Как стать специалистом по нейросетям
Как обучить свою первую нейросеть
Главным трендом последних нескольких лет, безусловно, можно назвать нейросети, машинное обучение и все, что с ними связано. И на то есть серьезные причины, ведь в последнее время нейронные сети удивляют своими умениями. Мало того, что нейросеть уже может нарисовать портреты людей по одним только их голосам и «оживлять» портреты Достоевского и Мэрилин Монро, так она еще способна показать, как вы будете выглядеть через 20, 30 и даже 50 лет! Конечно, все это делает не одна нейросеть — в мире существует множество подобных разработок, которыми занимаются специалисты по Data Science.
Научиться обучать нейросети гораздо проще, чем кажется
Как появились нейросети
Все началось с попыток ученых приблизить принцип работы компьютера к образу мышления человека. На это ушли десятилетия исследований, и в итоге это стало возможным при помощи нейросетей — компьютерных систем, собранных из сотен, тысяч или миллионов искусственных клеток мозга, которые способны обучаться и действовать по принципу, чрезвычайно похожему на то, как работает мозг человека.
Конечно, нельзя говорить, что нейронная сеть — это точная искусственная копия мозга. Важно отметить, что нейросеть — это прежде всего компьютерная симуляция: такие сети созданы посредством программирования обычных компьютеров, в которых традиционным образом работают обычные транзисторы, объединенные в логические связи.
Как нейросеть генерирует новые фото
Из чего состоят нейросети
Обычная искусственная нейронная сеть состоит из десятков, сотен, тысяч или даже миллионов искусственных нейронов. Их называют блоками — они выстроены в слои, где каждый блок соединен с соседним. Есть блоки ввода, с помощью которых нейросеть получает информацию, и блоки вывода — они как раз отвечают за результат обработки.
Когда сеть обучается, образцы информации «скармливают» ей через блоки ввода, а затем добираются до блоков вывода. Например, можно показать нейросети огромное количество фотографий стульев и столов, максимально доступно объяснив ей разницу между этими предметами мебели. А затем попросить ее распознать объект на картинке, где изображен шкаф. В зависимости от того, насколько эффективно вы обучили нейросеть, она попытается отнести увиденное к категории, основываясь на имеющемся опыте.
Как обучают нейросети
Нейросети обучаются «методом обратного распространения ошибки». С его помощью удается сопоставить выходные данные с теми данными, которые ожидалось получить, и использовать различия между этими данными для внесения изменения в связи между блоками, занятыми в сети. Чем больше обучается нейронная сеть, тем быстрее получается свести до нуля разницу между желаемым и реальным результатами.
Одна из моделей машинного обучения
Как только нейросеть прошла обучение с использованием достаточного количества примеров, она достигает стадии, когда вы можете предоставить ей совершенно новый набор вводных данных, которого она никогда не видела, и следить за ее реакцией.
Области использования нейросетей ничем не ограничены. Так, они могут осуществлять поиск по картинке или выступать в роли голосового ассистента — та же Алиса уже максимально приблизилась по своему поведению к реальному человеку. Или высчитывать вероятность заболеваний, находить опухоли на снимках, бороться с мошенниками и так далее.
Можно ли самому научиться работать с нейросетями
Раньше такая возможность предоставлялась только ученым, поскольку наработки в области нейронных сетей и машинного обучения были слишком «сырыми». Но сейчас любая технологическая компания генерирует огромный объем данных, который нужно обрабатывать, чтобы затем на его основе оптимизировать бизнес и проанализировать перспективы. Для этого и других задач, связанных с нейросетями и машинным обучением, нужны специалисты по Data Science.
Как им стать? Самостоятельно сделать это почти невозможно. Это серьезная специализация, которая требует взаимодействия с теми, кто уже работает в данной области. Поэтому школа данных SkillFactory открывает новый набор на полный курс по Data Science. В рамках курса профессионалы отрасли, в том числе сотрудники Яндекса и NVIDIA, обучают тонкостям работы, о которых не пишут в учебниках.
Все преподаватели — специалисты в области Data Science
С помощью этого курса можно освоить науку по работе с данными с нуля, даже если вы ни разу в жизни не занимались программированием. Он позволяет получить все навыки, необходимые специалисту по Data Science — от программирования на Python, в том числе углубленного изучения Pandas для анализа данных, до машинного обучения, глубинного обучения и исследования данных. Курс состоит примерно из 20% теории и 80% практики, поскольку только на реальных примерах возможность стать профи в этой области.
