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

Na Rússia, como em muitos países desenvolvidos e em desenvolvimento hoje, idade Média A população está crescendo, o número de pessoas idosas na sociedade está aumentando. Segundo as estatísticas, cerca de 36 milhões de pensionistas vivem hoje na Rússia: 10 milhões deles são homens, 26 milhões são mulheres. As pessoas em idade de pré-reforma e reforma muitas vezes enfrentam muitos problemas sociais e psicológicos, alguns dos quais estão associados à "saída" do ritmo vida moderna dificuldades em dominar novas tecnologias.

Em nosso mundo, onde a tecnologia é atualizada literalmente todos os anos, para se sentir confortável, “no mesmo comprimento de onda” com seus filhos e netos, para se manter um funcionário valioso para o empregador, você precisa aprender constantemente, dominar gadgets e inovações tecnológicas , explorar novas áreas. No entanto, até recentemente, isso era um problema para os idosos, pois todas as opções Educação adicional eram voltados para os jovens. Mas hoje já estão cursos especiais, master classes para um público em idade de aposentadoria e até universidades são abertas para idosos, onde todos podem adquirir novos conhecimentos e habilidades. Tais 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, as pessoas em idade de aposentadoria aprendem a trabalhar com os principais programas de computador, que eles podem usar tanto no trabalho quanto na comunicação com filhos e netos.

Segundo pesquisas, muitos idosos não só não querem terminar seus estudos carreira profissional, mas também estão dispostos a continuar a partilhar a sua experiência com as novas gerações de colaboradores, a perceberem-se como profissionais e até a dominarem novas profissões. É muito importante que os idosos se sintam necessários pela sociedade, para contribuir para o seu desenvolvimento.

A peculiaridade da educação para idosos é que, via de regra, os idosos percebem as informações de forma diferente, analisam os acontecimentos atuais e interagem com a realidade circundante. De acordo com especialistas, até mesmo o vocabulário e a maneira de falar de uma pessoa idosa são muito diferentes de como eles falam e quais palavras as gerações mais jovens usam. Portanto, ao organizar processo educacionalé muito importante considerar esses recursos. Nesse sentido, todo treinamento deve ocorrer de maneira completamente diferente do habitual, quando o público é bastante jovem, é necessário usar métodos e técnicas de ensino especiais, levando em consideração a idade dos ouvintes.

O educador sénior não deve ser apenas um bom professor, para poder explicar o material o mais claramente possível, mas também para entender todas as características psicológicas que são características das pessoas idosas. 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 de tal especialista não difere do trabalho de um professor comum: ele também elabora programas de treinamento, desenvolve métodos de ensino, prepara aulas, prepara materiais e tarefas para testar a assimilação de informações e conduz as aulas eles mesmos.

Como se tornar um especialista?

Educação adicional

Saiba mais sobre possíveis programas de preparação de carreira na 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 entregue, a capacidade de expressar seus pensamentos de forma clara e competente
• Apresentação e atuação pública. A capacidade de apresentar qualquer material, conceito, ideia ao público, a capacidade de trabalhar com o público, de manter sua atenção
• Explicação. 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. A capacidade de fazer perguntas, resumir informações, tirar conclusões, esclarecer durante uma conversa com um interlocutor para obter as informações mais completas

Interesses e preferências

• Uma responsabilidade. A capacidade de assumir a responsabilidade pelos resultados de suas ações
• Memória. A capacidade de memorizar rapidamente grandes quantidades de informações
• Pensamento crítico. A capacidade de pensar criticamente: pesar todos os prós e contras, fracos e forças todas as abordagens para resolver um problema e todos os resultados possíveis
• Organizando as 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. Capacidade de perceber e assimilar rapidamente novas informações
• Percepção de problemas. A capacidade de detectar um problema a tempo ou prevê-lo quando algo está errado ou é provável que dê errado. Isso não envolve resolver o problema, apenas descobrir o problema.
• Sociabilidade. Capacidade de encontrar rapidamente linguagem mútua com o interlocutor, é fácil estabelecer contato

Educação complementar para adultos

Etapas obrigatórias educação adicional para dominar a profissão estão sombreados em verde.

Profissão em rostos

Anastasia Lazibnaya

As competências informáticas aumentam as hipóteses de os idosos encontrarem um emprego ou manterem um emprego.

A demanda por serviços educacionais entre os idosos é consistentemente alta.

Ao organizar jogos Olímpicos em Sochi havia 1800 voluntários idosos na equipe de voluntários.

Um Cientista de Dados é capaz de encontrar padrões em grandes conjuntos de dados, conhece bem o campo de aprendizado de máquina e confia em ferramentas como R, Weka, Python + Scikit-Learn + Pandas. É o Cientista de Dados que sabe extrair dos dados benefício máximo e algoritmos de design que responderão às perguntas certas.

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

Gerenciador de dados

Um especialista cujas tarefas não incluem o desenvolvimento direto de um produto. No entanto, ele é obrigado a imaginar a área para gerenciar o projeto com competência.

