Машинное обучение

Курсы по алгоритмам машинного обучения и разработке продуктов

Фильтры
Цена
От
До
Уровень
Сертификат
Дата начала
Не раньше
Не позднее
Длительность
Показывать сначала
Ближайшие Дешевые Короткие
Cначала
Ближайшие

Что такое машинное обучение


Машинное обучение — это не просто создание программ, решающих ту или иную задачу. Это создание искусственного интеллекта, который должен решать определенные задачи, предсказывать появление определенных проблем и находить их решение в рамках своих возможностей.

Основные задачи машинного обучения сводятся к следующему:

  1. Регрессия. Предсказание текущих значений на основе имеющихся данных с прошлого. К примеру, какой объем продаж будет происходить в этом месяце, основываясь на прошлом месяце.
  2. Классификация. Анализ текущего объекта — к какому классу он относится. Это позволяет определить к примеру, заемщика — сможет ли заемщик выплатить кредит на основании его кредитной истории (успешная или проблемная).
  3. Кластеризация. Разделение серии объектов на классы, объекты которых чем-то похожи между собой.
  4. Поиск аномалий. Поиск объектов и классов, которые обладают существенными отличиями от большинства. Данный шаблон используется для выявления махинаций, несанкционированных операций и мошенничества в системе.

Разработка искусственного интеллекта требует особого подхода в программировании. Для этого должны существовать определенные библиотеки классов и методов, которые упрощают создание "мозга", способного просчитывать, прогнозировать и реагировать на будущие события, относительно прошлого опыта. При этом, программа должна обучаться при нахождении новых решений. 

То есть, найдя решение для новой задачи, опыт должен оставаться для будущего решения такой же задачи. Иными словами, программа являет собой некое подобие разума, который в рамках своих возможностей способен адаптироваться к решению уникальных задач, используя опыт, и получать новые навыки в ходе решения этих задач.

Методы, классы и объекты определяют целый набор сложных алгоритмов, которые формируют некое подобие электронного разума. Конечно, самостоятельно писать такие алгоритмы могут только гении. Поэтому, уже придумано множество решений и сохранено в специальные библиотеки для определенных языков программирования.

Лучшие языки программирования для машинного обучения:

  1. Python. Обладает уже готовыми настроенными инструментами для создания искусственного интеллекта. Уже на первых порах обучения можно создать чат-бота.
  2. C++. Используется библиотека Google TensorFlow.
  3. JavaScript. Есть специальный WYSIWYG-редактор для этого языка, который упрощает создание ИИ.
  4. Java. Для этого языка был создан проект Statistical Machine Intelligence and Learning Engine (Smile).
  5. C#. Для этого языка было создано программное обеспечение ML Agents, который является бесплатным открытым плагином для Unity.

Если сказать еще проще о машинном обучении — это создание алгоритма, который будет постепенно улучшать решение поставленной задачи, а также адаптироваться к новым проблемам. И еще, чтобы стать программистом машинного обучения, требуется владеть основами какого-либо языка программирования, который подходит для данного направления. Самый популярный из них — Python.

Основные школы для обучения Machine Learning


  1. GeekBrains. Школа предоставляет отличный курс по изучению языка Python. Это отличный старт для погружения в машинное обучение, так как без основ языка нет смысла вставать на путь разработчика искусственного интеллекта.
  2. Skillbox. Школа не только предоставляет отдельные курсы по языкам программирования, но и отдельный курс по изучению искусственного интеллекта, а также структурам данных, которые так необходимы программистам МО.
  3. SkillFactory. Школа предоставляет курс «2 в одном». Это Machine Learning PRO + Deep Learning. Курс нацелен на полное освоение данного направления разработки. Вы научитесь разрабатывать как базовые модели ИИ, так и нейронные сети.

Перспективы данного направления


Разработка машинного обучения — это новое и современное направление в программировании. Создаются проекты, которые способны самостоятельно оценивать ситуацию и решать поставленные задачи. 

Специалисты сейчас требуются в различных областях — банках, предприятиях, создании софта и многих других. Специалист в данной области не останется без работы. Однако данная область отличается от привычного создания сайтов или простого компьютерного ПО. Нехватка специалистов в мире ведет к тому, что работа всегда найдется.

Резюмируя все сказанное, стоит отметить, что нет смысла браться за машинное обучение без знания языка и структур данных. Это условие, которое должен соблюдать каждый программист. Данное узкое направление еще не собрало достаточное количество специалистов, чтобы на рынке труда была жесткая конкуренция. Поэтому стоит начать изучать МО как можно раньше.