Мл работа: Вакансии компании ВКонтакте — работа в Санкт-Петербурге, Москве, Ташкенте, Алматы

Работа в Молдове — 4253 вакансии в Кишиневе на сайте поиска работы — Rabota.md

Рынок труда в Молдове обновляется чаще, чем лента новостей, и обилие рабочих мест позволяет каждому выбрать занятие по душе или попробовать что-то новое. Будь то работа по специальности или желание попробовать себя в рисовании узоров на пряниках, портал Rabota.md найдёт вакансию, которая ответит всем вашим требованиям. Обилие рабочих мест в столице говорит само за себя – более 5 тысяч вакансий ждут вас!

Популярность Кишинёва неоспорима: здесь сосредоточены самые большие, надёжные и проверенные компании страны. Ежедневно на сайте публикуются эксклюзивные вакансии в Кишинёве и других городах от самых разных фирм.

Основные преимущества сервиса поиска работы

С помощью портала поиск работы в Молдове существенно облегчается. Найти работу в Кишинёве можно за день. Регистрация и заполнение CV на сервисе Rabota.md занимают около получаса, а после короткой модерации ваше резюме уже готово к рассылке. Сразу же можно начать отправлять CV по всем приглянувшимся вакансиям, чем больше — тем лучше, больше звонков и больше шансов найти работу мечты. Другими преимуществами сервиса Rabota.md являются:

• Удобное приложение для телефонов, доступное в Google Play и Apple Store – найти работу ещё быстрее и проще;
• Встроенный сервис профессионального заполнения и публикации резюме, которое потом можно скачать и рассылать вручную;
• Отправление CV в один клик с сайта или из приложения любой выбранной компании с возможностью прикрепления сопроводительного письма;
• Добавление нескольких CV от одного пользователя с разными профессиями;
• E-mail подписка на уведомления о новых вакансиях;
• Каталог вакансий с поиском по четырем способам: компании, города, рубрики и через каталог профессий;
• Быстрая удобная регистрация через Facebook, Google и Mail.Ru;
• Огромное разнообразие вакансий: от продавца соседней алиментары, до художника игровых интерфейсов.

Но основное достоинство портала Rabota.md заключается не в удобстве функционала. Главное, за что его любят и доверяют ему — это надёжность публикуемых вакансий. Они поступают на сайт напрямую от работодателей, проходят несколько этапов модерации и всегда являются актуальными и конечно же, официальными. Найдётся работа для каждого – интересная и высокооплачиваемая, сезонная или постоянная, удалённая или офисная.

Возможности портала Rabota.md

Помимо основной задачи, портал Rabota.md может быть полезен не только для граждан, ищущих или предоставляющих работу, но и для тех, кому интересно, что происходит на рынке труда Молдовы. Проект развивается и у него появляются новые и новые функции. Уже сейчас сайт можно использовать для поиска работников – если вы предприниматель или представляете компанию. Аналитикам и СМИ будут полезны аналитические исследования HR-центра портала. Кроме того, на сайте существуют разделы с советами работодателям и соискателям, последние новости с трудового рынка, отзывы клиентов о проекте, и даже блог, в котором собраны ироничные и полезные статьи обо всём, что связано с работой и карьерой.

Бокал Cognac V.S.O.P. 160 мл, хрусталь, ручная работа, Sommeliers, Riedel (4400/71)

Бокал 160 мл, хрусталь, ручная работа, Sommeliers, Riedel

Бокал Cognac V.S.O.P.
Высота: 165 мм
Объем: 160 мл
Хрусталь, ручная работа.

Рекомендован для: Арманьяк (молодой), Бренди, Кальвадос, Коньяк V.S.O.P., Ром, крепленые вина.

Коньяк V.S.O.P.

Для выявления качеств коньяков Хеннесси необходимы бокалы разных форм, в зависимости от возраста напитка, чтобы подчеркнуть конкретный набор характеристик. Для молодого коньяка V.S.O.P марки Хеннесси нужен был бокал, который подчеркивал бы его фруктовость и гармонично сглаживал бы кислотность и спиртовую крепость. Учитывая это, наша «рабочая группа по бренди» разработала малый бокал в форме тюльпана, который способен был удовлетворить жестким требованиям главного купажиста. Его форма и размер подчеркивают тонкие карамельные и виноградные ароматы бренди и противодействуют обжигающему спирту.

Коньяк

В поисках формы коньячного бокала, который гарантировал бы полное удовольствие от коньяка, г-н Ян Фийу, главный купажист фирмы «Хеннесси Коньяк», объединил усилия с Георгом Риделем для организации дегустации вслепую. Участникам завязывали глаза, чтобы они не отвлекались на визуальные характеристики бокалов. Результаты были настоящим откровением. Традиционные «шарообразные» бокалы были исключены сразу же, поскольку их большая площадь испарения означает, что они передают резкие спиртовые запахи. Ничуть не удивленный Ян Фийу заметил: «Во время дегустаций внутри «Хеннесси» мы используем узкие бокалы малого объема вот уже много лет». Полностью удостоверившись в том, что большие бокалы подчеркивают спиртовые и подавляют фруктовые ароматы, комиссия сосредоточила внимание на малых бокалах. Было установлено, что они передают совершенно другие букеты: неожиданно появились нежные сладкие ароматы.

Бренди, выдержанные в бочках

Выдержанное бренди можно узнать по интенсивной окраске, которую спирт приобретает во время длительного пребывания в дубовых бочках. Однако дубовые ароматы могут доминировать настолько сильно, что оригинальный аромат плодов, из которых произведено бренди, может быть едва различим. Наши бокалы предназначены для того, чтобы выявлять эту тонкую фруктовость.

Серия Sommeliers, первые представители которой были разработаны в 1973 году, изменила мир виноделия. Их тщательно продуманная форма призвана передавать весь объем вкуса определенного сорта вина. Эти бокалы смоделированы таким образом, чтобы направлять поток вина на необходимые вкусовые участки языка. Это помогает в полной мере ощутить даже самые тонкие компоненты вина. Бокалы коллекции Sommeliers изготавливаются вручную из хрусталя самого высокого качества по древнейшим технологиям. В их составе более 24% свинца.

Ручной распылитель Grinda работа под любым углом, 1500 мл 425055 — цена, отзывы, характеристики, фото

Ручной распылитель Grinda работа под любым углом, 1500 мл 425055 применяется для опрыскивания.

Имеет лёгкий пластиковый корпус, который прослужит длительное время.

Прозрачность емкости позволит легко контролировать сколько жидкости осталось.

Гибкий силиконовый шланг с утяжелителем допускает использование распылителя под любым углом.

• Длина шланга, м 0.27
• Наличие помпы да
• Материал пластик
• Объем, л 1,5
• Цвет (рисунок) красный
• Вес, кг 0,33

Этот товар из подборок

Параметры упакованного товара

Единица товара: Штука
Вес, кг: 0,32

Длина, мм: 200
Ширина, мм: 100
Высота, мм: 300

Произведено

• Германия — родина бренда
• Россия — страна производства*
• Информация о производителе

* Производитель оставляет за собой право без уведомления дилера менять характеристики, внешний вид, комплектацию товара и место его производства.

Указанная информация не является публичной офертой

На данный момент для этого товара нет расходных материалов

Сервис от ВсеИнструменты.ру

Мы предлагаем уникальный сервис по обмену, возврату и ремонту товара!

Обратиться по обмену, возврату или сдать инструмент в ремонт вы можете в любом магазине или ПВЗ ВсеИнструменты.ру.

Гарантия производителя

Гарантия производителя 2 года

Гарантийный ремонт

Здесь вы найдете адреса расположенных в вашем городе лицензированных сервисных центров.

Лицензированные сервисные центры	Адрес	Контакты
СЦ «Remont Tools»	ул. Советская, д. 101, Стройдвор (м. Нахабино)	+7 (926) 866-00-52
СЦ «ВИРА»	1-я ул. Энтузиастов, д. 12	+7 (495) 673-06-57
СЦ «Дядько»	ул. Талалихина, д. 41, стр. 1	+7 (499) 702-01-13
СЦ «Зубр» МСК  Средний срок ремонта — 14 дней	ул. Библиотечный пр-д, д. 1А	+7 (495) 730-34-00
СЦ «Интернет-Запчасти»	ул. Академика Арцимовича, д. 6, оф. 107	+7 (495) 066-25-34
СЦ «ИП Ершов Ю.В.»	ул. Лианозовский пр-д, д. 8, стр. 4, оф. 105	+7 (495) 726-08-99
СЦ «ИП Кореньков А.Б.»	ул. Соловьиная роща, д. 16	+7 (925) 220-77-03
СЦ «МВС сервис»	ул. Большая Черкизовская, д. 24А, стр. 2, пом. 1	+7 (495) 775-81-93

_____Фармацевтическое предприятие Закрытое акционерное общество «РЕСТЕР» создано в марте 2000 г. для осуществления деятельности по производству лекарственных средств. Название предприятия произошло от латинских слов REmedium (лекарство) и STERilis (стерильный). Предприятие производит инфузионные растворы и растворы для перитонеального диализа.  Единственным акционером предприятия является Акционерное общество «Ижевский электромеханический завод «Купол». 

_____Предприятие было спроектировано с нулевого цикла (green-field operation) шведской компанией «LUKI Engineering AB». Поставка и установка производственного оборудования, приемка и введение в эксплуатацию, а также валидация предприятия проведены компанией «LUKI Engineering AB» с участием чешской компании «Lab&Pharma». 

_____Завод расположен в Республике Удмуртия, промышленно-развитом регионе к западу от Уральских гор и в 1000 км от Москвы. Наш регион известен своей хорошо развитой инфраструктурой, стабильной политической обстановкой и здоровым инвестиционным климатом. 

_____Днем рождения завода официально признано 16 января 2001 года, когда была получена федеральная лицензия на производство, хранение и распространение лекарственных средств. 

_____В 2005 году на предприятии была произведена модернизация производственной линии, что позволило увеличить производительность и выпуск продукции на 30 процентов.  

_____Важно отметить, что «РЕСТЕР» – одно из немногих фармацевтических предприятий в России, выпускающих инфузионные растворы в контейнерах из пленки на основе полипропилена, не содержащей в своем составе  пластификатора ДЭГФ (диэтилгексилфталата). Контейнеры из такой пленки отвечают всем необходимым требованиям, что делает их не только идеальной альтернативой пакетов из мягкого ПВХ, но и удобной заменой стеклянных флаконов для инфузионных растворов. 

_____С 2008 года ЗАО «РЕСТЕР»  на контрактной основе с крупнейшим фармацевтическим производителем с мировым именем, немецкой компанией «Fresenius Medical Care»  производит растворы для перитонеального диализа в уникальной системе stay-safe. 

 _____Выбор был обусловлен тем, что предприятие «РЕСТЕР» на тот момент являлось одним из самых передовых в России  фармацевтических предприятий, построенным по правилам GMP (Good Manufacturing Practice), оснащенным новейшим импортным оборудованием и имеющим необходимый опыт работы на рынке. 

 _____В настоящее время половина россиян, страдающих хронической почечной недостаточностью, применяющие  для очистки крови перитонеальный диализ используют растворы  произведенные ЗАО «РЕСТЕР». 

_____С 2008 года ЗАО «РЕСТЕР» задействовало все производственные мощности, организовав работу в четырехсменном круглосуточном режиме. 

_____На данный момент, помимо контрактного производства ЗАО «РЕСТЕР» производит следующие инфузионные растворы: натрия хлорид, раствор для инфузий 0,9% 100 мл, 250 мл, 500 мл; глюкоза, раствор для инфузий 5% и 10%; раствор Рингера 250 мл, 500 мл.  

 

_____В ближайшие планы компании «РЕСТЕР» входит инвестирование дополнительных средств для создания на базе предприятия ряда новых фармацевтических производств, которые в совокупности составят Мультимодульный фармацевтический центр. Непременное условие при создании Центра – полное соответствие требованиям GMP. 

_____К выпуску планируются более современные высокотехнологичные двух камерные растворы для перитонеального диализа stay-safe объемом 2000, 2500 мл и sleep-safe объемом 5000 мл. 

_____Новые производства «РЕСТЕР» планирует разместить в корпусе площадью 8 тыс.  м²  на базе Индустриального парка УР, организованного АО «Ижевский электромеханический завод «Купол». 

_____Дальнейшее развитие фармацевтической отрасли предусмотрено государственной Программой РФ «Развитие фармацевтической и медицинской промышленности на 2013-2020 годы» (Фарма 2020), а также «Фарма 2030» согласно стратегии, озвученной президентом России Владимиром Владимировичем Путиным о поддержке отечественного производителя инновационных фармацевтических препаратов. 

_____Основная их концепция заключается в локализации не менее 90% препаратов, входящих в список жизненно необходимых и важнейших лекарственных препаратов в РФ и в эффективном совершенствовании фармотрасли, в частности выводе российской лекарственной продукции на зарубежные рынки. 

 

Сотрудничество

 

_____Фармацевтическая компания «РЕСТЕР» готово обсудить с потенциальными партнерами любые предложения о сотрудничестве на взаимовыгодной основе  

_____Наша компания заинтересована в организации совместного бизнеса и сотрудничества с российскими и западными фармацевтическими компаниями и торговыми организациями с целью создания новых фармацевтических производств (предпочтительно модульного типа), выпускающих новые для российского рынка фармацевтические препараты. Это сотрудничество мы видим в формах организации совместного предприятия или стратегического партнерства, а также привлечения дополнительных инвестиций, использования маркетинговых услуг партнера для продвижения фармацевтической продукции на российских и западных рынках, использование дилерских и дистрибьюторских сетей, использования торговой марки и т.д. 

 

_____Мы готовы обсудить любые предложения о сотрудничестве на взаимовыгодной основе с потенциальными партнерами. Мы будем рады предоставить дополнительную техническую и коммерческую информацию по Вашему запросу. 

 

ЗАО «РЕСТЕР» 

426073, Россия, Удмуртская Республика, г. Ижевск, ул. Молодежная, д.111 

Тел.: (3412) 20-78-77,  

Факс: 91-70-19 

E-mail: [email protected] 

www.rester.ru 

 

О производстве 

 

_____Фармацевтическое производство соответствует требованиям международных стандартов и нормам европейского стандарта GMP (Good Manufacturing Practice) 

 

            Основные звенья технологического процесса: 

 

Подготовка производственных помещений и оборудования к работе. 

Получение воды очищенной и воды для инъекций проходит поэтапно: 

1. удаление механических примесей и железа; 
2. умягчение с использованием ионообменной смолы; 
3. обратноосмотическая фильтрация; 
4. UF облучение; 
5. дистилляция. 

 Оборудование компаний VATTENTEKNIK (Швеция). 

 

_____Приготовление раствора происходит в реакторах с применением магнитных мешалок, исключающих контакт раствора с внешней средой. Все параметры контролируются встроенными процессорами. 

 Оборудование компании GETINGE (Швеция). 

 

_____При изготовлении пакетов используется многослойная пленка на основе полипропилена, свободная от хлора германских производителей. 

 Оборудование компании PLUMAT (Германия). 

 

_____Для фильтрации растворов используются фильтры с размерами пор 1,0 мкм и 0,22 мкм фирмы PALL (Англия), установленные последовательно. 

 Розлив и укупорка раствора производится с помощью турбинных дозаторов производства компании PLUMATEX (Германия). 

 

_____Стерилизация происходит в промышленном стерилизаторе проходного типа при температуре 121-122 °С в течение 20 мин. Весь цикл стерилизации длится примерно 90 минут. 

 Оборудование фирмы GETINGE (Швеция). 

 

             Визуальный контроль на механические примеси и упаковка готовой продукции. 

 На предприятии предусмотрен отдел контроля качества, состоящий из лабораторного комплекса: 

• химико-аналитической лаборатории ;
• микробиологической лаборатории с блоком контроля бактериальных эндотоксинов. 

 

_____Качество сырья и готовой продукции проверяется в соответствии с требованиями, регламентируемыми Российской фармакопеей и действующей нормативно-технической документацией. 

