Suurandmete spetsialist: kuhu õppida ja kuhu tööle minna. Andmeteadlane

Studio Moderna - Moskva

Tööülesanded: Käitumineõppimineuutele töötajatele (Tere tulemast koolitused); Koolituste läbiviimine jaoksspetsialistidmüügi järgi; Koolituse korraldamine (koolitusmaterjalide uuendamine ja ettevalmistamine, publiku ettevalmistamine); Aruandlus. Nõuded: Kõrgem...

14 päeva tagasi

ALVISA juhtimine- Moskva

50 000 - 65 000 rubla

...tervituskoolitused ja tootekoolitusedtöötajadEttevõtetele ja välispartneritele (nagu... ...Väline dokumendihaldusõppimineEttevõtte töötajad: - lepingute sõlmimine... ...või pedagoogiline). töökogemusspetsialistkoolitus või tootekoolitaja (...

13 päeva tagasi

Ravim - Majakovskaja metroojaam, Moskva

95 000 hõõruda.

...Tööülesanded: Vajaduste kogumineõppimine ja areng töötajad.Personali sertifitseerimise, individuaalse, ettevõttekoolituse kavade koostamine. Koolitusplaanide täitmise korraldamine ja kontroll, dokumentide esitamine koolitatud töötajate poolt...

1 päev tagasi

President - Moskva

Tööülesanded: 1. Koolituste korraldamine ja läbiviimine (omaprogrammide olemasolu portfoolios). 2. Pidamineõppiminejuhtide jaoks. 3. Organisatsioonilised asjad- ettevalmistus koolitusteks (ruum, kutsed, kohvipausid). 4. Kontaktide loomine...

20 päeva tagasi

"GPTP "Granit" - Moskva

30 000 - 45 000 rubla

...õppekavad ja projektid kohalike määruste kohtaõppimine ja areng töötajad- osalemine valdkondade eelarve koostamises... ...haridusasutused – noortele suunatud mentorprogrammi järelevalvespetsialistidNõuded: Kogenud arvutikasutaja.

7 päeva tagasi

PIK ettevõtete grupp- Moskva

...Kandidaadid Kandidaatide CV-de andmebaasi pidamine, et võimaldada tõhusat otsida jooksvaid taotlusi Hindamisprogrammide väljatöötaminetöötajad:terminid, perioodilisus, meetodid, tulemuste töötlemine, edasine töö tulemustega Osalemine T&D protsesside automatiseerimises...

12 päeva tagasi

Worldskills Venemaa – Moskva

...Kohustused: Hoolda täistsükkel valiktöötajad(nii alaline kui ajutine); Intervjuude läbiviimine ja kandidaatide testimine; Vabade töökohtade kohta teabe paigutamine välistele saitidele, vastuste, pöördumiste ja soovitustega töötamine; Organisatsioon...

13 päeva tagasi

Vene Föderatsiooni valitsuse alluvuses finantsülikool- Moskva

...Tööülesanded: süsteemi kaughaldusõppimine(õppeprotsessi korraldamine, testimine, küsitlused, veebiseminarid ja hindamissessioonid) Moodle platvormil töötajatele nõustamine ja tehniline tugi süsteemiaruandluse ettevalmistamisel töötamiseks...

21 päeva tagasi

Mööblifirma "Shatura"- Moskva

60 rubla / tund

...Kohustused: Hinnake vajadustpersonali koolitus;Koolituskursuste planeerimine: Müügitehnikad, Juhtimisoskused; Võrgustiku müügipersonali koolituste väljatöötamine ja läbiviimine; Töötage personaliga "põldudel"; Värbamine; Järelkoolitus...

13 päeva tagasi

Holding "Regioonide lennujaamad"- Moskva

1 rubla aastas

...uue Gagarini lennujaama ehitamine Saratovis. Kontoris fondivalitseja Moskvas on vaba juhataja kohtkoolitusspetsialist ja areng töötajadTööülesanded: Fondivalitseja töötajate arendamise ja koolitamise kava koostamine ja elluviimine...

17 päeva tagasi

INSENERITEETTEVÕTE "ASE"- Moskva

...aruandlus), korraldamine ja läbiviimineõppimineaastal ETWebi süsteemi kasutajatele... ...koolituse ja arendustegevuse eelarvetöötajad.Koolitusvajaduste väljaselgitamine... ...ülikoolid organisatsioonis, meelitades noorispetsialistid.Õpilaste praktika korraldamine....

20 päeva tagasi

Kaubandusmaja E ÜKS- Moskva

100 rubla / tund

...Tööülesanded: Vajaduste analüüsõppimine ja areng töötajad.Optimaalsete lahenduste väljatöötamine õpieesmärkide saavutamiseks... ...vajadus kõrgelt kvalifitseeritud juhtimise järele,spetsialistidja töölised. Kui oled aktiivne, sihikindel, valmis...

10 tundi tagasi

Mosvodostok, riiklik ühtne ettevõte - Kutuzovskaja metroojaam, Moskva

38 000 - 42 000 rubla

...Kohustused: -Analüüsida ja teha kindlaks vajaduspersonali koolituskooskõlas Seltsi eesmärkidega. - Töötada välja kavad personali väljaõppeks, ümberõppeks ja täiendõppeks. - Töötada välja kohalikud eeskirjad sertifitseerimise ja hindamise osas...

13 päeva tagasi

Federal State Unitary Enterprise President-Hotel- Moskva

65 000 hõõruda.

...Pealinna südames asuv kuulus hotell suurepäraste külalistega korraldab konkursi sellele kohale."Koolituse spetsialist ja areng töötajad". Kui armastad oma tööd sama palju kui meie, kutsume Sind meie meeskonnaga liituma! Tööülesanded: süsteemi loomine...

Kuu aega tagasi

ROSBANK, Societe Generale Group (Venemaa) - Komsomolskaja metroojaam, Moskva

Tööülesanded: teadmistebaasi artiklite vormindamine (jaemüügi infoportaal); Osaleda HR protsesside automatiseerimises; Töö kohandatavate WT-vormidega (jaotised, aruanded, küsimustikud jne); Tehke andmeanalüüsi koos kasutades Excelit; Test välja töötatud...

