Especialista em big data: onde estudar e onde trabalhar. Artur Borisovich Avakyan, especialista no estudo de reservatórios

Na Rússia, como acontece hoje em muitos países desenvolvidos e em desenvolvimento, meia-idade A população está crescendo, o número de idosos na sociedade está aumentando. Segundo as estatísticas, hoje existem aproximadamente 36 milhões de pensionistas que vivem na Rússia: 10 milhões deles são homens, 26 milhões são mulheres. As pessoas em idade de pré-reforma e reforma enfrentam frequentemente muitos problemas sociais e psicológicos, alguns dos quais estão associados à “perda” do ritmo vida moderna, dificuldades em dominar novas tecnologias.

Em nosso mundo, onde as tecnologias são atualizadas literalmente todos os anos, para se sentir confortável, “na mesma sintonia” com seus filhos e netos, e permanecer um funcionário valioso para seu empregador, você precisa aprender constantemente, dominar gadgets e inovações tecnológicas e explorar novas áreas. No entanto, até recentemente isto era um problema para os idosos, uma vez que todas as opções educação adicional destinavam-se mais aos jovens. Mas eles já estão acontecendo hoje cursos especiais, master classes para públicos em idade de reforma e até universidades estão a abrir para pessoas mais velhas, onde todos podem adquirir novos conhecimentos e competências. Essas universidades existem hoje, por exemplo, em Samara, São Petersburgo e Moscou. O exemplo mais marcante de educação para idosos hoje são os cursos de alfabetização em informática, que estão ganhando popularidade em muitas cidades. Nesses cursos, pessoas em idade de aposentadoria aprendem a trabalhar com recursos básicos programas de computador, que podem utilizar tanto no trabalho como na comunicação com filhos e netos.

De acordo com a investigação, muitos idosos não só não querem terminar a sua carreira profissional, mas também estão prontos para continuar compartilhando suas experiências com as novas gerações de colaboradores, se realizando como profissionais e até mesmo dominando novas profissões. É muito importante que os idosos se sintam necessários à sociedade e contribuam para o seu desenvolvimento.

A peculiaridade da educação dos idosos é que, via de regra, os idosos percebem as informações de forma diferente, analisam a atualidade e interagem com a realidade que o cerca. Como observam os especialistas, até mesmo o vocabulário e a maneira de falar de uma pessoa idosa são muito diferentes da forma como as gerações mais jovens falam e das palavras que usam. Portanto, ao organizar processo educacionalÉ muito importante levar em conta essas características. Assim, todo o treinamento deve ocorrer de forma completamente diferente do habitual; quando o público é bastante jovem, é necessário utilizar métodos e técnicas de ensino especiais levando em consideração a idade dos ouvintes;

Um especialista em formação de idosos não deve ser apenas bom professor, ser capaz de explicar o material da forma mais clara possível, mas também compreender todas as características psicológicas características dos idosos. Talvez o conhecimento mais importante para tal especialista seja o conhecimento psicologia do desenvolvimento, bem como a capacidade de conquistar pessoas de qualquer idade.

Em geral, o trabalho desse especialista não difere do trabalho de um professor comum: ele também está envolvido na elaboração de programas de treinamento, no desenvolvimento de métodos de ensino, na preparação para as aulas, na preparação de materiais e tarefas para testar a assimilação de informações, e conduzindo as próprias aulas.

Como se tornar um especialista?

Educação adicional

Saiba mais sobre possíveis programas de preparação profissional ainda em idade escolar.

Educação profissional básica

Os percentuais refletem a distribuição de especialistas com determinado nível de escolaridade no mercado de trabalho. As principais especializações para dominar a profissão estão marcadas em verde.

Habilidades e habilidades

• Habilidades de comunicação. Discurso claro e compreensível, voz bem treinada, capacidade de expressar oralmente os pensamentos de forma clara e competente
• Apresentação e falar em público. A capacidade de apresentar qualquer material, conceito, ideia ao público, a capacidade de trabalhar com o público, de prender a sua atenção
• Explicação. A capacidade de transmitir e explicar claramente até mesmo informações complexas e especializadas
• Resumo. Capacidade de definir tarefas corretamente e descrever o resultado desejado
• Participação ativa na conversa. Capacidade de fazer perguntas, resumir informações, tirar conclusões, esclarecer durante uma conversa com um interlocutor para obter as informações mais completas

Interesses e preferências

• Responsabilidade. A capacidade de ser responsável pelos resultados de suas ações
• Memória. Capacidade de lembrar rapidamente quantidades significativas de informações
• Pensamento crítico. Capacidade de pensar criticamente: pesar prós e contras, pontos fortes e fracos pontos fortes cada abordagem para resolver um problema e cada resultado possível
• Organizando informações. A capacidade de organizar dados, informações e coisas ou ações em uma ordem específica de acordo com uma regra específica ou conjunto de regras
• Assimilação de informações. A capacidade de perceber e assimilar rapidamente novas informações
• Percepção de problemas. A capacidade de detectar ou prever um problema quando algo está errado ou pode dar errado. Isso não envolve resolver o problema, apenas identificar o problema
• Habilidades de comunicação. Capacidade de encontrar rapidamente linguagem comum com o interlocutor é fácil estabelecer contato

Educação adicional para adultos

Etapas necessárias a educação adicional para o domínio de uma profissão é colorida em verde.

Profissão em pessoas

Anastasia Lazibnaya

Os conhecimentos de informática melhoram as chances dos idosos encontrarem ou manterem empregos.

A procura de serviços educativos entre os idosos é consistentemente elevada.

