Яндекс як барномаи резидентиро дар омӯзиши мошинсозӣ барои таҳиягарони ботаҷриба боз мекунад. Агар шумо дар C++/Python бисёр навишта бошед ва хоҳед, ки ин донишро дар ML татбиқ кунед, пас мо ба шумо тарзи гузаронидани тадқиқоти амалӣ ва пешниҳоди мураббиёни ботаҷрибаро меомӯзем. Шумо дар хидматҳои калидии Яндекс кор хоҳед кард ва дар чунин соҳаҳо ба монанди моделҳои хатӣ ва баланд бардоштани градиент, системаҳои тавсиявӣ, шабакаҳои нейронӣ барои таҳлили тасвирҳо, матн ва садо малакаҳо ба даст меоред. Шумо инчунин меомӯзед, ки чӣ гуна дуруст арзёбӣ кардани моделҳои худро бо истифода аз ченакҳои офлайн ва онлайн.
Давомнокии барнома як сол аст, ки дар давоми он иштирокчиён дар шӯъбаи разведкаи мошинӣ ва тадқиқотии Яндекс кор мекунанд, инчунин дар лексияҳо ва семинарҳо иштирок мекунанд. Иштирок музднок аст ва кори пурравақтро дар бар мегирад: 40 соат дар як ҳафта, аз 1 июли соли ҷорӣ. ва то 1 май давом мекунад.
Ва ҳоло муфассалтар - дар бораи он, ки мо чӣ гуна аудиторияро интизорем, раванди кор чӣ гуна хоҳад буд ва дар маҷмӯъ, чӣ гуна мутахассиси пуштибонӣ метавонад ба касб дар ML гузарад.
Тафовут
Бисёр ширкатҳо барномаҳои резидентӣ доранд, аз ҷумла, масалан, Google ва Facebook. Онҳо асосан ба мутахассисони сатҳи хурд ва миёна нигаронида шудаанд, ки кӯшиш мекунанд дар самти тадқиқоти ML қадам гузоранд. Барномаи мо барои тамошобинони дигар аст. Мо таҳиягарони пуштибониро даъват мекунем, ки аллакай таҷрибаи кофӣ ба даст овардаанд ва аниқ медонанд, ки онҳо бояд дар салоҳиятҳои худ ба ML гузаштанд, то малакаҳои амалӣ пайдо кунанд, на малакаҳои олим - дар ҳалли масъалаҳои омӯзиши мошинҳои саноатӣ. Ин маънои онро надорад, ки мо муҳаққиқони ҷавонро дастгирӣ накунем. Мо барои онҳо барномаи алоҳида ташкил кардем - ба номи Илья Сегалович, ки ба шумо имкон медиҳад, ки дар Яндекс кор кунед.
Сокин дар куҷо кор хоҳад кард?
Дар шӯъбаи иктишофи мошинҳо ва тадқиқот, мо худамон ғояҳои лоиҳаро таҳия мекунем. Сарчашмаи асосии илҳом адабиёти илмӣ, мақолаҳо ва равияҳои ҷомеаи тадқиқотӣ мебошад. Ман ва ҳамкасбони ман он чизеро, ки хондаем, таҳлил карда, дида мебароем, ки чӣ тавр мо усулҳои пешниҳодкардаи олимонро такмил ё васеъ карда метавонем. Ҳамзамон, ҳар яки мо соҳаи дониш ва манфиатҳои худро ба назар гирифта, вазифаро дар асоси соҳаҳое, ки муҳим мешуморад, таҳия мекунем. Идеяи лоиҳа одатан дар чорроҳаи натиҷаҳои тадқиқоти беруна ва салоҳиятҳои шахсии худ ба вуҷуд меояд.
