Начинающий ML-инженер? 8 советов, которые нужно знать

Никогда еще не было такого интересного времени, чтобы стать инженером, тем более специалистом в области машинного обучения и искусственного интеллекта. По мере того как технологии становятся все более совершенными, а компьютеры - все меньше, быстрее и эффективнее, возможности для инженеров расширяются в геометрической прогрессии.

Машинное обучение популярно не просто так. Это область, которая предлагает новые решения сложных проблем, ответы на которые долгое время не могли найти люди. Это одна из самых важных дисциплин в информатике, и с течением времени ее значение будет только расти. Участие в машинном обучении сейчас означает, что инженеры могут формировать будущее ИИ, каким мы его знаем. Возможность быть частью будущего, участвовать в крутых сценариях использования и продвигать передовые технологии - вот что делает эту роль захватывающей. Если вы хотите участвовать в развитии машинного обучения и искусственного интеллекта, мы готовы вам помочь!

Начало работы с машинным обучением

1. Интерес - всегда лучший учитель

Аюш Чаурасия - инженер по машинному обучению в компании Ultralytics. Ключом к возникновению его интереса к ML стала музыка. Когда он учился в средней школе, он хотел создать интеллектуальный рекомендатель для своего медиаплеера, потому что слушать одни и те же песни каждый день было слишком скучно. Хотя Аюш так и не завершил проект, он продолжил изучать мир ML-исследований. С тех пор он работает над интересными ML-решениями для реальных задач.

2. Дело не в том, чтобы быть умным, а в том, чтобы быть упрямым

Иногда люди думают, что нужно быть Эйнштейном, чтобы работать в этой отрасли, но на самом деле это не так. В конце концов, все дело в упорстве и вере в то, что вы решите любую проблему, стоящую перед вами. Мир искусственного интеллекта чрезвычайно сложен, но хороший инженер ML не уклоняется от решения сложных задач.

3. Расширяйте горизонты, изучайте основы

ML по-прежнему остается очень новой областью, и каждый день появляются всевозможные исследовательские работы и отчеты. Легко увлечься последней статьей и забыть о своей первоначальной цели. Убедитесь, что вы делаете все возможное, а не просто гоняетесь за бумагами!

4. Изучайте Python

Прежде чем погрузиться в мир машинного обучения, необходимо знать, как программировать компьютеры. Python научит вас мыслить алгоритмически, чтобы вы могли быстро реагировать в динамичном мире, где все меняется со скоростью света. Это один из самых популярных языков для машинного обучения, на нем построено множество инструментов, включая YOLOv5.

5. Понимание методов контролируемого ML

Методы контролируемого машинного обучения включают регрессию, ассоциацию и классификацию. Их понимание позволит вам создать соответствующую структуру для своих данных, уметь использовать соответствующие инструменты, понимая основные доступные опции, и делать осознанный выбор подходящих алгоритмов и гиперпараметров.

6. Хорошие инструменты в вашем распоряжении

Такие инструменты, как Google Colab, Pytorch и Pycharm, очень полезны и востребованы. Google Colab - это GPU Free, PyTorch - популярный фреймворк для глубокого обучения, а PyCharm - IDE, обеспечивающая богатую поддержку инструментов в интерфейсе. С помощью этих инструментов вы сможете повысить свою производительность и развить навыки диалектического мышления.

7. Приступайте к строительству как можно скорее

Чем раньше вы начнете создавать свои собственные проекты, тем выше ваши шансы на успех. Будьте готовы совершать ошибки, быть готовыми к неудачам и снова вставать на ноги. Учиться на собственных ошибках - самый быстрый путь к развитию. Это самый трудный, но самый полезный путь.

8. Готовность к волнениям и трудностям

Машинное обучение - это быстро развивающаяся отрасль, где идеи, появившиеся два года назад, уже используются в производстве. Вы всегда будете чувствовать воодушевление, особенно когда ваши решения окажутся полезными, и вы будете знать, что вносите свой вклад в развитие мира. Нехватка ресурсов и времени, большая вычислительная мощность и необходимые аппаратные усовершенствования - вот лишь некоторые примеры. Вы должны помнить, что всегда нужно быть терпеливым и принимать как взлеты, так и падения.

Вдохновение от Глена

Всего несколько лет назад наш основатель, Гленн Джочер, начал заниматься искусственным интеллектом и ML как аутсайдер, получивший образование в области физики. Учитывая это, успех Гленна не пришел в одночасье. Ему потребовались терпение и целеустремленность. YOLOv5 начиналась как скромная идея. Упорно работая, мы создали команду. Все, что мы предлагаем, имеет открытый исходный код, поскольку мы стремимся сделать ИИ простым и доступным для всех.

"Если вы хотите попасть в мир машинного обучения, я надеюсь, что вы всегда будете хранить свое сердце, быть скромными, терпеливыми и решительными в достижении своей мечты!"

Основатель и генеральный директор Ultralytics, Гленн Джочер

‍