и считаются негауссовскими сигналами.
В отличие от анализа главных компонент, который связан с данным методом, анализ независимых компонент более эффективен, особенно в тех случаях, когда классические подходы оказываются бессильны. Он обнаруживает скрытые причины явлений и благодаря этому нашёл широкое применение в самых различных областях – от астрономии и медицины до распознавания речи, автоматического тестирования и анализа динамики финансовых показателей.
1.5 Примеры применения в реальной жизни
Пример 1. Диагностика заболеваний
Пациенты в данном случае являются объектами, а признаками – все наблюдающиеся у них симптомы, анамнез, результаты анализов, уже предпринятые лечебные меры (фактически вся история болезни, формализованная и разбитая на отдельные критерии). Некоторые признаки – пол, наличие или отсутствие головной боли, кашля, сыпи и иные – рассматриваются как бинарные. Оценка тяжести состояния (крайне тяжёлое, средней тяжести и др.) является порядковым признаком, а многие другие – количественными: объём лекарственного препарата, уровень гемоглобина в крови, показатели артериального давления и пульса, возраст, вес. Собрав информацию о состоянии пациента, содержащую много таких признаков, можно загрузить её в компьютер и с помощью программы, способной к машинному обучению, решить следующие задачи:
Пример 2. Поиск мест залегания полезных ископаемых
В роли признаков здесь выступают сведения, добытые при помощи геологической разведки: наличие на территории местности каких-либо пород (и это будет признаком бинарного типа), их физические и химические свойства (которые раскладываются на ряд количественных и качественных признаков).
Для обучающей выборки берутся 2 вида прецедентов: районы, где точно присутствуют месторождения полезных ископаемых, и районы с похожими характеристиками, где эти ископаемые не были обнаружены. Но добыча редких полезных ископаемых имеет свою специфику: во многих случаях количество признаков значительно превышает число объектов, и методы традиционной статистики плохо подходят для таких ситуаций. Поэтому при машинном обучении акцент делается на обнаружение закономерностей в уже собранном массиве данных. Для этого определяются небольшие и наиболее информативные совокупности признаков, которые максимально показательны для ответа на вопрос исследования – есть в указанной местности то или иное ископаемое или нет. Можно провести аналогию с медициной: у месторождений тоже можно выявить свои синдромы. Ценность применения машинного обучения в этой области заключается в том, что полученные результаты не только носят практический характер, но и представляют серьёзный научный интерес для геологов и геофизиков.
Пример 3. Оценка надёжности и платёжеспособности кандидатов на получение кредитов
С этой задачей ежедневно сталкиваются все банки, занимающиеся выдачей кредитов. Необходимость в автоматизации этого процесса назрела давно, ещё в 1960–1970-е годы, когда в США и других странах начался бум кредитных карт.
Лица, запрашивающие у банка заём, – это объекты, а вот признаки будут отличаться в зависимости от того, физическое это лицо или юридическое. Признаковое описание частного лица, претендующего на кредит, формируется на основе данных анкеты, которую оно заполняет. Затем анкета дополняется некоторыми другими сведениями о потенциальном клиенте, которые банк получает по своим каналам. Часть из них относятся к бинарным признакам (пол, наличие телефонного номера), другие — к порядковым (образование, должность), большинство же являются количественными (величина займа, общая сумма задолженностей по другим банкам, возраст, количество членов семьи, доход, трудовой стаж) или номинальными (имя, название фирмы-работодателя, профессия, адрес).
Для машинного обучения составляется выборка, в которую входят кредитополучатели, чья кредитная история известна. Все заёмщики делятся на классы, в простейшем случае их 2 – «хорошие» заёмщики и «плохие», и положительное решение о выдаче кредита принимается только в пользу «хороших».
Более сложный алгоритм машинного обучения, называемый кредитным скорингом, предусматривает начисление каждому заёмщику условных баллов за каждый признак, и решение о предоставлении кредита будет зависеть от суммы набранных баллов. Во время машинного обучения системы кредитного скоринга вначале назначают некоторое количество баллов каждому признаку, а затем определяют условия выдачи займа (срок, процентную ставку и остальные параметры, которые отражаются в кредитном договоре). Но существует также и другой алгоритм обучения системы – на основе прецедентов.
