tgoop.com/KarpovCourses/2431
Create:
Last Update:
Last Update:
На вебинаре с Алексеем Кожариным вы задали много интересных вопросов об ML. Отвечаем на все, как и обещали.
А если хотите перейти к интенсивному обучению и практике в ML, ждем вас на курсе «Инженер машинного обучения». Старт уже на этой неделе.
Насколько нужен ML-инженеру матанализ? Какие аспекты важны?
Понимание ключевых концепций матанализа облегчает работу с ML. Например, производные и градиенты — основа градиентного спуска, который используется для обучения моделей. Понимание того, как маленькое изменение веса влияет на ошибку модели, помогает правильно настраивать алгоритмы. А пределы и сходимость помогают оценивать, как модель себя ведет на больших данных или с малым шагом обучения.
Могу ли я уйти на позицию Data Scientist после курса по ML для начинающих?
Да, если создадите портфолио с проектами, сможете претендовать на стартовые позиции DS. Но учитывайте, что базовый ML — только часть навыков. Нужно еще:1️⃣ Понимать данные и уметь их исследовать (EDA) — смотреть распределения, корреляции, строить графики.2️⃣ Работать с базами данных — SQL, иногда NoSQL.3️⃣ Понимать статистику и проводить A/B-тесты для проверки гипотез.
Какой спрос на ML-инженеров разных направлений: классика, CV, NLP, Recsys?
➗ Классический ML востребован, но кандидатов много.➗ На CV высокий спрос в промышленности, медицине, автопилотах.➗ На NLP — в финтехе, чат-ботах, анализе текстов.➗ На Recsys — в e-commerce, стриминговых сервисах.
Если только начинаете карьеру, CV и Recsys открывают больше вакансий и практических кейсов.
Курсы «Инженер машинного обучения» и «Математика для Data Science» дают hard skills для DS?
Вместе эти курсы дают базовый набор hard skills: Python, библиотеки ML, линейная алгебра, статистика, работа с данными — все, чтобы построить базовую модель. Но для полноценного DS важно еще работать с большими данными (миллионы строк), создавать проекты для портфолио, применять ML к реальным бизнес-задачам.
На курсе учат работать с Big Data (миллионы строк)?
На курсе «Инженер машинного обучения» данные ограничены, чтобы сосредоточиться на логике ML и базовых методах. Для работы с миллионами строк нужны инструменты типа PySpark, Dask, ClickHouse, PostgreSQL. Они есть на продвинутом курсе «Hard ML». Там мы хоть и фокусируемся на логике работы ML, но используем Big Data, чтобы учиться обеспечивать эффективность и производительность моделей.
Будут ли A/B-тесты в стеках или просто Python-библиотека?
На базовом курсе — Python-библиотеки: scipy, statsmodels. В реальной работе A/B-тесты часто интегрированы в продуктовые системы и BI-платформы.
Как применяют ML в промышленности (кроме CV)?
Яркие примеры: прогноз поломок оборудования, оптимизация логистики, уменьшение затрат, ускорение операций, анализ сенсорных данных (контроль качества, мониторинг процессов), рекомендательные системы для управления запасами.
Какой карьерный путь ML-инженера и вилки развития?
Есть два пути:➗ IC (Individual Contributor): Junior → Middle → Senior → Lead → Principal. Глубокое развитие в ML, настройка алгоритмов, проектирование моделей.➗ Менеджмент: Team Lead → Product/Project Manager → Head of ML. Руководство командой и продуктами.
Как начали работать ML-инженером? Было ли, что сначала не любили ML?
Часто новичку ML кажется сухим и сложным из-за математики и алгоритмов. Интерес появляется при работе с практическими задачами, когда видишь, как модели влияют на продукт и бизнес.
Сколько получает начинающий ML-инженер? Сложно ли найти работу?
Junior ML-инженер в России получает около 100–180 тыс. ₽/мес. (в Москве и Санкт-Петербурге больше). С портфолио работу найти реально, особенно если есть реальные кейсы и проекты.
Что изменилось за последние 5 лет в ML (кроме нейросетей)?
➗ AutoML и автоматизация пайплайнов сокращают ручной перебор моделей.➗ Библиотеки CV и NLP упрощают обработку текстов и изображений.➗ Инструменты интерпретации, такие как SHAP и LIME, помогают понять, почему модель делает тот или иной прогноз.➗ Благодаря новым библиотекам работать с временными рядами и Big Data проще.