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

Onde você pode trabalhar na área de processamento de dados

Vamos analisar tipos diferentes empresas e características do trabalho nelas.

Grandes empresas de Internet. Na Rússia, são Yandex, Mail.ru (e suas divisões e), Rambler. São as empresas de Internet que se destacam 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 muito a aprender.

Há sempre excelentes condições aqui - um salário branco, um bom seguro médico, um escritório aconchegante, todo tipo de guloseimas, como alimentação gratuita e assistência na compra de moradia. Os funcionários-chave muitas vezes podem contar com uma opção, cujo exercício pode trazer um aumento significativo no salário.

Mas a principal desvantagem de trabalhar em grandes empresas é seu tamanho: o trabalho que você faz especificamente pode não ser perceptível na escala de toda a empresa (especialmente no início). Para alguns, isso pode ser significativo - quero entender minha própria importância.

Divisões de pesquisa de grandes empresas. Isso inclui bancos, empresas de auditoria Big Four, operadoras de telecomunicações, grandes redes de varejo.

Em tais empresas, muita atenção tem sido dada ao trabalho com dados ultimamente. Como, via de regra, eles ainda estão no início da jornada, é provável que você receba um trabalho muito grande e responsável. Portanto, sua contribuição pode ser perceptível, apesar do tamanho do “colosso”.

Contras: em tais empresas, como regra, a burocracia interna é muito forte e será bastante difícil para você coordenar e implementar novas tecnologias. Na minha opinião, os departamentos de dados nesses locais são mais adequados para profissionais experientes.

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

Startups na área de processamento de dados. Existem muitas dessas startups agora, e elas também estão procurando funcionários. Ao trabalhar em uma startup, você estará fazendo uma parte muito substancial e importante do trabalho. Se você estiver entre os primeiros funcionários, poderá reivindicar uma opção ou até uma participação na empresa.

As desvantagens incluem instabilidade (uma startup pode ficar sem dinheiro de repente), o salário geralmente será cinza - e, como regra, comodidades como almoços grátis e assistência para comprar uma casa não estão disponíveis. Mas em uma startup, você pode obter o mais rápido possível profundo conhecimento, e se for bem sucedido - também ganhar um bom dinheiro.

Onde obter conhecimento na área de processamento de dados

universidades

Infelizmente, até agora, as universidades ensinam muito pouco sobre análise de dados. Há poucas exceções:

• Programa de mestrado "Big Data" na faculdade de VMiK MSU

Claro que em outros currículos certos aspectos do trabalho com dados também são destacados. Mas os programas universitários que treinam especialistas de forma complexa estão esgotados. Não é à toa: a indústria é completamente nova, não há especialistas e professores. As universidades, onde os programas de processamento de dados são introduzidos, geralmente fazem isso em cooperação com grandes empresas (por exemplo, Yandex).

Cursos adicionais não comerciais

Como há uma escassez aguda de pessoal no mercado, algumas empresas criam seus próprios centros de treinamento. Qualquer um pode estudar aqui - você só precisa passar nos exames.

• Escola Yandex de Análise de Dados- o centro de treinamento mais antigo e famoso na área de análise de dados. As aulas são ministradas por funcionários da Yandex, bem como professores melhores universidades países. O programa é projetado para 2 anos.
• - em muitos aspectos, um programa semelhante do segundo gigante da Internet, Mail.Ru. Também por 2 anos.
• Technopark Mail.Ru e MSTU im. Bauman- ao contrário da Technosphere, esses cursos são mais voltados para a formação de engenheiros de sistemas, mas também havia lugar para um curso de análise de dados. O período de estudo é de 2 anos.
• Centro de Informáticaé um projeto conjunto da Yandex School of Data Analysis, Jet Brains e School No. 239 em São Petersburgo. O período de estudo também é de 2 anos.
• Escola de dados de São Petersburgo- uma série de palestras sobre big data em São Petersburgo. Projeto da empresa E-Contenta.

Cursos Comerciais

Existem vários programas comerciais que permitem expandir seus horizontes no campo da análise de dados. Suas características distintivas são curto prazo treinamento e um maior foco na aplicação aplicada da tecnologia.

Aqui estão os seguintes projetos:

• Nós iremos « Especialista em big data do "Laboratório de Novas Profissões". Tem a duração de 3 meses, 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 parcelas são fornecidos.
• « Escola de Dados Beeline"- o curso é dedicado principalmente ao aprendizado de máquina. A duração do treinamento é de 9 semanas, o custo é de 100 mil rublos.

Olhando para o futuro, não há razão para acreditar que cairá nos próximos anos. O que isto significa? Se você estiver interessado no campo da análise de dados, depois de ter recebido educação e experiência nessa área, será um especialista valioso no mercado de trabalho e definitivamente não ficará sem emprego.

