Курсы по машинному обучению в Калининграде с нуля

Машинное обучение стремительно развивается, добавляя новые идеи в разные отрасли. Если вы планируете стать востребованным специалистом, то это именно тот навык, который переместит вас на передовую. Machine learning — это подраздел искусственного интеллекта, изучающего способы построения алгоритмов, способных к обучению. Именно машинное обучение позволило создать:

• самоуправляемые машины;
• роботов, которые самостоятельно убирают дом;
• навигационные системы разных дронов;
• системы рекомендаций на YouTube, Netflix;
• системы распознавания лиц, рукописного текста, компьютерных игр и многого другого.

Однако отдельные алгоритмы не могут самостоятельно анализировать речь человека, картинки или рукописный ввод. Поэтому специалисты работают над созданием искусственных нейронных сетей, чтобы обучить ИИ решать подобные задачи. Это математические модели, которые имитируют мозг человека.

О перспективах профессии

Методы машинного обучения развиваются активно, так как существует высокий спрос на искусственный интеллект в разных областях нашей жизни. Пройдя любой из онлайн-курсов, вы не только приблизитесь к перспективной сфере, но и станете участником создания новой реальности для будущего поколения. Услуги специалистов нужны:

• IT-компаниям;
• фирмам, которые занимаются робототехникой;
• разработчикам продуктов для сферы развлечений;
• профильным фирмам.

Вопросы-ответы о машинном обучении

Можно ли научиться с нуля?

Да, это может сделать даже новичок, достаточно использовать профессиональные онлайн-курсы. Средний срок обучения составляет 4 месяца, все курсы отличаются объёмом подготовки, качеством. Как правило, преподаватели курируют студентов во время всего процесса обучения. А после окончания обучения выдают лицензированные дипломы, сертификаты, а также помогают ученикам с портфолио, составлением резюме и дальнейшим трудоустройством. Для начала важно понимать, что делает специалист в сфере ml. Data scientist изучают искусственный интеллект, чтобы решать сложные задачи: прогнозировать потребности, логистику, автоматизировать процессы, принимать инвестиционные решения и т. д. Программисты закладывают основу и делают так, чтобы искусственный интеллект самостоятельно развивался и умел выявлять закономерности с помощью массивов данных. Чтобы легче влиться в процесс обучения, вам понадобится база, а именно: знать языки программирования, Sql, Python; базовые знания по дисциплинам: математика, статистика; опыт работы в IT. Смотрите нашу подборку курсов, выбирайте обучение и становитесь профессионалом, за которым охотится работодатель!

С чего начать обучение и как выбрать подходящий курс?

Прежде чем приступить к изучению machine learning следует:

• повторить или изучить линейную алгебру, а именно умножение матриц, векторы, детерминанты и разложение матрицы с помощью собственных векторов;
• уделить внимание высшей математике, повторить производные и методы оптимизации;
• изучить библиотеки Python, которые используются в машинном обучении, например, Numpy, Pandas, Matplotlib, SKLearn;
• начните программировать, реализуйте все алгоритмы по возрастанию сложности: линейная, а затем логистическая регрессия, классификации, методы k-ближайших соседей, k-средних, опорные векторы. А также деревья классификации, алгоритм Random Forests и градиентный бустинг;
• станьте слушателем бесплатных лекций от ведущих вузов;
• получите знания и сертифицированное образование на популярных курсах.

Например, образовательная онлайн-платформа и сообщество профессионалов в области IT OTUS познакомят с новейшими методами анализа информации. Курсы позволят глубоко изучить принцип работы алгоритмов ml и на профессиональном уровне освоить, а главное — использовать в работе все этапы работы с данными. Профессиональная программа подойдет для разработчиков и аналитиков, которые хотят освоить новый набор знаний, навыков и расширить свои возможности. Еще один пример, курс по ml на платформе Coursera от Яндекса и ВШЭ. Специализация Coursera — это серия курсов, которые помогают в совершенстве овладеть определенными навыками в области IT. Каждая специализация включает практический проект, пройдя который легко сможете получить сертификат. Подбирая курс, учитывайте реальные отзывы выпускников, статистику и уровень сложности. Не игнорируйте практику, постоянно совершенствуйте полученные навыки, активно участвуйте в онлайн-проектах и конкурсах. Подготовьте интересное портфолио, резюме и устройтесь на престижную работу.

Сложно ли найти работу?

Специалисты по машинному обучению нужны крупным IT-компаниям, операторам связи, интернет-магазинам, банками SMB-сегменту со стартапами. Работать можно:

1. В качестве фрилансера. Со временем можно начать получать достойный доход, свободно работая над проектами по машинному обучению.
2. В стартапе. Стартап-компании, которые работают с технологиями, особенно нуждаются в специалистах, способных обрабатывать массивы данных и извлекать ценную информацию.
3. В обычной компании. Специалисты МО востребованы во многих отраслях: финансы, медицина, химия, общественная наука и т. д.