14 päeva tagasi

Moskva metroo - Varšavskaja metroojaam, Moskva

64 000 hõõruda.

...haridusteenuste turg vajaduste üldistamineõppimine juhid ja spetsialistidkoolituse tehniliste kirjelduste koostamine... ...NÕUDED: kõrgharidus (juhtimine, juhtiminetöötajad)Vähemalt 3-aastane ostukogemus...

Andmeteadlane suudab leida mustreid suurtest andmekogumitest, tunneb hästi masinõppe valdkonda ja on kindel sellistes tööriistades nagu R, Weka, Python + Scikit-Learn + Pandas. Andmeteadlane on see, kes teab, kuidas andmetest välja võtta maksimaalne kasu ja disainialgoritme, mis vastavad õigetele küsimustele.

Andmeteaduse valdkond ise on üsna lai ja selles võib eristada veel mitmeid erialasid:

andmehaldur

Spetsialist, kelle ülesannete hulka ei kuulu toote otsene arendamine. Küll aga on ta kohustatud seda piirkonda ette kujutama, et projekti asjatundlikult juhtida.

Ta peab teadma, mida saab teha kaasaegsed tehnoloogiad, ja mis võimatu, olla kindel ainevaldkonna terminoloogias ning omada ka häid oskusi projektijuhtimise tehnikates (agiilne, ekstreemprogrammeerimine jms).

Kus saab töötada andmetöötluse alal

Analüüsime erinevad tüübid ettevõtted ja neis töötamise omadused.

Suuremad Interneti-ettevõtted. Venemaal on need Yandex, Mail.ru (ja selle osakonnad ja), Rambler. Interneti-ettevõtted seisavad edasi edasijõudnud tehnoloogia, arendada uusi tooteid ja viia tööstust edasi. Nendest ettevõtetest leiate alati kolleege, kellel on rohkem kogemusi kui teil – ja neil on palju õppida.

Siin on alati suurepärased tingimused - valge palk, hea tervisekindlustus, hubane kontor, igasugune hea, nagu tasuta toit ja abi eluaseme osas. Võtmetöötajad võivad sageli arvestada optsiooniga, mille kasutamine võib tuua märkimisväärse palgatõusu.

Suurtes ettevõtetes töötamise peamiseks miinuseks on aga nende suurus: konkreetselt tehtav töö ei pruugi olla kogu ettevõtte mastaabis märgatav (eriti alguses). Mõne jaoks võib see olla märkimisväärne – ma tahan mõista oma tähtsust.

Suurettevõtete uurimisosakonnad. See hõlmab panku, suure neliku audiitorfirmasid, sideoperaatoreid ja suuri jaemüügivõrke.

Sellistes ettevõtetes andmetega töötamine viimastel aegadel pöörama palju tähelepanu. Kuna nad on reeglina alles teekonna alguses, siis on tõenäoline, et saate väga mahuka ja vastutusrikka töö. Seetõttu võib teie panus olla märgatav, hoolimata "kolossi" suurusest.

Miinused: sellistes ettevõtetes on sisemine bürokraatia reeglina väga tugev ning teil on üsna raske uusi tehnoloogiaid koordineerida ja rakendada. Minu hinnangul on nende kohtade andmeosakonnad sobivamad kogenud spetsialistidele.

Tingimused on siin nagu suurtes internetifirmades head: valge palk, kindlustus ja erinevad lisamugavused.

Startupid andmetöötluse valdkonnas. Selliseid startuppe on praegu päris palju ja nemadki otsivad töötajaid. Startupis töötades teete väga olulise ja olulise osa tööst. Kui tulete esimeste töötajate hulka, võite nõuda optsiooni või isegi osalust ettevõttes.

Puudusteks on ebastabiilsus (idufirmal võib ootamatult raha otsa saada), palk on sageli hall – ja reeglina pole saadaval sellised mugavused nagu tasuta lõunad ja abi kodu ostmisel. Kuid käivitusettevõttes saate nii kiiresti kui võimalik sügavaid teadmisi, ja edu korral teenige ka palju raha.

Kust saada teadmisi andmetöötluse vallas

ülikoolid

Kahjuks õpetavad ülikoolid seni andmeanalüüsi väga vähe. On mõned erandid:

• VMiK MSU teaduskonna magistriprogramm "Big Data".

Muidugi hõlmavad ka teised koolitusprogrammid andmetega töötamise teatud aspekte. Kuid ülikooliprogrammid, mis koolitavad spetsialiste kompleksselt, on tegelikult ammendatud. Pole ka ime: tööstus on täiesti uus, puuduvad spetsialistid ja õpetajad. Ülikoolid, kus andmetöötlusprogramme siiski kasutusele võetakse, teevad seda enamasti koostöös suurettevõtetega (näiteks Yandex).

Mitteärilised lisakursused

Kuna turul valitseb terav personalipuudus, loovad mõned ettevõtted oma koolituskeskused. Siin võib õppida igaüks – tuleb vaid sooritada eksamid.

• Yandexi andmeanalüüsi kool- vanim ja kuulsaim koolituskeskus andmeanalüüsi alal. Tunde annavad Yandexi töötajad, aga ka riigi parimate ülikoolide õppejõud. Programm on mõeldud 2 aastaks.
• - paljuski sarnane programm teiselt Interneti-gigandilt Mail.Ru. Ka 2 aastaks.
• Technopark Mail.Ru ja MSTU im. Bauman- erinevalt Technosfäärist on need kursused mõeldud pigem süsteemiinseneride koolitamiseks, kuid seal oli koht ka andmeanalüüsi kursusele. Õppeaeg on 2 aastat.
• Arvutiteaduse keskus on Peterburi Yandexi andmeanalüüsi kooli, Jet Brainsi ja kooli nr 239 ühisprojekt. Õppeaeg on samuti 2 aastat.
• Peterburi andmekool- suurandmete loengusari Peterburis. Ettevõtte E-Contenta projekt.

Kaubanduslikud kursused

On mitmeid kommertsprogramme, mis võimaldavad laiendada oma silmaringi andmeanalüüsi valdkonnas. Nemad eristavad tunnused- lühike koolitusperiood ja suurem keskendumine tehnoloogia rakenduslikule rakendamisele.