Ao organizar Jogos Olímpicos em Sochi, a equipe de voluntários incluiu 1.800 voluntários idosos.

O Cientista de Dados sabe como encontrar padrões em grandes conjuntos de dados, tem bom conhecimento na área de aprendizado de máquina e confia em ferramentas como R, Weka, Python + Scikit-Learn + Pandas. É o Cientista de Dados quem sabe extrair dos dados benefício máximo e projetar algoritmos que responderão às perguntas que você precisa.

O campo da Ciência de Dados em si é bastante amplo, e nele podem ser distinguidas várias outras especializações:

Gerenciador de dados

Um especialista cujas tarefas não incluem o desenvolvimento direto de produtos. Porém, ele deve entender a área para poder gerenciar o projeto com competência.

Ele deve saber o que pode ser feito com tecnologias modernas, e o que não é, confiante na terminologia da área temática, e também possui boas habilidades em técnicas de gerenciamento de projetos (programação ágil, extrema e similares).

Onde você pode trabalhar no processamento de dados?

Vamos resolver isso vários tipos empresas e características de trabalhar nelas.

Grandes empresas de Internet. Na Rússia, são Yandex, Mail.ru (e suas divisões), Rambler. São as empresas de Internet que se mantêm tecnologia avançada, desenvolver novos produtos e impulsionar a indústria. Nessas empresas, você sempre encontrará colegas que terão mais experiência do que você – e eles terão algo com que aprender.

Aqui sempre há excelentes condições - um salário digno, um bom seguro saúde, um escritório aconchegante, todo tipo de guloseimas como alimentação grátis e assistência na compra de moradia. Os funcionários-chave muitas vezes podem contar com uma opção cujo exercício pode trazer um aumento salarial significativo.

Mas a principal desvantagem de trabalhar em grandes empresas é o seu tamanho: o trabalho que você realiza especificamente pode não ser perceptível em toda a empresa (principalmente no início). Para alguns isto pode ser significativo – eles querem compreender a sua própria importância.

Departamentos de pesquisa de grandes empresas. Isto inclui bancos, quatro grandes empresas de auditoria, operadores de telecomunicações e grandes cadeias retalhistas.

Recentemente, essas empresas prestaram muita atenção ao trabalho com dados. Como, via de regra, eles ainda estão no início da jornada, é provável que você receba um trabalho muito grande e importante. Portanto, a sua contribuição pode ser perceptível, apesar do tamanho do “colosso”.

Contras: nessas empresas, via de regra, a burocracia interna é muito forte e será bastante difícil para você coordenar e implementar novas tecnologias. Na minha opinião, os departamentos de ciência de dados nesses locais têm maior probabilidade de serem adequados para profissionais experientes.

As condições aqui, como nas grandes empresas de Internet, são boas: salário fixo, seguro e diversas comodidades adicionais.

Startups de ciência de dados. Existem algumas dessas startups agora e elas também estão procurando funcionários. Ao trabalhar para uma startup, você estará realizando uma parte muito significativa e importante do trabalho. Se você estiver entre os primeiros funcionários, poderá concorrer a uma opção ou até mesmo a uma participação na empresa.

As desvantagens incluem instabilidade (uma startup pode ficar sem dinheiro repentinamente), os salários muitas vezes serão medíocres - e, como regra, vantagens como almoços grátis e ajuda na compra de uma casa não estão disponíveis. Mas em uma startup você pode chegar o mais rápido possível conhecimento profundo, e se tiver sucesso, você também pode ganhar um bom dinheiro.

Onde obter conhecimento na área de processamento de dados

Universidades

Infelizmente, as universidades atualmente ensinam muito pouco sobre análise de dados. Existem algumas exceções:

• Programa de mestrado "Big Data" da Faculdade de Ciência e Tecnologia da Computação da Universidade Estadual de Moscou

Claro, em outros também programas educacionais Certos aspectos do trabalho com dados também são abordados. Mas os programas universitários que formam especialistas de forma integral estão praticamente esgotados ali. Não é à toa: o setor é completamente novo, não há especialistas nem professores. As universidades que introduzem programas de processamento de dados geralmente o fazem em colaboração com grandes empresas (por exemplo, Yandex).

Cursos adicionais não comerciais

Como existe uma grande escassez de pessoal no mercado, algumas empresas criam seus próprios centros de treinamento. Qualquer pessoa pode estudar aqui - basta passar nos exames.

• Escola de Análise de Dados "Yandex"– o mais antigo e famoso centro de formação na área de análise de dados. As aulas são ministradas por funcionários e professores da Yandex melhores universidades países. O programa dura 2 anos.
• - um programa muito semelhante do segundo gigante da Internet, Mail.Ru. Também válido por 2 anos.
• Technopark Mail.Ru e MSTU em homenagem. Bauman– ao contrário do “Technosphere”, esses cursos são mais voltados para a formação de engenheiros de sistemas, mas lá também havia lugar para um curso de análise de dados. Duração do treinamento – 2 anos.
• Centro de Ciência da Computaçãoé um projeto conjunto da Escola Yandex de Análise de Dados, Jet Brains e da escola nº 239 em São Petersburgo. A duração do treinamento também é de 2 anos.
• Escola de Dados de São Petersburgo– uma série de palestras dedicadas ao big data em São Petersburgo. Projeto da E-Contenta.

Cursos comerciais

Existem vários programas comerciais que permitem expandir seus horizontes na área de análise de dados. Suas características distintivas são curto prazo treinamento e maior foco na aplicação aplicada de tecnologia.

