Как обучиться Machine Learning и стать инженером машинного обучения с нуля?
Для того чтобы стать инженером машинного обучения, необходимо иметь техническое образование, знание основ математики. Нередко в эту профессию приходят программисты, специалисты по финансам, а также аналитики.
Какие требования выдвигаются к ML-специалисту
Квалифицированный ML-специалист должен обладать следующими качествами:
- Увлечение математическими науками. Необходимо прекрасно разбираться в математическом анализе, в теории вероятностей, в статистике и линейной алгебре.
- Логическое, аналитическое мышление, способность выявлять скрытые закономерности, умение работать с крупными массивами данных.
- Самостоятельность, ответственность за принимаемые решения и получаемые результаты, инициативность.
- Целеустремленность, стрессоустойчивость: необходимо осознавать, что многие идеи и гипотезы не получат своего подтверждения, что потребует снова возвращаться к началу работы.
- Развитые коммуникативные навыки, способность донести свою точку зрения до других.
Обучение машинному обучению
Для того чтобы стать успешным ML-инженером, можно пойти одним из следующих путей:
- Поступить в технический университет. В этом случае потребуется несколько лет учиться очно, однако такой подход предоставит фундаментальные знания по специальности.
- Пройти онлайн-курс по машинному обучению. Преимущество – в том, что можно заниматься после основной учебы или работы, причем сам курс займет около 1-2 лет.
- Постараться самостоятельно изучить всю тему, используя учебники, бесплатные онлайн-курсы и т. д.
Обучение в ВУЗе
Это оптимальный вариант для тех, кто завершает 11 класс в школе и планирует получать первое высшее, но пока не определился со специальностью. Пока что специальности по машинному обучению нет, однако можно пойти на «Компьютерные системы и технологии», «ПО и интеллектуальные системы», «Математика в цифровой экономике».
Необходимо подготовиться к тому, что придется изучать большой объем теоретических знаний (включая второстепенные – например, философия, история). Многие отмечают, что практики по такой специальности недостаточно, поэтому придется делать упор на стажировку или на самостоятельное изучение актуальных ML-инструментов. Наконец, для тех, кто не поступил на бюджет, такое обучение может оказаться дорогостоящим.
Онлайн-курсы
Многие онлайн-школы предлагают курсы по машинному обучению по удобному графику. Преимущество – в продуманной образовательной программе: темы изучаются последовательно, от простого к сложному. Также каждый пользователь может возвращаться к пройденным лекциям: материал хранится в личном кабинете бессрочно.
При необходимости можно проконсультироваться с преподавателями, которые специализируются на машинном обучении. Еще одно преимущество – большое количество практических заданий.
Что касается самостоятельного обучения, то машинное обучение – не та область, которую можно усвоить по видеороликам на YouTube или по книгам в интернете.