Программа курса рассчитана на 12 месяцев
В процессе обучения вы сможете создавать свои проекты в сфере распознавания изображений, NLP и скоринга. Вместе с преподавателями и менторами разберетесь в деталях работы и получите необходимую обратную связь. Кроме того, в SkillFactory помогают с трудоустройством и рекомендуют к стажировке в крупных компаниях. Например, выпускники получают возможность работать в «Альфа-Банке», Bayer, Henkel, «Сбербанке» и других ведущих организациях.
По окончании обучения выдается сертификат
Присоединяйтесь к курсу уже сейчас и получите скидку 15% на обучение по промокоду Hi-news (действует до 15.02.2020). Набор совсем скоро закончится, поэтому времени на раздумья не так много.
Как программисту стать специалистом по искусственному интеллекту
- Блоги, 1 декабря 2018 в 19:52
Рассказывает CTO в LoyaltyLab и
спикер курсов Binary District
Александр Кондрашкин
Согласно отчёту McKinsey в США наблюдается устойчивый дефицит специалистов по машинному обучению: спрос растёт на 12% в год, а предложение — лишь на 7%, в итоге в ближайшем будущем открытых вакансий будет на 250 000 больше, чем потенциальных претендентов. В России, по оценкам HeadHunter , число позиций для специалистов по машинному обучению и искусственному интеллекту в 2017 году выросло почти в 11 раз.
CTO в LoyaltyLab и спикер курсов Binary District Александр Кондрашкин составил поэтапный гид по изучению AI. Александр утверждает: «Вокруг машинного обучения сформировался ореол дикой сложности. Это так, если вы хотите делать открытия, разрабатывать новые алгоритмы и войти в историю науки, но если просто применять известные решения на практике — порог входа вовсе не большой». Практически все программисты обладают необходимой базой для построения карьеры специалиста по искусственному интеллекту.
Что нужно для старта
Абстрактное мышление
Машинное обучение вращается вокруг поиска закономерностей в данных. Data Scientist посвящает куда больше времени генерации гипотез, подготовке и проведению бесконечных экспериментов над массивами данных, чем проектированию архитектур сервисов и их отладке. В сознании специалиста дороги и перекрестки Яндекс.Карт превращаются в графы, а статистика по снятиям наличных в банкоматах — во временной ряд в аналитической системе. Без навыка представления обыденных вещей в абстрактном виде тут не обойтись.
Общая грамотность в математических дисциплинах
Карьера в машинном обучении требует общей грамотности в математических дисциплинах. Теория вероятности, линейная алгебра, математический анализ — предметы, которые преподают на первом курсе любой технической специальности — ещё один краеугольный камень Data Science.
Знание Python и основ backend-разработки
Третий базовый навык — программирование. Большую часть работы по Machine Learning выполняют на Python, но знание любого языка ускорит обучение.
На этапе работы с подготовленными моделями пригодятся навыки backend-разработки. Даже с поверхностными знаниями в этой области нейронную сеть куда легче превратить в удобный для использования микросервис.
Если у вас уже есть эта база, можно смело отправляться учить машины.
С чего начать
Путь будущего специалиста по Machine Learning отчасти повторяет историю развития отрасли и начинается с классических алгоритмов обучения с учителем и без, созданных ещё в прошлом веке.
Для начала годится и байесовский классификатор, и линейная регрессия, и деревья решений — простые, интуитивно понятные методы автоматической сортировки объектов. В отличие от капризных нейросетей, от них проще добиться положительной обратной связи, увидеть: «Ух ты, машинное обучение и правда работает!» — и получить мотивацию разбираться в теме дальше.
Через два-три месяца изучения основ синтаксиса и классических алгоритмов самое время перейти к нейронным сетям простой архитектуры — однослойным перцептронам. Следующий логичный шаг — заставить работать многослойную нейронную сеть, а после стоит обратить внимание на обучение с подкреплением.
Как, где и на чём учиться
Чтобы освоить базовые методы, из оборудования достаточно надёжного ноутбука с доступом в интернет. Начинающим редко требуется по-настоящему быстрое железо, а на крайний случай остаются сервисы Google, Amazon, Microsoft и других облачных провайдеров, сдающих мощности в аренду.