Aqui você pode relembrar os seguintes projetos:

• Bem « Especialista em Big Data" do “Laboratório de Novas Profissões”. Tem duração de 3 meses e é composto por 2 módulos, sendo o primeiro dedicado às tecnologias de big data e machine learning, e o segundo aos sistemas de recomendação. O custo do curso é de 180 mil rublos, vários descontos e parcelamentos são oferecidos.
• « Escola de Dados Beeline"– o curso é dedicado principalmente ao aprendizado de máquina. Duração do treinamento – 9 semanas, custo – 100 mil rublos.

Olhando para o futuro, não há razão para acreditar que irá cair nos próximos anos. O que isso significa? Se você se interessa pela área de análise de dados, então, com formação e experiência nesta área, você será um valioso especialista no mercado de trabalho e com certeza não ficará sem trabalho.

Espero que este artigo tenha ajudado você a decidir quais são seus interesses e a entender por onde começar a aprender.

O que está incluído responsabilidades do trabalho especialista em formação de pessoas, quais são os requisitos do padrão profissional de um especialista em formação e desenvolvimento de pessoas - mais sobre isso no artigo!

Com o artigo você aprenderá:

Que tarefas o padrão profissional de um especialista em treinamento de pessoal resolve?

Um especialista em treinamento e desenvolvimento de pessoal resolve o principal problema que a organização enfrenta. Em primeiro lugar, as empresas esforçam-se por fortalecer a sua posição no mercado e expandir os seus negócios. Os recursos humanos são considerados o investimento mais importante e promissor.

Baixe documentos sobre o tema:

O programa de formação de especialistas de RH não foi finalizado. Não existia um documento único que estabelecesse os requisitos para os conhecimentos e competências dos especialistas envolvidos na formação e desenvolvimento de pessoal. EM realidades modernas A demanda por esse tipo de pessoal está crescendo. A maioria das empresas está focada na formação de funcionários, aos quais será confiada a formação e o desenvolvimento de pessoal no futuro.

Necessidades de Desenvolvimento padrões comuns muito atrasado. O padrão profissional de especialista em treinamento e desenvolvimento de pessoal, após revisão e aprovação final, deve ser aplicado pelos empregadores e instituições educacionais que formam esses especialistas.

Leia sobre o assunto no e-zine

Deve-se ter em mente que um especialista em formação de pessoal não é um professor no sentido literal da palavra. A atividade tem especificidade direcionada, mas não é estritamente regulamentada programas especiais em conformidade com padrões e requisitos rigorosos.

Autoridade de um especialista para organizar o treinamento de pessoal de acordo com os padrões profissionais

Especialistas em RH organizam treinamentos.

Além disso, de acordo com o padrão profissional, os colaboradores deste nível estão engajados em:

1. assegurar o controle sobre as atividades atuais do pessoal na área de condução treinamento, reciclagem;
2. execução do orçamento alocado do empreendimento destinado à educação, formação, reciclagem de pessoal;
3. gestão das atividades contratuais nestas áreas;
4. responsabilidade pela consistência currículos com horário de trabalho;
5. elaboração de programas adequados tendo em conta o nível de formação inicial dos colaboradores;
6. planejamento estratégico;
7. garantir a certificação e a recertificação, a fim de identificar prontamente o pessoal que necessita de treinamento ou reciclagem.

Quais são as responsabilidades profissionais de um especialista em treinamento e desenvolvimento de pessoal?

As responsabilidades profissionais de um especialista em formação de pessoal incluem funções de apoio metodológico, organização e condução de trabalho regular nas seguintes áreas:

• psicodiagnóstico de características pessoais, qualidades profissionalmente importantes e estado psicofisiológico do pessoal trabalhador;
• formação e desenvolvimento das qualidades relevantes que os colaboradores necessitam, para isso são realizados treinamentos, seminários, etc.;
• aconselhamento psicológico para funcionários uso profissional, garantindo o desenvolvimento habilidades individuais;
• estudo sócio-psicológico, análise das atividades coletivas e individuais de especialistas em todos os níveis;
• assessorar gestores de todas as áreas e criar objetos no campo da resolução de problemas sociais ou psicológicos no desenvolvimento da equipe. As causas dos conflitos estão sendo estudadas nessas áreas. Estão sendo desenvolvidas técnicas para ajudar a prevenir e resolver situações de conflito. Consultas são fornecidas sobre estilo de gestão e suporte atividades eficazes especialistas;
• desenvolver e conduzir sessões de treinamento para funcionários comuns da empresa;
• trabalhar na formação reserva de pessoal, seleção de pessoal com experiência profissional relevante;
• teste de personalidade, qualidades profissionais candidatos a cargos vagos;
• treinamento com organização de treinamentos, seminários e outros eventos que auxiliam na resolução de determinadas questões;
• prestar assistência aos gestores imediatos de filiais ou departamentos na resolução de problemas psicológicos e problemas sociais desenvolvimento de pessoal;
• consultoria sobre estilo de atividade da equipe;
• realizando uma análise da rotatividade de pessoal, preparando propostas para a tomada de medidas adequadas que ajudarão passar por uma adaptação bem-sucedida, desenvolvimento e implementação de programas de adaptação;
• relatórios regulares, que são fornecidos para o mês, trimestre, semestre e ano;
• manutenção de padrões profissionais e étnicos de gestão, manutenção de segredos pessoais com base nos resultados de estudos psicológicos individuais.