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

o que está incluído deveres oficiais especialista em treinamento de pessoal, quais são os requisitos do padrão profissional de um especialista em treinamento e desenvolvimento de pessoal - sobre isso nos materiais do artigo!

Com o artigo você aprenderá:

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

Um especialista em treinamento e desenvolvimento de pessoal resolve a principal tarefa da organização. Em primeiro lugar, as empresas se esforçam para fortalecer suas posições no mercado e expandir seus negócios. Os recursos humanos são considerados os investimentos mais importantes e promissores.

Baixe os documentos relacionados:

O programa de treinamento para especialistas de RH não foi finalizado. Não havia um documento único que fixasse os requisitos de conhecimento e habilidades desses especialistas envolvidos no treinamento e desenvolvimento de pessoal. NO realidades modernas a demanda por esse pessoal está crescendo. A maioria das empresas está especificamente engajada no treinamento de funcionários que serão encarregados do treinamento e desenvolvimento de pessoal no futuro.

Necessidades de Desenvolvimento padrões comuns muito atrasada. O padrão profissional de um especialista em treinamento e desenvolvimento de pessoal após a revisão e aprovação final deve ser aplicado pelos empregadores e instituições educacionais que treinam tais especialistas.

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Deve-se ter em mente que um especialista em treinamento de pessoal não é um professor no verdadeiro sentido da palavra. A atividade tem uma especificidade direcionada, mas não é regulamentada dentro de um quadro estrito programas especiais em conformidade com normas e requisitos rigorosos.

Poderes de um especialista em organizar a formação do pessoal de acordo com o padrão profissional

Profissionais de RH organizam treinamentos.

Além disso, de acordo com o padrão profissional, os funcionários do nível especificado estão envolvidos em:

1. assegurar o controle sobre as atividades atuais do pessoal no campo de treinamento, retreinamento;
2. execução do orçamento alocado do empreendimento, destinado à educação, treinamento, 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, recertificação, a fim de identificar oportunamente o pessoal que precisa de treinamento ou retreinamento.

Quais são as responsabilidades do trabalho de um especialista em treinamento e desenvolvimento

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

• psicodiagnóstico de características pessoais, qualidades profissionalmente importantes e estado psicofisiológico do pessoal de trabalho;
• a formação e desenvolvimento das qualidades adequadas que são necessárias para os funcionários, para o efeito são realizados treinamentos, seminários, etc.;
• aconselhamento psicológico para funcionários uso profissional, desenvolvimento habilidades individuais;
• estudo sociopsicológico, análise das atividades coletivas e individuais de especialistas em todos os níveis;
• auxiliando os líderes de todas as direções e objetos criados na esfera da resolução de problemas sociais ou psicológicos no desenvolvimento da equipe. Nessas áreas, as causas dos conflitos estão sendo estudadas. Técnicas estão sendo desenvolvidas para ajudar a prevenir e resolver situações de conflito. São realizadas consultas sobre estilo de gestão e disposição operação eficiente especialistas;
• desenvolver e realizar treinamentos para funcionários comuns da empresa;
• trabalhar na formação reserva de pessoal recrutamento de pessoal com experiência de trabalho relevante;
• teste de personalidade, qualidades profissionais candidatos a cargos vagos;
• formação com a organização de formações, seminários, outros eventos que ajudem a resolver determinadas questões;
• auxiliar os gerentes diretos de filiais ou departamentos na resolução de problemas psicológicos e Problemas sociais desenvolvimento de equipe;
• consultoria sobre o estilo da equipe;
• realizar uma análise da rotatividade de pessoal, preparar propostas para tomar as medidas adequadas que ajudarão adaptar com sucesso, desenvolvimento e implementação de programas de adaptação;
• relatórios regulares, que são fornecidos para o mês, trimestre, semestre e ano;
• mantendo padrões de gestão profissional e étnica, mantendo segredos pessoais com base nos resultados de estudos psicológicos individuais.

As funções adicionais de um especialista em treinamento e desenvolvimento de pessoal incluem o trabalho sociopsicológico, que é organizado de acordo com tarefas individuais guias. É realizada consultoria ergométrica, são desenvolvidas recomendações sobre a organização das condições de trabalho, preparação dos locais de trabalho para funcionários de várias categorias.

Quais requisitos estão contidos no padrão profissional de um especialista em treinamento e desenvolvimento de pessoal

O projeto de norma profissional foi desenvolvido levando em consideração a experiência internacional no campo da formação de pessoal altamente qualificado.

Existem quatro seções no padrão profissional de um especialista em treinamento e desenvolvimento de pessoal:

1. informações gerais;
2. descrevendo as funções de trabalho em mapa funcional Gentil atividade profissional;
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 treinamento de pessoal garante a qualificação adequada de especialistas que se enquadram em todos os objetivos e padrões estabelecidos da empresa. Descobrir como usando a teoria da dinâmica espiral

A terceira seção contém parágrafos e subparágrafos que descrevem em detalhes funções individuais de trabalho. Esta seção também contém informações que determinam o nível de qualificação de um especialista. Por exemplo, para desenvolver efetivamente padrões para suporte 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 admitido um colaborador com o sétimo nível de qualificação.