Siin on järgmised projektid:

• Noh « Suurandmete spetsialist"Uute elukutsete laborist". See kestab 3 kuud, koosneb 2 moodulist, millest esimene on pühendatud suurandmete tehnoloogiatele ja masinõppele ning teine ​​soovitamissüsteemidele. Kursuse maksumus on 180 tuhat rubla, pakutakse erinevaid allahindlusi ja osamakseid.
• « Beeline'i andmekool"– kursus on peamiselt pühendatud masinõppele Koolituse kestus on 9 nädalat, maksumus 100 tuhat rubla.

Tulevikku vaadates pole põhjust arvata, et see lähiaastatel langeb. Mida see tähendab? Kui tunned huvi andmeanalüüsi valdkonna vastu, siis, olles omandanud antud valdkonna hariduse ja kogemuse, oled tööturul väärtuslik spetsialist ega jää kindlasti ilma tööta.

Loodan, et see artikkel aitas teil otsustada oma huvide üle ja mõista, kust õppida.

Kõigil pole julgust vahetada omandatud ametit, milles ta on juba saavutanud mõned kõrgused. Lõppude lõpuks nõuab see palju pingutust ja positiivne tulemus pole garanteeritud. Poolteist aastat tagasi rääkisime, kuidas üks meie serveri arendusmeeskonna juhtidest sai ümberõppe iOS-i programmeerijaks. Ja täna tahame rääkida veelgi "suurest pöördest": esiotsa arendusega tegelenud Alan Chetter2 Basishvili oli masinõppest nii haaratud, et temast sai peagi tõsine spetsialist, kellest sai üks peamisi arendajaid. populaarne Artisto projekt ja tegeleb nüüd Cloud mail.ru näotuvastusega. Lugege allpool temaga tehtud intervjuud.




Miks sa programmeerijaks tahtsid saada?




Arusaam, et tahan saada programmeerijaks, tuli kuuendas või seitsmendas klassis ühe mängu käivitamise probleemi tõttu. Polnud kellegagi nõu pidada ja istusin mitu päeva arvuti taga ilma välja tulemata, kuid lahendasin probleemi. Ja ta oli väga rahul. Tahtsin luua oma mängu. Seetõttu hakkasin käima kohalikel programmeerimiskursustel.




Millistes projektides te frontendi kallal töötasite, mis teile kõige rohkem meeldis, milliseid uusi asju kasutasite?




Alustasin, nagu paljud teisedki, CMS-iga. See töö leidis mind. Ma arvan, et paljudel programmeerijatel, isegi kui neil pole veebiga midagi pistmist, paluti vähemalt korra teha veebipood. Siis oli terve kauplusekett, kuhu kirjutasin administraatoripaneele. Seda tehti ilma raamideta, leiutati jalgrattad, aga see oli väga põnev. Armusin ka tarkvaraarhitektuuri disaini. Ja siis liikus edasi frontendi kallal töötama. Kirjutas vestlusi, P2P-videokõnesid ja palju muud.




Mida teevad ronk ja laud? Pead silmas esiosa ja närvivõrkude vahel? Miks teil õnnestus need nii kiiresti selgeks õppida?




Pole midagi ühist, välja arvatud vajadus koodi kirjutada. Matemaatika aitas. Lisaks on programmeerijal lihtsam süvaõpet õppida, nagu mulle tundub.









Millest on tingitud huvi ülemineku vastu frontendilt närvivõrkudele?




Olin sellest alati huvitatud ja mu lõputöö oli seotud masinõppega, kuigi ma ei saanud siis tegelikult aru, mida ma teen. Läbisin Coursera kursuse Sissejuhatus masinõppesse. Tasapisi rõõmustas mind arusaam, kuidas asjad, mida ma igapäevaselt kasutan, nagu isiklikud soovitused, otsing ja palju muud, töötasid, ja mõistmine. See on ilmselt üks peamisi motivaatoreid – soov mõista, kuidas kaasaegne masinõpe töötab. Ja süvaõppega tutvudes kadus huvi kõige muu vastu. Frontend on muutunud lihtsalt rutiiniks. Tulin tööle ja kuigi mul oli päris huvitav ja väljakutseid pakkuvad ülesanded, jäid need tagaplaanile võrreldes sellega, mida ma öösel tegin.




Milline oli teie tunniplaan?




Alguses, kui masinõppesse oli ainult sissejuhatus, kulutasin sellele ainult nädalavahetusi. Siis hakkasin võistlema. Kulus nii nädalavahetused kui ka ööd. Enne kolm tundiÖösiti tavaliselt istusin ja õppisin. Ja pärast seda üsna pikka aega kaitse jäi alles, seega jätkasin iga päev öösiti närvivõrkude uurimist. Nii et ma elasin kuus kuud.





Nüüd on palju kursusi, kus kõik on riiulitele paigutatud. Nad võivad anda teile väga kiire alguse. Seal on suurepärane Stanfordi kursus närvivõrkude kohta cs231n, seda õpetab Andrey Karpaty. Lisaks saate lugeda ja kirjeldada Ian Goodfellowi "Sügavat õppimist". Teine hea ressurss on närvivõrgud ja süvaõpe. Kuid loomulikult on parem alustada ML-i põhitõdedest.




Mis on teie arvates praegu parim õppimisvorm: raamatud, kursused, YouTube'i videod, võib-olla midagi muud?




Mulle tundus mõistlik enne kursused lõpetada ja siis raamatuid lugeda, sest kursused on üsna lihtsustatud, närivad infot ja raamatud annavad juba täieliku arusaamise. Tänapäeval on palju masinõppe kursusi. See, mille ma Courseras lõpetasin, kannab nime "Sissejuhatus masinõppesse" ja selle tegi Yandexi meeskond, sealhulgas Vorontsov.




See tähendab, et kõigepealt peate mõistma põhimõisteid. Ja kui hakkate kohe raamatut lugema, võib see liiga raskeks minna ja süvenete detailidesse. On vaja minna lihtsast keeruliseks, järk-järgult süvenedes.