As funções adicionais de um especialista em formação e desenvolvimento de pessoal incluem o trabalho sócio-psicológico, que é organizado de acordo com tarefas individuais manuais. É realizada consultoria ergonométrica, são desenvolvidas recomendações para a organização das condições de trabalho e preparação dos locais de trabalho para funcionários de diversas categorias.

Quais são os requisitos contidos na norma profissional para um especialista em treinamento e desenvolvimento de pessoal?

O projeto de norma profissional foi desenvolvido levando em consideração a experiência internacional na área de formação de pessoal altamente qualificado.

O padrão profissional para um especialista em treinamento e desenvolvimento de pessoal tem quatro seções:

1. informações gerais;
2. descrevendo funções de trabalho em mapa funcional tipo atividades profissionais;
3. todas as características das funções laborais generalizadas;
4. informações básicas sobre os desenvolvedores.

De acordo com o projeto de norma profissional, o especialista em formação de pessoal garante a qualificação adequada de especialistas adequados a todos os objetivos e padrões estabelecidos pela empresa. Descubra como usando a teoria da dinâmica espiral

A terceira seção contém parágrafos e subparágrafos que descrevem em detalhes funções trabalhistas individuais. Esta seção também contém informações que determinam o nível de qualificação do especialista. Por exemplo, para o desenvolvimento eficaz de padrões de apoio organizacional e metodológico, um funcionário envolvido em desenvolvimento e treinamento o pessoal deve ter o sexto nível de qualificação. Para a gestão estratégica e operacional é contratado um funcionário com sétimo nível de qualificação.

Os especialistas em gestão de sistemas de treinamento e desenvolvimento devem ter o nível adequado de competências do sétimo nível de qualificação. Ao se candidatar a um emprego, o nível de escolaridade e a presença de um período de cinco anos experiência prática trabalhar nessa direção. Os padrões profissionais são aplicados pelos empregadores ao formar política de pessoal, nos processos de gestão de pessoas, determinando funções trabalhistas, elaborando mesa de pessoal, conclusão contratos de trabalho. Levando em conta padrões profissionais a certificação está sendo realizada, tarifação do trabalho com atribuição da categoria adequada, é estabelecido um sistema salarial.

Você pode estar interessado em saber:

Nem todo mundo tem coragem de mudar de profissão dominada na qual já alcançou alguns patamares. Afinal, isso exige muito esforço e um resultado positivo não é garantido. Há um ano e meio, contamos como um dos líderes de nossa equipe de desenvolvimento de servidores foi retreinado como programador iOS. E hoje queremos falar sobre uma “virada ainda mais acentuada”: Alan Chetter2 Basishvili, que estava envolvido no desenvolvimento de frontend, ficou tão interessado em aprendizado de máquina que logo se tornou um especialista sério, tornou-se um dos principais desenvolvedores do popular Projeto Artisto, e agora está engajado no reconhecimento facial no Cloud Mail.Ru. Leia a entrevista com ele abaixo do corte.




Por que você quis ser programador?




A compreensão de que queria ser programador surgiu na sexta ou sétima série graças ao problema de lançar um jogo. Não havia ninguém com quem consultar e fiquei vários dias sentado em frente ao computador, mas resolvi o problema. E fiquei muito satisfeito. Eu queria criar meu próprio jogo. É por isso que comecei a frequentar cursos de programação locais.




Em quais projetos você trabalhou no front-end, o que você mais gostou, que coisas novas você usou?




Comecei, como muitos outros, com um CMS. Este trabalho me encontrou sozinho. Acho que muitos programadores, mesmo que não tenham nada a ver com a web, já foram solicitados pelo menos uma vez a criar uma loja online. Em seguida, houve toda uma rede de lojas onde escrevi páginas administrativas. Isso foi feito sem estruturas, reinventando rodas, mas foi muito emocionante. Foi lá que me apaixonei pelo design de arquitetura de software. E então ele passou a trabalhar no frontend. Escreveu bate-papos, videochamadas ponto a ponto e muito mais.




O que corvo e mesa? Quero dizer, entre o frontend e as redes neurais? Por que foi possível estudá-los tão rapidamente?




Nada em comum, exceto a necessidade de escrever código. E a educação matemática ajudou. Além disso, parece-me mais fácil para um programador estudar aprendizagem profunda.









Qual é então a razão do interesse em mudar do front-end para as redes neurais?




Sempre me interessei por isso e meu projeto de graduação era relacionado a aprendizado de máquina, embora eu não entendesse muito bem o que estava fazendo na época. Fiz o curso Introdução ao Machine Learning no Coursera. Aos poucos, comecei a entender como funcionavam as coisas que uso no dia a dia, como recomendações personalizadas, busca e muito mais, e a compreensão me deixou encantada. Este é provavelmente um dos principais motivadores – a sede de entender como funciona o aprendizado de máquina moderno. E quando conheci o aprendizado profundo, perdi o interesse por todo o resto. O frontend se tornou apenas uma rotina. Vim trabalhar e, embora tivesse algo bastante interessante e tarefas complexas, eles ficaram em segundo plano em relação ao que eu fazia à noite.




Qual era o seu horário de aula?




No início, quando havia apenas uma introdução ao aprendizado de máquina, eu só passava fins de semana nisso. Aí comecei a competir. Ele levou fins de semana e noites. Geralmente sentava e estudava até as três da manhã. E depois disso ainda é suficiente por muito tempo o fusível permaneceu, então continuei estudando redes neurais todos os dias à noite. Vivi assim durante seis meses.