Специалист по машинному обучению: кто такой, чем занимается и сколько получает
Разбираемся, нужно ли творцам искусственного интеллекта знать математику и Python.
Специалист по машинному обучению (ML, machine learning) — это программист, который с помощью специальных наборов данных и алгоритмов обучает искусственный интеллект.
Посмотрим, например, как приложение «Яндекс.Навигатор» выбирает маршрут до пункта назначения. У него есть ваши GPS-координаты и карта, но при этом он знает и о пробках, авариях, дорожном ремонте. Всё это благодаря графу дорог — алгоритм быстро анализирует возможные пути и находит самый быстрый. А программисты следят, чтобы машинный интеллект не ошибался.
Но ситуация на дорогах постоянно меняется: вчера здесь был поворот, а сегодня висит «кирпич» и водители вынуждены объезжать это место. Добавлять на карту все изменения вручную, особенно в реальном времени, слишком трудозатратно и дорого, требуется много людей. Но алгоритму совсем не обязательно знать про запрет — ему достаточно увидеть, что машины стали двигаться по-другому, чтобы перенаправить всех водителей на другие маршруты.
Научить компьютер принимать такие решения — задача специалистов по ML. Без этого мы не смогли бы обработать море информации, которую люди генерируют каждый день, и сделать нашу жизнь комфортнее.
Пишет про digital и машинное обучение для корпоративных блогов. Топ-автор в категории «Искусственный интеллект» на Medium. Kaggle-эксперт.
Чем занимается специалист по машинному обучению
Задачи специалиста по МL отличаются в разных компаниях и проектах, но чаще всего он делает вот что:
Собирать данные вручную сложно: если это, например. изображения, требуются сотни тысяч фото с разных ракурсов и разными условиями освещённости. «ВКонтакте» недавно запустил новую функцию — сеть показывает фото пользователей их друзьям и спрашивает: «Это Вася Иванов?» Чтобы отметить друга на фото, требуется меньше секунды. Не поленитесь и сделайте это. Так вы поможете нейросети научиться распознавать лица, а заодно почувствуете себя специалистом по ML — хоть немножко 🙂
Алгоритмы для построения модели программируют под конкретные задачи. Иногда они довольно простые — например, алгоритм для предсказания предпочтений туристов из разных городов занимает всего 20 строчек кода.
Но бывают и очень сложные — такие как гигантская нейросеть DeepCoder. Она копирует и миксует готовые фрагменты кода, создавая на выходе новые программы. Эта технология называется программным синтезом.
Получается, что сама нейросеть, состоящая из миллионов строк кода, может заимствовать его из множества других программ. Алгоритм порождает другие алгоритмы — чем не цифровая жизнь?
Кому подойдёт профессия специалиста по ML
Стать специалистом по машинному обучению за три дня не получится. Но вы можете попробовать профессию и попытаться предсказать курс доллара с помощью машинного обучения на бесплатном марафоне «Напишите первую модель машинного обучения за 3 дня».
Какие навыки нужны специалистам по МL
Предположим, нам нужно построить автоматическую систему рекомендаций для соцсети. Что должно лежать в основе рекомендаций? Хороший вариант — посмотреть, что лайкают друзья: людей часто объединяют интересы. Но чтобы система работала ещё лучше, придётся учитывать время года или суток, события в стране и в мире. Например, «ВКонтакте» утром чаще рекомендует новости, а вечером — мемасики про котиков и другой развлекательный контент. Чтобы всё это продумать и учесть сотни различных факторов, нужно быть готовым к кропотливой и даже монотонной работе.
Как определить, хороший контент в соцсети или плохой? Можно посадить сотни модераторов и разработать сложную систему правил, а можно просто добавить кнопку эмоциональной реакции — например, лайк. Если у поста много лайков, значит, людям он нравится, следовательно, материал хороший и нейросеть будет показывать его как можно большему количеству людей. Возможно, эта система не идеальна, но она позволяет решить проблему относительно эффективно и с минимальной затратой ресурсов.
Перспективы развития профессии
Сегодня МL помогает людям практически в любой области — от выбора сериалов на Netflix до заботы о здоровье. Востребованность специалистов по ML с каждым годом растёт. Например, hh.ru отмечает, что с 2015 по 2019 год количество вакансий в сфере машинного обучения выросло в семь раз.