Palju aitab ka koodi kirjutamine. Alles siis hakkad märkama olulisi detaile ja saad tõelisi kogemusi. Saate lugeda 50 artiklit ja lõpuks on teil midagi peas, kuid kontseptsiooni tasemel. Ja selleks, et millestki tõeliselt aru saada ja õppida seda rakendama, peate maha istuma ja programmeerima hakkama. Kõige tõhusam on osaleda mõnel võistlusel nagu Kaggle. Või lihtsalt võtke ja tehke loetu põhjal oma projekt.




Milliseid närvivõrkude blogisid sa loed ja miks?





Kas frontendi jaoks on võimalik kasutada närvivõrgu tehnoloogiaid. Ja kui jah, siis kus?




Mitte nii kaua aega tagasi sattusin uudisele HTML-i ja CSS-i genereerimise kohta pildi põhjal, kasutades korduvaid võrke. Mulle väga ei meeldi laduda, nii et see idee tundub huvitav.




Mis seal praegu veel on? huvitavaid rakendusi närvivõrgud? Me kõik teame fotode, videote töötlemisest ja nüüd ka igasuguste nägude genereerimisest. Ja millised muud rakendused on põhimõtteliselt võimalikud?




Teistelt kaasaegsed rakendused närvivõrke, kõne genereerimist võib märkida näiteks WaveNeti projekti. Juba praegu tuleb see välja nagu päris kõne. Samuti käib töö selle nimel, et videojada automaatselt konkreetsele kõnele kohandada, näiteks saab “eemaldada”, kuidas poliitik teatud sõnu ütleb. Varsti ootame maailma, kus pole enam selge, mis on võlts ja mis mitte.






Kuidas te oma koodi optimeerite?




Nagu ülejäänud: ma profileerin ja kõrvaldan kitsaskohad. Kui me räägime järeldusvõrgu optimeerimisest, siis tavaliselt tehakse kõik meie eest ära, välja arvatud juhul, kui tegemist on isekirjutatud kihtidega. Sa pead nendega askeldama.




Kas teil on mõni isiklik projekt või hobi, mis võimaldab teil aju suurepäraselt taaskäivitada?




Mitte praegu. Töö on piisavalt huvitav, et seda hobi korras teha. Tähelepanu hajutamiseks loen raamatuid ja vaatan telesaateid.




Milliseid ülesandeid närvivõrkude abil lahendamisel peate kõige keerulisemaks/huvitavamaks?




Mehitamata sõidukid on väga keerulised ja huvitav probleem. Selline süsteem peab töötama väga täpselt. Tundes ära autod, tee, puud, kõnniteed, jalakäijad, on kõige keerulisem see kõik kokku panna ja anda autole käsk, kuhu pöörata, kiiremini või aeglasemalt sõita. Lisaks on vastutus väga suur. Kõikide autode asendamine isejuhtivate autodega saab olema keeruline, kuid see on täiesti lahendatav ülesanne. Juba praegu on mõnede mehitamata oskustega autod. Vigu juhtub muidugi ikka. Google on tohutute näidiste kogumise teel (autod on läbinud 3 miljonit miili). Suur hulk nende autodega sõidetakse iga päev, kogudes teavet, tuvastades tehisintellektiga seotud vigu ning spetsialistid koolitavad neid pidevalt ümber. Selle tulemusena on nad nüüd valmis kommertstegevust alustama, käivitasid beetaprogrammi. Ma arvan, et neil on ilmselt parim droon. Lisaks saab inimene alguses rooli istuda ja juhtida. Ja kui vaadata, kuidas Venemaal sõidetakse, siis droonid on palju turvalisemad ja tuleks esimesel võimalusel kasutusele võtta.




Meditsiin on ka masinõppe üks olulisemaid valdkondi. Kujutage ette, et teid uurib mitte üks inimarst, vaid ühine ekspertarvamus kogu maailmast – lääne, Aasia, Ayurveda, mida iganes sa tahad – meditsiin, mis koondab ekspertiisi ja statistika üle maailma. Või see, millise täpsusega oli võimalik biopsiapiltidelt vähki leida. Ja mis kõige tähtsam, neid tehnikaid on lihtne skaleerida.




Kas tehisintellektil on tarkvarauuenduste kontseptsioon? Esimene versioon, seejärel valtsitud teine ​​versioon? Kui programmeeritud – ja ta õpib ise?




Tuleb rõhutada, et jutt käib nõrgast tehisintellektist. Muidugi on tal uuendamise kontseptsioon: saame välja vahetada vana närvivõrgu, mis töötas kehvemini. Lõppude lõpuks on närvivõrk tinglik kogum kaaludest ja operatsioonidest, mida tuleb nendega teha. Neid kaalusid saab värskendada vähemalt iga päev. Peaaegu kõiki neid algoritme ei koolitata veebis, neid õpetatakse spetsiaalselt üks kord. Jah, on olemas tugevdusõpe – meetodid, mis on loodud keskkonna tagasisidest õppimiseks. Tehnoloogia areneb aktiivselt, kuigi rakendusnäiteid on veel vähe.




See tähendab, et seda tüüpi tarkvaras ei saa olla tõsiseid vigu?




Muidugi saab. Klassikaline näide: USA armee tahtis kasutada närvivõrke, et puude vahel kamuflaažis vaenlase tankid automaatselt ära tunda. Teadlased hankisid väikese andmestiku märgistatud piltidest ja koolitasid välja klassifitseerimismudeli puude seas maskeeritud paakide fotode ja ilma paakideta puude fotode põhjal. Kasutades standardmeetodid juhendatud õpe, koolitasid teadlased närvivõrku piltidele vajalikke klasse määrama ja veendusid, et see toimib testi viivitusega andmekogumis õigesti. Kuid proovide head tulemused ei taga, et ümberõpet pole toimunud ja kõik töötab tootmises õigesti. Üldiselt andsid teadlased tulemuse ja nädal hiljem teatas klient, et tuvastamistulemus oli täiesti juhuslik. Selgus, et valimisse kuulusid pilvise ilmaga kamuflaažiga tankid ja päikesepaistelise ilmaga metsad ning võrk õppis ilmastikuoludel vahet tegema.