 

_____Постадийный контроль обеспечивает наблюдение за процессом во всех предварительно установленных критичных точках. 

 

_____Кроме ОКК функционирует отдел обеспечения качества, отвечающий за проведение валидации, самоинспекции,  разработку и контроль документации. Кроме этого в функции ООК входит проведение обучения и повышения квалификации работающего персонала. 

 

 

Правила, как пить воду в течение дня, и ошибки в «питьевом режиме» назвала врач-терапевт

Пить надо два-три литра воды в день или нормы вообще не существует и все индивидуально? «Водные битвы» среди приверженцев здорового образа жизни не стихают. Не дают точных ответов и диетологи, их рекомендации разнятся. «Доктор Питер» спросил у врача-терапевта о базовых правилах правильного питьевого режима и о том, какие ошибки допускать нельзя.

Правды о воде и нормах ее употребления не существует. О том, что все сугубо индивидуально, зависит от образа жизни, культуры питания, возраста и хронических заболеваний, официально заявляли даже  представители ВОЗ. По их данным, миф о двух литрах воды в день появился как маркетинговый ход и не имеет никакого отношения к нормам потребления в день. 

— Пить нужно, соблюдая разумную меру и исходя из принципа “не навреди», но и не забывая о полезной, лечебной дозе, — рассказала «Доктору Питеру» врач-терапевт Елена Черненко. — Базовая или минимальная потребность жидкости (мы говорим о любой жидкости) — это 30 мл на кг массы тела в сутки у любого живого организма, включая детей на полном прикорме. 

Переводя в литры, в организм человека весом 65 кг должно поступать около 1,9 л жидкости. 

— Дальше мы прибавляем дополнительный расход воды на болезнь, грудное вскармливание, спорт, жару, прием мочегонных, в том числе — продуктов, сухой воздух и другие факторы, — отмечает врач.

По ее словам, не обязательно, чтобы вся эта жидкость была только в виде воды.

— У воды есть свои преимущества — она бесплатна, без калорий и сахара, быстро всасывается, то есть быстрее “приступает к работе”, ведь из огурца организму воду надо еще “добыть”, — говорит Елена Черненко.

Оптимальное соотношение воды к другим жидкостям — 70 к 30, отмечает терапевт. 

Читайте также: Как пить воду, чтобы ускорить обмен веществ, похудеть и оздоровиться

— На каждую чашку кофе или кружку крепкого чая дополнительно добавляем стакан воды, — рекомендует врач. — Два стакана воды прибавляем к минимальному потреблению 30 мл на килограмм веса в день для кормящих женщин. Плюс стакан — на каждые 15 минут интенсивного спорта и еще плюс один стакан в сутки, если вы находитесь в сухом помещении.

Увеличить норму жидкости в сутки обязательно нужно во время болезни — ДО 100 мл на килограмм веса, если у вас есть температура, и до 50 мл на кг веса — при кашле, насморке и ОРВИ без температуры. 
Врач отмечает, что речь идет о норме жидкости на килограмм нормальной массы тела человека — за минусом лишних килограммов.

— Если при увеличении водного режима вы замечате, что у вас отекают ноги, лицо, опухли веки, это значит, что ваши почки не справляются, и воды надо пить меньше, — говорит доктор. — Если стали чаще ходить в туалет, не пугайтесь, через две недели все должно прийти в норму.

Терапевт напомнила и о серьезной ошибке, которую могут допустить «водохлебы». 
— Нельзя залпом выпить много воды, — предупреждает врач. — Почки в час могут «отработать» не более 800 мл жидкости. 

© Доктор Питер

«Оскар 2021» объявил номинантов

Американская киноакадемия огласила список номинантов на премию «Оскар» по итогам 2020 года. Сразу 10 номинаций получил проект Netflix − черно-белый байопик МАНК от режиссера Дэвида Финчера, повествующий о золотой эпохе Голливуда. По шесть номинаций получили проекты ОТЕЦ, ИУДА И ЧЕРНЫЙ МЕССИЯ, ЗЕМЛЯ КОЧЕВНИКОВ, МИНАРИ, ЗВУК МЕТАЛЛА и СУД НАД ЧИКАНГСКОЙ СЕМЕРКОЙ.

Российский проект из шорт-листа – фильм ДОРОГИЕ ТОВАРИЩИ! в номинацию, к сожалению, не попал.  

Церемония вручения премии пройдет 25 апреля 2020 года в Лос-Анджелесе. В Москве, как обычно, это будет ночь с воскресенья на понедельник.

Список претендентов в основных номинациях «Оскара» выглядит следующим образом: 

Лучший фильм:
ОТЕЦ
МАНК
ИУДА И ЧЕРНЫЙ МЕССИЯ
МИНАРИ
ЗЕМЛЯ КОЧЕВНИКОВ
ДЕВУШКА, ПОДАЮЩАЯ НАДЕЖДЫ
ЗВУК МЕТАЛЛА
СУД НАД ЧИКАГСКОЙ СЕМЕРКОЙ

Лучший режиссер:
Томас Винтенберг (ЕЩЕ ПО ОДНОЙ)
Дэвид Финчер (МАНК)
Ли Айзек Чун (МИНАРИ)
Хлои Чжао (ЗЕМЛЯ КОЧЕВНИКОВ)
Эмеральд Феннел (ДЕВУШКА, ПОДАЮЩАЯ НАДЕЖДЫ)

Лучшая мужская роль: 
Риз Ахмед (ЗВУК МЕТАЛЛА)
Энтони Хопкинс (ОТЕЦ)
Гэри Олдмен (МАНК)
Стивен Ян (МИНАРИ)
Чедвик Боузман (МА РЕЙНИ: МАТЬ БЛЮЗА)

Лучшая женская роль:
Виола Дэвис (МА РЕЙНИ: МАТЬ БЛЮЗА)
Андра Дэй (СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ ПРОТИВ БИЛЛИ ХОЛИДЭЙ)
Ванесса Кирби (ФРАГМЕНТЫ ЖЕНЩИНЫ)
Френсис МакДорманд (ЗЕМЛЯ КОЧЕВНИКОВ)
Кери Маллиган (ДЕВУШКА, ПОДАЮЩАЯ НАДЕЖДЫ)

Лучшая мужская роль второго плана: 
Лакит Стэнфилд (ИУДА И ЧЕРНЫЙ МЕССИЯ)
Саша Барон Коэн (СУД НАД ЧИКАГСКОЙ СЕМЕРКОЙ)
Даниэл Калуя (ИУДА И ЧЕРНЫЙ МЕССИЯ)
Лесли Одом-мл. (ОДНА НОЧЬ В МАЙАМИ)
Пол Раджи (ЗВУК МЕТАЛЛА) 

Лучшая женская роль второго плана:
Мария Бакалова (БОРАТ 2)
Гленн Клоуз (ЭЛЛЕГИЯ ХИЛЛБИЛЛИ)
Аманда Сайфрид (МАНК)
Оливия Колман (ОТЕЦ)
Юн Ё-джон (МИНАРИ)

Лучшая операторская работа:
ИУДА И ЧЕРНЫЙ МЕССИЯ (Шон Боббитт)
МАНК (Эрик Мессершмидт)
НОВОСТИ СО ВСЕХ КОНЦОВ СВЕТА (Дариуш Вольски)
СУД НАД ЧИКАГСКОЙ СЕМЕРКОЙ (Фидон Папамайкл)
ЗЕМЛЯ КОЧЕВНИКОВ (Джошуа Джеймс Ричардс)

Лучшая работа художника-постановщика:
ОТЕЦ
МА РЕЙНИ: МАТЬ БЛЮЗА
МАНК
НОВОСТИ СО ВСЕХ КОНЦОВ СВЕТА
ДОВОД

Лучшие костюмы:
ЭММА  
МАНК 
МА РЕЙНИ: МАТЬ БЛЮЗА
МУЛАН
ПИНОККИО

Лучший грим и прически:
ЭММА
ПИНОККИО
МАНК
МА РЕЙНИ: МАТЬ БЛЮЗА 
ЭЛЛЕГИЯ ХИЛЛБИЛЛИ 

Лучший документальный фильм:
ЛАРЕРЬ КАЛЕК
КОЛЛЕКТИВ 
АГЕНТ-КРОТ
МОЙ УЧИТЕЛЬ-ОСЬМИНОГ
ВРЕМЯ

Лучший анимационный фильм:
ВПЕРЕД (Pixar)
ДУША (Pixar)
ЛЕГЕНДА О ВОЛКАХ (Apple)
ПУТЕШЕСТВИЕ НА ЛУНУ (Netflix)
БАРАШЕК ШОН: ФЕРМАГЕДДОН (Aardman)

Лучший фильм на иностранном языке:
ЕЩЕ ПО ОДНОЙ (Дания)
КОЛЛЕКТИВ (Румыния)
ЛУЧШИЕ ДНИ (Китай, Гонконг)
ЧЕЛОВЕК, КОТОРЫЙ ПРОДАЛ СВОЮ КОЖУ (Тунис, Франция)
КУДА ТЫ ИДЕШЬ, АИДА? (Босния)

Лучший оригинальный сценарий:
ЗВУК МЕТАЛЛА 
МИНАРИ
СУД НАД ЧИКАГСКОЙ СЕМЕРКОЙ
ДЕВУШКА, ПОДАЮЩАЯ НАДЕЖДЫ
ИУДА И ЧЕРНЫЙ МЕССИЯ

Лучший адаптированный сценарий:
БОРАТ 2
ЗЕМЛЯ КОЧЕВНИКОВ 
ОДНА НОЧЬ В МАЙАМИ
ОТЕЦ
БЕЛЫЙ ТИГР

Лучший монтаж:
ОТЕЦ
ЗЕМЛЯ КОЧЕВНИКОВ
СУД НАД ЧИКАГСКОЙ СЕМЕРКОЙ
ДЕВУШКА, ПОДАЮЩАЯ НАДЕЖДЫ
ЗВУК МЕТАЛЛА

Лучший звук:
ГРЕЙХАУНД
МАНК
НОВОСТИ СО ВСЕХ КОНЦОВ СВЕТА
ДУША
ЗВУК МЕТАЛЛА

Лучшие визуальные эффекты:
ЛЮБОВЬ И МОНСТРЫ
ПОЛНОЧНОЕ НЕБО
АЙВАН, ЕДИНСТВЕННЫЙ И НЕПОВТОРИМЫЙ
МУЛАН
ДОВОД

Лучшая оригинальная музыка:
ПЯТЕРО ОДНОЙ КРОВИ (Теренс Блэнчард)
МАНК (Трент Резнор, Аттикус Росс)
МИНАРИ (Эмиль Моссери)
НОВОСТИ СО ВСЕХ КОНЦОВ СВЕТА (Джеймс Ньютон Ховард)
ДУША (Трент Резнор, Аттикус Росс)

Лучшая песня:
Fight for You (ИУДА И ЧЕРНЫЙ МЕССИЯ) 
Hear My Voice (СУД НАД ЧИКАГСКОЙ СЕМЕРКОЙ)
Húsavíkt (ЕВРОВИДЕНИЕ: НЕВЕРОЯТНАЯ ИСТОРИЯ «ОГНЕННОЙ САГИ»)
Seen (ВСЯ ЖИЗНЬ ВПЕРЕДИ)
Speak Now (ОДНА НОЧЬ В МАЙАМИ).

Еще больше новостей в нашем официальном канале в Telegram

---

15.03.2021 Автор: Артур Чачелов

Что такое машинное обучение | Определение, инструменты, как это работает и использует

1. Простое определение машинного обучения
2. Что такое машинное обучение
3. Почему мы должны изучать машинное обучение
4. Как начать с машинного обучения
5. Семь шагов машинного обучения
6. Как работает машинное обучение?
7. Какой язык программирования лучше всего подходит для машинного обучения
8. Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом
9. Типы машинного обучения
10. Приложения машинного обучения

Простое определение машинного обучения

Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое дает устройствам возможность учиться на собственном опыте и совершенствоваться без какого-либо программирования.Например, когда вы делаете покупки на любом веб-сайте, он показывает похожие запросы, например: — Люди, которые покупали, также видели это.

Что такое машинное обучение?

Артур Самуэль ввел термин «машинное обучение» в 1959 году. Он был пионером в области искусственного интеллекта и компьютерных игр и определил машинное обучение как «область исследования , которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».

В этой статье, во-первых, мы подробно обсудим машинное обучение, охватывающее различные аспекты, процессы и приложения.Во-вторых, мы начнем с понимания важности машинного обучения. Мы также объясним стандартные термины, используемые в машинном обучении, и шаги для решения проблемы машинного обучения. Кроме того, мы поймем, что такое машинное обучение и как оно работает. Более того, мы выясним, почему Python — лучший язык программирования для машинного обучения. Мы также перечислим различные типы подходов к машинному обучению и промышленных приложений. Наконец, статья заканчивается перспективами трудоустройства и карьерного роста в области машинного обучения, а также тенденциями заработной платы в ведущих мегаполисах Индии.

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта. Машинное обучение — это изучение того, как сделать машины более похожими на людей в их поведении и решениях, дав им возможность учиться и разрабатывать свои собственные программы. Это делается с минимальным вмешательством человека, то есть без явного программирования. Процесс обучения автоматизирован и улучшен на основе опыта машин на протяжении всего процесса. На машины поступают качественные данные, и для построения моделей машинного обучения используются разные алгоритмы, чтобы обучать машины на этих данных.Выбор алгоритма зависит от типа имеющихся данных и типа деятельности, которую необходимо автоматизировать.

Вот видео, в котором с нуля объясняется, что такое машинное обучение.

Теперь вы можете задаться вопросом, чем это отличается от традиционного программирования? Что ж, в традиционном программировании мы загружали бы входные данные и хорошо написанную и протестированную программу в машину для генерации вывода. Когда дело доходит до машинного обучения, входные данные вместе с выходными данными загружаются в машину на этапе обучения, и она разрабатывает программу для себя.Чтобы лучше понять это, обратитесь к иллюстрации ниже:

Почему мы должны изучать машинное обучение?

Машинному обучению сегодня уделяется все внимание. Машинное обучение может автоматизировать многие задачи, особенно те, которые могут выполнять только люди с их врожденным интеллектом. Воспроизвести этот интеллект на машинах можно только с помощью машинного обучения.

С помощью машинного обучения предприятия могут автоматизировать рутинные задачи.Это также помогает в автоматизации и быстром создании моделей для анализа данных. Различные отрасли используют огромные объемы данных для оптимизации своей деятельности и принятия разумных решений. Машинное обучение помогает создавать модели, которые могут обрабатывать и анализировать большие объемы сложных данных для получения точных результатов. Эти модели точны, масштабируемы и работают с меньшим временем выполнения работ. Создавая такие точные модели машинного обучения, компании могут использовать выгодные возможности и избегать неизвестных рисков.

Распознавание изображений, генерация текста и многие другие варианты использования находят применение в реальном мире. Это расширяет возможности экспертов по машинному обучению в качестве востребованных профессионалов.

Как начать работу с машинным обучением?

