Машинное обучение стремительно развивается, как и использование нами «умных» технологий. Так что если вы ищете востребованную профессию, то получение навыков работы с искусственным интеллектом — хорошее решение.
Вот восемь советов, которым вы можете следовать уже сейчас 👇
1. Поймите, что представляет из себя машинное обучение
Этот пункт может показаться очевидным, но очень важно иметь представление о том, что такое машинное обучение, понимать базовые математические основы.
2. Будьте любопытны
Машинное обучение и ИИ — вещи современные, и в будущем они будут продолжать развиваться. Поэтому наличие здорового чувства любопытства и любви к обучению важно для изучения новых технологий и того, что с ними происходит. Читайте актуальные статьи, записывайтесь на онлайн-курсы и пробуйте новое. Быть успешным = быть любопытным.
3. Переводите бизнес-задачи на математический язык
Машинное обучение — это профессия для тех, кто мыслит логически. Она сочетает в себе технологии, математику и бизнес-анализ. Конечно, вы должны сосредоточиться на первых двух пунктах, но вам не достичь успеха без понимания проблем бизнеса и умения перевести их на понятный вам язык математики.
4. Будьте командным игроком
Раньше машинное обучение ассоциировалось с образом одинокого программиста, окруженного компьютерами. Однако в наши дни над проектами работает не один человек, а целая команда. Если хотите достичь успеха, будьте готовы стать ее частью.
5. В идеале, нужно иметь опыт в анализе данных
Если вы аналитик данных, то следующий логичный шаг в вашей карьере — это машинное обучение. В этой сфере неотъемлемым является аналитическое мышление, то есть умение думать о причинах и последствиях, понимать, что работает хорошо, а что не очень.
6. Изучите Python и пользуйтесь библиотеками для машинного обучения
Всем начинающим настоятельно рекомендуем как можно скорее начать изучение Python и библиотек Scikit-learn и Tensor Flow.
7. Пройдите онлайн-курсы
На данном этапе ваша цель — получение практических навыков в машинном обучении. Запишитесь на онлайн-курсы, посвященные программированию и практике в машинном обучении.
8. Узнайте больше о сфере, в которой вы хотите работать
Машинное обучение, как и любая сфера, не существует в вакууме. Каждая ее отрасль уникальна. Так что чем больше вы сможете узнать о той отрасли, в которой мечтаете работать, тем лучше.
От смартфонов до чат-ботов — спрос на машинное обучение и специалистов по ИИ будет только расти, поэтому сейчас у вас есть идеальная возможность поймать волну и стать хорошим специалистом.
Вот восемь советов, которым вы можете следовать уже сейчас 👇
1. Поймите, что представляет из себя машинное обучение
Этот пункт может показаться очевидным, но очень важно иметь представление о том, что такое машинное обучение, понимать базовые математические основы.
2. Будьте любопытны
Машинное обучение и ИИ — вещи современные, и в будущем они будут продолжать развиваться. Поэтому наличие здорового чувства любопытства и любви к обучению важно для изучения новых технологий и того, что с ними происходит. Читайте актуальные статьи, записывайтесь на онлайн-курсы и пробуйте новое. Быть успешным = быть любопытным.
3. Переводите бизнес-задачи на математический язык
Машинное обучение — это профессия для тех, кто мыслит логически. Она сочетает в себе технологии, математику и бизнес-анализ. Конечно, вы должны сосредоточиться на первых двух пунктах, но вам не достичь успеха без понимания проблем бизнеса и умения перевести их на понятный вам язык математики.
4. Будьте командным игроком
Раньше машинное обучение ассоциировалось с образом одинокого программиста, окруженного компьютерами. Однако в наши дни над проектами работает не один человек, а целая команда. Если хотите достичь успеха, будьте готовы стать ее частью.
5. В идеале, нужно иметь опыт в анализе данных
Если вы аналитик данных, то следующий логичный шаг в вашей карьере — это машинное обучение. В этой сфере неотъемлемым является аналитическое мышление, то есть умение думать о причинах и последствиях, понимать, что работает хорошо, а что не очень.
6. Изучите Python и пользуйтесь библиотеками для машинного обучения
Всем начинающим настоятельно рекомендуем как можно скорее начать изучение Python и библиотек Scikit-learn и Tensor Flow.
7. Пройдите онлайн-курсы
На данном этапе ваша цель — получение практических навыков в машинном обучении. Запишитесь на онлайн-курсы, посвященные программированию и практике в машинном обучении.
8. Узнайте больше о сфере, в которой вы хотите работать
Машинное обучение, как и любая сфера, не существует в вакууме. Каждая ее отрасль уникальна. Так что чем больше вы сможете узнать о той отрасли, в которой мечтаете работать, тем лучше.
От смартфонов до чат-ботов — спрос на машинное обучение и специалистов по ИИ будет только расти, поэтому сейчас у вас есть идеальная возможность поймать волну и стать хорошим специалистом.