Ja selliseid näiteid on palju. Saate teisendada ükskõik milleks. Näiteks tunnustasime hiljuti passe. Võrk on õppinud dokumendis olevad ringikujulised mustrid. Siis nägi ta fotot viilutatud sibulast, millel olid väga sarnased mustrid, ja ütles, et see on pass. Ja selliseid äärejuhtumeid saab palju ja kaua püüda.









See tähendab, et võib juhtuda, et auto oma eelmises versioonis sai aru, et see on pildil kõndiv inimene ja siis nad veeresid selle uus versioon Ja ta ei saa enam aru?




Lihtne. Seal on palju artikleid selle kohta, kuidas värskendada masinasüsteeme nii, et nad ei unustaks varem omandatud teadmisi. Näiteks saab mudelit treenida nii, et ta ikka tunneks ära kõik, mida ta varem tegi, või ei muudaks palju raskuste jaotust. Isegi kui hakkate mudelit ümber õpetama, võib see minna teise optimaalse punktini, mis ei ole praeguse mudeliga seotud. Siin peate olema väga ettevaatlik.




Töötasite Artisto projekti kallal, räägi meile, kuidas see alguse sai.




Suhtlesime Mail.Ru Searchiga, meil oli meeskond, esimeses etapis viis inimest. Projekti tehti kirega. Kahe nädalaga saime mõistlikud tulemused, veel kahe nädalaga viisime selle tootmiseks vajalikku seisu, paralleelselt valmis backend. Kuu aja pärast andsime välja toote, mis töötab videoga. Esialgu prooviti rakendada fototöötlust, kuid siis otsustati, et Prismat ei tasu korrata, tuleb luua midagi uut. Siis hakkasid inimesed minema, sest neil oli oma äri.




Mis vahe on foto- ja videotöötlusel?




Artistos jagatakse video kaadriteks ja seejärel kujundatakse need iseseisvalt. On näiteks veel üks video stiilimeetod, mis annab sujuvama tulemuse. Seal osutub see nn optilist voogu arvesse võttes keerulisemaks, kui stiili järjepidevuse huvides jälgime, kus pikslid kaadrist kaadrisse “voogavad”. Eelkõige kujundame ühe kaadri stiili ja seejärel kasutame selle modifikatsiooni järgmise stiili kujundamiseks. Teame, kuidas objekt asub järgmises kaadris, liigutame kõik pildil olevad pikslid ja alustame sellest kaadrist. Siis võtame järgmise kaadri, optilise voolu uuesti, liigutame piksleid, alustame sellest kaadrist, stiilime. Ja nii edasi.




Artistos pole stiilitud kogu kaader, vaid ainult muudetud fragmendid?




Peaaegu nii, aga mitte päris. Videot töödeldakse nii, et säiliks eelmise kaadri stiil. Peamine probleem on see, et iga kaadri eest saate erinev stiil, ja siis läheb pilt "palavikku". Selle probleemi lahendamiseks treenisime närvivõrku nii, et see oleks vähem tundlik igasuguste mürade suhtes, et valgustuse muutumisest midagi ei muutuks ja muutsime ka kadufunktsiooni. Lugege selle teema habraposti.




Millised meie ettevõtte projektid juba kasutavad masinõpet?




Paljudes: Mail, Poisk, Odnoklassniki, VKontakte, Yulia, Bipkar. Näiteks analüüsib see sotsiaalvõrgustikes ja meie otsingumootori indekseeritud saitidel olevate väljaannete tekste. Üldiselt viitab termin "masinõpe" paljudele erialadele, sealhulgas süvaõppele, st närvivõrkudele. See suund areneb praegu väga aktiivselt. Eriti silmatorkavad tulemused saavutati arvutinägemise valdkonnas. Vanadel masinõppemeetoditel oli piltide tuvastamise täpsus kehv, kuid nüüd on olemas juba suure jõudlusega lähenemisviisid. Tänu sellele on masinõpe saanud uue tõuke arenguks, sest fototuvastus on paljudele praktiline, arusaadav ja lähedane ülesanne, mis demonstreerib närvivõrkude eeliseid.




Tekstiga on asjad hullem, aga ka mitte halvasti. Masintõlge on endiselt inimestest madalam ja pildituvastuses ületab süvaõpe paljudel juhtudel inimesi. Närvivõrgud saavad mõnega suurepäraselt hakkama Arvutimängud, eriti lihtsad, mis põhinevad reaktsioonidel. Teistega on see nõrk. Eriti kui tegemist on raskete strateegiatega, kus peate hakkama saama suur kogusühikut. Siin ei tööta tugevdusõpe kuigi tõhusalt. Ma arvan, et sellel teemal on vaja rohkem uurida.




Kuid just hiljuti lõid OpenAI kutid oma robotiga Dota 2. Bot alistas maailma parimad mängijad võitluses 1 × 1. Dota on raske mäng, seetõttu on see oluline sündmus.




Mitte nii kaua aega tagasi oli Muski ja Zuckerbergi vahel sotsiaalvõrgustikes väga elav konflikt riiklik regulatsioon tehisintellekti valdkonnas. Millisesse leeri sa kuulud ja miks? Kelle argumendid tunduvad sulle tugevamad, kelle nõrgemad?




Mulle tundub, et tugevast tehisintellektist on veel vara rääkida. Aga kui sellele lähemale jõuame, on juba selge, kuidas seda reguleerida. Samal ajal kui me programmeerime vaid mõningaid ülesandeid. Me teeme seda ise ja teame, mis lõpuks juhtub. See tähendab, et see ei ole nii, et otsingutulemusi kontrollinud masin hakkab äkki vandenõu pidama.




Jah – isejuhtiv auto võib jalakäijale otsa sõita. Aga mitte meelega, vaid eksimuse tõttu. Kui loome tugeva intellekti, tekib probleem selle treenimisel nii, et see jagaks inimkonna eesmärke. Näiteks täna trenni tehes ütleme kindlalt, et viga valimil on väiksem, kadufunktsioon on selline ja selline. Kuid me tõesti tahame, et masin tunneks objekte hästi ära. Selleks minimeerime kadufunktsiooni. Kaofunktsiooni minimeerimine on matemaatiline tähistus, mis ütleb võrgule, et "antud kujutiste komplekti puhul ei tohi viga teha". Võrk kohandub ja omandab üldistusvõime, see tähendab, et tuvastab mustrid ja õpib õigesti ennustama klassi piltide jaoks, mida ta pole kunagi näinud. Need mustrid on valed. Eelkõige võib mudel nimetada vibu passiks jne. Ja suureks kasvamise käigus pannakse inimeses paika moraalsed põhimõtted, mida ta liikvel olles kinnitab ja kohandab. Nii et tehisintellekt peab olema kuidagi meie moraalipõhimõtteid juurutatud.