Чтобы начать работу с машинным обучением, давайте взглянем на некоторые важные термины, используемые в машинном обучении:

Некоторая терминология машинного обучения

• Модель : Модель машинного обучения, также известная как «гипотеза», представляет собой математическое представление реального процесса.Алгоритм машинного обучения вместе с данными обучения создает модель машинного обучения.
• Признак : Признак — это измеримое свойство или параметр набора данных.
• Вектор признаков : это набор нескольких числовых функций. Мы используем его в качестве входных данных для модели машинного обучения в целях обучения и прогнозирования.
• Обучение : алгоритм принимает в качестве входных данных набор данных, известных как «данные обучения». Алгоритм обучения находит закономерности во входных данных и обучает модель ожидаемым результатам (цели).Результатом тренировочного процесса является модель машинного обучения.
• Прогноз : как только модель машинного обучения готова, в нее могут быть добавлены входные данные для обеспечения прогнозируемого вывода.
• Цель (метка) : значение, которое модель машинного обучения должна предсказать, называется целью или меткой.
• Переоснащение : Когда большой объем данных обучает модель машинного обучения, она имеет тенденцию учиться на шуме и неточных вводах данных.Здесь модель не может правильно характеризовать данные.
• Недостаточное соответствие : Это сценарий, когда модель не может расшифровать основную тенденцию во входных данных. Это снижает точность модели машинного обучения. Проще говоря, модель или алгоритм недостаточно хорошо соответствуют данным.
  Вот видео с пошаговым руководством по решению проблемы машинного обучения на примере пива и вина:

Есть семь шагов машинного обучения

1. Сбор данных
2. Подготовка этих данных
3. Выбор модели
4. Обучение
5. Оценка
6. Настройка гиперпараметров
7. Прогноз

Обязательно выучить язык программирования, предпочтительно Python, вместе с необходимыми аналитическими и математическими знаниями.Вот три математических области, которые вам нужно освежить, прежде чем приступать к решению задач машинного обучения:

1. Линейная алгебра для анализа данных: скаляры, векторы, матрицы и тензоры
2. Математический анализ: производные и градиенты
3. Теория вероятностей и статистика
4. Многомерное исчисление
5. Алгоритмы и комплексная оптимизация
   

Как работает машинное обучение ?

Три основных строительных блока системы машинного обучения — это модель, параметры и обучаемый.

• Модель — это система, которая делает прогнозы
• Параметры — это факторы, которые учитываются моделью при прогнозировании
• Обучаемый вносит корректировки в параметры и модель, чтобы согласовать прогнозы с фактическими результатами

Пусть Мы опираемся на приведенный выше пример пива и вина, чтобы понять, как работает машинное обучение. Модель машинного обучения здесь должна предсказать, будет ли напиток пивом или вином. Выбранные параметры — это цвет напитка и процентное содержание алкоголя.Первый шаг:

Обучение на обучающем наборе

Это включает в себя выборку набора данных для нескольких напитков, для которых указаны цвет и процентное содержание алкоголя. Теперь нам нужно определить описание каждой классификации, то есть вина и пива, с точки зрения значений параметров для каждого типа. Модель может использовать описание, чтобы решить, будет ли новый напиток вином или пивом.

Значения параметров «цвет» и «процентное содержание алкоголя» можно представить как «x» и «y» соответственно.Затем (x, y) определяет параметры каждого напитка в обучающих данных. Этот набор данных называется обучающим набором. Эти значения, нанесенные на график, представляют гипотезу в форме линии, прямоугольника или полинома, которая лучше всего соответствует желаемым результатам.

Второй шаг — измерить ошибку

После того, как модель обучена на определенном обучающем наборе, ее необходимо проверить на неточности и ошибки. Мы используем свежий набор данных для выполнения этой задачи.Результатом этого теста будет один из следующих четырех:

• Истинно-положительное: когда модель предсказывает условие, когда оно присутствует
• Истинно-отрицательное: когда модель не предсказывает условие, когда оно отсутствует
• Ложно-положительное: когда модель предсказывает условие, когда оно отсутствует
• Ложно Отрицательный: когда модель не предсказывает состояние, когда оно присутствует

Сумма FP и FN — это общая ошибка модели.

Управление шумом

Для простоты мы рассмотрели только два параметра для решения задачи машинного обучения, а именно цвет и процентное содержание алкоголя.Но на самом деле вам придется учитывать сотни параметров и широкий набор обучающих данных, чтобы решить проблему машинного обучения.

• Созданная гипотеза будет содержать намного больше ошибок из-за шума. Шум — это нежелательные аномалии, которые скрывают основную взаимосвязь в наборе данных и ослабляют процесс обучения. Различные причины возникновения этого шума:
• Большой набор обучающих данных
• Ошибки во входных данных
• Ошибки маркировки данных
• Ненаблюдаемые атрибуты, которые могут повлиять на классификацию, но не учитываются в обучающем наборе из-за отсутствия данных

Вы можете принять определенную степень ошибки обучения из-за шума, чтобы гипотеза была как можно более простой.

Тестирование и обобщение

Хотя алгоритм или гипотеза может хорошо соответствовать обучающему набору, он может потерпеть неудачу при применении к другому набору данных за пределами обучающего набора. Поэтому важно выяснить, подходит ли алгоритм для новых данных. Об этом можно судить, протестировав его с набором новых данных. Кроме того, обобщение относится к тому, насколько хорошо модель предсказывает результаты для нового набора данных.

Когда мы подбираем алгоритм гипотезы для максимально возможной простоты, он может иметь меньше ошибок для обучающих данных, но может иметь более значительную ошибку при обработке новых данных.Мы называем это недостаточным оснащением. С другой стороны, если гипотеза слишком сложна, чтобы наилучшим образом соответствовать результату обучения, она может плохо обобщаться. Это случай переоборудования. В любом случае результаты возвращаются для дальнейшего обучения модели.

Какой язык лучше всего подходит для машинного обучения?

Python — лучший язык программирования для приложений машинного обучения благодаря различным преимуществам, упомянутым в разделе ниже.Другими языками программирования, которые можно использовать для приложений машинного обучения, являются R, C ++, JavaScript, Java, C #, Julia, Shell, TypeScript и Scala.

Python известен своей удобочитаемостью и относительно меньшей сложностью по сравнению с другими языками программирования. Приложения машинного обучения включают сложные концепции, такие как исчисление и линейная алгебра, реализация которых требует больших усилий и времени. Python помогает уменьшить эту нагрузку за счет быстрой реализации, позволяющей инженеру машинного обучения проверить идею.Вы можете ознакомиться с Руководством по Python, чтобы получить базовое понимание языка. Еще одно преимущество использования Python в машинном обучении — это готовые библиотеки. Существуют разные пакеты для разных типов приложений, как указано ниже:

• Numpy, OpenCV и Scikit используются при работе с изображениями
• NLTK вместе с Numpy и Scikit снова при работе с текстом
• Librosa для аудиоприложений
• Matplotlib, Seaborn и Scikit для представления данных
• TensorFlow и Pytor Приложения для глубокого обучения
• Scipy для научных вычислений
• Django для интеграции веб-приложений
• Pandas для высокоуровневых структур данных и анализа

Python обеспечивает гибкость в выборе между объектно-ориентированным программированием и написанием сценариев.Также нет необходимости перекомпилировать код; разработчики могут вносить любые изменения и моментально видеть результаты. Вы можете использовать Python вместе с другими языками для достижения желаемой функциональности и результатов.

Python — это универсальный язык программирования, который может работать на любой платформе, включая Windows, MacOS, Linux, Unix и другие. При переходе с одной платформы на другую код нуждается в небольших доработках и изменениях, и он готов к работе на новой платформе.

Вот краткое изложение преимуществ использования Python для задач машинного обучения:

Другой язык программирования, используемый для машинного обучения, — «R».Вот видеоурок для начинающих, объясняющий, как работать с этим очень известным языком программирования. Посмотри.

Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом

AI решает более комплексные задачи автоматизации системы, используя такие области, как когнитивная наука, обработка изображений, машинное обучение или нейронные сети для компьютеризации. С другой стороны, ML влияет на машину, чтобы извлекать уроки из внешней среды.Внешняя среда может быть чем угодно, например, внешними запоминающими устройствами, датчиками, электронными сегментами.

Кроме того, искусственный интеллект позволяет машинам и фреймворкам думать и выполнять задачи, как это делают люди. В то время как машинное обучение зависит от вводимых данных или запросов, запрошенных пользователями. Платформа воздействует на входные данные, проверяя, есть ли они в базе знаний, а затем предоставляет выходные данные.

Типы машинного обучения

В этом разделе мы узнаем о различных подходах к машинному обучению и разнообразных проблемах, которые они могут решить.

Что такое контролируемое обучение?

Модель контролируемого обучения имеет набор входных переменных (x) и выходной переменной (y). Алгоритм определяет функцию отображения между входными и выходными переменными. Соотношение y = f (x).

Обучение контролируется или контролируется в том смысле, что мы уже знаем результат, и алгоритм корректируется каждый раз, чтобы оптимизировать его результаты. Алгоритм обучается на наборе данных и корректируется до тех пор, пока не будет достигнут приемлемый уровень производительности.
Мы можем сгруппировать контролируемые задачи обучения как:

1. Проблемы регрессии — используются для прогнозирования будущих значений, и модель обучается с использованием исторических данных. Например, прогнозирование будущей цены продукта.
2. Проблемы классификации — различные метки обучают алгоритм идентифицировать элементы в определенной категории. Например, болезнь или отсутствие болезни, яблоко или апельсин, пиво или вино.

Что такое обучение без учителя?

В этом подходе выходные данные неизвестны, а под рукой имеется только входная переменная.Алгоритм учится сам по себе и обнаруживает впечатляющую структуру данных.
Цель состоит в том, чтобы расшифровать базовое распределение данных, чтобы получить больше информации о данных.
Мы можем сгруппировать задачи обучения без учителя как:

1. Кластеризация: это означает объединение входных переменных с одинаковыми характеристиками вместе. Например, группировка пользователей на основе истории поиска
2. Ассоциация: здесь мы обнаруживаем правила, которые управляют значимыми ассоциациями между набором данных.Например, люди, которые смотрят «X», будут также смотреть «Y».

Что такое полу-контролируемое обучение?

При полууправляемом обучении специалисты по данным обучают модель с минимальным количеством помеченных данных и большим количеством немаркированных данных. Обычно первым шагом является кластеризация похожих данных с помощью алгоритма неконтролируемого машинного обучения. Следующим шагом является маркировка немаркированных данных с использованием характеристик ограниченных доступных помеченных данных. После маркировки полных данных можно использовать алгоритмы контролируемого обучения для решения проблемы.

Что такое обучение с подкреплением ?

При таком подходе модели машинного обучения обучаются принимать ряд решений на основе вознаграждений и отзывов, которые они получают за свои действия. Машина учится достигать цели в сложных и неопределенных ситуациях и получает вознаграждение каждый раз, когда достигает ее в течение периода обучения.

Обучение с подкреплением отличается от обучения с учителем в том смысле, что ответа нет, поэтому агент с подкреплением определяет шаги для выполнения задачи.Машина учится на собственном опыте, когда набор обучающих данных отсутствует.
Вот видео, объясняющее различные типы машинного обучения на реальных примерах:

Вот несколько приложений машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения

помогают в создании интеллектуальных систем, которые могут учиться на своем прошлом опыте и исторических данных для получения точных результатов. Таким образом, многие отрасли применяют решения машинного обучения для решения своих бизнес-задач или для создания новых, более совершенных продуктов и услуг.В сфере здравоохранения, обороны, финансовых услуг, маркетинга и безопасности, помимо прочего, машинное обучение используется в своих приложениях и процессах.

Приложения машинного обучения

Распознавание лиц / Распознавание изображений

Наиболее распространенным приложением машинного обучения является распознавание лиц, а простейшим примером этого приложения является iPhone X. Существует множество вариантов использования распознавания лиц, в основном в целях безопасности, таких как идентификация преступников, поиск пропавших без вести, помощь судебно-медицинские исследования и др.Интеллектуальный маркетинг, диагностика заболеваний, отслеживание посещаемости школ — это еще несколько вариантов использования.

Автоматическое распознавание речи

Сокращенно ASR, автоматическое распознавание речи используется для преобразования речи в цифровой текст. Его приложения заключаются в аутентификации пользователей на основе их голоса и выполнении задач на основе ввода человеческого голоса. Речевые шаблоны и словарный запас вводятся в систему для обучения модели. В настоящее время системы ASR находят широкое применение в следующих областях:

• Медицинская помощь
• Промышленная робототехника
• Судебная экспертиза и правоохранительные органы
• Оборона и авиация
• Телекоммуникационная промышленность
• Домашняя автоматизация и контроль доступа
• I.T. and Consumer Electronics

Финансовые услуги

Машинное обучение имеет множество вариантов использования в финансовых услугах. Алгоритмы машинного обучения отлично справляются с обнаружением мошенничества, отслеживая действия каждого пользователя и оценивая, типична ли попытка действия для этого пользователя.
Финансовый мониторинг для выявления действий по отмыванию денег также является важным вариантом использования машинного обучения для обеспечения безопасности.

Машинное обучение

также помогает принимать лучшие торговые решения с помощью алгоритмов, которые могут анализировать тысячи источников данных одновременно.Кредитный скоринг и андеррайтинг — это некоторые из других приложений.
Самым распространенным приложением в нашей повседневной деятельности являются виртуальные личные помощники, такие как Siri и Alexa.

Маркетинг и продажи

Machine Learning улучшает алгоритмы оценки потенциальных клиентов, включая различные параметры, такие как посещения веб-сайтов, открытые электронные письма, загрузки и клики, для оценки каждого интереса. Это также помогает предприятиям улучшить свои динамические модели ценообразования с помощью методов регрессии для прогнозирования.

Sentiment Analysis — еще одно важное приложение для измерения реакции потребителей на конкретный продукт или маркетинговую инициативу. Машинное обучение для компьютерного зрения помогает брендам идентифицировать свои продукты на изображениях и видео в Интернете. Эти бренды также используют компьютерное зрение для измерения упоминаний, которые упускают какой-либо соответствующий текст. Чат-боты также становятся более отзывчивыми и умными с помощью машинного обучения.

Здравоохранение

Жизненно важное применение машинного обучения — это диагностика болезней и недомоганий, которые иначе диагностировать трудно.С приходом машинного обучения лучевая терапия также становится лучше.

Открытие лекарств на ранних стадиях — еще одно важное приложение, которое включает в себя такие технологии, как прецизионная медицина и секвенирование нового поколения. Клинические испытания требуют много времени и денег для завершения и получения результатов. Применение прогнозной аналитики на основе машинного обучения может улучшить эти факторы и дать лучшие результаты.

Технологии машинного обучения также имеют решающее значение для прогнозирования эпидемий.Ученые всего мира используют эти технологии для прогнозирования вспышек эпидемий.

Системы рекомендаций

Многие компании сегодня используют системы рекомендаций для эффективного общения с пользователями на своем сайте. Он может порекомендовать соответствующие продукты, фильмы, веб-сериалы, песни и многое другое. Наиболее известные варианты использования рекомендательных систем — это сайты электронной коммерции, такие как Amazon, Flipkart и многие другие, а также Spotify, Netflix и другие каналы веб-потоковой передачи.

“ Начните свое путешествие по искусственному интеллекту с отличного обучения, которое предлагает курсов по искусственному интеллекту с высоким рейтингом с обучением мирового уровня от лидеров отрасли. Если вы интересуетесь машинным обучением, интеллектуальным анализом данных или анализом данных, у Great Learning есть курс для вас! »

9

Описание работы и зарплата инженера по машинному обучению

Роль инженера по машинному обучению скоро станет одной из самых востребованных в ИТ-сфере, говорится в новом отчете Роберта Халфа, Джобса и AI Anxiety.Этот отчет, в котором рассматривается будущее работы и то, как технологии изменят рабочие места, показывает, что 30 процентов опрошенных менеджеров в США заявили, что их компания в настоящее время использует искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML), а 53 процента ожидают их внедрения инструменты в ближайшие три-пять лет.

По мере того, как все больше организаций начинают изучать машинное обучение и искусственный интеллект и инвестировать в них, они ищут новых экспертов для интеграции этих технологий в свои бизнес-инициативы.Но что именно подразумевает роль инженера по машинному обучению?

Чем занимается инженер по машинному обучению?

На практике работа инженера по машинному обучению близка к работе специалиста по данным. Обе роли работают с огромными объемами информации, требуют исключительных навыков управления данными и способности выполнять сложное моделирование на динамических наборах данных.

Но на этом сходство заканчивается. Специалисты по работе с данными создают идеи, обычно в форме диаграмм или отчетов, которые представляются человеческой аудитории.С другой стороны, инженеры по машинному обучению разрабатывают самоуправляемое программное обеспечение для автоматизации прогнозных моделей. Каждый раз, когда программное обеспечение выполняет операцию, оно использует эти результаты для выполнения будущих операций с большей степенью точности. Так «обучается» программа или машина.