Os profissionais da gestão de sistemas de aprendizagem e desenvolvimento devem ter o nível adequado de competência do sétimo nível de qualificação. O emprego leva em consideração o nível de escolaridade e a presença de um experiência prática trabalhar nesta direção. Os padrões profissionais são aplicados pelos empregadores na formação política de pessoal, nos processos de gestão de pessoas, determinando funções trabalhistas, compilando pessoal, conclusão Contratos de trabalho. Levando em conta padrões profissionais certificação está sendo realizada, faturamento do trabalho com a atribuição da categoria apropriada, é estabelecido um sistema de remuneração.

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Nem todo mundo tem coragem de mudar a profissão dominada, na qual já alcançou algumas alturas. Afinal, 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 servidor foi treinado novamente como programador iOS. E hoje queremos falar sobre uma “grande virada” ainda: Alan Chetter2 Basishvili, que estava envolvido no desenvolvimento de front-end, ficou tão empolgado com o aprendizado de máquina que logo se tornou um especialista sério, se tornou um dos principais desenvolvedores do popular projeto Artisto, e agora está envolvido em reconhecimento facial na nuvem mail.ru. Leia uma entrevista com ele abaixo.




Por que você quis ser programador?




Entender que quero ser programador surgiu na sexta ou sétima série devido ao problema com o lançamento de um jogo. Não havia ninguém para consultar e fiquei sentado no computador sem sair por vários dias, mas resolvi o problema. E ele ficou muito satisfeito. Eu queria criar meu próprio jogo. Por isso, comecei a frequentar cursos de programação local.




Em quais projetos você trabalhou no frontend, do que você mais gostou, quais coisas novas você usou?




Comecei, como muitos outros, com CMS. Este trabalho me encontrou. Acho que muitos programadores, mesmo que não tenham nada a ver com a web, pelo menos uma vez, foram solicitados a fazer uma loja online. Depois havia toda uma cadeia de lojas, onde escrevi painéis de administração. Isso foi feito sem frameworks, inventaram as bicicletas, mas foi muito emocionante. Também me apaixonei pelo design de arquitetura de software. E então passou a trabalhar no frontend. Escreveu chats, chamadas de vídeo p2p e muito mais.




O que o corvo e mesa? Você quer dizer entre o frontend e as redes neurais? Por que você conseguiu aprendê-los tão rapidamente?




Nada em comum, exceto a necessidade de escrever código. A matemática ajudou. Além disso, é mais fácil para um programador estudar deep learning, como me parece.









Qual o motivo do interesse na transição do frontend para as redes neurais?




Sempre me interessei por isso, e meu projeto de graduação estava relacionado ao aprendizado de máquina, embora eu realmente não entendesse o que estava fazendo na época. Fiz o curso de Introdução ao Aprendizado de Máquina no Coursera. Gradualmente, uma compreensão de como as coisas que eu uso todos os dias, como recomendações pessoais, pesquisa e muito mais, funcionavam, e a compreensão me encantou. Este é provavelmente um dos principais motivadores - o desejo de entender como funciona o aprendizado de máquina moderno. E quando me familiarizei com o aprendizado profundo, perdi o interesse em todo o resto. O frontend tornou-se apenas uma rotina. Eu vim para trabalhar, e apesar de ter sido bastante interessante e Tarefas desafiantes, eles desapareceram em segundo plano em comparação com o que eu fazia à noite.




Qual era o seu horário de aula?




No começo, quando havia apenas uma introdução ao aprendizado de máquina, eu só passava fins de semana nele. Então comecei a competir. Demorou fins de semana e noites. Até as três horas da manhã eu geralmente sentava e estudava. E depois disso, bastante por muito tempo o fusível permaneceu, então continuei a estudar redes neurais todos os dias à noite. Então eu vivi por seis meses.





Agora existem muitos cursos onde tudo é colocado nas prateleiras. Eles podem lhe dar um início muito rápido. Há um curso maravilhoso de Stanford sobre redes neurais cs231n, ministrado por Andrey Karpaty. Além disso, você pode ler e descrever "Deep Learning" de Ian Goodfellow. Outro bom recurso são Redes Neurais e Aprendizado Profundo. Mas é claro que é melhor começar com o básico do ML.




Qual você acha que é o melhor formato de aprendizado agora: livros, cursos, vídeos do YouTube, algo mais, talvez?




Pareceu-me razoável terminar os cursos primeiro e depois ler os livros, porque os cursos são bastante simplificados, mastigam informações, e os livros já dão uma compreensão completa. Hoje, existem muitos cursos sobre aprendizado de máquina. Aquele em que me formei no Coursera se chama "Introdução ao Aprendizado de Máquina" e foi feito por uma equipe do Yandex, incluindo Vorontsov.