Больше всего таких специалистов требуется в сфере информационных технологий, разработке программного обеспечения, финансовом секторе, бизнес-среде, маркетинге и розничной торговле.
На какую зарплату могут рассчитывать Junior, Middle и Senior
Яндекс, «Тинькофф» и другие компании нуждаются в крутых профессионалах в области ML. По наличию опыта такие специалисты делятся на три группы: Junior, Middle и Senior.
Junior (младший)
Нужно уметь работать с библиотеками для обработки данных — Pandas, NumPy, Matplotlib, и понимать системы управления базами данных — MySQL/PostgreSQL.
В регионах такой специалист может рассчитывать на зарплату от 40 тысяч рублей. В Москве джуны получают значительно больше — от 80 тысяч.
Middle (средний)
Уверенный специалист с опытом от 2 до 5 лет. Он способен перевести задачи бизнеса на язык математики, реализовать с нуля и оценить производительность модели машинного обучения, проанализировать и проверить данные — соответствуют ли они заданным критериям.
Среди требований к мидлу — навыки работы с современными аналитическими пакетами на R/Python и промышленными хранилищами данных (Teradata, DB2), а также понимание BigData. Приветствуется владение статистическими инструментами — SPSS, MATLAB, SAS Data Miner.
В регионах средняя зарплата — 60–80 тысяч, в Москве — не меньше 100 тысяч рублей.
Senior (старший)
Опытный специалист. Работодатели ожидают, что у сеньора за плечами 5–7 лет работы над проектами в сфере data mining, data analysis, машинного обучения или математического моделирования. В списке компетенций: уверенный Python, SQL/CQL, глубокое понимание архитектуры нейросетей, знание Spark Streaming (используется с Apache Spark), Cassandra (система управления базами данных), фреймворков TensorFlow, CV, PyTorch или других — в зависимости от стека компании.
Иногда выделяют ML Team Lead (тимлид, лидер команды). Тимлидами становятся сеньоры, возглавляющие подразделения Machine Learning. Здесь важны лидерские качества, тайм-менеджмент и умение работать в команде.
Сеньоры и тимлиды в регионах зарабатывают 100–120 тысяч, в Москве — от 200 и до 400–500 тысяч. Это хороший стимул освоить профессию. А учитывая, что потребность в машинном обучении с годами будет только расти, зарплаты опытных специалистов по ML точно не станут ниже.
Где учиться
Изучать машинное обучение можно в университете, на курсах или самостоятельно.
Университет даёт студентам хорошую базу, особенно в математике и статистике. Вы получите диплом государственного образца — это может быть плюсом при трудоустройстве. Но поступить на специальность Data Science обычно непросто и дорого. Например, двухлетняя магистратура по наукам о данных в «Высшей школе экономики» обойдётся в 1 155 000 рублей.
Курсы позволяют получить структурированную информацию в сжатые сроки. Такой вариант образования гораздо дешевле университетской программы. Кроме того, на курсах готовят выпускников к практической деятельности, дают поработать над реальными проектами. Стоимость стартует от 50 тысяч рублей и доходит до 150 тысяч.
Самостоятельное обучение подходит тем, у кого уже есть технический бэкграунд. В интернете много бесплатных книг и курсов, и некоторые из них весьма хороши. Но есть сложность: придётся самостоятельно планировать обучение и развитие, получать знания и навыки, которые понадобятся на работе. Без старшего товарища ориентироваться в океане информации и проверять рецепты из интернета непросто.
Вывод
Специалисты по машинному обучению работают над сложными, увлекательными проектами, которые хорошо оплачиваются. Созданные ими решения делают нашу жизнь проще, интереснее и безопаснее. Так что если вам хочется быть на переднем крае технологий и заниматься самыми современными проектами, без которых немыслимо не только будущее, а уже и настоящее, — возможно, это идеальная карьера для вас.
Самому освоить профессию специалиста по машинному обучению трудно. Но можно записаться на курс «Профессия Data Scientist: машинное обучение», где опытные специалисты по ML собрали сбалансированную программу, учли типичные ошибки новичков и делятся лучшими практиками. За год с небольшим вы научитесь разбираться в программировании и моделях МL и поработаете с реальными проектами в машинном обучении.