Становишься ML-инженером? 8 советов, которые нужно знать

Ещё никогда не было настолько захватывающего времени для инженеров, не говоря уже об инженерах, сосредоточенных на машинном обучении и искусственном интеллекте. По мере развития технологий, а также уменьшения размеров компьютеров, повышения их скорости и эффективности возможности для инженеров расширяются в геометрической прогрессии.

Машинное обучение популярно не без причины. Это область, которая предлагает новые решения сложных задач и ответы на вопросы, которые долгое время оставались недоступными для людей. Это одна из важнейших дисциплин компьютерных наук, и со временем её значение будет только расти. Занимаясь машинным обучением уже сейчас, инженеры могут формировать будущее AI таким, каким мы его знаем. Возможность участвовать в создании будущего, работать над интересными сценариями использования и развивать передовые технологии — вот что делает эту роль такой захватывающей. Если ты хочешь участвовать в мире машинного обучения и AI, мы готовы тебе помочь!

С чего начать изучение машинного обучения#

1. Интерес — лучший учитель#

Аюш Чаурасия — инженер по машинному обучению в Ultralytics. Его интерес к ML пробудила музыка. В старшей школе он хотел создать умную рекомендательную систему для своего медиаплеера, потому что ему было слишком скучно каждый день слушать одни и те же песни. Хотя Аюш так и не завершил этот проект, он продолжил изучать мир исследований в области ML. С тех пор он работает над интересными решениями ML для реальных задач.

2. Дело не в уме, а в упорстве#

Иногда люди думают, что для работы в этой отрасли нужно быть настоящим Эйнштейном, но это не так. В конечном счёте всё зависит от настойчивости и уверенности в том, что ты решишь любую задачу, которая встанет перед тобой. Мир искусственного интеллекта чрезвычайно сложен, но хороший ML-инженер не избегает трудностей.

3. Расширяй кругозор и хорошо осваивай основы#

ML по-прежнему остаётся очень новой областью: каждый день появляются самые разные исследовательские статьи и отчёты. Легко увлечься последней публикацией и забыть о своей первоначальной цели. Убедись, что делаешь всё возможное, а не просто гонишься за публикациями!

4. Изучи Python#

Прежде чем погружаться в мир машинного обучения, крайне важно научиться программировать компьютеры. Python научит тебя алгоритмически мыслить, чтобы ты мог быстро реагировать в динамичном мире, где всё меняется с невероятной скоростью. Это также один из самых популярных языков для машинного обучения, на котором построено множество инструментов, включая YOLOv5.

5. Освой методы обучения с учителем в ML#

Методы обучения с учителем включают регрессию, ассоциативный анализ и классификацию. Понимание этих методов позволит тебе правильно организовать собственные данные, выбирать подходящие инструменты, разбираясь в основных доступных вариантах, и принимать обоснованные решения о подходящих алгоритмах и гиперпараметрах.

6. Используй хорошие инструменты#

Такие инструменты, как Google Colab, PyTorch и PyCharm, очень полезны. Google Colab предоставляет бесплатный GPU, PyTorch — популярный фреймворк для глубокого обучения, а PyCharm — это IDE с широкими возможностями поддержки инструментов прямо в интерфейсе. С этими инструментами ты сможешь повысить продуктивность и развить навыки диалектического мышления.

7. Начинай создавать проекты как можно раньше#

Чем раньше ты начнёшь создавать собственные проекты, тем выше будут твои шансы на успех. Будь готов ошибаться, терпеть неудачи и снова подниматься. Учиться на собственных ошибках — самый быстрый способ развиваться. Это самый трудный, но и самый rewarding путь.

8. Будь готов и к увлекательным моментам, и к трудностям#

Машинное обучение — это быстро развивающаяся отрасль, где идеи, появившиеся два года назад, уже используются в продакшене. Ты всегда будешь чувствовать воодушевление, особенно когда твои решения приносят пользу и ты понимаешь, что вносишь вклад в развитие мира. Однако трудностей не избежать. Нехватка ресурсов и времени, высокая потребность в вычислительных мощностях и необходимость совершенствовать оборудование — лишь некоторые примеры. Помни, что нужно всегда сохранять терпение и принимать как взлёты, так и падения.

Вдохновение от Гленна#

Всего несколько лет назад наш основатель Гленн Йохер начал заниматься AI и ML, не имея опыта в этой сфере и придя из физики. Если помнить об этом, становится ясно, что успех Гленна не пришёл за одну ночь. Для него потребовались терпение и решимость. YOLOv5 начинался как скромная идея. Благодаря упорной работе мы создали команду. Всё, что мы предлагаем, имеет открытый исходный код, поскольку мы стремимся сделать AI простым и доступным для каждого.

«Если ты хочешь войти в мир машинного обучения, я надеюсь, что ты всегда будешь следовать зову сердца, оставаться скромным, терпеливым и решительным в pursuit своих мечтаний!» Основатель и CEO Ultralytics, Гленн Йохер