Ou seja, primeiro você precisa entender os conceitos básicos. E se você começar a ler um livro imediatamente, pode ser muito difícil e você se aprofundará nos detalhes. É necessário ir do simples ao complexo, aprofundando-se gradualmente.




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




Quais blogs sobre redes neurais você lê e por quê?





É possível usar tecnologias de rede neural para o frontend. E se sim, onde?




Não faz muito tempo me deparei com a notícia sobre a geração de HTML e CSS a partir de uma imagem usando redes recorrentes. Eu realmente não gosto de tipografia, então essa ideia parece interessante.




E que outras aplicações interessantes de redes neurais existem agora? Todos sabemos sobre o processamento de fotos, vídeos e agora a geração de todos os tipos de rostos. E que outras aplicações são possíveis em princípio?




De outros aplicativos modernos redes neurais, a geração de fala pode ser notada, por exemplo, no projeto WaveNet. Já se parece muito com um discurso real. Também está em andamento um trabalho para ajustar automaticamente a sequência do vídeo a um discurso específico, por exemplo, será possível “remover” como um político diz certas palavras. Em breve estamos esperando por um mundo em que não ficará mais claro o que é falso e o que não é.






Como você otimiza seu código?




Como o resto: eu perfilo e elimino gargalos. Se estamos falando de otimizar a rede de inferência, geralmente tudo é feito para nós, com exceção dos casos com camadas auto-escritas. Você tem que mexer com eles.




Você tem algum projeto pessoal ou talvez um hobby que permita que você tenha uma ótima reinicialização do cérebro?




Agora não. O trabalho é interessante o suficiente para fazê-lo como um hobby. Para me distrair, leio livros e assisto a programas de TV.




Quais tarefas para resolver com a ajuda de redes neurais você considera as mais difíceis/interessantes?




Os veículos não tripulados são muito complexos e problema interessante. Tal sistema deve funcionar com muita precisão. Reconhecer carros, estradas, árvores, calçadas, pedestres, o mais difícil é juntar tudo e dar ao carro um comando para virar, ir mais rápido ou mais devagar. Além disso, a responsabilidade é muito grande. Substituir todos os carros por carros autônomos será difícil, mas é uma tarefa totalmente solucionável. Já existem carros com algumas habilidades não tripuladas. Erros ainda acontecem, é claro. O Google está no caminho de acumular amostras enormes (os carros viajaram 3 milhões de milhas). Um grande número de seus carros são conduzidos todos os dias, coletando informações, identificando casos extremos de erros de IA, e os especialistas os treinam constantemente. Como resultado, agora eles estão prontos para entrar em operação comercial, eles lançaram um programa beta. Eu acho que eles provavelmente terão o melhor drone. Além disso, no início, 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 um dos principais áreas para aprendizado de máquina. Imagine que você está sendo examinado não por um médico humano, mas pela opinião combinada de especialistas de todo o mundo - medicina ocidental, asiática, ayurvédica, o que você quiser -, que combina conhecimentos e estatísticas de todo o mundo. Ou a precisão com que foi possível encontrar câncer em imagens de biópsia. E o mais importante, essas técnicas são fáceis de escalar.




A inteligência artificial tem o conceito de atualizações de software? A primeira versão, depois rolou a segunda versão? Uma vez programado - e ele aprende sozinho?




Deve-se enfatizar que estamos falando de inteligência artificial fraca. Claro, ele tem o conceito de renovação: podemos substituir a antiga rede neural, que funcionou menos bem. Afinal, uma rede neural é um conjunto condicional de pesos e operações que precisam ser feitas com eles. Esses pesos podem ser atualizados pelo menos todos os dias. Quase todos esses algoritmos não são treinados online, eles são especialmente treinados uma vez. Sim, existe aprendizado por reforço - métodos projetados para serem treinados em retorno a partir de quarta-feira. A tecnologia está se desenvolvendo ativamente, embora ainda existam poucos exemplos de implementação.




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




Claro que pode. Exemplo clássico: exército americano queria usar redes neurais para reconhecer automaticamente os 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 aprendizado supervisionado, os pesquisadores treinaram rede neural atribua as classes necessárias aos instantâneos e certifique-se de que funcione corretamente em um conjunto de dados atrasado de teste. Mas bons resultados nas amostras não garantem que o retreinamento não tenha ocorrido e que tudo funcione corretamente na produção. Em geral, os pesquisadores deram o resultado e, uma semana depois, o cliente afirmou que o resultado do reconhecimento foi completamente aleatório. Descobriu-se que a amostra incluía tanques com camuflagem em tempo nublado e florestas em tempo ensolarado, e a rede aprendeu a distinguir entre as condições climáticas.




E há muitos exemplos assim. Você pode converter para qualquer coisa. Por exemplo, recentemente reconhecemos passaportes. A rede aprendeu os padrões circulares no documento. Então ela viu uma fotografia de uma cebola fatiada que tinha padrões muito parecidos e disse que era um passaporte. E esses casos extremos podem ser capturados muito e por muito tempo.