Хорошо известным примером машинного обучения является рекомендательный алгоритм Netflix, Amazon и других сервисов, ориентированных на потребителя. Каждый раз, когда пользователь смотрит видео или ищет продукт, эти сайты добавляют дополнительные точки данных в свой алгоритм.По мере роста объема данных рекомендации алгоритма пользователю для другого контента становятся более точными — и все это без какого-либо вмешательства человека.

ML тесно связан с AI, а ML включает в себя глубокое обучение (DL). Это подполе использует искусственные нейронные сети, чтобы «думать» и решать сложные задачи с многоуровневыми (глубокими) наборами данных. Некоторые обычные примеры DL включают виртуальных помощников, приложения для перевода, чат-ботов и автомобили без водителя. Со временем эти технологии станут еще более точными и практичными.

Почему инженеры по машинному обучению востребованы

Сегодня компании наводнены данными, от взаимодействия с клиентами до сетей Интернета вещей. Пытаться обработать всю эту информацию вручную — все равно что пить из пожарного шланга. Машинное обучение стало необходимым для полного использования данных компании.

Приложения ML так же разнообразны, как и сами данные. Вот несколько распространенных приложений:

• Распознавание изображений и речи — Машинное обучение отлично подходит для автоматической пометки изображений, преобразования текста в речь и всего остального, что требует превращения неструктурированных данных в полезную информацию.
• Понимание клиентов — Изучение правил ассоциации, то, как программное обеспечение машинного обучения устанавливает соединения, управляет алгоритмами, лежащими в основе электронной коммерции, сообщая потребителям, которые покупают продукт A, что им может понравиться продукт X.
• Управление рисками и предотвращение мошенничества — Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные объемы исторических данных для составления финансовых прогнозов, от будущих инвестиционных показателей до риска невозврата кредита. Регрессионное тестирование также упрощает обнаружение мошеннических транзакций в режиме реального времени.

Чего ожидать от должностной инструкции инженера по машинному обучению

Поскольку ML — это новая роль, не многие ИТ-специалисты имеют в ней непосредственный опыт. Вот почему сегодня большинство описаний должностей инженеров машинного обучения ищут специалистов по данным с опытом программирования.

Обратное также может быть правдой: кодировщики и программисты с твердыми навыками работы с данными могут стать инженерами машинного обучения, хотя им заранее может потребоваться опыт работы с данными.

Должностная инструкция инженеров по машинному обучению обычно включает следующее:

• Ученая степень в области информатики, математики, статистики или смежных дисциплин
• Обширные навыки моделирования данных и архитектуры данных
• Опыт программирования на Python, R или Java
• Опыт работы в фреймворках машинного обучения, таких как TensorFlow или Keras
• Знание Hadoop или других распределенных вычислительных систем
• Опыт работы в гибкой среде
• Продвинутые математические навыки (линейная алгебра, байесовская статистика, теория групп)
• Устойчивое письменное и устное общение

Заработная плата инженера по машинному обучению

Это довольно новое название должности, поэтому недостаточно данных, чтобы дать окончательный диапазон заработной платы инженеров по машинному обучению.Однако, поскольку эта роль находится между наукой о данных и разработкой программного обеспечения, вы можете использовать информацию из Руководства по зарплате Robert Half Technology 2020, чтобы сделать довольно точную оценку того, сколько работодатели могут предложить потенциальным новым сотрудникам. Вот некоторые средние начальные оклады (медианная зарплата по стране) для соответствующих должностей:

• Инженер по большим данным: 163250 долларов США
• Архитектор данных: 141 250 долл. США
• Специалист по данным: 125 250 долларов США
• Разработчик моделей данных: 101 750 долл. США
• Разработчик / программист-аналитик: 108 500 долларов США
• Инженер-программист: 125 750 долларов США

Как укрепить вашего инженера по машинному обучению резюме

Самым слабым местом в большинстве резюме профессионалов в области данных, ищущих роль машинного обучения, является отсутствие опыта программирования.Если это вы, сосредоточьтесь на оттачивании своих навыков программирования. Python — самый популярный язык программирования в ML. Основная причина в том, что его относительно легко изучить, но Python также очень хорошо поддерживается мощными библиотеками машинного обучения. R также широко используется, и вам может потребоваться Java и / или C ++ для разработки приложений.

Программистам, желающим перейти на машинное обучение, потребуется опыт работы с большими наборами данных. Один из способов сделать это — присоединиться к Kaggle, сайту, принадлежащему Google, который позиционирует себя как «место для реализации проектов в области науки о данных».«Эта онлайн-группа специалистов по анализу данных и машинного обучения обменивается наборами данных для экспериментов, а сайт предлагает множество курсов, которые помогут вам развить и освежить свои навыки.

Чтобы выделиться из толпы, подумайте о прохождении курсов Amazon — гиганта машинного обучения и создателя Alexa. Amazon Web Services (AWS) предлагает обучение и сертификацию ML по четырем направлениям: разработчик, лицо, принимающее бизнес-решения, специалист по анализу данных и инженер по платформе данных. Лучше всего то, что они бесплатные.

Как работает машинное обучение

Примечание редактора: это сообщение в блоге последний раз обновлялось 1 марта 2021 г.

Ссылки:

---

На ранних этапах машинного обучения (ML) были проведены эксперименты, в которых использовались теории о том, что компьютеры распознают закономерности в данных и учатся на них. Сегодня, после этих фундаментальных экспериментов, машинное обучение стало более сложным.

Хотя алгоритмы машинного обучения существуют уже давно, возможность более быстрого и эффективного применения сложных алгоритмов к приложениям с большими данными появилась совсем недавно. Умение делать эти вещи с некоторой степенью изощренности может поставить компанию впереди своих конкурентов.

Как работает машинное обучение?

Машинное обучение — это форма искусственного интеллекта (ИИ), которая учит компьютеры думать так же, как это делают люди: учиться и улучшать прошлый опыт. Он работает, исследуя данные и выявляя закономерности, и требует минимального вмешательства человека.

Практически любую задачу, которую можно выполнить с помощью шаблона или набора правил, можно автоматизировать с помощью машинного обучения. Это позволяет компаниям трансформировать процессы, которые раньше могли выполнять только люди, — например, отвечать на звонки в службу поддержки, вести бухгалтерию и просматривать резюме.

В машинном обучении используются два основных метода:

• Контролируемое обучение позволяет собирать данные или создавать выходные данные из предыдущего развертывания машинного обучения. Обучение с учителем интересно, потому что оно работает во многом так же, как на самом деле учатся люди.

В контролируемых задачах мы представляем компьютеру набор помеченных точек данных, называемый обучающим набором (например, набор показаний из системы железнодорожных терминалов и маркеров, где были задержки в течение последних трех месяцев).

• Машинное обучение без учителя помогает находить в данных все виды неизвестных закономерностей. При обучении без учителя алгоритм пытается изучить некоторую внутреннюю структуру данных, используя только немаркированные примеры. Две распространенные задачи обучения без учителя — это кластеризация и уменьшение размерности.

При кластеризации мы пытаемся сгруппировать точки данных в значимые кластеры так, чтобы элементы внутри данного кластера были похожи друг на друга, но не похожи на элементы из других кластеров.Кластеризация полезна для таких задач, как сегментация рынка.

Модели уменьшения размерности сокращают количество переменных в наборе данных, группируя похожие или коррелированные атрибуты для лучшей интерпретации (и более эффективного обучения модели).

Как используется машинное обучение?

От автоматизации утомительного ручного ввода данных до более сложных вариантов использования, таких как оценка страховых рисков или обнаружение мошенничества, у машинного обучения есть множество приложений, включая клиентские функции, такие как обслуживание клиентов, рекомендации по продуктам (см. Предложения продуктов Amazon или алгоритмы списков воспроизведения Spotify) и внутренние приложения внутри организаций, которые помогают ускорить процессы и уменьшить ручную нагрузку.

Важной частью того, что делает машинное обучение таким ценным, является его способность обнаруживать то, что упускает человеческий глаз. Модели машинного обучения способны улавливать сложные закономерности, которые были бы упущены из виду при анализе человеком.

Благодаря когнитивным технологиям, таким как обработка естественного языка, машинное зрение и глубокое обучение, машинное обучение позволяет людям сосредоточиться на таких задачах, как инновации продуктов и повышение качества и эффективности услуг.

Возможно, вы хорошо разбираетесь в массивной, но организованной электронной таблице и выявляете закономерности, но благодаря машинному обучению и искусственному интеллекту алгоритмы могут исследовать гораздо большие наборы данных и гораздо быстрее понимать закономерности.

Какой лучший язык программирования для машинного обучения?

Большинство специалистов по обработке данных, по крайней мере, знакомы с тем, как языки программирования R и Python используются для машинного обучения, но, конечно же, существует множество других языковых возможностей, в зависимости от типа модели или потребностей проекта.Инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта часто представляют собой программные библиотеки, наборы инструментов или комплекты, которые помогают в выполнении задач. Однако из-за его широкой поддержки и множества библиотек на выбор Python считается самым популярным языком программирования для машинного обучения.

Фактически, согласно GitHub, Python занимает первое место в списке лучших языков машинного обучения на их сайте. Python часто используется для интеллектуального анализа и анализа данных и поддерживает реализацию широкого спектра моделей и алгоритмов машинного обучения.

Поддерживаемые алгоритмы в Python включают классификацию, регрессию, кластеризацию и уменьшение размерности. Хотя Python является ведущим языком машинного обучения, есть несколько других, которые очень популярны. Поскольку некоторые приложения машинного обучения используют модели, написанные на разных языках, такие инструменты, как операции машинного обучения (MLOps), могут быть особенно полезными.

Машинное обучение предприятия и MLOps

Машинное обучение может принести пользу как потребителям, так и предприятиям.С помощью машинного обучения предприятие может анализировать свою конкурентную среду и лояльность клиентов, а также прогнозировать продажи или спрос в режиме реального времени.

Операции машинного обучения (MLOps) — это дисциплина доставки моделей искусственного интеллекта. Короче говоря, это то, что позволяет организациям масштабировать производственные мощности для получения более быстрых результатов, принося значительную ценность для бизнеса.

Узнайте больше о MLOps и узнайте о последних тенденциях в корпоративном машинном обучении на 2021 год.

Об алгоритмах

Algorithmia — это корпоративная платформа MLOps.Он управляет всеми этапами жизненного цикла производственного машинного обучения в рамках существующих операционных процессов, поэтому вы можете запускать модели в производство быстро, безопасно и экономично.

В отличие от неэффективных и дорогостоящих самостоятельных решений для управления MLOps, которые ограничивают пользователей определенными стеками технологий, Algorithmia автоматизирует развертывание машинного обучения, оптимизирует совместную работу между операциями и разработками, использует существующие системы SDLC и CI / CD и обеспечивает расширенную безопасность и управление.

На сегодняшний день платформу Algorithmia использовали более 120 000 инженеров и специалистов по обработке данных, в том числе ООН, правительственные спецслужбы и компании из списка Fortune 500.Узнайте больше на сайте algorithmia.com/product.

Начните с машинного обучения

Это пошаговые инструкции, которые вы так долго искали!

С чем вам нужна помощь?

Как мне начать?

Самый частый вопрос, который мне задают: «, как мне начать? ”

Мой лучший совет по началу работы с машинным обучением состоит из 5 этапов:

• Шаг 1 : Настройте мышление .Поверьте, вы можете практиковать и применять машинное обучение.
• Шаг 2 : Выберите процесс . Используйте системный процесс для решения проблем.
• Шаг 3 : Выберите инструмент . Выберите инструмент для своего уровня и сопоставьте его со своим процессом.
• Шаг 4 : Практика на наборах данных . Выберите наборы данных для работы и отработайте этот процесс.
• Шаг 5 : Создайте портфель . Соберите результаты и продемонстрируйте свои навыки.

Подробнее об этом нисходящем подходе см .:

Многие из моих студентов использовали этот подход, чтобы продолжить и преуспеть в соревнованиях Kaggle и получить работу инженеров по машинному обучению и специалистов по обработке данных.

Прикладной процесс машинного обучения

Преимущество машинного обучения — это прогнозы и модели, которые делают прогнозы.

Иметь навыки прикладного машинного обучения — значит знать, как последовательно и надежно предоставлять высококачественные прогнозы от проблемы к проблеме.Вам нужно следовать систематическому процессу.

Ниже приведен 5-этапный процесс, которому вы можете следовать, чтобы постоянно достигать результатов выше среднего по задачам прогнозного моделирования:

• Шаг 1 : Определите вашу проблему.
• Шаг 2 : Подготовьте данные.
• Шаг 3 : Алгоритмы выборочной проверки.
• Шаг 4 : Улучшение результатов.
• Шаг 5 : Представьте результаты.

Подробное описание этого процесса см. В сообщениях:

Вероятность машинного обучения

Вероятность — это математика количественной оценки и использования неопределенности.Это основа многих областей математики (например, статистики) и критически важна для прикладного машинного обучения.

Ниже приведен трехэтапный процесс, который вы можете использовать, чтобы с вероятностью ускорить машинное обучение.

• Шаг 1 : Узнайте, что такое вероятность.
• Шаг 2 : Узнайте, почему вероятность так важна для машинного обучения.
• Шаг 3 : Погрузитесь в темы вероятностей.

Здесь вы можете увидеть все учебные пособия по вероятности.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Основания вероятности

Теорема Байеса

Распределения вероятностей

Теория информации

Статистика для машинного обучения

Статистические методы — важная фундаментальная область математики, необходимая для более глубокого понимания поведения алгоритмов машинного обучения.

Ниже приведен трехэтапный процесс, который вы можете использовать, чтобы быстро освоить статистические методы машинного обучения.

• Шаг 1 : Узнайте, что такое статистические методы.
• Шаг 2 : Узнайте, почему статистические методы важны для машинного обучения.
• Шаг 3 : Погрузитесь в темы статистических методов.

Здесь вы можете увидеть все публикации о статистических методах. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Сводная статистика

Статистическая проверка гипотез

Методы передискретизации

Оценка статистики

Линейная алгебра для машинного обучения

Линейная алгебра — важная фундаментальная область математики, необходимая для более глубокого понимания алгоритмов машинного обучения.

Ниже приведен трехэтапный процесс, который вы можете использовать, чтобы быстро освоить линейную алгебру для машинного обучения.

• Шаг 1 : Узнайте, что такое линейная алгебра.
• Шаг 2 : Узнайте, почему линейная алгебра важна для машинного обучения.
• Шаг 3 : Погрузитесь в темы линейной алгебры.

Здесь вы можете увидеть все сообщения по линейной алгебре. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Линейная алгебра в Python

Матрицы

Векторы

Факторизация матрицы

Понимание алгоритмов машинного обучения

Машинное обучение — это алгоритмы машинного обучения.

Вам необходимо знать, какие алгоритмы доступны для данной проблемы, как они работают и как получить от них максимальную отдачу.

Вот как начать работу с алгоритмами машинного обучения:

• Шаг 1 : Откройте для себя различные типы алгоритмов машинного обучения.
• Шаг 2 : Откройте для себя основы алгоритмов машинного обучения.
• Шаг 3 : Узнайте, как работают лучшие алгоритмы машинного обучения.

Здесь вы можете увидеть все сообщения об алгоритмах машинного обучения.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Линейные алгоритмы

Нелинейные алгоритмы

Ансамблевые алгоритмы

Как изучать / изучать алгоритмы машинного обучения

Машинное обучение Weka (без кода)

Weka — это платформа, которую вы можете использовать, чтобы начать прикладное машинное обучение.

Он имеет графический пользовательский интерфейс, что означает отсутствие необходимости в программировании, и предлагает набор современных алгоритмов.

