И, наконец, пятая возможность – это создание новых продуктов и услуг. Искусственный интеллект позволяет компаниям разрабатывать инновационные продукты и услуги, которые могут удовлетворить потребности рынка и обеспечить конкурентное преимущество. Например, разработка kaggle что это интеллектуальных систем управления домом или автономных автомобилей. Если кому-то интересно узнать больше технических деталей о нашем решении, то вот тут есть описание проекта, а тут можно посмотреть код. Команда R&D инженера Олега Паничева заняла 5-е место на Kaggle в конкурсе по прогнозированию эпилептических приступов по измеренному сигналу электроэнцефалограммы. В интервью Олег рассказал о своем участии в соревновании и работе в области Data Science.
Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи
Изобретение этих эффективных показателей как раз и называется Feature Engineering. Собственно, второй шаг, тоже очень тесно перекликающийся с дата-анализом, это Data Mining. Вот есть, скажем, компания Netflix, которая стремится к фильмам и сериалам и собирает кучу информации о пользователях, но не предполагает, что делать со всей этой информацией. Именно тогда используются подходы дата-майнинга, позволяющие в куче информации найти что-то полезное, какие-то паттерны, на основе которых можно сделать определенные предсказания. В начале процесса дата-майнинга специалисты могут даже не понимать и не знать, что именно они ищут — часто это становится понятно уже в процессе. Лучший способ понять, нравится ли тебе та или иная профессия — поставить себя на место человека, уже работающего в определенной сфере и попытаться почувствовать себя в его рубашке.
Почему о Data Science столько говорят
Данная статья написана для тех, кто хочет попробовать себя в Data Science и машинном обучении, но не знает, с чего начать и какие знания для этого нужны. Искусственный интеллект способен обрабатывать огромные объемы данных и выявлять в них скрытые закономерности и тренды, которые могут быть полезны для принятия стратегических решений в бизнесе. Например, анализ данных о покупках клиентов может помочь определить их предпочтения и предложить персонализированные товары и услуги. Первая и, пожалуй, самая очевидная возможность – это автоматизация рутинных процессов. ИИ способен самостоятельно выполнять множество повторяющихся задач, освобождая человеческий ресурс для выполнения более творческих и стратегических задач. Независимо от того, вы опытный исследователь искусственного интеллекта, студент, стремящийся получить практику, или просто интересуетесь машинным обучением, это ваш шанс проверить свои знания и навыки.
Области применения Data Science:
Все вы наверное слышали, что крутой рекрутер должен уметь искать лучших кандидатов через GitHub или StackOverflow. Но ведь не все специальности используют эти платформы в равной мере? Выкладывают ли датасаентисты код нейросетей на гитхаб или спрашивают ли они на стековерфлоу, как отличить котика от собачки? А как насчет отдельной площадки, где можно делать все это одновременно и на которой собраны только machine learning специалисты?
- Чуть более 55% специалистов по обработке данных имеют опыт работы менее трех лет, и менее 6% профессиональных специалистов по обработке данных используют машинное обучение в течение десятилетия или более.
- Таблица лидеров рассчитывается примерно на 30% тестовых данных, а остальные 70% используются для расчета окончательных результатов.
- Таким образом, использование искусственного интеллекта в бизнесе открывает широкий спектр возможностей для повышения эффективности, оптимизации процессов и создания новых продуктов и услуг.
- Руководство, в таких случаях, пытается сэкономить на специалистах, поэтому справляться с AI-проектом придется менеджеру.
- Например, разработка интеллектуальных систем управления домом или автономных автомобилей.
Что такое Data Science и Machine Learning
Например, я являюсь одним из тренеров курса по Data Science в Sigma Software University и сейчас у нас продолжается новый набор . И, конечно, нужно видеть и понимать связь между голыми цифрами и стоящими за ними реальными процессами. Это легко показать на примерах — каждый день почти каждый из нас видит сведение Генерального штаба с цифрами вражеских потерь и так далее. Если вы сразу представляете себе, что стоит за этими данными, сопоставляете с предыдущими периодами и т. Знание статистики и программирования — это то, что вполне можно приобрести, если есть интерес к этому. Это также касается индукции и дедукции, потому специалисту из Data Science придется уметь и закапываться в детали, и абстрагироваться до более высокого уровня.
Специалисты Data Science: кто они и чем занимаются
Как вы помните, для логистической регрессии в качестве порогового значения мы обычно используем 0,5. Это значит, что если исходящая вероятность равна 0,5 или больше, то данные определяются как класс 1, если же вероятность меньше 0,5, то данные определяются в качестве класса 0. Поскольку у нас занятия по логистической регрессии, мы ещё не умеем пользоваться функцией мягкого максимума или брать её производную. Вместо этого преобразуем проблему в задачу двоичной классификации.
Имейте в виду, что существуют и другие способы измерения точности модели, учитывающие дисбаланс классов. Они используются в медицине и при поиске информации; при этом идёт попытка учесть оба класса. Если выбрать чересчур большое значение, функция затрат превысит все мыслимые значения и перестанет обрабатываться в качестве числа. Если выбрать чересчур малое значение, то получим очень медленную сходимость.