Agora existem muitos cursos onde tudo está arrumado nas prateleiras. Eles podem lhe dar um começo muito rápido. Há um curso maravilhoso de Stanford sobre redes neurais, cs231n, ministrado por Andrey Karpaty. A seguir, você pode ler e fazer anotações “Deep Learning” de Ian Goodfellow. Outro bom recurso são Redes Neurais e Aprendizado Profundo. Mas, claro, é melhor começar com o básico do ML.




Qual você acha que é o melhor formato de aprendizagem agora: livros, cursos, vídeos do YouTube, alguma outra coisa, talvez?




Pareceu-me razoável fazer primeiro os cursos e depois ler os livros, porque nos cursos tudo é bastante simplificado, eles mastigam as informações e os livros já dão uma compreensão completa. Hoje existem muitos cursos sobre aprendizado de máquina. O que concluí no Coursera se chama “Introdução ao aprendizado de máquina” e foi realizado por uma equipe da Yandex, incluindo Vorontsov.




Ou seja, primeiro você precisa entender os conceitos básicos. E se você começar a ler o livro imediatamente, pode ser muito difícil e você se aprofundará nos detalhes. Devemos ir do simples ao complexo, indo cada vez mais fundo.




Também ajuda muito escrever código. Só então você começa a perceber detalhes importantes e obtenha experiência real. Você pode ler 50 artigos e no final ainda terá algo na cabeça, mas no nível conceitual. E para realmente entender algo e aprender como aplicá-lo, você precisa sentar e começar a programar. O mais eficaz é participar de alguma competição como o Kaggle. Ou apenas pegue e faça seu próprio projeto com base no que você leu.




Quais blogs de redes neurais você lê e por quê?





É possível usar tecnologias de redes neurais para frontend? E se sim, onde?




Há pouco tempo me deparei com notícias sobre como gerar HTML e CSS a partir de uma imagem usando redes recorrentes. Eu realmente não gosto de composição tipográfica, então essa ideia parece interessante.




Que outras aplicações interessantes de redes neurais existem agora? Todos nós sabemos como processar fotos, vídeos e agora gerar todos os tipos de rostos. Que outras aplicações possíveis existem em princípio?




Entre outros aplicações modernas As redes neurais incluem geração de voz, por exemplo, o projeto WaveNet. Já soa muito semelhante à fala real. Também estão em andamento trabalhos para ajustar automaticamente as imagens de vídeo a um discurso específico, por exemplo, será possível “filmar” como um político diz certas palavras; Em breve enfrentaremos um mundo em que não será mais claro o que é falso e o que não é.






Como você otimiza seu código?




Como os outros: traçar perfis e eliminar gargalos. Se falamos em otimizar a rede de inferência, então tudo, via de regra, é feito por nós, exceto nos casos com camadas autoescritas. Você tem que mexer com eles.




Você tem algum projeto pessoal ou talvez um hobby que lhe permita reiniciar seu cérebro?




Agora não. O trabalho é interessante o suficiente para ser feito como hobby. Para me distrair, leio livros e assisto séries de TV.




Quais problemas você considera mais difíceis/interessantes de resolver usando redes neurais?




Carros autônomos são muito complexos e problema interessante. Tal sistema deve funcionar com muita precisão. Reconhecendo os carros, a estrada, as árvores, as calçadas, os pedestres, o mais difícil é conectar tudo isso e dar ao carro um comando para onde virar, para ir mais rápido ou mais devagar. Acima de tudo, a responsabilidade é muito grande. Substituir todos os carros por carros sem motorista será difícil, mas é uma tarefa totalmente solucionável. Já existem carros com algumas habilidades de direção autônoma. Erros, é claro, ainda acontecem. O Google está seguindo o caminho de acumular amostras enormes (os carros viajaram 3 milhões de milhas). Grande quantidade Suas máquinas são acionadas todos os dias, coletando informações, identificando casos extremos de erros de IA, e especialistas as treinam constantemente. Como resultado, estão agora prontos para entrar em operação comercial e lançaram um programa beta. Acho que eles provavelmente terão o melhor drone. Além disso, a princípio uma pessoa pode sentar-se ao volante e controlar. E se você observar como as pessoas dirigem na Rússia, os drones são muito mais seguros e devem ser introduzidos o mais rápido possível.




A medicina também é uma das as áreas mais importantes para aprendizado de máquina. Imagine que você está sendo examinado não por um médico humano, mas pela opinião unificada de especialistas de todo o mundo - ocidental, asiático, ayurvédico, o que você quiser - medicina, que combina conhecimentos e estatísticas de todo o mundo. Ou a precisão com que o câncer foi encontrado nas imagens da biópsia. E o mais importante, essas técnicas são fáceis de escalar.




A inteligência artificial tem conceito de atualização de software? A primeira versão, depois lançaram a segunda versão? Uma vez programado, ele aprende sozinho?




Deve-se enfatizar que estamos falando de uma inteligência artificial fraca. Claro, ele tem o conceito de atualização: podemos substituir uma rede neural antiga que funcionava menos bem. Afinal, uma rede neural é um conjunto condicional de pesos e operações que precisam ser realizadas com eles. Esses pesos podem ser atualizados pelo menos todos os dias. Quase todos esses algoritmos não são treinados online, eles são treinados especificamente uma vez. Sim, existe aprendizagem por reforço - métodos projetados para ajudá-lo a aprender opinião a partir de quarta-feira. A tecnologia está em desenvolvimento ativo, embora ainda existam poucos exemplos de implementação.




Ou seja, não pode haver erros graves neste tipo de software?




