Menu
Разумеется, разные пороговые значения означают, что мы получим разные значения чувствительности и специфичности. Это называется кривой рабочей характеристики приёмника, или, проще говоря, кривой ошибок или ROC-кривой. Площадь под этой кривой, сокращённо обозначаемая AUC, показывает, насколько в целом удачен классификатор. Идеальный классификатор даст нам значение этой величины, равной единице, тогда как случайное угадывание даст диагональную прямую с величиной, kaggle что это равной 0,5.
Сейчас это очень «по-хипстерски».Во-вторых, он проработает еще долго. В то время как все эти ваши айфоны/андройды через 5 лет использования как руду проще всего использовать.В третьих, познание программирования на МК — это первый шаг к embedded программированию. В Украине Data Science и Machine Learning ранее использовались как слова-синонимы, сейчас же эти понятия уже начинают разделять. В наших реалиях вакансии, где необходимо знание Machine Learning, зачастую называются Data Scientist и наоборот. Поэтому, если вы хотите работать с данными, вам следует изучить и то, и другое.
Чтобы попасть в серьезный AI-проект, понадобятся знания для управления DS-командой или опыт создания MVP DS-проекта, но начинать всегда нужно с понимания подходов и терминологии. Эта роль требует постоянного обновления знаний и навыков из-за быстрого развития области. Data Scientists являются ценными активами любой организации, способствуя развитию и оптимизации процессов. AI — это, все-таки, итерационная система, поэтому двигаться надо итерационно, и путь получается циклическим. Вот почему 80% времени после того, как сделан цикл, придется гонять модель, чтобы прийти к оптимальному решению.
Есть шаблон, по которому надо действовать, но понимать специфику нужно на месте, в конкретной компании, работая «под кейс». Индустрия развивается настолько быстро, что трудно четко разграничить Machine Learning и Data Science. Разница в том, что ML — это часть проекта, которая работает постоянно и одновременно с вашим сервисом, а DS — отдельный пласт работы по извлечению value из данных. Он натренировал рекуррентную нейронную сеть (RNN) на миксе из данных о просмотрах и эмбеддинге по метаданным о фильмах.
Скорее важно понимать, что именно ты делаешь, а не как это запрограммировать. Одно дело — разобраться в данных самому, совсем другое — уметь донести людям результаты своей работы. Представьте себе, что у вас есть контейнер бумажных анкет, заполняемых при соцопросе. Он может содержать бесценную информацию, но пока этот контейнер лежит в таком виде, он никому не нужен.
Глобальным трендом в Data Science стала мультидисциплинарность и влияние нейронауки. Некоторые специалисты склоняются к тому, что это тренд отдаленного будущего, говоря о том, что объединение нейронауки и нейронных сетей даст начало классу алгоритмов для решения принципиально новых задач. Другие уверены, что влияние мультидисциплинарности ощутимо уже сейчас и оно положительно сказывается на общем результате (можем назвать это модным словом “синергия”). Так помощь в понимании проблемы и специфики конкретной сферы дает возможность DS-специалистам разработать более качественный продукт. Data Scientist — это специалист, который анализирует и интерпретирует сложные данные для выявления тенденций и выработки стратегий. Его обязанности включают сбор, очистку и анализ данных, разработку моделей машинного обучения и представление выводов для принятия решений.
Книга рассказывает о продвинутых приёмах машинного обучения и науки о данных (data science) на основе задач, решаемых на всемирно известной платформе Kaggle. Показано (в том числе на примере увлекательных интервью с Kaggle-гроссмейстерами), как устроена платформа Kaggle и проводимые на ней соревнования. Изложенный материал позволяет развить необходимые навыки и собрать портфолио по машинному обучению, анализу данных, обработке естественного языка, работе с множествами. Участие в таких конкурсах – верный способ профессионально вырасти в области анализа данных, влиться в замечательное сообщество единомышленников и приобрести бесценный опыт для развития карьеры. Они познакомят вас со стратегиями моделирования, которые более нигде не рассмотрены, и подскажут, как удобнее всего обрабатывать изображения, тексты, таблицы, как правильно реализовать обучение с подкреплением. Вы освоите качественные схемы валидации и станете уверенно ориентироваться в самых разных оценочных метриках.
