Курсы по машинному обучению 9
Сортировка
Вакансии - Машинное обучение
Всего вакансии
9327
Начальный
50 000 ₽
Средний
120 000 ₽
Профессионал
195 000 ₽
Преимущества
Высокий спрос на услуги специалистов
Высокий уровень зарплаты
Социальная значимость
Хорошая перспектива трудоустройства
Возможность обучаться новому и решать интересные задачи
Отсутствие рутинной работы
SEO-текст
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.
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.
Сложно ли найти работу?
Специалисты по машинному обучению нужны крупным IT-компаниям, операторам связи, интернет-магазинам, банками SMB-сегменту со стартапами. Работать можно:- В качестве фрилансера. Со временем можно начать получать достойный доход, свободно работая над проектами по машинному обучению.
- В стартапе. Стартап-компании, которые работают с технологиями, особенно нуждаются в специалистах, способных обрабатывать массивы данных и извлекать ценную информацию.
- В обычной компании. Специалисты МО востребованы во многих отраслях: финансы, медицина, химия, общественная наука и т. д.