Claro que pode. Exemplo clássico: exército americano queria usar redes neurais para reconhecer automaticamente tanques inimigos camuflados entre as árvores. Os pesquisadores obtiveram um pequeno conjunto de dados de imagens rotuladas e treinaram um modelo de classificação em fotografias de tanques camuflados entre árvores e fotografias de árvores sem tanques. Usando métodos padrão de aprendizagem supervisionada, os pesquisadores treinaram rede neural atribua as classes necessárias às imagens e certifique-se de que funcionem corretamente no conjunto de dados de teste adiado. Mas bons resultados nas amostras não garantem que não tenha ocorrido overfitting e que tudo funcionará corretamente na produção. Em geral, os pesquisadores deram o resultado e, uma semana depois, o cliente afirmou que o resultado do reconhecimento foi totalmente aleatório. Descobriu-se que a amostra incluía tanques camuflados em tempo nublado e florestas em tempo ensolarado, e a rede aprendeu a distinguir entre as condições climáticas.




E há muitos exemplos desse tipo. Você pode treinar novamente para qualquer coisa. Por exemplo, recentemente reconhecemos passaportes. A rede aprendeu os padrões circulares do documento. Então ela viu uma foto de cebola picada com padrões muito parecidos e disse que era um passaporte. E esses casos extremos podem ser detectados com frequência e por muito tempo.









Ou seja, será que a máquina em sua versão anterior entendeu que era uma pessoa andando na foto, e então lançou uma nova versão para ela - e ela não entende mais?




Facilmente. Existem muitos artigos sobre como atualizar sistemas de máquinas para que não se esqueçam dos conhecimentos previamente adquiridos. Por exemplo, você pode treinar o modelo para que ele ainda reconheça tudo como antes ou não altere muito a distribuição dos pesos. Mesmo se você começar a treinar novamente o modelo, ele poderá ir para outro ponto ótimo que não está relacionado ao modelo atual. Você precisa ter muito cuidado aqui.




Você trabalhou no projeto Artisto, conte-nos como começou.




Interagimos com o Mail.Ru Search, tivemos uma equipe de cinco pessoas na primeira fase. O projeto foi feito com entusiasmo. Em duas semanas obtivemos resultados razoáveis, outras duas semanas levaram-no ao estado necessário para a produção e, ao mesmo tempo, concluímos o back-end. Em um mês lançamos um produto que funciona com vídeo. Inicialmente tentamos implementar o processamento de fotos, mas depois decidimos que não deveríamos repetir o Prisma, precisávamos criar algo novo. Aí as pessoas começaram a sair porque tinham suas próprias coisas para fazer.




Qual a diferença entre o processamento de fotos e vídeos?




No Artisto, o vídeo é dividido em frames, que depois são estilizados independentemente um do outro. Existe, por exemplo, outro método de estilização de vídeo que dá um resultado mais suave. Aí fica mais complicado, levando em consideração o chamado fluxo óptico, quando, para a consistência da estilização, rastreamos onde os pixels “fluem” de quadro a quadro. Especificamente, estilizamos um quadro e depois usamos sua modificação para estilizar o próximo. Sabemos como o objeto está localizado no próximo quadro, movemos todos os pixels que estão na imagem e começamos a partir deste quadro. Então pegamos o próximo quadro, novamente o fluxo óptico, movemos os pixels, começamos a partir deste quadro, estilizamos-o. E assim por diante.




No Artisto, nem todo o quadro é estilizado, mas apenas os fragmentos alterados?




Quase assim, mas não exatamente. O vídeo é processado de forma que mantemos a estilização do quadro anterior. O principal problema é que você pode obter estilo diferente, e então a imagem ficará “febre”. Para resolver esse problema, treinamos a rede neural de forma que ela fosse menos sensível a todo tipo de ruído, para que nada mudasse com as mudanças na iluminação, e também modificamos a função de perda. Leia o habrapost sobre este assunto.




Quais projetos da nossa empresa já utilizam machine learning?




Em muitos: Mail, Search, Odnoklassniki, VKontakte, Yula, Bipkar. Por exemplo, é utilizado para analisar o texto de publicações em redes sociais e em sites indexados pelo nosso motor de busca. Em geral, o termo “aprendizado de máquina” refere-se a uma ampla gama de disciplinas, incluindo aprendizagem profunda, ou seja, redes neurais. Essa direção está agora se desenvolvendo muito ativamente. Resultados particularmente impressionantes foram alcançados na área visão computacional. Os métodos antigos de aprendizado de máquina tinham baixa precisão de reconhecimento de imagem, mas agora existem abordagens altamente eficazes. Graças a isso, o aprendizado de máquina recebeu um novo impulso de desenvolvimento, pois o reconhecimento de fotos é uma tarefa prática, compreensível e próxima para muitos, demonstrando os benefícios das redes neurais.




As coisas estão piores com o texto, mas ainda não são ruins. A tradução automática ainda é inferior aos humanos e, no reconhecimento de imagens, o aprendizado profundo está, em muitos casos, à frente dos humanos. As redes neurais são ótimas em alguns jogos de computador, especialmente os simples, baseados em reações. Com outros é fraco. Especialmente quando se trata de estratégias pesadas onde você precisa gerenciar um grande número unidades. Aqui a aprendizagem por reforço não funciona de forma muito eficaz. Acredito que mais pesquisas sejam necessárias sobre esse assunto.




Mas recentemente os caras da OpenAI fizeram sucesso com seu bot para Dota 2. O bot derrotou os melhores jogadores do mundo em batalhas 1 × 1 -. jogo difícil, porque este é um evento significativo.




Há pouco tempo houve um conflito muito claro nas redes sociais entre Musk e Zuckerberg em relação regulamentação governamental no campo da inteligência artificial. A qual campo você pertence e por quê? Quais argumentos parecem mais fortes para você, quais são mais fracos?