Вот как начать работу с Weka:

• Шаг 1 : Откройте для себя возможности платформы Weka.
• Шаг 2 : Узнайте, как обойти платформу Weka.
• Шаг 3 : Узнайте, как добиться результатов с помощью Weka.

Здесь вы можете увидеть все сообщения Weka о машинном обучении. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Машинное обучение Python (scikit-learn)

Python — одна из самых быстрорастущих платформ для прикладного машинного обучения.

Вы можете использовать те же инструменты, как pandas и scikit-learn, при разработке и оперативном развертывании вашей модели.

Ниже приведены шаги, которые можно использовать для начала работы с машинным обучением Python:

• Шаг 1 : Откройте для себя Python для машинного обучения
• Шаг 2 : Откройте для себя экосистему машинного обучения Python.
• Шаг 3 : Узнайте, как решать проблемы с помощью машинного обучения в Python.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о машинном обучении Python. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Машинное обучение на Python

R Машинное обучение (курсор)

R — это платформа для статистических вычислений и самая популярная платформа среди профессиональных специалистов по данным.

Он популярен из-за большого количества доступных методов и из-за отличных интерфейсов для этих методов, таких как мощный пакет каретки.

Вот как начать работу с машинным обучением R:

• Шаг 1 : Откройте для себя платформу R и ее популярность.
• Шаг 2 : Откройте для себя алгоритмы машинного обучения в R.
• Шаг 3 : Узнайте, как решать проблемы с помощью машинного обучения в R.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о машинном обучении R. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Прикладное машинное обучение в рублях

Кодовый алгоритм с нуля (Python)

Вы можете многое узнать об алгоритмах машинного обучения, написав их с нуля.

Обучение через кодирование — предпочтительный стиль обучения для многих разработчиков и инженеров.

Вот как начать машинное обучение, написав все с нуля.

• Шаг 1 : Откройте для себя преимущества алгоритмов кодирования с нуля.
• Шаг 2 : Узнайте, что алгоритмы кодирования с нуля — это только средство обучения.
• Шаг 3 : Узнайте, как с нуля кодировать алгоритмы машинного обучения на Python.

Здесь вы можете увидеть все сообщения «Алгоритмы кода с нуля». Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Подготовить данные

Линейные алгоритмы

Оценка алгоритма

Нелинейные алгоритмы

Введение в прогнозирование временных рядов (Python)

Прогнозирование временных рядов — важная тема в бизнес-приложениях.

Многие наборы данных содержат компонент времени, но тема временных рядов редко рассматривается подробно с точки зрения машинного обучения.

Вот как начать работу с прогнозированием временных рядов:

• Шаг 1 : Откройте для себя прогнозирование временных рядов.
• Шаг 2 : Откройте для себя временные ряды как контролируемое обучение.
• Шаг 3 : Узнайте, как добиться хороших результатов с помощью прогнозирования временных рядов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о прогнозировании временных рядов. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Руководства по подготовке данных

Подготовка данных для машинного обучения (Python)

Эффективность вашей прогнозной модели зависит от данных, которые вы используете для ее обучения.

Таким образом, подготовка данных может стать наиболее важной частью вашего проекта прикладного машинного обучения.

Вот как начать работу с подготовкой данных для машинного обучения:

• Шаг 1 : Откройте для себя важность подготовки данных.
• Шаг 2 : Откройте для себя методы подготовки данных.
• Шаг 3 : Узнайте, как добиться хороших результатов с помощью подготовки данных.

Здесь вы можете увидеть все руководства по подготовке данных.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Очистка данных

Выбор функций

Преобразование данных

Уменьшение размерности

XGBoost в Python (повышение стохастического градиента)

XGBoost — это высокооптимизированная реализация деревьев решений с градиентным усилением.

Он популярен, потому что его используют одни из лучших специалистов по данным в мире для победы в соревнованиях по машинному обучению.

Вот как начать работу с XGBoost:

• Шаг 1 : Откройте для себя алгоритм повышения градиента.
• Шаг 2 : Откройте для себя XGBoost.
• Шаг 3 : Узнайте, как добиться хороших результатов с помощью XGBoost.

Здесь вы можете увидеть все сообщения XGBoosts. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Несбалансированная классификация

Несбалансированная классификация относится к задачам классификации, в которых существует намного больше примеров для одного класса, чем для другого класса.

Проблемы такого типа часто требуют использования специализированных показателей производительности и алгоритмов обучения, поскольку стандартные показатели и методы ненадежны или полностью выходят из строя.

Вот как можно начать работу с несбалансированной классификацией:

• Шаг 1 : Откройте для себя проблему несбалансированной классификации
• Шаг 2 : Откройте для себя интуицию для искаженного распределения классов.
• Шаг 3 : Узнайте, как решить проблемы несбалансированной классификации.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о несбалансированной классификации. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Показатели эффективности

Чувствительные к стоимости алгоритмы

Выборка данных

Расширенные методы

Глубокое обучение (Керас)

Глубокое обучение — увлекательная и мощная область.

Самые современные результаты получены в области глубокого обучения, и это подраздел машинного обучения, который нельзя игнорировать.

Вот как начать работу с глубоким обучением:

• Шаг 1 : Узнайте, что такое глубокое обучение.
• Шаг 2 : Откройте для себя лучшие инструменты и библиотеки.
• Шаг 3 : Узнайте, как решать проблемы и добиваться результатов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Фон

Многослойные персептроны

Сверточные нейронные сети

Рекуррентные нейронные сети

Повышение эффективности глубокого обучения

Несмотря на то, что модель нейронной сети с глубоким обучением легко определить и подогнать, добиться хорошей производительности при решении конкретной задачи прогнозного моделирования может быть непросто.

Существуют стандартные методы, которые вы можете использовать для улучшения обучения, уменьшения переобучения и улучшения прогнозов с помощью вашей модели глубокого обучения.

Вот как начать повышать эффективность глубокого обучения:

• Шаг 1 : Откройте для себя проблему глубокого обучения.
• Шаг 2 : Откройте для себя основы диагностики и повышения производительности модели.
• Шаг 3 : Откройте для себя методы, которые можно использовать для повышения производительности.

Здесь вы можете увидеть все лучшие публикации по глубокому обучению. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Better Learning (исправить обучение)

Лучшее обобщение (исправление переобучения)

Лучшие прогнозы (ансамбли)

Советы, уловки и ресурсы

Сети с долговременной краткосрочной памятью (LSTM)

Рекуррентные нейронные сети

с долгосрочной краткосрочной памятью (LSTM) предназначены для решения задач прогнозирования последовательности и представляют собой современный метод глубокого обучения для решения сложных задач прогнозирования.

Вот как начать работу с LSTM в Python:

• Шаг 1 : Откройте для себя перспективы LSTM.
• Шаг 2 : Узнайте, где можно использовать LSTM.
• Шаг 3 : Узнайте, как использовать LSTM в своем проекте.

Здесь вы можете увидеть все сообщения LSTM. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств по использованию LSTM в Python с библиотекой глубокого обучения Keras.

Подготовка данных для LSTM

Поведение LSTM

Моделирование с помощью LSTM

LSTM для временных рядов

Глубокое обучение для обработки естественного языка (NLP)

Работа с текстовыми данными затруднена из-за беспорядочного естественного языка.

Текст не «решен», но чтобы получить самые современные результаты по сложным задачам НЛП, вам необходимо принять методы глубокого обучения.

Вот как начать работу с глубоким обучением для обработки естественного языка:

• Шаг 1 : Узнайте, что такое глубокое обучение для НЛП.
• Шаг 2 : Откройте для себя стандартные наборы данных для НЛП.
• Шаг 3 : Узнайте, как решать проблемы и добиваться результатов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении для НЛП.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Сумка со словами Модель

Моделирование языка

Обобщение текста

Классификация текста

Вложения слов

Подписи к фотографиям

Перевод текста

Глубокое обучение для компьютерного зрения

Работа с данными изображения затруднена из-за разницы между необработанными пикселями и смыслом изображений.

Компьютерное зрение не решено, но для получения современных результатов при решении сложных задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и распознавание лиц, вам нужны методы глубокого обучения.

Вот как начать работу с глубоким обучением для компьютерного зрения:

• Шаг 1 : Узнайте, что такое глубокое обучение для компьютерного зрения.
• Шаг 2 : Откройте для себя стандартные задачи и наборы данных для компьютерного зрения.
• Шаг 3 : Узнайте, как решать проблемы и добиваться результатов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении для компьютерного зрения. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Обработка данных изображения

Увеличение данных изображения

Классификация изображений

Подготовка данных изображения

Основы сверточных нейронных сетей

Распознавание объекта

Глубокое обучение для прогнозирования временных рядов

Нейронные сети с глубоким обучением могут автоматически изучать произвольные сложные сопоставления от входов к выходам и поддерживать несколько входов и выходов.

Такие методы, как MLP, CNN и LSTM, предлагают многообещающие возможности для прогнозирования временных рядов.

Вот как начать работу с глубоким обучением для прогнозирования временных рядов:

• Шаг 1 : Откройте для себя перспективы (и ограничения) глубокого обучения для временных рядов.
• Шаг 2 : Узнайте, как разработать надежные базовые и оправданные модели прогнозирования.
• Шаг 3 : Узнайте, как создавать модели глубокого обучения для прогнозирования временных рядов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении для прогнозирования временных рядов.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Тенденции прогнозов и сезонность (одномерный)

Распознавание человеческой деятельности (многомерная классификация)

Прогноз использования электроэнергии (многомерный, многоступенчатый)

Типы моделей

Примеры использования временных рядов

Прогноз загрязнения воздуха (многомерный, многоступенчатый)

Генеративные состязательные сети (GAN)

Generative Adversarial Networks, или сокращенно GAN, — это подход к генеративному моделированию с использованием методов глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети.

Сети

GAN — это захватывающая и быстро меняющаяся область, обещающая генеративные модели в их способности генерировать реалистичные примеры по ряду проблемных областей, особенно в задачах преобразования изображения в изображение.

Вот как начать работу с глубоким обучением для генеративных состязательных сетей:

• Шаг 1 : Откройте для себя перспективы GAN для генеративного моделирования.
• Шаг 2 : Откройте для себя архитектуру GAN и различные модели GAN.
• Шаг 3 : Узнайте, как разрабатывать модели GAN на Python с помощью Keras.

Здесь вы можете увидеть все руководства по Generative Adversarial Network. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Основы GAN

Функции потерь GAN

Разработка простых моделей GAN

GAN для преобразования изображений

Нужна дополнительная помощь?

Я здесь, чтобы помочь вам стать мастером прикладного машинного обучения.

Если у вас остались вопросы и вам нужна помощь, у вас есть несколько вариантов:

• Электронные книги : Я продаю каталог электронных книг, которые показывают, как быстро добиться результатов с помощью машинного обучения.
• Блог : Я много пишу в блоге о прикладном машинном обучении, попробуйте функцию поиска.
• Часто задаваемые вопросы : Самые частые вопросы, которые я получаю, и ответы на них
• Свяжитесь с : Вы можете связаться со мной, чтобы задать свой вопрос, но, пожалуйста, по одному вопросу за раз.

Организация проектов машинного обучения: руководство по управлению проектами.

Цель этого документа — предоставить общую основу для подходов к проектам машинного обучения, на которую могут ссылаться специалисты-практики. Если вы создаете модели машинного обучения, этот пост для вас. Если вы сотрудничаете с людьми, которые создают модели машинного обучения, я надеюсь, что это руководство даст вам хорошее представление об общем рабочем процессе проекта. Предполагается знание машинного обучения.

Обзор

Этот обзор предназначен для использования в качестве «контрольного списка» проекта для специалистов по машинному обучению.В последующих разделах будет представлена ​​более подробная информация.

Жизненный цикл проекта
Проекты машинного обучения очень итеративны; По мере прохождения жизненного цикла машинного обучения вы обнаружите, что повторяете раздел до тех пор, пока не достигнете удовлетворительного уровня производительности, а затем перейдете к следующей задаче (которая может возвращаться к еще более раннему шагу). Более того, проект не завершен после того, как вы отправите первую версию; вы получаете обратную связь от реальных взаимодействий и переопределяете цели для следующей итерации развертывания.

1. Планирование и настройка проекта
   • Определите задачу и объем требований
   • Определить осуществимость проекта
   • Обсуждение общих компромиссов модели (точность и скорость)
   • Настроить кодовую базу проекта
2. Сбор данных и маркировка
   • Определить основную истину (создать маркировочную документацию)
   • Построить конвейер приема данных
   • Проверить качество данных
   • Обозначьте данные и убедитесь, что достоверные данные точно определены
   • Повторите шаг 1 и убедитесь, что данных достаточно для задачи
3. Исследование модели
   • Установить базовые характеристики модели
   • Начните с простой модели с использованием конвейера исходных данных
   • Переобучите простую модель для обучающих данных
   • Оставайтесь проворными и пробуйте множество параллельных (изолированных) идей на ранних стадиях
   • Найдите модель SoTA для своей проблемной области (если доступна) и воспроизведите результаты, затем примените к своему набору данных в качестве второго базового уровня
   • Еще раз вернуться к шагу 1 и убедиться в целесообразности
   • Повторите шаг 2 и убедитесь, что качество данных достаточно
4. Доработка модели
   • Выполните оптимизацию для конкретной модели (т. Е.гиперпараметрическая настройка)
   • Итеративная отладка модели по мере увеличения сложности
   • Выполните анализ ошибок для выявления наиболее распространенных видов отказов
   • Повторите шаг 2 для целевого сбора данных и маркировки наблюдаемых видов отказов
5. Тестирование и оценка
   • Оценить модель при тестовом распределении; понимать различия между распределением обучающего и тестового набора (чем «данные в дикой природе» отличаются от того, на чем вы обучались)
   • Пересмотреть метрику оценки модели; убедитесь, что этот показатель определяет желаемое поведение последующих пользователей.
   • Написать тесты для:
     • Трубопровод входных данных
     • Функциональность вывода модели
     • Производительность вывода модели по данным проверки
     • Явные сценарии, ожидаемые в производстве (модель оценивается на основе тщательно подобранного набора наблюдений)
6. Развертывание модели
   • Открыть модель через REST API
   • Разверните новую модель для небольшой группы пользователей, чтобы убедиться, что все идет гладко, а затем разверните ее для всех пользователей
   • Сохранение возможности отката модели к предыдущим версиям
   • Мониторинг данных в реальном времени и прогнозируемых распределений моделей
7. Текущее обслуживание модели
   • Поймите, что изменения могут неожиданным образом повлиять на систему
   • Периодически переобучайте модель для предотвращения устаревания модели
   • Если есть передача права собственности на модель, обучите новую команду

Командные роли

Типичная команда состоит из:

• инженер данных (строит конвейеры приема данных)
• Инженер по машинному обучению (обучение и повторение моделей для выполнения задачи)
• Инженер-программист (помогает интегрировать модель машинного обучения с остальной частью продукта)
• руководитель проекта (основная точка контакта с клиентом)

---

Планирование и настройка проекта

Может возникнуть соблазн пропустить этот раздел и сразу погрузиться в «просто посмотреть, на что способны модели».Не пропускайте этот раздел. Слишком часто вы будете терять время, откладывая обсуждение целей проекта и критериев оценки модели. Все должны стремиться к общей цели с самого начала проекта.

Стоит отметить, что определить задачу модели не всегда просто. Часто существует множество различных подходов к решению проблемы, и не всегда сразу видно, какой из них является оптимальным. Если ваша проблема расплывчата, а задача моделирования не ясна, перейдите к моему сообщению об определении требований для проектов машинного обучения, прежде чем продолжить.

Приоритетность проектов

Идеально: проект имеет высокую отдачу и высокую рентабельность.

Ментальные модели для оценки воздействия проекта:

• Ищите места, где дешевые прогнозы приносят большие выгоды
• Ищите сложное программное обеспечение, основанное на правилах, где мы можем изучать правила, а не программировать их

При оценке проектов может быть полезно иметь общий язык и понимать различия между традиционным программным обеспечением и программным обеспечением для машинного обучения.По этой теме рекомендуется прочитать «Программное обеспечение 2.0 Андрея Карпарти».