Ou seja, pode ser que o carro em sua versão anterior tenha entendido que era uma pessoa andando na foto e, em seguida, uma nova versão é enrolada nele - e não entende mais?




Fácil. Existem alguns artigos sobre como atualizar sistemas de máquinas para que não esqueçam os conhecimentos adquiridos anteriormente. Por exemplo, você pode treinar o modelo para que ele ainda reconheça tudo o que fazia antes, ou não altere muito a distribuição de pesos. Mesmo que você comece a retreinar o modelo, ele pode ir para outro ponto ótimo que não está relacionado ao modelo atual. Aqui você precisa ter muito cuidado.




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




Interagimos com o Mail.Ru Search, tínhamos uma equipe, cinco pessoas na primeira fase. O projeto foi feito com paixão. Em duas semanas obtivemos bons resultados, outras duas semanas trouxemos para o estado necessário para produção, em paralelo finalizamos o backend. Em um mês, lançamos um produto que funciona com vídeo. Inicialmente, eles tentaram implementar o processamento de fotos, mas depois decidiram que não valia a pena repetir o Prisma, precisavam criar algo novo. Então as pessoas começaram a sair porque tinham seu próprio negócio.




Qual é a diferença entre processamento de foto e vídeo?




No Artisto, o vídeo é dividido em quadros e, em seguida, eles são estilizados de forma independente. Existe, por exemplo, outro método de estilo de vídeo que oferece um resultado mais suave. Acaba sendo mais complicado lá, levando em conta o chamado fluxo óptico, quando, pela consistência do estilo, rastreamos onde os pixels “fluem” de quadro a quadro. Em particular, estilizamos um quadro e, em seguida, 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 partimos desse quadro. Então pegamos o próximo quadro, fluxo óptico novamente, movemos os pixels, começamos a partir deste quadro, estilizamos. E assim por diante.




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




Quase isso, mas não exatamente. O vídeo é processado de tal forma que retemos o estilo do quadro anterior. O principal problema é que para cada frame você pode obter estilo diferente, e, em seguida, a imagem "febre". Para resolver esse problema, treinamos a rede neural de forma que ela fosse menos sensível a todos os tipos de ruído, para que nada mudasse com uma mudança na iluminação, e também modificamos a função de perda. Leia o habrapost sobre este tema.




Quais projetos da nossa empresa já utilizam machine learning?




Em muitos: no Mail, Poisk, Odnoklassniki, VKontakte, Yulia, Bipkar. Por exemplo, analisa o texto das publicações nas redes sociais e nos sites indexados pelo nosso motor de busca. Em geral, o termo “machine learning” refere-se a uma ampla gama de disciplinas, incluindo deep learning, ou seja, redes neurais. Essa direção está agora se desenvolvendo muito ativamente. Resultados particularmente surpreendentes foram alcançados no campo da visão computacional. Métodos antigos de aprendizado de máquina tinham baixa precisão de reconhecimento de imagem, mas agora já existem abordagens de alto desempenho. Graças a isso, o aprendizado de máquina recebeu um novo impulso para o desenvolvimento, pois o reconhecimento de fotos é uma tarefa prática, compreensível e próxima para muitos, demonstrando os benefícios das redes neurais.




As coisas são piores com o texto, mas também não são ruins. A tradução automática ainda é inferior aos humanos e, no reconhecimento de imagens, o aprendizado profundo em muitos casos supera os humanos. As redes neurais fazem um excelente trabalho com 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 grande quantidade unidades. Aqui a aprendizagem por reforço não funciona de forma muito eficaz. Acho que são necessárias mais pesquisas sobre este tema.




Mas recentemente, os caras do OpenAI trovejaram com seu bot para Dota 2. O bot derrotou os melhores jogadores do mundo em lutas 1 × 1. Dota - jogo difícil então este é um evento significativo.




Não muito tempo atrás, havia um conflito muito vívido nas redes sociais entre Musk e Zuckerberg sobre regulamento estadual no campo da inteligência artificial. A qual acampamento você pertence e por quê? Cujos argumentos lhe parecem mais fortes, quais mais fracos?




Parece-me que é muito cedo para falar em inteligência artificial forte. Mas quando chegarmos mais perto disso, já ficará claro como regulá-lo. Enquanto estamos programando apenas algumas tarefas. Nós mesmos fazemos isso e sabemos o que vai acontecer no final. Ou seja, não será tal que a máquina que controlava os resultados da pesquisa de repente comece a conspirar.