Parece-me que é muito cedo para falar em inteligência artificial forte. Mas quando nos aproximarmos disso, ficará claro como regulá-lo. Por enquanto estamos apenas programando algumas tarefas. Nós mesmos fazemos isso e sabemos qual será o resultado. Ou seja, não acontecerá que a máquina que controlava os resultados da pesquisa comece a plotar repentinamente.




Sim, um carro que dirige sozinho pode atropelar um pedestre. Mas não de propósito, mas por causa de um erro. Quando criamos um intelecto forte, surgirá o problema de treiná-lo para que compartilhe os objetivos da humanidade. Por exemplo, hoje, no treinamento, dizemos justamente que o erro da amostra deveria ser menor, a função de perda deveria ser tal e tal. Mas o que realmente queremos é que a máquina seja boa no reconhecimento de objetos. Para fazer isso, minimizamos a função de perda. Minimizar uma função de perda é uma representação matemática de dizer a uma rede “não cometa erros em um determinado conjunto de imagens”. A rede se adapta e adquire capacidade de generalização, ou seja, identifica padrões e aprende a prever corretamente a classe para imagens que nunca viu. Esses padrões podem estar errados. Em particular, o modelo pode chamar o arco de passaporte e assim por diante. E no processo de crescimento, princípios morais são estabelecidos na pessoa, que ela valida e adapta à medida que avança. Da mesma forma, a IA deve de alguma forma ser incutida com os nossos princípios morais.




Quais você considera as aplicações de redes neurais mais interessantes/avançadas no mercado hoje e por quê?




As redes neurais são realmente incríveis, especialmente quando você sabe como elas funcionam. Classificadores de imagens, detectores de objetos e redes de reconhecimento facial são bastante utilizados no mercado. Algumas soluções para esses problemas impressionam pela elegância e simplicidade. Também posso mencionar carros sem motorista e tradução automática. Por exemplo, a rede neural do Google usa uma linguagem intermediária por meio da qual realiza traduções de outras linguagens reais (mais precisamente, estamos falando de representações vetoriais a partir das quais são compostas frases em quaisquer outras línguas). O sistema recebe como entrada uma frase em inglês, gera conjuntos de números e então outra parte da rede converte esses conjuntos, por exemplo, em uma frase em francês. E quando a mesma rede neural é treinada para converter entre vários idiomas dessa forma, ela forma algum tipo de representação universal do texto, graças à qual as redes podem se comunicar entre si. idiomas diferentes, tradução direta entre as quais ela não estudou. Por exemplo, ele pode ser treinado para traduzir EN ⇄ FR e EN ⇄ RU - e então o modelo será capaz de traduzir FR ⇄ RU.




Que conhecimentos/habilidades um especialista em redes neurais deve ter?




Você precisa de erudição em diversas disciplinas matemáticas e em ML em geral. Quanto mais conhecimento um especialista tiver em mente, mais fácil e rápido ele poderá resolver os problemas. Além de conhecimento, você precisa de curiosidade. Novas arquiteturas e abordagens para treinar redes neurais aparecem a cada dia. Um especialista precisa manter seus conhecimentos atualizados.




E quanto às vagas para especialistas em deep learning em nossa empresa?




Em nossa empresa, agora temos especialistas em aprendizado de máquina em quase todas as unidades de negócios. No Mail, procuramos ativamente especialistas para melhorar o anti-spam e criar novas funções “inteligentes” (principalmente trabalhar com texto). Também estamos interessados ​​em especialistas para o desenvolvimento de visão computacional. Na nuvem - especialistas em visão computacional. Outras áreas interessantes onde utilizamos aprendizagem profunda e procuramos especialistas especializados incluem o desenvolvimento e melhoria de sistemas de recomendação, análise de big data e trabalho com texto da forma mais projetos diferentes(por exemplo, prever as respostas corretas na pesquisa Mail.Ru). O ML está presente em ferramentas de publicidade, na criação de feeds inteligentes de mídias sociais e em buscas.




Ou seja, na empresa todas as funções humanas são gradativamente substituídas pela inteligência artificial?




Você precisa entender que isso não torna a programação mais fácil, apenas mais complicada. Os programadores serão procurados por muito tempo. Além disso, os especialistas em IA também devem ser primeiro programadores: é muito mais fácil treinar um programador para criar IA. E trarão muito mais benefícios para a empresa, pois implementarão suas ideias com muita rapidez, ao contrário dos pesquisadores puros. Em geral, muitas empresas, incluindo a nossa, estão investindo enormes quantias de dinheiro em inteligência artificial. Por exemplo, agora a China quer tornar-se líder nesta área até 2030. Só o Baidu emprega 1.300 especialistas em aprendizado de máquina.




Que direção no campo das redes neurais você considera mais promissora?




O mais promissor é uma IA forte. A questão aqui é: podemos deixar de resolver pequenas tarefas específicas para forte inteligência artificial. Como combinar tudo isso? Não tenho certeza de que o caminho para uma inteligência artificial forte seja através de uma solução tarefas simples. Mas, em geral, se excluirmos a IA forte, então sim, esta é a substituição dos humanos em todas as áreas de atividade.




Você acha que será possível criar uma IA que supere os humanos em todos os aspectos? E se sim, quando?