Программное обеспечение 1.0

• Явные инструкции для компьютера, написанные программистом с использованием языка программирования , такого как Python или C ++. Человек пишет логику таким образом, что, когда системе будут предоставлены данные, она будет выводить желаемое поведение.

Программное обеспечение 2.0

• Неявные инструкции путем предоставления данных, «записанных» алгоритмом оптимизации с использованием параметров указанной архитектуры модели.Системная логика изучена из предоставленного набора примеров данных и их соответствующего желаемого поведения.

См. Этот доклад для более подробной информации.

Небольшая заметка о программном обеспечении 1.0 и программном обеспечении 2.0 — эти две парадигмы , а не , являются взаимоисключающими. Программное обеспечение 2.0 обычно используется для масштабирования компонента logic традиционных программных систем за счет использования больших объемов данных для обеспечения более сложной или детализированной логики принятия решений.

Например, Джефф Дин рассказывает (в 27:15) о том, что код для Google Translate когда-то был очень сложной системой, состоящей из ~ 500 тыс. Строк кода. Google смог упростить этот продукт, используя модель машинного обучения для выполнения основной логической задачи перевода текста на другой язык, для описания модели требовалось всего ~ 500 строк кода. Однако эта модель по-прежнему требует некоторого кода «Программное обеспечение 1.0» для обработки запроса пользователя, вызова модели машинного обучения и возврата желаемой информации пользователю.

Таким образом, машинное обучение может принести большую пользу в приложениях, в которых логика принятия решений трудна или сложна для написания людьми, но относительно легка для обучения машинам. В связи с этим мы перейдем к следующему разделу, чтобы обсудить, как оценить, является ли задача «относительно простой» для обучения машинам.

Определение осуществимости

Несколько полезных вопросов, которые следует задать при определении осуществимости проекта:

• Стоимость сбора данных
  • Насколько сложно получить данные?
  • Сколько стоит маркировка данных?
  • Сколько данных потребуется?
• Цена неверных прогнозов
  • Как часто система должна быть правильной, чтобы быть полезной?
  • Существуют ли сценарии, в которых неверный прогноз требует больших затрат?
• Наличие хорошо опубликованных работ по аналогичным проблемам
  • Проблема сведена к практике?
  • Достаточно ли литературы по этой проблеме?
  • Есть ли предварительно обученные модели, которые мы можем использовать?
• Вычислительные ресурсы, доступные как для обучения, так и для вывода
  • Будет ли модель развернута в среде с ограниченными ресурсами?
  • Каковы требования к задержке для модели?

Определение требований к проекту

Установите единую метрику оптимизации стоимости для проекта.Может также включать несколько других удовлетворительных показателей (например, пороговые значения производительности) для оценки моделей, но может только оптимизировать единственную метрику.

Пример:

• Оптимизировать для точности
• Задержка прогнозирования менее 10 мс
Модель
• требует не более 1 ГБ памяти
• 90% покрытие (достоверность модели превышает требуемый порог, чтобы прогноз можно было считать действительным)

Показатель оптимизации может быть взвешенной суммой многих вещей, которые нас волнуют.Вернитесь к этой метрике по мере повышения производительности.

Некоторые команды могут решить проигнорировать определенное требование в начале проекта с целью пересмотра своего решения (для соответствия игнорируемым требованиям) после того, как они обнаружат многообещающий общий подход.

Решите, в какой момент вы отправите свою первую модель.

Некоторые команды стремятся к «нейтральному» первому запуску: первому запуску, который явно снижает приоритеты достижений машинного обучения, чтобы не отвлекаться.- Правила машинного обучения Google

Мотивация, лежащая в основе этого подхода, заключается в том, что первое развертывание должно включать простую модель с акцентом на построение правильного конвейера машинного обучения, необходимого для прогнозирования. Это позволяет вам быстро принести пользу и избежать ловушки, когда вы тратите слишком много времени на попытки «выжать сок».

Настройка базы кода ML

Хорошо организованная кодовая база машинного обучения должна разделять обработку данных, определение модели, обучение модели и управление экспериментами.

Пример организации базы кода:

  конфиги /
    baseline.yaml
    latest.yaml
данные/
докер /
название проекта/
  api /
    app.py
  модели /
    base.py
    simple_baseline.py
    cnn.py
  datasets.py
  train.py
  эксперимент.py
скрипты /
  

data / предоставляет место для хранения необработанных и обработанных данных для вашего проекта. Вы также можете включить файл data / README.md , который описывает данные для вашего проекта.

docker / — это место, где можно указать один или несколько файлов Docker для проекта.Docker (и другие контейнерные решения) помогают обеспечить единообразное поведение на нескольких машинах и в разных средах.

api / app.py предоставляет модель через REST-клиент для прогнозов. Скорее всего, вы предпочтете загрузить (обученную) модель из реестра моделей, а не импортировать непосредственно из своей библиотеки.

models / определяет набор моделей машинного обучения для задачи, объединенных общим API, определенным в base.py . Эти модели включают код для любой необходимой предварительной обработки данных и нормализации вывода.

datasets.py управляет построением набора данных. Обрабатывает области конвейерной / промежуточной обработки данных, перемешивание, чтение с диска.

Experiment.py управляет процессом эксперимента по оценке нескольких моделей / идей. Это создает набор данных и модели для данного эксперимента.

train.py определяет фактический цикл обучения модели. Этот код взаимодействует с оптимизатором и обрабатывает журнал во время обучения.

Смотрите другие примеры здесь, здесь, здесь и здесь.

---

Сбор данных и маркировка

Идеальный конвейер машинного обучения использует данные, которые сами себя маркируют. Например, у Tesla Autopilot есть работающая модель, которая предсказывает, когда автомобили собираются врезаться в вашу полосу движения. Чтобы систематически собирать помеченные данные, вы можете просто наблюдать, когда автомобиль переходит с соседней полосы на полосу движения Tesla, а затем перематывать видеопоток, чтобы обозначить, что автомобиль вот-вот выезжает на полосу.

В качестве другого примера предположим, что Facebook строит модель для прогнозирования взаимодействия с пользователем при принятии решения о том, как расположить вещи в ленте новостей.После обслуживания пользовательского контента на основе прогноза они могут отслеживать взаимодействие и превращать это взаимодействие в маркированное наблюдение без каких-либо человеческих усилий. Тем не менее, просто обязательно продумайте этот процесс и убедитесь, что ваша система «само-маркировки» не застрянет в петле обратной связи сама с собой.

Во многих других случаях мы должны вручную маркировать данные для задачи, которую мы хотим автоматизировать. Качество ваших меток данных имеет большое влияние на верхнюю границу производительности модели.

Вот реальный пример использования работы по улучшению модели и шаги, предпринятые для ее достижения:

— Базовый уровень: 53%
— Логистика: 58%
— Глубокое обучение: 61%
— ** Исправление данных: 77 % **

Некоторая старая добрая мода «понимание ваших данных» стоит своего веса в настройке гиперпараметров!

— Alex Gude (@alex_gude) 24 апреля 2019 г.

Для большинства проектов по маркировке данных требуется несколько человек, что требует маркировки документации .Даже если вы единственный, кто маркирует данные, имеет смысл задокументировать свои критерии маркировки, чтобы обеспечить согласованность.

Один из сложных случаев — это когда вы решаете изменить методологию маркировки после того, как пометили данные. Например, в упомянутой ранее речи о программном обеспечении 2.0 Андрей Карпати говорит о данных, которые не имеют четкой и очевидной достоверной информации.

Изображение предоставлено

Если вы столкнетесь с этим, отметьте «трудно маркируемые» примеры таким образом, чтобы вы могли легко найти все похожие примеры, если вы решите изменить свою методологию маркировки в будущем.Кроме того, вам следует установить версию набора данных и связать данную модель с версией набора данных.

Совет: после разметки данных и обучения исходной модели посмотрите на наблюдения с наибольшей ошибкой. Эти примеры часто плохо помечены.

Активное обучение

Активное обучение полезно, когда у вас есть большой объем немаркированных данных, и вам нужно решить, какие данные следует маркировать. Маркировка данных может быть дорогостоящей, поэтому мы хотели бы ограничить время, затрачиваемое на эту задачу.

В качестве контрапункта, если вы можете позволить себе маркировать весь свой набор данных, вам, вероятно, следует это сделать. Активное обучение добавляет еще один уровень сложности.

«Основная гипотеза активного обучения состоит в том, что если алгоритм обучения может выбирать данные, на которых он хочет учиться, он может работать лучше, чем традиционные методы, при значительно меньшем количестве данных для обучения». — DataCamp

Общий доступ:

1. Начиная с немаркированного набора данных, создайте «начальный» набор данных, получив метки для небольшого подмножества экземпляров
2. Обучить исходную модель на исходном наборе данных
3. Предсказать метки оставшихся немаркированных наблюдений
4. Используйте неопределенность прогнозов модели для определения приоритета маркировки оставшихся наблюдений

Использование слабых меток
Однако поручать людям создавать наземные метки стоит дорого.Часто у вас будет доступ к большим объемам немаркированных данных и ограниченный бюджет на маркировку — как вы можете получить максимальную отдачу от своих данных? В некоторых случаях ваши данные могут содержать информацию, которая дает зашумленную оценку достоверности. Например, если вы категоризируете фотографии в Instagram, у вас может быть доступ к хэштегам, используемым в подписи к изображению. В других случаях у вас могут быть эксперты в предметной области, которые помогут разработать эвристику данных.

Snorkel — интересный проект, созданный лабораторией Stanford DAWN (Data Analytics for What’s Next), который формализует подход к объединению многих зашумленных оценок этикеток в вероятностную основную истину.Я рекомендую вам проверить это и посмотреть, сможете ли вы использовать этот подход для своей проблемы.

---

Исследование модели

Установите базовые параметры производительности для вашей проблемы. Базовые показатели полезны как для установления нижней границы ожидаемой производительности (базовый уровень простой модели), так и для установления целевого уровня производительности (базовый уровень для человека).

• Простые базовые планы включают готовые модели scikit-learn (то есть логистическую регрессию с параметрами по умолчанию) или даже простую эвристику (всегда предсказывают основной класс).Без этих базовых показателей невозможно оценить ценность дополнительной сложности модели.
• Если ваша проблема хорошо изучена, поищите в литературе приблизительный базовый уровень на основе опубликованных результатов для очень похожих задач / наборов данных.
• Если возможно, попробуйте оценить производительность человека при выполнении данной задачи. Не думайте наивно, что люди справятся с задачей идеально, многие простые задачи обманчиво сложны!

Начните с простого и постепенно увеличивайте сложность. Обычно это предполагает использование простой модели, но также может включать начало более простой версии вашей задачи.

Прежде чем делать что-нибудь умное с «ИИ», сделайте неинтеллектуальную версию быстро и масштабно.
В худшем случае вы понимаете пределы упрощенного подхода и то, с какими сложностями вам нужно справиться.
В лучшем случае вы понимаете, что вам не нужны накладные расходы интеллекта.

— Smerity (@Smerity) 13 февраля 2019 г.

После запуска модели подгоните один пакет данных. Пока не используйте регуляризацию, так как мы хотим увидеть, достаточно ли у неограниченной модели возможностей для обучения на основе данных.

Обзор литературы. Найдите статьи по Arxiv, описывающие архитектуры моделей для аналогичных проблем, и поговорите с другими практиками, чтобы узнать, какие подходы были наиболее успешными на практике. Определите современный подход и используйте его в качестве базовой модели (обученной на вашем наборе данных).

Воспроизведите известный результат. Если вы используете хорошо изученную модель, убедитесь, что производительность вашей модели на часто используемом наборе данных соответствует тому, что описано в литературе.

Узнайте, как производительность модели масштабируется при увеличении объема данных. Постройте график производительности модели как функции увеличения размера набора данных для базовых моделей, которые вы исследовали. Наблюдайте, как производительность каждой модели масштабируется по мере увеличения объема данных, используемых для обучения.

---

Доработка модели

Когда у вас есть общее представление об успешных архитектурах моделей и подходах к решению вашей проблемы, вам следует потратить гораздо больше усилий на то, чтобы добиться от модели прироста производительности.

Создайте масштабируемый конвейер данных. К этому моменту вы определили, какие типы данных необходимы для вашей модели, и теперь можете сосредоточиться на разработке производительного конвейера.

Примените разложение дисперсии смещения, чтобы определить следующие шаги. Разбейте ошибку на: неснижаемую ошибку, предотвратимое смещение (разница между ошибкой поезда и неснижаемой ошибкой), дисперсию (разница между ошибкой валидации и ошибкой поезда) и переоснащение набора валидации (разница между ошибкой теста и ошибкой валидации).

• Если обучение выполняется на (известном) дистрибутиве, отличном от того, который доступен во время тестирования, рассмотрите возможность наличия двух подмножеств проверки : val-train и val-test. Разница между ошибкой val-train и ошибкой val-test описывается сдвигом распределения.
• Адресация оборудования :
  1. Увеличить мощность модели
  2. Уменьшить регуляризацию
  3. Анализ ошибок
  4. Выберите более продвинутую архитектуру (ближе к современной)
  5. Настройка гиперпараметров
  6. Добавить функции
• Адресационная переоборудование :
  1. Добавить дополнительные данные обучения
  2. Добавить регуляризацию
  3. Добавить дополнение данных
  4. Анализ ошибок
  5. Настройка гиперпараметров
  6. Уменьшить размер модели
• Обращение к распределительной смене :
  1. Выполните анализ ошибок, чтобы понять характер сдвига распределения
  2. Синтезировать данные (путем увеличения) для более точного совпадения с тестовым распределением
  3. Применить методы адаптации домена

Используйте случайный поиск гиперпараметров от грубого к точному. Сначала начните с широкого пространства гиперпараметров и итеративно оттачивайте наиболее эффективную область пространства гиперпараметров.

Выполните целевой сбор данных для устранения текущих режимов отказа. Разработайте систематический метод анализа ошибок вашей текущей модели. Если возможно, классифицируйте эти ошибки и соберите дополнительные данные, чтобы лучше охватить эти случаи.

Отладка проектов машинного обучения

Почему ваша модель работает плохо?

• Ошибки реализации
• Выбор гиперпараметров
• Данные / модель подходят
• Построение набора данных

Ключевой образ мышления при поиске и устранении неисправностей DL: пессимизм.

Чтобы эффективно выполнять проекты машинного обучения, начните с простого и постепенно увеличивайте сложность. Начните с прочного фундамента и постепенно наращивайте его.

Совет: исправьте случайное начальное число, чтобы обеспечить воспроизводимость обучения модели.

Распространенных ошибок:

oh: 5) вы не использовали bias = False для вашего слоя Linear / Conv2d при использовании BatchNorm или, наоборот, забыли включить его для выходного слоя.Этот не заставит вас молча потерпеть неудачу, но это ложные параметры

— Андрей Карпати (@karpathy) 1 июля 2018 г.

Выявление видов отказа

Используйте кластеризацию для выявления режимов отказа и улучшения анализа ошибок:

• Выбрать все неверные прогнозы. (При желании отсортируйте свои наблюдения по их расчетным потерям, чтобы найти наиболее вопиющие ошибки.)
• Запуск алгоритма кластеризации, такого как DBSCAN, по выбранным наблюдениям.
• Вручную исследуйте кластеры, чтобы найти общие атрибуты, затрудняющие прогнозирование.

Классифицируйте наблюдения с неверными прогнозами и определите, какие наилучшие действия можно предпринять на этапе уточнения модели, чтобы повысить производительность в этих случаях.

---

Тестирование и оценка

Если вы еще не написали тесты для своего кода, вам следует написать их сейчас.