Курсы и тренинги
На образовательных площадках в сети опубликовано множество комплексных учебных программ на английском и русском языках.
Среди общедоступных выделяются курсы Яндекса , например, совместный проект с МФТИ: специализация «Машинное обучение и анализ данных» или «Advanced Machine Learning».
Один из самых популярных англоязычных курсов — «Machine Learning» Стэнфордского университета . Не так известны, но так же полезны и бесплатные программы « Intro to Machine Learning » и « Become a Machine Learning Engineer », которые предлагаются в Udacity.
Тем, кто хочет разобраться в нюансах применения Python для машинного обучения, стоит заплатить за « Data Science, Deep Learning and Machine Learning with Python » или « Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp » на площадке Udemy. А для всех тех, кто хочет наладить обратную связь с преподавателями и получать знания очно, в Binary District открыт интенсивный практический курс по AI .
Практические задачи
Практиковаться можно и на самостоятельно придуманных задачах, но для учёбы такие эксперименты неэффективны. На то, чтобы собрать данные через API, очистить их и подготовить, уйдёт огромное количество времени и сил, которые можно потратить на усвоение знаний. Гораздо удобнее, когда всё придумано и сделано до вас. На образовательной платформе Kaggle публикуются задачи по машинному обучению с подробным описанием, заранее определёнными условиями и подготовленными датасетами.
Например, ставшие классикой задачи по предсказанию выживаемости пассажиров Титаника или цен на недвижимость в городе Эймс, штат Айова помогут досконально разобраться в классификации и регрессии, а распознавание рукописных цифр позволит погрузиться в работу с картинками через классическую проблему.
Что делать дальше
Стартовав почти с нулевого уровня, через полгода вполне реально устроиться на стажировку, а вскоре и на работу. Освоить нейросети сложных архитектур и ансамбли на рабочих задачах при поддержке коллег будет не так сложно, как в одиночку.
Впрочем, это не единственный способ проверить приобретённые навыки в бою. Если в вашей компании собрано достаточно много данных, стоит развивать культуру машинного обучения внутри, извлекать из баз дополнительную пользу и, вполне возможно, деньги.
Практикуйтесь, читайте, экспериментируйте и делитесь опытом — потолка в этой сфере нет. Дальнейший профессиональный рост в Data Science — результат ежедневного труда, следствие усложнения задач, общения с коллегами, участия в конференциях и погружения в бизнес-метрики. Любую модель можно сделать ещё немного лучше, но со временем придёт понимание того, когда дополнительный процент точности не стоит затраченных усилий и не принесёт пользы компании.
Конечно, ИИ не решит все проблемы человечества, и не отберёт у программистов работу. Но уже сейчас машинное обучение открывает широкие возможности, технологические и профессиональные перспективы.
Это мы создаем нейронные сети: кто в Петербурге делает беспилотники и как работает машинное обучение
Нейронные сети позволяют создавать беспилотные автомобили, обрабатывать огромный объем промышленных данных и даже анализировать расположение товаров на полке.
Чем нейронные сети похожи на мозг, почему компьютерное зрение превосходит человеческое и из-за чего даже сами разработчики до конца не понимают, как работают алгоритмы машинного обучения? Об этом в партнерском материале с «Газпром нефтью» рассказывают сотрудники Научно-технического центра и инженер-программист группы «Кронштадт», производящей беспилотники.
Иван Бурцев
Инженер-программист в группе «Кронштадт»
Чем занимаются специалисты по машинному обучению и нейросетям?
Нейронная сеть — это черный ящик, как и человеческий мозг. Но поскольку нейронные сети мы создаем сами, то у нас есть некоторое представление о том, как они работают. Мы не можем предсказать точное значение каждого нейрона, но в целом имеем представление об алгоритмах обучения. Это не имитация мозга, единственное сходство — наличие нейронов (биологических в мозге и искусственных в нейросети). Нейросеть учится, выявляя закономерности; как учится человеческий мозг, мы пока сказать не можем.
Я занимаюсь разработкой наукоемких решений в области компьютерного зрения и глубокого обучения для беспилотных летательных аппаратов. Работаю в группе «Кронштадт», которая занимается производством беспилотных авиационных систем и бортового оборудования.