Sim - um carro autônomo pode atingir 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, ao treinar, dizemos com certeza que o erro na amostra é menor, a função de perda é tal e tal. Mas o que realmente queremos é que a máquina reconheça bem os objetos. Para fazer isso, minimizamos a função de perda. A minimização da função de perda é a notação matemática de dizer à rede para "não cometer erros em um determinado conjunto de imagens". A rede se adapta e adquire uma capacidade generalizadora, ou seja, detecta padrões e aprende a prever corretamente a classe para imagens que nunca viu. Esses padrões estão errados. Em particular, o modelo pode chamar o arco de passaporte e assim por diante. E no processo de crescimento, os princípios morais são estabelecidos em uma pessoa, que ela valida e adapta em movimento. Portanto, a IA deve de alguma forma ser instilada com nossos princípios morais.




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




As redes neurais são incríveis em princípio, especialmente quando você sabe como elas funcionam. O mercado costuma usar classificadores de imagens, detectores de objetos e redes para reconhecimento facial. Algumas soluções para esses problemas impressionam pela elegância e simplicidade. Também posso mencionar os veículos não tripulados e a tradução automática. Por exemplo, no Google, a rede neural utiliza uma linguagem intermediária por meio da qual realiza traduções de outras linguagens reais (mais precisamente, estamos falando de representações vetoriais que compõem frases em quaisquer outras linguagens). O sistema recebe uma frase em inglês como entrada, gera conjuntos de números e, em seguida, outra parte da rede converte esses conjuntos, por exemplo, em uma frase em francês. E quando a mesma rede neural é treinada para converter vários idiomas dessa maneira, ela forma algum tipo de representação universal do texto, graças à qual a rede pode se conectar. idiomas diferentes, tradução direta entre os 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.




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




Você precisa de erudição em várias disciplinas matemáticas e ML em geral. Quanto mais conhecimento um especialista tiver na cabeça, mais fácil e rápido ele poderá resolver os problemas. Além da bagagem de conhecimento, é preciso curiosidade. Novas arquiteturas e abordagens para treinar redes neurais aparecem todos os dias. O especialista precisa manter seus conhecimentos atualizados.




Que tal em nossa empresa com vagas para especialistas em deep learning?




Em nossa empresa, os especialistas em aprendizado de máquina estão agora em quase todas as unidades de negócios. No Mail, estamos procurando ativamente especialistas para melhorar o anti-spam e criar novos recursos "inteligentes" (principalmente processamento de texto). Também estamos interessados ​​em especialistas para o desenvolvimento da visão computacional. Na Nuvem - especialistas em visão computacional. Outra área interessante onde utilizamos deep learning e buscamos especialistas especializados é o desenvolvimento e aprimoramento de sistemas de recomendação, análise de big data e trabalho com texto da forma mais projetos diferentes(por exemplo, prever as respostas corretas no Mail.Ru Search). O ML também está no spinner de publicidade, e na formação de um feed inteligente de redes sociais e em Search.




Ou seja, em uma empresa, todas as funções das pessoas estão sendo gradualmente substituídas pela inteligência artificial?




Deve-se entender que a programação a partir disso não se torna mais simples de forma alguma, mas apenas se torna mais complicada. Os programadores estarão em demanda por um longo tempo. Além disso, os especialistas em IA também devem ser programadores primeiro: é muito mais fácil treinar um programador para criar IA. E eles trarão muito mais valor para a empresa, pois implementarão suas ideias muito rapidamente, ao contrário de pesquisadores puros. Em geral, muitas empresas, incluindo a nossa, estão investindo enormes quantias de dinheiro em inteligência artificial. Por exemplo, agora a China quer se tornar líder nessa área até 2030. Só a Baidu Corporation emprega 1.300 especialistas em aprendizado de máquina.




Qual direção no campo das redes neurais você considera a mais promissora?




O mais promissor é a IA forte. Aqui a questão é: podemos passar da resolução de pequenas tarefas específicas para o forte inteligência artificial. Como combinar tudo isso? Não tenho certeza se o caminho para uma inteligência artificial forte passa por uma solução tarefas simples. Mas, em geral, se excluirmos a IA forte, sim, essa é a substituição de uma pessoa 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. De acordo com pesquisas de cientistas, seu aparecimento pode ser esperado nas décadas de 2050-2090. Mas não acho que funcione assim. Copiamos funções individuais do cérebro, mas como passar disso para uma IA forte - acho que ninguém sabe ainda. No entanto, hoje já conseguimos bons resultados Em alguns direções estreitas, por exemplo, no reconhecimento de imagem.

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Estúdio Moderna - Moscou

Responsabilidades do cargo: CondutaAprendendopara novos funcionários (treinamentos de boas-vindas); Realização de treinamentos paraespecialistaspor vendas; Organização de treinamentos (atualização e preparação Materiais de ensino, preparando o público); Comunicando. 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... ...Gestão de documentos externosAprendendofuncionários da Empresa: - celebração de contratos... ...ou pedagógico). experiência de trabalhoespecialistatreinamento ou instrutor de produto (...

13 dias atrás

O remédio - Estação de metrô Mayakovskaya, Moscou

95 000 rublos.

...Responsabilidades: Levantar necessidadesAprendendo e o desenvolvimento pessoal.Elaboração de planos de certificação, treinamento individual e corporativo de pessoal. Organização e controle da implementação de planos de treinamento, envio de documentos por funcionários treinados...

