Искусственный интеллект – это одно из важнейших изобретений 21 века. Он уже на данном этапе своего развития способен показывать феноменальные результаты. Конечно, пока что практически все его действия полностью контролируются человеком, но в скором будущем ожидается, что он станет самостоятельным объектом управления. Используя вычислительные технологии, можно добиться улучшения производств во всех сферах деятельности.
В чем роль работника данного направления
Специалист по машинному обучению должен давать направления, подсказки искусственному интеллекту. Важно правильно задать конечную цель, ибо от нее результат может сильно меняться. Кроме работы на начальном этапе, профессионал должен еще следить за дальнейшим прогрессом. Нередко нейросеть может немного сбиться с курса, особенно, если дать ей доступ в интернет. Проводить корректировки важно сразу же, чтобы ошибки потом не привели к дальнейшим действиям ошибочного характера. На протяжении всей «эволюции» нужно записывать динамику развития. Это важно, так как в конце можно будет проследить за всем течением и установить, какие методы, подсказки были наиболее эффективные.
Когда искусственный интеллект достиг своего предела в выполнении поставленных задач и с каждым разом делает это одинаково хорошо, специалисту требуется составить и предоставить полноценный отчет о проделанной работе.
Его можно сделать в виде таблицы, графика, диаграммы или полноценной презентации. Отчет нужен для начальства, которое таким образом сможет по достоинству оценить труд работника. Пройти обучение можно на курсе из подборки https://abcdkursy.ru/selections/analitika/top-this-count-luchshikh-kursov-po-mashinnomu-obucheniyu/.
Требуемые характеристики для специалиста по машинному обучению
Существует ряд желательных качеств для типичного работника этой сферы:
- Избирательность. Искусственный интеллект, как ребенок, нуждается в четкой формулировке и командах. Ему могут быть абсолютно непонятны абстрактные изречения, лирические отступления и прочее. Поэтому, нужно очень корректно и тщательно подбирать подсказки. Чтобы работа была выполнена максимально верно, необходимо обозначить главную задачу. Если она слишком масштабная, то можно разбить ее на более мелкие. Однако, нейросеть должна сформировать общее представление обо всем задании, а также зачем оно делается, где его можно использовать в будущем. Весь пройденный опыт сохраняется в облачное хранилище или базу данных. Иногда придется его редактировать вручную. В целом, строчки кода должны быть компактны, точны, без лишнего.
- Импровизация. Нет определенного алгоритма или сборника правил работы с искусственным интеллектом. Практически каждый случай уникальный и может потребовать от специалиста новаторских решений. Для этого надо не только понимать механизм работы нейросети, но и стараться ее вывести из положения привычной работы. Это можно сделать разными способами. Многие пытаются сразу дать с нуля точную окончательную установку, а потом ждут положительного результата. Такая стратегия может занять немало времени, пока не получится то, чего все ждут от ИИ. Намного кропотливее, но, вероятно, быстрее будет медленно подбирать элементы кода, как ключ к замку. И даже если ваша нейросеть сбилась с пути, можно продолжить с места, на котором остановились, необязательно начинать заново. Нестандартные решения помогут вам справиться с обучением.
- Последовательность. Несмотря на предыдущий пункт, все действия специалиста направлены на достижение конечного результата. Они должны быть логичными и иметь причинно-следственные связи. Так вы будете обучать нейросеть по подобию человеческого мышления. Это нужно для понимания и предугадывания последующего шага программы. Последовательность заключается в выполнении первостепенных задач, которые стоят перед вами. Извращение этого пункта может привести к неправильной интерпретации даже заведомо точной формулировки.
- Ведение дневника. Для успешной работы с нейросетью рекомендуется записывать каждые свои действия, а также ответную реакцию на них. Так вы сможете проследить не только динамику развития и эффективность выбранных методов, но и отобразить уже использованные варианты. Процесс обучения может затянуться на длительное время, поэтому запомнить все подсказки и формулировки бывает нелегко. Во избежание повторного использования заведомо неверной строчки кода можно будет посмотреть в записную книгу и обнаружить ее там в качестве не эффективной. Однако, есть и обратная сторона – на разных этапах развития одни и те же формулировки могут пониматься искусственным интеллектом по-разному. Поэтому, иногда стоит давать шанс для повторного использования ошибочных строк.
Итог
Машинное обучение – это сложная специальность, требующая от рабочего немало интеллектуальных усилий. Но вознаграждение за них ожидается достойное.