Компании, использующие data science в своих бизнес-процессах, намного более конкурентоспособны. Data scientist — это человек, который из данных может извлечь какую-то полезную информацию. Это может выражаться, к примеру, в разработке модели, предсказывающей интересующие вас параметры на основании определенных входящих данных. Например, можно предсказать, что конкретный клиент может с такой-то вероятностью купить еще товар, на основании его предыдущих действий.
Профессия Data Scientist остается одной из самых востребованных и высокооплачиваемых. В США месячный доход может варьироваться от $8,000 до $14,000, в Европе — от €5,000 до €10,000, а в Украине — от 100,000 до 200,000 гривен. Спрос на этих специалистов в Украине стабильно высокий, поскольку они играют ключевую роль в анализе данных и принятии обоснованных бизнес-решений. Если же решили перейти в Data Science из другой сферы, я бы рекомендовала решать практические задачи на Kaggle.
Также большой спрос получила сфера обработки естественного языка (NLP). Если в 60-х годах основной задачей NLP был перевод и простейшие диалоговые системы, то сейчас она широко используется в голосовых помощниках, чат-ботах, “умном” поиске, различной работе с документами. Для некоторых компаний DS легла в основу продукта или услуги, которые они предоставляют. Не важно вы B2B или B2C — Data Science-разработки найдут практическое применение. Карьера в data science особенна тем, что есть очень большое разнообразие совершенно непохожих друг на друга позиций, технологий и сфер применений. Data Science — это почти всегда inhouse, потому что происходит работа с внутренними данными.
Учитывая тенденции рынка, компании чаще привлекают в команду DS-специалистов, а для управления ими выбирают менеджера с технической экспертизой либо базовыми знаниями в области Data Science. Пример DS — менеджеры по продажам на основе анализа данных выяснили, какому сегменту рынка предлагать рекламу определенных товаров. Перечислю ключевые моменты, которые в сумме сделали его таковым.
Сначала мы, как обычно, импортируем библиотеки Numpy и Matplotlib. У нас также файл данных util.py и функция getData из этого файла, которая загружает данные и предварительно их обрабатывает. Изображения были предварительно обработаны, чтобы лица находились по центру, а каждое изображение занимало примерно одинаковый объём. Третий этап — поиск проекта, на котором вы можете использовать свои Data Science навыки. Поскольку в этой сфере очень много математики и статистики, длительное отсутствие практики приводит к тому, что вы просто забываете все это и нужно начинать сначала. Data Exploration — это, собственно, эксплоретарный анализ, заключающийся в том, что мы исследуем данные, ищем в них какие-то закономерности и рассказываем понятную историю об этих данных.
Кроме того, в свободном доступе есть много данных, на которых можно практиковаться. Возьмите, к примеру, статистику по заболеваемости COVID-19 и попробуйте найти закономерности (такой конкурс недавно проводили на Kaggle). Вы можете посмотреть на чужие хорошие решения, разобрать логику и постепенно улучшать свои знания алгоритмов. При постоянной практике и наличии аналитического мышления очень скоро вы начнете делать первые успехи в Data Science. Несмотря на то, что почти все алгоритмы реализуются в библиотеках Python и R, понимание базовых математических концепций значительно упростит вашу учебу и выполнение прикладных задач. Кроме того, в большинстве статей о машинном обучении содержатся математические выкладки, читать которые без знаний математики будет затруднительно.
Далее у нас идёт функция relu, использующаяся в качестве функции активации в нейронных сетях. Её можно использовать, если вы пользуетесь старой версией библиотеки Piano. На самом же деле нам не обязательно использовать 0,5 в качестве порогового значения. Мы можем использовать любую величину между нулём и единицей и, таким образом, рассматривать любую двоичную классификацию.
Но всё равно, это интересная задача, потому что вы, к примеру, можете определить состояние человека лишь по фотографии в социальных сетях. Скорее всего, в Facebook и других соцсетях есть специальные команды, которые занимаются тем же. Один крутой способ ее получить — это зарегистрироваться на ресурсе Kaggle или аналогах, там есть множество разных соревнований.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.