Различные компоненты продукта машинного обучения для тестирования:

• Система обучения обрабатывает необработанные данные, проводит эксперименты, управляет результатами, сохраняет веса.
  • Необходимые тесты :
    • Протестируйте весь конвейер обучения (от необработанных данных до обученной модели), чтобы убедиться, что в восходящем направлении не были внесены изменения в отношении того, как хранятся данные из нашего приложения. Эти тесты следует проводить еженедельно / еженедельно.
• Система прогнозирования создает сеть, загружает сохраненные веса и делает прогнозы.
  • Необходимые тесты :
    • Выполните вывод на основе данных проверки (уже обработанных) и убедитесь, что оценка модели не ухудшается с новой моделью / весами.Это должно запускаться при каждом нажатии кода.
    • У вас также должен быть быстрый функциональный тест, который запускается на нескольких важных примерах, чтобы вы могли быстро (<5 минут) убедиться, что вы не нарушили функциональность во время разработки. Эти тесты используются для проверки работоспособности при написании нового кода.
    • Также рассмотрите сценарии, с которыми может столкнуться ваша модель, и разработайте тесты, чтобы убедиться, что новые модели по-прежнему работают достаточно эффективно. «Контрольный пример» — это сценарий, определяемый человеком и представленный тщательно подобранным набором наблюдений.
      • Пример. Для беспилотного автомобиля у вас может быть тест, чтобы убедиться, что автомобиль не поворачивает налево на желтый свет. В этом случае вы можете запустить свою модель на наблюдениях, когда автомобиль горит желтым светом, и убедиться, что прогноз не говорит машине двигаться вперед.
• Обслуживающая система , открытая для приема «реальных» входных данных и выполнения вывода на основе производственных данных. Эта система должна масштабироваться по запросу.
  • Требуемый мониторинг :
    • Оповещения о простоях и ошибках
    • Проверка сдвига распределения в данных

Изображение предоставлено

Оценка готовности производства

Оценка ML Test Score: критерий готовности к производству машинного обучения и сокращения технического долга

Данные:

• Ожидаемые функции фиксируются в схеме.
• Все функции полезны.
• Никакая функция не стоит слишком дорого.
• Функции соответствуют требованиям мета-уровня.
• Конвейер данных имеет соответствующие элементы управления конфиденциальностью.
• Новые функции можно добавлять быстро.
• Все входные коды функций проверены.

Модель:

• Технические характеристики модели рассмотрены и представлены.
• Показатели офлайн и онлайн коррелируют.
• Все гиперпараметры настроены.
• Влияние устаревания модели известно.
• Простая модель не лучше.
• Качество модели достаточно для важных срезов данных.
• Модель тестируется на предмет включения.

Инфраструктура:

• Обучение воспроизводимо.
Технические характеристики модели
• проходят единичные испытания.
• Конвейер машинного обучения протестирован на интеграцию.
• Качество модели проверяется перед подачей на работу.
• Модель отлаживаемая.
• Модели проходят канаризацию перед подачей на службу.
• Обслуживающие модели можно откатить.

Мониторинг:

• Изменения зависимости приводят к уведомлению.
• Для входов сохраняются инварианты данных.
• Обучение и обслуживание не искажены.
• Модели не слишком устаревшие.
• Модели численно стабильны.
• Производительность вычислений не снизилась.
• Качество прогнозов не ухудшилось.

---

Развертывание модели

Убедитесь в наличии системы управления версиями для:

• Параметры модели
• Конфигурация модели
• Конвейер функций
• Набор обучающих данных
• Набор данных валидации

Распространенный способ развертывания модели — упаковать систему в контейнер Docker и предоставить REST API для вывода.

Canarying : обслуживать новую модель небольшой группы пользователей (т. Е. 5%), продолжая обслуживать существующую модель для остальных. Убедитесь, что развертывание прошло гладко, затем разверните новую модель для остальных пользователей.

Теневой режим: Отправьте новую модель вместе с существующей, по-прежнему используя существующую модель для прогнозов, но сохраняя выходные данные для обеих моделей. Измерение разницы между прогнозами новой и текущей модели покажет, насколько радикально все изменится, когда вы переключитесь на новую модель.

---

Текущее обслуживание модели

Скрытый технический долг в системах машинного обучения (цитата ниже, выделено мной)

Введение в понятие технического долга:

Как и в случае с фискальным долгом, часто есть веские стратегические причины для того, чтобы взять на себя технический долг. Не все долги плохи, но все долги необходимо обслуживать. Технический долг может быть погашен за счет рефакторинга кода, улучшения модульных тестов, удаления мертвого кода, уменьшения зависимостей, ужесточения API и улучшения документации.Цель состоит не в том, чтобы добавить новые функции, а в том, чтобы сделать возможным будущие улучшения, уменьшить количество ошибок и улучшить ремонтопригодность. Отсрочка таких платежей приводит к увеличению затрат. Скрытый долг опасен тем, что он тихо накапливается.

Проекты машинного обучения не завершены после поставки первой версии. Если вы «передаете» проект и передаете ответственность за модель, чрезвычайно важно обсудить необходимое обслуживание модели с новой командой.

Разработка и развертывание систем машинного обучения — это относительно быстро и дешево, но поддерживать их с течением времени сложно и дорого.

Принципы обслуживания

Принцип CACE: все меняется, меняет все
Системы машинного обучения тесно связаны. Изменения пространства функций, гиперпараметров, скорости обучения или любой другой «ручки» могут повлиять на производительность модели.

Конкретные стратегии смягчения последствий:

• Создайте тесты проверки модели, которые запускаются каждый раз, когда вводится новый код.
• Разложите проблемы на изолированных компонентов там, где это имеет смысл.

Незаявленные потребители вашей модели могут быть случайно затронуты вашими изменениями.

«Без контроля доступа некоторые из этих потребителей могут быть необъявленными потребителями, использующими выходные данные данной модели прогнозирования в качестве входных данных для другого компонента системы».

Если ваша модель и / или ее прогнозы широко доступны, другие компоненты в вашей системе могут расти в зависимости от вашей модели без вашего ведома.Изменения модели (например, периодическая переподготовка или переопределение результатов) могут отрицательно повлиять на эти последующие компоненты.

Конкретные стратегии смягчения последствий:

• Управляйте доступом к вашей модели, заставляя внешние компоненты запрашивать разрешение и сигнализируя об использовании вашей модели.

Избегайте зависимости от входных сигналов, которые могут изменяться со временем.
Некоторые функции получаются с помощью поиска в таблице (например, встраивания слов) или просто с помощью конвейера ввода, который выходит за рамки вашей кодовой базы.Когда эти внешние представления функций изменяются, производительность модели может пострадать.

Конкретные стратегии смягчения последствий:

• Создайте копию ваших входных сигналов с контролем версий, чтобы обеспечить устойчивость к изменениям во внешних входных конвейерах. Эти версионные входные данные могут быть указаны в файле конфигурации модели.

Удалите ненужные функции.
Регулярно оценивайте эффект удаления отдельных функций из данной модели.Пространство функций модели должно содержать только релевантные и важные функции для данной задачи.

Существует множество стратегий для определения важности функций, таких как перекрестная проверка исключения по одному и тесты перестановки признаков. Неважные функции добавляют шум в пространство ваших функций, и их следует удалить.

Совет. Документируйте устаревшие функции (считающиеся несущественными), чтобы они случайно не были повторно введены позже.

Характеристики модели, вероятно, со временем снизятся.
По мере изменения входного распределения ухудшается производительность модели. Вам следует запланировать периодическое переобучение вашей модели, чтобы она всегда извлекала уроки из последних данных «реального мира».

---

Это руководство черпает вдохновение из учебного курса Full Stack Deep Learning Bootcamp, лучших практик, опубликованных Google, моего личного опыта и бесед с соучениками.

Нашли что-то, чего не хватает в этом руководстве? Дай мне знать!

Внешние ресурсы

Сообщения в блоге

Документы

Примеры из практики

Переговоры

Описание вакансий по машинному обучению для инженеров машинного обучения

Последнее явление на рынке труда сегодня — это огромный спрос на инженеров по машинному обучению, который стремительно растет день ото дня.Знаете ли вы, что рабочие места в области искусственного интеллекта и машинного обучения ежегодно растут примерно на 40%? Этот огромный рост вызывает потребность в экспертах по машинному обучению.

Среди этих гигантских требований к должностям машинного обучения роль инженеров AI / ML является самой популярной, но много новых рабочих ролей, таких как разработчик ИИ, специалист по данным, эксперт по прогнозной аналитике, эксперт в области данных, инженер по программным данным, специалист по сбору данных, менеджера данных продукта и так далее.Быстрое появление новых игр отражает тот факт, что AI / ML стал мейнстримом во многих транснациональных и даже небольших компаниях.

В этом блоге мы представим общий взгляд на вакансии в сфере машинного обучения, уделяя особое внимание ролям и обязанностям инженеров по машинному обучению. Кроме того, мы собрали для наших читателей то, что отрасль ищет в инженере машинного обучения, и ключевые моменты, которые следует учитывать при просмотре должностных инструкций по ИИ / машинному обучению. А теперь давайте углубимся.

Что нужно знать при приеме на работу в сфере машинного обучения

Если у вас есть страсть или интерес к карьере в области искусственного интеллекта / машинного обучения, то вот два ключевых аспекта, о которых вам следует знать —

1. Ключевые обязанности инженера по машинному обучению ies

Основные обязанности включают —

• Выполнение статистического анализа
• Результаты точной настройки
• Системы обучения и переподготовки
• Работа над фреймворками
• Проведение экспериментов и тестов машинного обучения
• Разработка программ машинного обучения
• Разработка систем глубокого обучения для различных сценариев использования в зависимости от бизнеса потребности и
• Наконец, реализация подходящих алгоритмов AI / ML

2.Требования к навыкам машинного обучения

Как инженер AI / ML отрасль рассматривает следующие потребности кандидатов.

• Способность писать код на Java и Python
• Знание основ математики и вероятностей
• Хорошее понимание и сильные знания в области алгоритмов и статистики
• Оценка моделирования данных, архитектуры программного обеспечения и структур данных и
• Прошлый опыт работы в рамки на последней работе или стажировке
• Разумные коммуникативные навыки
• Работа в командах
• Предпочтительная степень в области компьютерных наук, математики или аналогичных курсов или областей
• Наконец, продемонстрированный опыт работы в машиностроительных вакансиях до этого является дополнительным преимуществом

С этим более широким пониманием, давайте теперь перейдем к ключевой части того, на что следует обратить особое внимание в описаниях должностей AI / ML.

Искусственный интеллект / машинное обучение Должностные инструкции

Ключевой частью любого описания вакансий по машинному обучению является обязательный раздел. Кандидаты часто склонны игнорировать или относиться к обязательному разделу легкомысленно. Для всех соискателей критически важно прочитать обязательное требование, чтобы определить, подходите ли вы для работы AI / ML, и, соответственно, укрепить / адаптировать свое резюме. Например, для некоторых технических должностей в области ИИ требуется опыт работы с Python, тогда как для других может потребоваться только опыт работы с R или их комбинация.Кроме того, знание Python в качестве исследователя данных определенно улучшит ваши навыки инженера AI / ML, это связано с природой простоты языка с обширными библиотеками и ресурсами.

Ниже приведены отобранные образцы описаний должностей AI / ML для популярных названий должностей ML, которые мы собрали из различных отраслей и реальных объявлений о вакансиях, чтобы наши читатели могли быстро понять обязательные требования для инженеров машинного обучения.

AI Разработчик

Разработчик искусственного интеллекта играет ключевую роль в использовании алгоритмов и нейронных сетей для создания полезных решений для бизнеса.

Должностная инструкция: важная ответственность заключается в проектировании, разработке, улучшении и внедрении решений AI.

Навыки инженера по машинному обучению: AI, ML, NLP, REST API, библиотеки, фреймворки, R, Pythons и C #.

Дополнительные навыки: проектирование, разработка и развертывание облачного приложения.

Специалист по данным

Профессионал, ответственный за получение, изучение и извлечение данных для использования в бизнесе.

Описание работы: Создание моделей данных и организация структурированных и неструктурированных данных для интерпретации решений.

Обязательные навыки: R и / или Python

Дополнительные навыки: интеллектуальный анализ данных и НЛП.

AI Инженер

Профессионал, отвечающий за работу с нейронными сетями, алгоритмами и связанными с ними инструментами для решения проблем в бизнесе или технологиях.

Описание работы: Играть решающую роль в сокращении разрыва между разработчиками программного обеспечения и фактическими полевыми работниками или учеными.

Обязательные навыки: Java, компьютерное зрение и написание сценариев

Дополнительные навыки: Прошлый опыт кодирования и программирования

AWS или специалист по данным Azure

Профессионал, ответственный за применение методов обучения Azure в бизнесе для обучения, расчета и внедрения моделей для решения проблем.

Описание работы: Работа в тесном сотрудничестве с клиентами над воплощением их требований или мыслей в решения

Обязательные навыки: Hadoop, R и Python

Дополнительные навыки: предыдущий опыт работы с AWS или Azure и знания в области науки о данных

AWS или инженер по машинному обучению Azure

Инженер, ответственный за использование машинного обучения и решения ИИ для решения бизнес-задач и предложения индивидуальных решений

Описание работы: Построение моделей данных и создание очень больших наборов данных

Обязательные навыки: 2+ года опыта работы в сервисах Azure или AWS

Дополнительные навыки: ML и маркировка данных

Ведущий специалист по данным

Должность высшего уровня в потоке инженерии данных, отвечающая за управление командой данных, построение моделей и планирование проектов для бизнеса.Ключевая роль заключается в улучшении бизнес-продуктов или услуг путем анализа собранных данных.

Описание работы: Работа над решением проблем клиентов и выявлением возможностей для клиентов в AI / ML.

Обязательные навыки: Более 5+ лет опыта работы в области сквозной разработки и демонстрации POC. Критически важные знания R и Python.

Дополнительные навыки: опыт внедрения моделей машинного обучения и специализированный опыт в области НЛП.

Ученый по машинному обучению

Ключевая позиция в отрасли, в обязанности которой входит тесное сотрудничество с инженерами машинного обучения и инженерами по обработке данных для разработки масштабируемых решений для бизнеса.

Описание работы: Работа над проектированием и разработкой инструментов и технологий машинного обучения нового поколения, обеспечивающих критическое конкурентное преимущество для бизнеса и промышленности.

Обязательные навыки: продемонстрированное понимание алгоритмов AI / ML, моделей обучения и глубокий опыт работы с Hadoop и Tensorflow.

Дополнительные навыки: опыт работы с графическими моделями

С такими технологиями, как машинное обучение и предиктивная аналитика, которые переписывают сцену получения прибыли, компании определенно будут продвигать все больше и больше профессиональных рабочих мест в сфере ИИ / машинного обучения в Индии.

Теперь у вас может возникнуть очевидный вопрос: «Как вы можете улучшить мои навыки, чтобы соответствовать обязательному разделу описания должности? Путь к успеху очень прост; возможно, вам просто нужно укрепить свой текущий набор навыков, не позволяйте своему опыту и предыдущей работе мешать вам продолжать работу в AI / ML.

Существует множество глобальных онлайн-курсов по искусственному интеллекту / машинному обучению. Например, программа карьеры по машинному обучению Springboard: станьте инженером машинного обучения за шесть месяцев, программа онлайн-обучения предусматривает индивидуальное наставничество со стороны малых и средних предприятий вместе с гарантией трудоустройства, чтобы помочь вам получить работу своей мечты независимо от набора навыков, которыми вы владеете сейчас.

Разрезая шумиху · fast.ai

Написано: 23 июля 2018 г., автор: Рэйчел Томас

Это третья часть серии статей. Часть 1 здесь, а часть 2 здесь.

Чтобы анонсировать AutoML от Google, генеральный директор Google Сундар Пичаи написал: «Сегодня проектирование нейронных сетей требует очень много времени и опыта, который ограничивает его использование небольшим сообществом ученых и инженеров. Вот почему мы создали подход под названием AutoML, показывающий, что нейронные сети могут создавать нейронные сети.Мы надеемся, что AutoML воспользуется способностями, которыми обладают сегодня несколько докторов наук, а позволит сотням тысяч разработчиков в течение трех-пяти лет разрабатывать новые нейронные сети для своих конкретных нужд. ». (курсив мой)

Генеральный директор Google Сундар Пичаи говорит, что всем нам нужно разрабатывать собственные нейронные сети.