É uma questão de tempo. Segundo pesquisas de cientistas, seu aparecimento pode ser esperado nas décadas de 2050-2090. Mas não creio que funcione assim. Copiamos funções individuais do cérebro, mas não creio que alguém saiba ainda como passar disso para uma IA forte. No entanto, hoje já conseguimos bons resultados em alguns direções estreitas, por exemplo em reconhecimento de imagem.

Tags: Adicionar tags

Estúdio Moderna - Moscou

Responsabilidades do Trabalho: Conduçãotreinamentopara novos colaboradores (Treinamentos de boas-vindas); Realização de treinamentos paraespecialistasnas vendas; Organização do treinamento (atualização e preparação materiais educativos, preparação do público); Relatórios. Requisitos: Superior...

14 dias atrás

Gestão ALVISA- Moscou

50.000 - 65.000 rublos.

...treinamentos de boas-vindas e treinamentos de produtos parapessoalEmpresas e para parceiros externos (como... ...Manter o fluxo de documentos externostreinamentoColaboradores da empresa: - celebração de contratos... ...ou pedagógico).Experiênciaespecialista...

treinamento ou instrutor de produto (

13 dias atrás Medicamento -

Estação de metrô Mayakovskaya, Moscou

...95.000 rublos.Responsabilidades: Levantar necessidades treinamento e desenvolvimentopessoal....

Elaboração de planos de certificação, formação individual e corporativa de pessoal.

Organização e controlo da implementação dos planos de formação, envio de documentos pelos colaboradores que concluíram a formação

1 dia atrástreinamentoPresidente - Moscou Responsabilidades do trabalho: 1. Organizar e realizar treinamentos (ter programas próprios em portfólio). 2. Realização para gerentes. 3....

Questões organizacionais

- preparação para treinamentos (sala, convites, coffee breaks). 4. Construindo contatos

20 dias atrás

..."GPTP "Granit" - Moscoutreinamento 30.000 - 45.000 rublos. pessoalcurrículos e projetos de regulamentos locais sobre... ...e desenvolvimento- participação na elaboração do orçamento das áreasinstituições de ensino - supervisão de programa de mentoria para jovens

especialistas

Requisitos: Usuário de informática experiente.- Moscou

...7 dias atrás Grupo de Empresas PIK candidatos Manter um banco de dados de currículos de candidatos para garantirpesquisa eficazde acordo com as solicitações atuais Desenvolvimento de programas de avaliação pessoal: tempo, frequência, métodos, processamento de resultados,...

trabalho adicional

com resultados Participação em automação de processos de T&D

...12 dias atráspessoal(permanentes e temporários);...

treinamento ou instrutor de produto (

Realização de entrevistas e testes de candidatos; Publicar informações sobre vagas em sites externos, trabalhando com respostas, solicitações e recomendações;- Moscou

...OrganizaçãotreinamentoUniversidade Financeira sob o governo da Federação Russa Responsabilidades: administração do sistema de controle remoto...

(organização

processo educacional- Moscou

, testes, pesquisas, webinars e sessões de avaliação) na plataforma Moodle, consultoria e suporte técnico aos funcionários no trabalho com o sistema, elaboração de relatórios

...21 dias atrásEmpresa de móveis "Shatura"60 rublos/hora...

treinamento ou instrutor de produto (

Responsabilidades: Avaliar a necessidade de- Moscou

treinamento de pessoal;

...Planejamento de cursos de treinamento: Técnicas de vendas, Habilidades de gestão; Desenvolvimento e realização de treinamentos para a equipe de vendas da rede; Trabalhar com pessoal nos “campos”;Recrutamento; Pós-treinamento 30.000 - 45.000 rublos. pessoalSegurando "Aeroportos de Regiões"...

1 RUR/ano

construção do novo aeroporto Gagarin em Saratov.- Moscou

...No escritóriotreinamentoempresa de gestão... ...vaga para apresentador está aberta em Moscoue desenvolvimentoespecialista em treinamento... ...Responsabilidades: Formação e implementação de um plano de desenvolvimento e formação dos colaboradores da sociedade gestora17 dias atrásEMPRESA DE ENGENHARIA "ASE"...

Questões organizacionais

geração de relatórios), organização e condução- Moscou

para usuários do sistema ETWeb em

...orçamento para treinamento e desenvolvimentoResponsabilidades: Levantar necessidades treinamento e desenvolvimentoIdentificando necessidades de treinamento Universidades na organização, atraindo jovens especialistas.... ...Organização da prática estudantil.especialistasCasa comercial E ONE...

100 rublos/hora

Responsabilidades: Análise de necessidades - Desenvolvimento

soluções ideais

...para atingir objetivos de aprendizagemé necessário pessoal de gestão altamente qualificado,e trabalhadores....

treinamento ou instrutor de produto (

Se você estiver ativo, determinado, pronto- Moscou

10 horas atrás

...Mosvodostok, Empresa Unitária EstatalEstação de metrô Kutuzovskaya, Moscou 30.000 - 45.000 rublos. 38.000 - 42.000 rublos.Responsabilidades: - Analisar e determinar a necessidade de...

treinamento de pessoal

de acordo com os objetivos da Empresa. - - Desenvolver planos de formação, reciclagem e formação avançada de pessoal.

Responsabilidades: Formatação de artigos da Base de Conhecimento (Portal de informações de varejo);

14 dias atrás

Participar da automação dos processos de RH; - Trabalhar com formulários WT personalizados (seções, relatórios, questionários, etc.);

Realizar análises de dados usando Excel;

...Teste desenvolvido... Metrô de Moscou Estação de metrô Varshavskaya, Moscoutreinamento 64.000 rublos. especialistasmercado... ...serviços educacionaisresumindo as necessidadesgerentes e...