Milliseid närvivõrkude rakendusi turul peate praegu kõige muljetavaldavamaks/täiuslikumaks ja miks?




Närvivõrgud on põhimõtteliselt hämmastavad, eriti kui teate, kuidas need töötavad. Turg kasutab näotuvastuseks sageli pildiklassifikaatoreid, objektidetektoreid ja võrke. Mõned nende probleemide lahendused avaldavad muljet oma elegantsi ja lihtsusega. Võin mainida ka mehitamata sõidukeid ja masintõlget. Näiteks Google'is kasutab närvivõrk vahepealset keelt, mille kaudu see teeb tõlkeid teistest päriskeeltest (täpsemalt räägime vektoresitustest, mis moodustavad fraase mis tahes muudes keeltes). Süsteem saab sisendiks ingliskeelse lause, genereerib arvude komplekte ja seejärel teisendab teine ​​osa võrgust need komplektid näiteks prantsuskeelseks lauseks. Ja kui sama närvivõrk on treenitud sel viisil paljude keelte vahel teisendama, moodustab see tekstist mingisuguse universaalse esituse, tänu millele saavad võrgud üksteisega ühenduse luua. erinevaid keeli, otsetõlge, mille vahel ta ei õppinud. Näiteks saab seda koolitada tõlkima EN ⇄ FR ja EN ⇄ RU – ja siis on mudel võimeline tõlkima FR ⇄ RU.




Millised teadmised/oskused peaksid olema närvivõrkude spetsialistil?




Teil on vaja eruditsiooni mitmel matemaatikaerialal ja ML üldiselt. Mida rohkem teadmisi on spetsialistil peas, seda lihtsamalt ja kiiremini suudab ta probleeme lahendada. Lisaks teadmistepagasile on vaja uudishimu. Iga päev ilmuvad uued arhitektuurid ja lähenemisviisid närvivõrkude treenimiseks. Spetsialist peab oma teadmisi kursis hoidma.




Kuidas oleks meie ettevõttes vabade töökohtadega süvaõppe spetsialistide jaoks?




Meie ettevõttes on masinõppe spetsialistid nüüdseks peaaegu igas äriüksuses. Mailis otsime aktiivselt spetsialiste rämpspostitõrje täiustamiseks ja uute "nutikate" funktsioonide (peamiselt tekstitöötluse) loomiseks. Oleme huvitatud ka arvutinägemise arendamise spetsialistidest. Pilves - arvutinägemise spetsialistid. Veel üks huvitav valdkond, kus kasutame süvaõpet ja otsime spetsialiseerunud spetsialiste, on soovitussüsteemide arendamine ja täiustamine, suurandmete analüüs ning tekstiga töötamine erinevates projektides (näiteks Mail.Ru Searchis õigete vastuste ennustamine). ML on nii reklaamikeerutajas kui ka nutivoo moodustamises sotsiaalsed võrgustikud ja otsingus.




Ehk siis ettevõttes asenduvad tasapisi kõik inimeste funktsioonid tehisintellektiga?




Tuleb aru saada, et sellest programmeerimine ei muutu kuidagi lihtsamaks, vaid muutub ainult keerulisemaks. Programmeerijate järele on nõudlus pikka aega. Lisaks peaksid tehisintellekti spetsialistid olema ka esmalt programmeerijad: palju lihtsam on programmeerijat tehisintellekti looma koolitada. Ja need toovad ettevõttele palju rohkem väärtust, sest nad viivad erinevalt puhastest teadlastest oma ideed väga kiiresti ellu. Üldiselt investeerivad paljud ettevõtted, sealhulgas meie oma, tehisintellekti tohutult raha. Näiteks praegu tahab Hiina saada 2030. aastaks selles vallas liidriks. Ainuüksi Baidu Corporationis töötab 1300 masinõppe spetsialisti.




Millist suunda närvivõrkude valdkonnas peate kõige perspektiivikamaks?




Kõige lootustandvam on tugev AI. Siin on küsimus: kas saame liikuda väikeste spetsiifiliste probleemide lahendamiselt tugeva tehisintellekti poole. Kuidas seda kõike ühendada? Ma pole kindel, et tee tugeva tehisintellekti juurde käib lihtsate probleemide lahendamise kaudu. Aga üldiselt, kui jätta välja tugev AI, siis jah, see on inimese asendamine kõikides tegevusvaldkondades.




Kas arvate, et on võimalik luua tehisintellekt, mis ületaks igas mõttes inimesi? Ja kui jah, siis millal?




See on aja küsimus. Teadlaste küsitluste kohaselt võib selle ilmumist oodata 2050.–2090. Aga ma arvan, et see ei tööta nii. Kopeerime aju üksikuid funktsioone, aga kuidas sellest tugevale tehisintellektile üle minna – ma arvan, et keegi ei tea veel. Tänaseks oleme aga juba saavutanud häid tulemusi mõnes kitsas piirkonnas, näiteks pildituvastus.

Sildid: lisa sildid

I. Üldsätted.

Ametikoha eesmärk.

Ettevõtte vajaduste rahuldamine kvalifitseeritud personalis. Koolitus.

Ametisse nimetamise ja vallandamise kord.

Personalikoolituse spetsialist nimetatakse ametikohale ja vabastatakse ametist ettevõtte peadirektori (tegevjuhi) korraldusega.

Alluvus.

Personalikoolituse spetsialist tegevjuhile(firma esimesele juhile).