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Presidente - Moscou

Responsabilidades do cargo: 1. Organização e condução de treinamentos (disponibilidade de programas próprios em portfólio). 2. SegurandoAprendendopara líderes. 3. Assuntos organizacionais- preparação para treinamentos (sala, convites, coffee breaks). 4. Construindo contatos...

20 dias atrás

"GPTP "Granit" - Moscou

30.000 - 45.000 rublos

...currículos e projetos de regulamentação local sobreAprendendo e o desenvolvimento pessoal- participação na elaboração do orçamento nas áreas... ...instituições de ensino - supervisionando um programa de orientação para jovensespecialistasRequisitos: Usuário de computador experiente.

7 dias atrás

Grupo de empresas PIK- Moscou

...candidatos Manter um banco de dados de currículos dos candidatos para garantir pesquisa eficaz sobre aplicações atuais Desenvolvimento de programas de avaliaçãopessoal:termos, frequência, métodos, processamento de resultados, mais trabalho com resultados Participação na automação de processos de T&D...

12 dias atrás

Worldskills Rússia - Moscou

...Responsabilidades: Gerenciar todo o ciclo de recrutamentopessoal(tanto permanente como temporária); Condução de entrevistas e testes de candidatos; Colocação de informações sobre vagas em sites externos, trabalhando com respostas, recursos e recomendações; Organização...

13 dias atrás

Universidade Financeira sob o governo da Federação Russa- Moscou

...Responsabilidades: Administração remota do sistemaAprendendo(organização processo educacional, testes, pesquisas, webinars e sessões de avaliação) na plataforma Moodle consultoria e suporte técnico para funcionários no trabalho com o sistema de relatórios...

21 dias atrás

Empresa de móveis "Shatura"- Moscou

60 rublos/hora

...Responsabilidades: Avaliar a necessidade detreinamento de equipe;Planeamento de cursos de formação: Técnicas de Vendas, Competências de Gestão; Desenvolvimento e aplicação de treinamentos para a equipe de vendas da rede; Trabalhar com pessoal nos "campos"; Recrutamento; Pós treino...

13 dias atrás

Holding "Aeroportos de Regiões"- Moscou

1 esfregar./ano

...construção de um novo aeroporto "Gagarin" em Saratov. No escritório empresa de gestão em Moscou há um apresentador de vagaEspecialista em treinamento e o desenvolvimento pessoalResponsabilidades: Formação e implementação de um plano de desenvolvimento e formação dos colaboradores da empresa gestora...

17 dias atrás

EMPRESA DE ENGENHARIA "ASE"- Moscou

...relatórios), organizando e conduzindoAprendendopara usuários do sistema ETWeb em... ...orçamento para treinamento e desenvolvimentopessoal.Identificação de necessidades de treinamento... ...universidades da organização, atraindo jovensespecialistas.Organização da prática dos alunos....

20 dias atrás

Casa comercial E ONE- Moscou

100 rublos/hora

...Responsabilidades: Análise de necessidadesAprendendo e o desenvolvimento pessoal.Desenvolvimento soluções ideais para atingir os objetivos de aprendizagem... ...necessidade de uma liderança altamente qualificada,especialistase trabalhadores. Se você é ativo, determinado, pronto...

10 horas atrás

Mosvodostok, Empresa Unitária Estatal - Estação de metrô Kutuzovskaya, Moscou

38.000 - 42.000 rublos

...Responsabilidades: -Analisar e determinar a necessidade detreinamento de equipede acordo com os objetivos da Companhia. - Desenvolver planos de treinamento, reciclagem e treinamento avançado de pessoal. - Desenvolver regulamentos locais em termos de certificação, avaliação...

13 dias atrás

Presidente da Empresa Unitária do Estado Federal-Hotel- Moscou

65 000 rublos.

...O famoso hotel no coração da capital com hóspedes maravilhosos está realizando um concurso para a posição "Especialista em treinamento e o desenvolvimento pessoal". Se você ama seu trabalho tanto quanto nós, convidamos você a se juntar à nossa equipe! Responsabilidades: Construir um sistema...

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ROSBANK, Grupo Société Générale (Rússia) - Estação de metrô Komsomolskaya, Moscou

Responsabilidades: Formatação de artigos da Base de Conhecimento (infoportal de Varejo); Participar na automatização dos processos de RH; Trabalhar com formulários WT personalizáveis ​​(seções, relatórios, questionários, etc.); Realizar análises de dados usando o Excel; Teste desenvolvido...

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Metrô de Moscou - Estação de metrô Varshavskaya, Moscou

64 000 rublos.

...mercado serviços educacionais generalização das necessidades deAprendendo líderes e especialistaselaboração de especificações técnicas para treinamento... ...REQUISITOS: ensino superior (gestão, gestãofuncionários)Experiência mínima de 3 anos em compras...