Ин система хуб аст, зеро он мушкилоти технологии хидматҳои Яндексро ҳатто пеш аз пайдо шудани онҳо ҳал мекунад. Вақте ки хадамот бо мушкилот рӯбарӯ мешавад, намояндагони он ба назди мо меоянд, эҳтимолан технологияҳоеро, ки мо аллакай омода кардаем, бигиранд, ки танҳо бояд дар маҳсулот дуруст татбиқ карда шавад. Агар ягон чиз тайёр набошад, мо акаллан зуд ба хотир меорем, ки дар кучо «кофтан» шу-руъ кардан мумкин аст ва дар кадом маколахо рохи халли масъаларо чустучу кунем. Чунон ки маълум аст, равиши илмй бар души бузургон истодан аст.
Чӣ бояд кард
Дар Яндекс - ва ҳатто дар идоракунии мо - ҳама соҳаҳои дахлдори ML таҳия карда мешаванд. Максади мо бехтар намудани сифати навъхои гуногуни махсулот аст ва ин барои санчида-ни хамаи чизи нав хавасманд мегардад. Илова бар ин, хидматҳои нав мунтазам пайдо мешаванд. Ҳамин тавр, барномаи лексия тамоми самтҳои асосии омӯзиши мошинсозӣ дар рушди саноатро дар бар мегирад. Ҳангоми тартиб додани қисми курси худ, ман таҷрибаи таълимии худро дар Мактаби таҳлили маълумот, инчунин мавод ва кори дигар муаллимони ШАД истифода кардам. Медонам, ки хамкасбонам низ хамин тавр рафтор кардаанд.
Дар моҳҳои аввал, омӯзиш аз рӯи барномаи курс тақрибан 30% вақти кории шуморо, баъд тақрибан 10% -ро ташкил медиҳад. Аммо, фаҳмидан муҳим аст, ки кор бо худи моделҳои ML идома хоҳад дод, тақрибан чор маротиба камтар аз тамоми равандҳои алоқаманд. Ба инҳо омода кардани пуштибон, қабули маълумот, навиштани лӯла барои коркарди пешакии он, оптимизатсия кардани код, мутобиқ шудан ба сахтафзори мушаххас ва ғайра дохил мешаванд. Муҳандиси ML, агар шумо хоҳед, таҳиягари пурраи стек мебошад (танҳо бо таваҷҷӯҳи бештар ба омӯзиши мошин) , қобилияти ҳалли мушкилотро аз аввал то ба охир. Ҳатто бо модели тайёр, эҳтимолан ба шумо лозим меояд, ки як қатор амалҳои дигарро иҷро кунед: иҷрои онро дар якчанд мошин параллел кунед, татбиқро дар шакли даста, китобхона ё ҷузъҳои худи хидмат омода кунед.
Интихоби донишҷӯ
Агар шумо чунин таассурот дошта бошед, ки муҳандиси ML шудан беҳтар аст, ки аввал ҳамчун таҳиягари пуштибонӣ кор кунед, ин дуруст нест. Номнавис шудан дар як ШАД бидуни таҷрибаи воқеии рушди хидматҳо, омӯзиш ва дар бозор ба таври бениҳоят серталаб шудан як варианти олист. Бисёре аз мутахассисони Яндекс бо ин роҳ дар вазифаҳои ҳозираи худ қарор гирифтанд. Агар ягон ширкат омода бошад, ки фавран пас аз хатми таҳсил ба шумо дар соҳаи ML кор пешниҳод кунад, эҳтимол шумо низ ин пешниҳодро қабул кунед. Кӯшиш кунед, ки бо як мураббии ботаҷриба ба як дастаи хуб дохил шавед ва барои омӯхтани чизҳои зиёд омода шавед.
Одатан чӣ шуморо аз иҷрои ML бозмедорад?
Агар пуштибон хоҳиши муҳандиси ML шуданро дошта бошад, вай метавонад аз ду самти рушд интихоб кунад - бе назардошти барномаи резидентӣ.