Selle tegevust juhivad:

· Ettevõttekoodeks

· See töökirjeldus

· töölepingut

· Ärisaladuste mitteavaldamise kohustus

· Juhtkonna korraldused

Tööjõu efektiivsuse kriteeriumid:

· Tööülesannete õigeaegne ja kvaliteetne täitmine,

käesolevas ametijuhendis sätestatud

· Seatud eesmärkide saavutamine

II a. Töökohustused:

Funktsioonid

Peamised funktsioonid

1.1 Metoodiline tugi, organiseerimine ja läbiviimine regulaarne töö järgmistes valdkondades:

· Tööalaselt oluliste omaduste, isikuomaduste psühhodiagnostika, töötajate psühhofüsioloogilise seisundi analüüs.

Tekkimine ja areng vajalikke omadusi töötajad koolituste, seminaride jms läbiviimisel.

· Töötajate psühholoogiline nõustamine professionaalse kasutamise ja individuaalsete võimete arendamisel.

Sotsiaalpsühholoogiline uuring, analüüs kollektiivse ja individuaalsed tegevused töötajad.

1.2 Valdkondade ja objektide juhtide abi meeskonna arendamise sotsiaalsete ja psühholoogiliste probleemide lahendamisel:

Konfliktide põhjuste uurimine

1.3 Ettevõtte tavapersonali koolituste väljatöötamine ja läbiviimine:

1.4 Töö personali reservi valimisel ja moodustamisel:

Kandidaatide ameti- ja isikuomaduste testimine

Vajalike erialaselt oluliste omaduste kujundamine ja arendamine.

· Koolitustegevuse läbiviimine: koolituste, seminaride jms korraldamine.

1.5 Osakondade ja filiaalide juhatajate abistamine meeskonna arendamise sotsiaalsete ja psühholoogiliste probleemide lahendamisel:

Konfliktide põhjuste uurimine.

Konfliktsituatsioonide ennetamine ja lahendamine

· Spetsialistide tegevusstiili konsultatsioonid

1.6 Personali voolavuse põhjuste analüüs, ettepanekute koostamine uute töötajate kohanemist soodustavate meetmete võtmiseks, kohanemisprogrammide väljatöötamine ja rakendamine.

1.7 Juhtkonnale regulaarse aruandluse tagamine tehtud töödest, arhiivi koostamine ja psühholoogilise uurimistöö tulemustele tugineva arvuti andmepanga moodustamine.

1.8 Kutsetegevuse planeerimine aastaks ja kvartaliks.

1.9 Personalijuhi kutse- ja eetikastandardite järgimine, isiklike saladuste hoidmine individuaalsete psühholoogiliste uuringute tulemuste kajastamisel.

Lisafunktsioonid

1. Sotsiaal-psühholoogilise töö elluviimine juhtkonna korraldusel.

2. Ergonomeetriline nõustamine ja soovituste koostamine erinevate töötajate kategooriate töökohtade ja töötingimuste kohta.

II b. Peab teadma:

1. Isiksuseomaduste diagnostikat pakkuvad psühholoogilised meetodid.

2. Koolituse ülesehitamise ja läbiviimise põhimõtted, sertifitseerimine, kohanemistegevus.

3. Saadud andmete töötlemise meetodid.

4. Arvutiga töötamise põhitõed.

2. sajand Peaks suutma:

1. Töötada välja ja läbi viia koolitus, sertifitseerimine, konsultatsioon.

2. Ennetada ja optimaalselt lahendada konfliktsituatsioone.

3. Analüüsida kaadri voolavuse põhjuseid.

4. Tee tööplaanid aastaks, kvartaliks.

III. Õigused.

Personalikoolituse spetsialistil on õigus:

1. Tutvuda organisatsiooni juhtkonna otsuste eelnõudega personaliosakonna tegevust puudutavates küsimustes.

2. Osaleda koosolekutel, organisatsiooni (struktuuriüksuse) koosolekutel, mis käsitlevad organisatsiooni (struktuuriüksuse) tegevust. Osaleda täidetavate tööülesannetega seotud küsimuste arutamisel.

3. Esitada organisatsiooni juhile ettepanekud struktuuriüksuse tegevuse parandamiseks, võimalused organisatsiooni tegevuses esinevate puuduste kõrvaldamiseks.

4. Suhelge kõigi struktuuriüksuste töötajatega.

5. Nõuda isiklikult või organisatsiooni juhi nimel teistelt struktuuriüksustelt tema ametiülesannete täitmiseks vajalikke andmeid ja dokumente.

6. Struktuuriüksusele pandud ülesannete lahendamisse kaasata spetsialiste kõikidest struktuuriüksustest (kui see on ette nähtud struktuuriüksuste määrustikuga, kui mitte, siis organisatsiooni juhi loal).

7. Nõuda struktuuriüksuse juhilt abi talle pandud ülesannete täitmisel, käesolevas ametijuhendis sätestatud õiguste teostamisel.

8. Tegutseda oma pädevuse piires struktuuriüksuse nimel ja esindada selle huve suhetes organisatsiooni teiste struktuuriüksustega.

IV. Vastutus.

Mis on kaasas ametlikud kohustused personalikoolituse spetsialist, millised on personali koolituse ja arendamise spetsialisti kutsestandardi nõuded - selle kohta artikli materjalides!

Artiklist saate teada:

Milliseid ülesandeid lahendab personalikoolituse spetsialisti kutsestandard?

Personali väljaõppe ja arendamise spetsialist lahendab organisatsiooni esmase ülesande. Esiteks püüavad ettevõtted tugevdada oma positsiooni turul ja laiendada oma äritegevust. Inimressursse peetakse kõige olulisemateks ja paljutõotavateks investeeringuteks.

Laadige alla seotud dokumendid:

Personalispetsialistide koolitusprogramm jäi lõplikult vormistamata. Puudus ühtne dokument, mis fikseeriks nõuded selliste personali väljaõppe ja arendamisega tegelevate spetsialistide teadmistele ja oskustele. Kaasaegses reaalsuses nõudlus sellise personali järele kasvab. Enamik ettevõtteid tegeleb spetsiaalselt töötajate koolitamisega, kellele usaldatakse tulevikus personali koolitamine ja arendamine.