Я здесь относительно недавно, но уже успел поучаствовать в интересных проектах: один из них — это мониторинг линий электропередач. При помощи беспилотников специалисты могут определить геодезические координаты опор; их высоты и габариты элементов воздушной ЛЭП; угрожающие падением деревья; незаконные строения; свалки в охранной зоне воздушных ЛЭП. А также выявить наличие перегревов изоляции и другие важные характеристики. Время на настройку комплекса (запуск аппаратуры, настройка программы полета) — 15–20 минут. Летательный аппарат сам взлетит, облетит участок, соберет необходимые данные и вернется на аэродром.
Как работает компьютерное зрение? У человека картинка поступает на сетчатку глаза, сжимается в сигнал, передается в мозг и дальше обрабатывается. С компьютерным зрением — что-то отдаленно похожее. Картинка, которую видит компьютер, представлена в виде пикселей. Эти пиксели сворачиваются в вектор, который передается нейронной сети. Вектор анализируется, и нейросеть выдает нам результат.
Технология компьютерного зрения обошла человека в огромном количестве задач. Человек видит хуже, чем современные нейросети. В 2011 году нейросеть победила человека про распознаванию дорожных знаков, в 2012-м — рукописных букв, в 2014-м — в распознавании объектов.
Все существующие нейросети — это так называемый слабый искусственный интеллект. Он выполняет конкретные задачи: распознавание лиц, голоса, обработку языка. Сильный искусственный интеллект будет сам искать путь решения проблемы, выбирая наиболее эффективный. У сверхсильного интеллекта способности будут еще выше. Мы не сможем даже осознать этих способностей, поскольку они будут превосходить человеческие.
Как вы попали на эту работу?
Моя первая серьезная публикация была на забавную тему: мы с командой делали детектор порнографического контента в видео. То есть создали нейросеть, которая определяла наличие запрещенного контента в видеозаписях.
Я учился в бакалавриате на кафедре высшей математики в Университете ИТМО, там же окончил магистратуру по специальности «Экстренная обработка сверхбольших объемов данных». За время учебы мне удалось познакомиться и с нанотехнологиями, и с квантовыми компьютерами, но по-настоящему меня привлекла работа именно с нейронными сетями в области компьютерного зрения. Все мировые гиганты, такие как Google, Facebook, IBM и другие, занимаются разработками в этой области.
Сначала я работал в небольшом стартапе, где мы решали различные задачи с помощью нейронных сетей. Например, я занимался визуальным мерчендайзингом: по одной фотографии нейросеть анализирует количество и расположение товара, и производитель получает полную статистику о том, соответствует ли выкладка товара его требованиям. Мы использовали этот метод для стиральных порошков, бутылок, упаковок.
Для Национального медицинского центра имени Алмазова я участвовал в создании системы по сегментированию коронарных сосудов сердца на ангиограммах. Человеку в сосуды вводится контраст, просвечивается, и нейросеть выделяет патологии и окклюзии на сосудах сердца. Поскольку снимок получается в оттенках серого, слаборазличимые сосуды она переводит в белый цвет, а фон — в черный. За счет этого докторам намного удобнее выделять разрывы, шишечки, узелки. Эта система может значительно сэкономить время специалиста при разборе ангиограмм.
После мне захотелось принимать участие в более масштабных проектах, где я бы мог полностью раскрыть свой потенциал, находить нестандартные решения. Так я и попал в группу «Кронштадт».
Почему эту работу не может выполнить кто угодно?
Человек, работающий в области глубокого обучения, должен иметь представление не только о линейной алгебре, математическом анализе, теории вероятности и математической статистике, но и уметь воплощать свои мысли и идеи в жизнь с помощью различных языков программирования.
Естественно, если специалист хочет быть на передовой науки, ему необходимо знание английского языка, чтобы отслеживать новые интересные решения, созданные единомышленниками по всему миру. Каждые два-три месяца появляется новая математическая модель, которая по возможностям превосходит все предыдущие.
Источники:
https://hi-news.ru/technology/kak-obuchit-svoyu-pervuyu-nejroset.html
https://tproger.ru/blogs/coder-to-artificial-intelligence/
https://paperpaper.ru/photos/neyro/