Как искать Data Science-специалистов на Kaggle
В Украине это направление сейчас очень активно набирает обороты. В принципе, как и во всем мире, но, как всегда, с некоторым запаздыванием. Уже есть довольно большое сообщество и открываются вакансии в различных компаниях.
Сейчас я преподаю на факультете информатики и вычислительной техники. Сегодня Data Science и Machine Learning стали довольно популярны — четверть дисциплин и половина дипломных работ на курсе посвящены этому направлению. Однако, если раньше была проблема в недостатке информации, сейчас есть запрос на структуризацию и помощь в выборе курса, который даст необходимый для работы минимум навыков.
Отдельное внимание стоит уделить методологиям верификации моделей и защиты от атак. Безопасность данных — всегда актуальная проблема, но в последнее время ей начали уделять повышенное внимание с точки зрения бизнес-продуктов. Наглядно показать повышенный спрос на технологии Data Science в бизнесе поможет статистика по открытым позициям.
Решайте их самостоятельно, разбирайте решения других людей — все это помогает развивать логику и аналитику. Обратите внимание на блоги различных Data Scientists, YouTube-каналы с разбором и описанием того, как они строили модель, какую логику вкладывали в решение. Вы также должны различать алгоритмы разных специализаций, понимать их преимущества и недостатки.
Соучредитель IT-компании Kindgeek Юрий Гнатюк опубликовал в X (бывший Twitter) расширенный список бесплатных курсов и сертификаций для разработчиков. Соискатель скрыл свои личные данные, но вы сможете отправить ему сообщение или предложить вакансию, если откроете контакты. Этот соискатель решил скрыть свои личные данные и контакты, но ему можно отправить сообщение или предложить вакансию. Из более сложных методов наиболее популярными были машины градиентного повышения (61%) и сверточные нейронные сети (43%).
Доменная экспертиза — это экспертиза в любой предметной области, где есть смысл анализировать данные. Это могут быть медицина, реклама, образование, автопром, социология, сельское хозяйство и т. Зачастую хорошими Data Scientists становятся именно специалисты в определенной доменной области. Я, например, начинал как финансист, но быстро понял, что без автоматизации без программирования мне это неинтересно. Ну и конечно, значительная часть Data Science базируется на математике и статистике, поэтому люди с подобным бекграундом тоже часто мигрируют в науку о данных.
Andrew Ng, сооснователь онлайн-платформы Coursera, защитивший диссертацию по проблематике машинного обучения, считает, что создание искусственного интеллекта можно приравнять к изобретению электричества. AI — это супер-инструмент, позволяющий сделать скачок вперед конкретным бизнесам и цивилизации в целом. 22-24 марта видеосервис MEGOGO провел второй MEGOGO Media Hackathon — MEGOGO Kaggle Challenge. Специалисты по data science и machine learning соревновались в прогнозировании того, что пользователи Megogo будут смотреть в следующем месяце. В конце марта на платформе Kaggle в режиме InClass прошел второй MEGOGO Media Hackathon — MEGOGO Kaggle Challenge.
Первое, что приходит в голову как определение Data Science — это «наука о данных», и обычно, под этой фразой понимают просто большие объемы данных — Big Data. Второе заблуждение — считать DS «волшебной таблеткой», способной решить все проблемы. Действительно, когда менеджер или business owner добавляет к знанию доменной области понимание Data Science, то компания получает конкурентное преимущество и способность ускориться. Так что, хотя DS и не «волшебная пыль», зато вполне может быть топливом, благодаря которому, компания быстро пойдет вперед. «Хотим поблагодарить MEGOGO за проведение этого соревнования.
Второй способ – оставить 1000 примеров из 1-го класса и искусственно создать 1000 примеров 2-го класса, повторив набор 2-го класса 10 раз. Обратите внимание, что оба этих метода имеют одинаковый ожидаемый коэффициент ошибок. Впрочем, как вы знаете, важна также дисперсия, поэтому мы можем ожидать, что второй способ будет работать лучше, поскольку включает в себя больше данных. К сожалению, у нас до сих пор распространено заблуждение, что человек, который занимается Data Science и машинным обучением, должен в первую очередь быть программистом. Разумеется, и тем, и другим без программирования никак не обойтись, но задачи все-таки у них немного отличаются.
Имейте, правда, ввиду, что такое описание несколько поверхностно, поскольку на самом деле мы обучаем наш классификатор вовсе не с использованием коэффициента классификации или коэффициента ошибок. На самом деле вместо этого мы используем кросс-энтропийную функцию ошибок. Ещё один нюанс состоит в том, что логистическая регрессия и обычные нейронные сети, в отличие от свёрточных нейронных сетей, работают с плоскими векторами. Это значит, что на самом деле мы работаем не с матрицей размерности 48×48, а сглаживаем изображение, так что на практике мы имеем дело с вектором размерности 2304. Это происходит потому, что первая строка изображения представлена первыми 48 элементами вектора с номерами от 1 до 48, вторая строка представлена очередными 48 элементами с номерами от 49 до 96 и так далее. Данные отображены в формате CSV, причём первый столбец означает метку, второй – пространственно разделённые пиксели в изображении, а третий – принадлежат ли данные к учебному или проверочному набору.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.