Когда глава отдела искусственного интеллекта Google Джефф Дин предположил, что вычислительная мощность 100x может заменить потребность в опыте машинного обучения , поиск по нейронной архитектуре с большими вычислительными затратами был единственным примером. он дал, чтобы проиллюстрировать эту точку зрения.(около 23:50 в своем выступлении на TensorFlow DevSummit)

Это вызывает ряд вопросов: нужно ли сотням тысяч разработчиков , чтобы «проектировать новые нейронные сети для их конкретных нужд» (цитируя видение Пичаи), или существует ли эффективный способ обобщения нейронных сетей на аналогичные проблемы? ? Могут ли большие объемы вычислительной мощности действительно заменить опыт машинного обучения?

При оценке заявлений Google важно помнить. Google кровно заинтересован в том, чтобы убедить нас, что ключом к эффективному использованию глубокого обучения является большая вычислительная мощность , потому что в этой области они явно превосходят всех остальных. .Если это так, нам всем может потребоваться приобрести продукты Google. Само по себе это не означает, что утверждения Google ложны, но хорошо знать, какие финансовые мотивы могут лежать в основе их заявлений.

В своих предыдущих сообщениях я поделился введением в историю AutoML, определил, что такое поиск нейронной архитектуры, и указал, что для многих проектов машинного обучения проектирование / выбор архитектуры далеко не самый сложный и трудоемкий процесс. или самая болезненная часть проблемы .В сегодняшнем посте я хочу конкретно остановиться на AutoML от Google, продукте, который привлек много внимания средств массовой информации, и обратиться к следующему:

Что такое AutoML от Google?

Хотя область AutoML существует уже много лет (включая библиотеки AutoML с открытым исходным кодом, семинары, исследования и конкурсы), в мае 2017 года Google использовал термин AutoML для поиска по нейронной архитектуре. В сообщениях в блогах, сопровождающих объявления, сделанные на конференции Google I / O, генеральный директор Google Сундар Пичаи написал: «Вот , почему мы создали подход под названием AutoML , показывающий, что нейронные сети могут создавать нейронные сети» и Google Исследователи искусственного интеллекта Баррет Зоф и Куок Ле написали : «В нашем подходе (, который мы называем« AutoML ») нейронная сеть контроллера может предложить« дочернюю »архитектуру модели…»

Google Cloud AutoML был анонсирован в январе 2018 года как набор продуктов для машинного обучения.Пока что он состоит из одного общедоступного продукта, AutoML Vision , API, который идентифицирует или классифицирует объекты на изображениях. Согласно странице продукта, Cloud AutoML Vision основывается на двух основных методах: передаточного обучения и поиска нейронной архитектуры . Поскольку мы уже объяснили поиск нейронной архитектуры, давайте теперь взглянем на трансферное обучение и посмотрим, как оно соотносится с поиском нейронной архитектуры.

Заголовки лишь нескольких из множества статей, написанных о Google AutoML и поиске по нейронной архитектуре.

Примечание. В Google Cloud AutoML также есть продукт машинного обучения с перетаскиванием, который все еще находится на стадии альфа-тестирования.Я подал заявку на доступ к нему более 2 месяцев назад, но еще не получил ответа от Google. Я планирую написать сообщение, как только оно будет опубликовано.

Что такое трансферное обучение?

Трансферное обучение — это мощный метод, который позволяет людям с небольшими наборами данных или меньшей вычислительной мощностью достигать самых современных результатов, используя преимущества предварительно обученных моделей, которые были обучены на аналогичных больших наборах данных. Поскольку модели, изученной с помощью трансферного обучения, не нужно учиться с нуля, она, как правило, может достичь более высокой точности с гораздо меньшими данными и временем вычислений, чем модели, которые не используют трансферное обучение.

Трансферное обучение — это основной метод, который мы используем на протяжении всего нашего бесплатного курса «Практическое глубокое обучение для программистов», и который наши студенты применяют на производстве во всем, от собственных стартапов до компаний из списка Fortune 500. Хотя трансферное обучение кажется «менее привлекательным», чем поиск нейронной архитектуры, оно используется для достижения новаторских академических результатов, например, в применении Джереми Ховарда и Себастьяна Рудера трансферного обучения к НЛП, которое достигло высочайшего уровня. -искусство на 6 наборах данных и служит основой для дальнейших исследований в этой области в OpenAI.

Поиск нейронной архитектуры и трансферное обучение: два противоположных подхода

Основная идея трансферного обучения заключается в том, что архитектуры нейронных сетей могут быть обобщены для задач схожего типа: например, многие изображения имеют базовые особенности (такие как углы, круги, морды собак или колеса), которые проявляются во множестве различных типы изображений. В отличие от , основная идея продвижения поиска нейронной архитектуры для каждой проблемы противоположна : каждый набор данных имеет уникальную, узкоспециализированную архитектуру, с которой он будет работать лучше всего.

Примеры от Мэтью Цейлера и Роба Фергуса 4 характеристик, изученных классификаторами изображений: углы, круги, морды собак и колеса

Когда поиск нейронной архитектуры обнаруживает новую архитектуру, вы должны изучать веса для этой архитектуры с нуля, в то время как с трансферным обучением вы Начнем с существующих весов из предварительно обученной модели. В этом смысле вы не можете использовать поиск нейронной архитектуры и перенос обучения для решения одной и той же проблемы: если вы изучаете новую архитектуру, вам нужно будет тренировать для нее новые веса; тогда как если вы используете трансферное обучение на предварительно обученной модели, вы не можете вносить существенные изменения в архитектуру.

Конечно, вы можете применить переносное обучение к архитектуре, изученной с помощью нейронного поиска архитектуры (что, я думаю, хорошая идея!). Для этого требуется только, чтобы несколько исследователей использовали поиск по нейронной архитектуре и открыли исходный код для найденных ими моделей. Необязательно, чтобы все специалисты по машинному обучению использовали поиск по нейронной архитектуре для всех проблем , когда вместо этого они могут использовать трансферное обучение. Однако основной доклад Джеффа Дина, сообщение в блоге Сундара Пичаи, рекламные материалы Google Cloud и освещение в СМИ говорят об обратном: каждый должен иметь возможность напрямую использовать поиск по нейронной архитектуре.

Что поиск нейронной архитектуры подходит для

Поиск нейронной архитектуры хорош для поиска новых архитектур! AmoebaNet от Google был изучен с помощью поиска по нейронной архитектуре, и (с включением достижений fast.ai, таких как агрессивный график обучения и изменение размера изображения по мере обучения) теперь является самым дешевым способом обучения ImageNet на одной машине !

AmoebaNet не был разработан с функцией вознаграждения, которая включала возможность масштабирования, поэтому она не масштабировалась так же хорошо, как ResNet для нескольких машин, но нейронная сеть, которая хорошо масштабируется, потенциально может быть изучена в будущем, оптимизирована для различных качеств. .

Требуются дополнительные доказательства

Мы не видели доказательств того, что каждый набор данных лучше всего смоделировать с помощью собственной пользовательской модели, а не для точной настройки существующей модели. Поскольку для поиска по нейронной архитектуре требуется более крупный обучающий набор, это может стать проблемой для небольших наборов данных. Даже в некоторых собственных исследованиях Google используются переносимые методы вместо поиска новой архитектуры для каждого набора данных, например NASNet (сообщение в блоге здесь), которая изучила архитектурный строительный блок на Cifar10, а затем использовала этот строительный блок для создания архитектуры для ImageNet.Я пока не знаю ни одного широко известного соревнования по машинному обучению, которое было бы выиграно с использованием поиска по нейронной архитектуре.

Кроме того, мы не знаем, что подход к поиску нейронной архитектуры, требующий больших вычислительных затрат, является лучшим подходом. Например, в более поздних статьях, таких как «Эффективный поиск нейронной архитектуры» (ENAS) и «Поиск дифференцируемой архитектуры
» (DARTS), предлагаются значительно более эффективные алгоритмы. DARTS занимает всего 4 графических дня , по сравнению с 1800 графическими днями для NASNet и 3150 графическими днями для AmoebaNet (все изучены с той же точностью на Cifar-10).Джефф Дин — автор статьи ENAS, в которой предлагался метод, который на 1000x меньше в вычислительном отношении, что кажется несовместимым с его акцентом на TF DevSummit месяц спустя на использовании подходов, которые в 100x больше в вычислительном отношении.

Тогда почему вся шумиха вокруг AutoML от Google?

Учитывая вышеупомянутые ограничения, почему реклама Google AutoML была настолько несоразмерна его доказанной полезности (по крайней мере, до сих пор)? Думаю, есть несколько объяснений:

1. Google AutoML подчеркивает некоторые из опасностей, связанных с внедрением академической исследовательской лаборатории в коммерческую корпорацию .Есть соблазн попытаться создать продукты на основе интересных академических исследований, не оценивая, удовлетворяют ли они реальную потребность. Это также история многих стартапов в области искусственного интеллекта, таких как MetaMind или Geometric Intelligence, которые заканчивают тем, что приобретают, но никогда не производили продукт. Мой совет основателям стартапов — избегать написания докторской диссертации и не нанимать только академических исследователей.

2. Google преуспевает в маркетинге . Многие посторонние считают искусственный интеллект недоступной и пугающей областью, которая не чувствует, что у них есть способ оценивать заявления, особенно от таких львиных компаний, как Google.Многие журналисты тоже становятся жертвами этого и некритически направляют ажиотаж Google в яркие статьи. Я периодически общаюсь с людьми, которые не занимаются машинным обучением, но с энтузиазмом относятся к различным продуктам машинного обучения Google, которые они никогда не использовали и не могут ничего объяснить.

   Один из примеров вводящего в заблуждение освещения собственных достижений Google произошел, когда исследователи искусственного интеллекта Google выпустили «технологию глубокого обучения для восстановления истинного генома человека», сравнили свою работу с открытиями, получившими Нобелевскую премию (высокомерие!). забрал Wired.Однако Стивен Зальцберг, выдающийся профессор биомедицинской инженерии, информатики и биостатистики Университета Джона Хопкинса, опроверг эту публикацию Google. Зальцберг указал, что исследование на самом деле не реконструировало геном человека и было «немногим больше, чем постепенное улучшение существующего программного обеспечения, а может быть и меньше». Ряд других исследователей геномики присоединились к соглашению с Зальцбергом.

   В Google проводится отличная работа, но было бы легче оценить ее, если бы нам не пришлось просеивать так много вводящей в заблуждение шумихи, чтобы выяснить, что является законным.

   DeepVariant от Google «является не более чем постепенным улучшением существующего программного обеспечения, а может и меньше». @ StevenSalzberg1

   Что думают другие исследователи геномики? Https: //t.co/vaAECQhvSi

   — Рэйчел Томас (@math_rachel) 12 декабря 2017 г.

3. Google кровно заинтересован в том, чтобы убедить нас, что ключом к эффективному использованию глубокого обучения является большая вычислительная мощность , потому что в этой области они явно превосходят всех нас.AutoML часто требует больших вычислительных ресурсов, например, в примерах Google, использующих 450 графических процессоров K40 в течение 7 дней (эквивалент 3150 дней графического процессора) для изучения AmoebaNet.

   В то время как инженеры и средства массовой информации часто пускают слюни на «голый металл» и на что-нибудь побольше , история показала, что инновации часто рождаются вместо ограничений и творчества. Google работает с максимально большими объемами данных, используя самые дорогие компьютеры; Насколько хорошо этот действительно может быть обобщен на проблемы, с которыми все остальные из нас сталкиваются , живя в ограниченном мире ограниченных ресурсов?

   Инновации возникают из-за того, что мы делаем что-то по-другому, а не из-за большего.Недавний успех fast.ai в конкурсе Stanford DAWNBench — один из примеров этого.

Инновации рождаются в результате чего-то другого, а не большего. @jeremyphoward https://t.co/3TJYs8OCbr pic.twitter.com/I55a6gT1OF

— Рэйчел Томас (@math_rachel) 2 мая 2018 г.

Как решить проблему нехватки специалистов в области машинного обучения?

Возвращаясь к проблеме, которую Джефф Дин поднял в своем выступлении на TensorFlow DevSummit о глобальной нехватке специалистов по машинному обучению, возможен другой подход.Мы можем устранить самые большие препятствия на пути к использованию глубокого обучения несколькими способами:

1. упрощает использование глубокого обучения
2. развенчание мифов о том, что нужно для глубокого обучения
3. расширение доступа для людей, у которых нет денег или кредитных карт, необходимых для использования облачного графического процессора

Упрощение использования глубокого обучения

Исследования, направленные на упрощение использования глубокого обучения, имеют огромное значение, делая обучение более качественных сетей более быстрым и простым.Примеры захватывающих открытий, ставших теперь стандартной практикой:

• Dropout позволяет проводить обучение на небольших наборах данных без чрезмерной подгонки.
• Пакетная нормализация позволяет ускорить обучение.
• Выпрямленные линейные блоки помогают избежать градиентных взрывов.

Новые исследования, направленные на повышение простоты использования, включают:

• Средство определения скорости обучения делает процесс обучения более надежным.
• Суперконвергенция ускоряет обучение, требуя меньше вычислительных ресурсов.
• «Пользовательские головки» для существующих архитектур (например, модификация ResNet, которая изначально была разработана для классификации, чтобы ее можно было использовать для поиска ограничивающих рамок или выполнения переноса стилей) позволяют упростить повторное использование архитектуры для решения ряда проблем.

Ни одно из вышеперечисленных открытий не связано с использованием энергии без покрытия; вместо этого все они были творческими идеями о том, как делать что-то по-другому.

Адресные мифы о том, что нужно для глубокого обучения

Еще одно препятствие — это множество мифов, которые заставляют людей полагать, что глубокое обучение не для них: ложное убеждение, что их данные слишком малы, что у них нет нужного образования или опыта, или что их компьютеры не большие довольно.Один из таких мифов гласит, что только доктора наук по машинному обучению могут использовать глубокое обучение, и многие компании, которые не могут позволить себе нанять дорогих экспертов, даже не пытаются. Однако компании могут не только обучить сотрудников, которые у них уже есть, стать экспертами в области машинного обучения, это даже предпочтительнее, потому что ваши нынешние сотрудники уже имеют опыт работы в той области, в которой вы работаете!

В своем выступлении на конференции MIT Technology Review я рассмотрел 6 мифов, которые заставляют людей ошибочно полагать, что использовать глубокое обучение сложнее, чем есть на самом деле.

Для подавляющего большинства людей, с которыми я разговариваю, барьеры для входа в глубокое обучение намного ниже, чем они ожидали: один год опыта программирования и доступ к графическому процессору.

Расширение доступа: записные книжки Google Colab

Хотя стоимость облачных графических процессоров (около 50 центов в час) находится в пределах бюджета многих из нас, со мной периодически связываются студенты со всего мира, которые не могут позволить себе , использование любого графического процессора вообще. В некоторых странах правила, касающиеся банковских и кредитных карт, могут затруднить использование студентами таких сервисов, как AWS, даже если у них есть деньги.Блокноты Google Colab — это решение! Ноутбуки Colab предоставляют среду ноутбука Jupyter, которая не требует настройки для использования, работает полностью в облаке и дает пользователям доступ к бесплатному графическому процессору (хотя длительное использование графического процессора не допускается). Их также можно использовать для создания документации, содержащей образцы рабочего кода, работающие в интерактивной среде. Блокноты Google colab сделают гораздо больше для демократизации глубокого обучения, чем AutoML от Google; возможно, это будет лучшая цель для маркетинговой машины Google в будущем.

Если вы еще этого не сделали, ознакомьтесь с частью 1. Чем занимаются специалисты по машинному обучению? и Часть 2: Экспертное введение в поиск нейронной архитектуры AutoML этой серии.

.