Аввалан, дар доираи баъзе курсҳои таълимӣ таҳсил кунед. Coursera шуморо ба фаҳмидани усулҳои асосӣ наздик мекунад, аммо барои ба қадри кофӣ ба касб ғарқ шудан, шумо бояд ба он вақти бештар сарф кунед. Масалан, ШАД-ро хатм кунед. Дар тӯли солҳо, ШАД шумораи гуногуни курсҳои мустақим оид ба омӯзиши мошинҳо дошт - ба ҳисоби миёна тақрибан ҳашт. Ҳар яки онҳо воқеан муҳим ва муфиданд, аз ҷумла ба андешаи хатмкунандагон.
Дуюм, шумо метавонед дар лоиҳаҳои ҷангӣ иштирок кунед, ки дар он шумо бояд ин ё он алгоритми ML-ро амалӣ кунед. Аммо, чунин лоиҳаҳо дар бозори рушди IT хеле каманд: омӯзиши мошинсозӣ дар аксари вазифаҳо истифода намешавад. Ҳатто дар бонкҳое, ки фаъолона имкониятҳои марбут ба ML-ро меомӯзанд, танҳо чанд нафар ба таҳлили маълумот машғуланд. Агар шумо ба яке аз ин дастаҳо ҳамроҳ шуда натавонистед, интихоби ягонаи шумо ин аст, ки лоиҳаи шахсии худро оғоз кунед (дар он ҷо, эҳтимолан, шумо мӯҳлатҳои худро муқаррар мекунед ва ин ба вазифаҳои истеҳсолии ҷангӣ рабте надорад) ё рақобат кардан дар он аст. Кагл.
Дар ҳақиқат, бо дигар аъзоёни ҷомеа дастаҷамъ шавед ва худро дар мусобиқаҳо санҷед - хусусан агар шумо малакаҳои худро бо омӯзиш ва курсҳои зикршуда дар Coursera дастгирӣ кунед. Ҳар як озмун мӯҳлати ниҳоӣ дорад - он барои шумо ҳавасманд хоҳад буд ва шуморо ба системаи шабеҳ дар ширкатҳои IT омода мекунад. Ин роҳи хуб аст - аммо, ки он низ аз равандҳои воқеӣ каме ҷудо шудааст. Дар Kaggle ба шумо дода пешакӣ коркард, ҳарчанд на ҳамеша комил, маълумот; дар бораи саҳми маҳсулот фикр карданро пешниҳод накунед; ва аз хама му-химтараш он аст, ки онхо карорхои ба истехсолот мувофикро талаб намекунанд. Эҳтимол алгоритмҳои шумо кор мекунанд ва хеле дақиқ хоҳанд буд, аммо моделҳо ва рамзи шумо мисли Франкенштейн аз қисмҳои гуногун дӯхташуда хоҳанд буд - дар лоиҳаи истеҳсолӣ тамоми сохтор хеле суст кор мекунад, навсозӣ ва васеъ кардан душвор хоҳад буд (масалан, алгоритмҳои забон ва овоз ҳамеша қисман аз нав навишта мешаванд, зеро забон инкишоф меёбад). Ширкатҳо ба он таваҷҷӯҳ доранд, ки кори номбаршударо на танҳо худи шумо иҷро карда метавонед (маълум аст, ки шумо ҳамчун муаллифи қарор ин корро карда метавонед), балки аз ҷониби ҳар як ҳамкасбони шумо. Фарқи байни варзиш ва барномасозии саноатӣ муҳокима карда мешавад , ва Kaggle маҳз "варзишгарон" -ро тарбия мекунад - ҳатто агар ин корро хеле хуб иҷро кунад, ба онҳо имкон медиҳад, ки таҷриба андӯхт.
Ман ду самти имконпазири рушдро тавсиф кардам - омӯзиш тавассути барномаҳои таълимӣ ва омӯзиши "дар ҷанг", масалан, дар Kaggle. Барномаи резидентӣ омезиши ин ду усул аст. Лексияҳо ва семинарҳо дар сатҳи ШАД, инчунин лоиҳаҳои воқеан ҷанговар шуморо интизоранд.
Манбаъ: will.com