Ühiste standardite väljatöötamise vajadus on ammu aegunud. Personali väljaõppe ja arendamise spetsialisti kutsestandardit peavad pärast lõplikku läbivaatamist ja kinnitamist rakendama neid spetsialiste koolitavad tööandjad ja õppeasutused.

Loe teemat e-ajakirjast

Arvestada tuleb sellega, et personalikoolituse spetsialist ei ole sees õpetaja sõna otseses mõttes sõnad. Tegevus on suunatud spetsiifikaga, kuid ei ole reguleeritud rangete normide ja nõuetega rangete eriprogrammide raames.

Spetsialisti volitused personali koolituse korraldamisel vastavalt kutsestandardile

Personalispetsialistid korraldavad koolitusi.

Lisaks tegelevad kindlaksmääratud tasemega töötajad vastavalt kutsestandardile:

1. kontrolli tagamine praegused tegevused valdkonna personal väljaõpe, ümberõpe;
2. ettevõttele eraldatud eelarve täitmine, mis on ette nähtud personali koolituseks, koolituseks, ümberõppeks;
3. lepinguliste tegevuste juhtimine nendes valdkondades;
4. vastutus õppekavade kooskõla eest töögraafikuga;
5. asjakohaste programmide koostamine, võttes arvesse töötajate esmase ettevalmistuse taset;
6. strateegiline planeerimine;
7. sertifitseerimise, uuesti sertifitseerimise tagamine, et õigeaegselt tuvastada koolitust või ümberõpet vajavad töötajad.

Millised on koolitus- ja arendusspetsialisti tööülesanded

Personalikoolitusspetsialisti tööülesannete hulka kuuluvad metoodilise toe, regulaarse töö korraldamise ja läbiviimise funktsioonid järgmistes valdkondades:

• töötava personali isikuomaduste, professionaalselt oluliste omaduste ja psühhofüsioloogilise seisundi psühhodiagnostika;
• töötajatele vajalike vastavate omaduste kujundamine ja arendamine, selleks viiakse läbi koolitusi, seminare jms;
• töötajate psühholoogiline nõustamine professionaalsel kasutamisel, arengut individuaalsed võimed;
• sotsiaalpsühholoogiline uuring, spetsialistide kollektiivse, individuaalse tegevuse analüüs kõigil tasanditel;
• kõikide suundade ja loodud objektide juhtide abistamine sotsiaalsete või psühholoogiliste probleemide lahendamise sfääris meeskonna arendamisel. Nendes valdkondades uuritakse konfliktide põhjuseid. Töötatakse välja tehnikad, mis aitavad konfliktsituatsioone ennetada ja lahendada. Konsulteeritakse juhtimisstiili ja spetsialistide tulemusliku tegevuse tagamist;
• koolituste väljatöötamine ja läbiviimine ettevõtte tavatöötajatele;
• töö personalireservi moodustamisel, vastava töökogemusega personali värbamisel;
• vabadele ametikohtadele kandideerijate isiklike, ametialaste omaduste testimine;
• koolitus koos koolituste, seminaride, muude ürituste korraldamisega, mis aitavad teatud küsimusi lahendada;
• filiaalide või osakondade vahetute juhtide abistamine personali arendamise psühholoogiliste ja sotsiaalsete probleemide lahendamisel;
• nõustamine meeskonna stiili osas;
• personali voolavuse analüüsi läbiviimine, ettepanekute koostamine asjakohaste abinõude võtmiseks edukalt kohaneda, kohanemisprogrammide väljatöötamine ja rakendamine;
• regulaarne aruandlus, mis esitatakse kuu, kvartali, poolaasta ja aasta kohta;
• ametialaste ja etniliste juhtimisstandardite hoidmine, isiklike saladuste hoidmine psühholoogiliste individuaaluuringute tulemuste põhjal.

AT lisafunktsioone personali väljaõppe ja arendamise spetsialist hõlmas sotsiaalpsühholoogilist tööd, mis on korraldatud vastavalt individuaalsed ülesanded juhendid. Teostatakse ergonomeetrilist nõustamist, töötatakse välja soovitused töötingimuste korraldamiseks, töökohtade ettevalmistamiseks erinevate kategooriate töötajatele.

Milliseid nõudeid sisaldab personali väljaõppe ja arendamise spetsialisti kutsestandard

Kutsestandardi kavandi väljatöötamisel võeti arvesse rahvusvahelist kogemust kõrgelt kvalifitseeritud personali koolitamise vallas.

Personali väljaõppe ja arendamise spetsialisti kutsestandardis on neli osa:

1. Üldine informatsioon;
2. tööfunktsioonide kirjeldamine kutsetegevuse liigi funktsionaalsel kaardil;
3. kõik üldistatud tööfunktsioonide omadused;
4. põhiteave arendajate kohta.

Vastavalt kutsestandardi eelnõule tagab personalikoolituse spetsialist spetsialistidele vastava kvalifikatsiooni, mis sobib ettevõtte kõigi eesmärkide ja kehtestatud standarditega. Uurige, kuidas kasutades spiraaldünaamika teooriat

Kolmas jaotis sisaldab üksikasjalikult kirjeldavaid lõike ja alapunkte individuaalsed tööfunktsioonid. See jaotis sisaldab ka teavet, mis määrab spetsialisti kvalifikatsiooni taseme. Näiteks organisatsioonilise ja metoodilise toe standardite tõhusaks väljatöötamiseks osaleb töötaja arendamine ja koolitus töötajatel peab olema kuues kvalifikatsioonitase. Strateegilise ja operatiivjuhtimise jaoks võetakse vastu seitsmenda kvalifikatsioonitasemega töötaja.

Koolitus- ja arendussüsteemide juhtimise spetsialistidel peaks olema seitsmenda kvalifikatsioonitaseme vastav pädevustase. Tööhõive arvestab haridustaset ja viieaastase olemasolu praktiline kogemus töötada selles suunas. Kutsestandardeid rakendavad tööandjad formatsioonis personalipoliitika, personalijuhtimise protsessides, tööfunktsioonide määramine, koostamine personali komplekteerimine, järeldus töölepingud. Vastavalt kutsestandarditele sertifitseerimine toimub, töö arveldamine koos vastava kategooria määramisega, kehtestatakse tasustamissüsteem.

Teil võib olla huvi teada: