Прыжок в информационную эпоху искусственного интеллекта с Omdena
Скорость, с которой технологические изменения влияют на нашу жизнь, невероятно высока, что открывает как огромные проблемы, так и большие возможности. Здесь и там самые разные компании и учреждения расширяют свои возможности и повышают эффективность своих процессов и услуг, адаптируя инструменты анализа на основе данных. Это включает в себя платформы онлайн-покупок, которые используют системы рекомендаций для применения подходов машинного обучения (ML) для исследования различных явлений квантовой механики в новых наноматериалах в исследовательских учреждениях.
Столь быстрое развитие мотивировано его бесчисленными возможностями применения. Кроме того, нынешняя ситуация с пандемией еще больше усилила потребность в цифровой трансформации, согласно знаменитым словам Сатья Наделлы:
«За два месяца мы увидели цифровую трансформацию на два года»
Впоследствии, чтобы справиться со скоростью этой технологической революции, требуется огромное количество исследователей и профессионалов как для академических, так и для промышленных приложений. Это означает, что необходима полная трансформация наших образовательных систем. Хотя некоторые высшие учебные заведения уже начали согласовывать предложения по обучению в соответствии с потребностями информационного века, правда в том, что, к сожалению, большинство университетов не смогут адаптироваться с необходимой скоростью. В результате не хватает квалифицированных профессионалов, которые могли бы присоединиться к глобальным усилиям по машинному обучению, которые в последующие годы будут расти.
Отсюда возникает пара логических вопросов:
- Правдоподобно ли для профессионалов с разным опытом начать карьеру в среде машинного обучения?
- Какие навыки необходимы для успешного перехода?
Прежде чем пролить свет на вышеупомянутые вопросы, важно упомянуть, что область науки о данных, на взгляд, широка и разнообразна. Следовательно, мы займемся этой темой в общих чертах. Кроме того, личная мотивация и настойчивость были и всегда будут самым ценным активом, который может иметь человек для достижения цели. Как уже было сказано, пора перейти к анализу.
Прежде всего, способность структурировать проблемы имеет первостепенное значение для каждой области инженерии, и машинное обучение не является исключением. Понимание того, что необходимо и как этого добиться, требует практики и терпения. Это позволит вам работать эффективно и целенаправленно. Как только у вас появится этот структурированный подход к решению проблем, нужно изучить конкретные инструменты и методы, чтобы проявить себя как специалист по данным.
Не менее важно твердое понимание математики и статистики. Фактически, структуры и методы машинного обучения основаны на линейной алгебре, исчислении, статистическом анализе и численных методах. Следовательно, вам нужны эти базовые математические знания, чтобы понять, как реализована работа машинного обучения.
Основы и методы, связанные с программированием, управлением базами данных и информационными технологиями, являются ключевыми навыками. Это, конечно, очень обширные темы, и требуются годы, чтобы овладеть ими. Однако четкое базовое представление о том, как и зачем их использовать, сделает ваш набор навыков очень надежным.
Техническое письмо, организационные навыки и способность четко передавать ваше сообщение членам команды также имеют первостепенное значение в области науки о данных. На самом деле, я не могу не подчеркнуть, насколько это важно. И почему так? Что ж, как специалист по данным вы будете работать в очень междисциплинарной команде над разнообразными проектами. Управление и организация технических задач в таких условиях - непростая задача. Следовательно, вам нужно будет убедиться, что все участники находятся на одной странице и что проект сводится к желаемой точке.
И, наконец, абсолютно необходимо учиться на практике и применять свои навыки для решения практических задач. Вот где сияет Омдена. Omdena - это платформа, которая позволяет вам вносить свой вклад в широкий, действительно широкий спектр проектов с реальным влиянием. Подход прост: объедините несколько высокомотивированных профессионалов с разным опытом и уровнями знаний для достижения цели. То, что происходит в Омдене, - чистая магия. Вы можете попросить о помощи, если она вам нужна, и иметь постоянную обратную связь с заказчиком или партнером, для которого разрабатывается проект. Это действительно полезный опыт, который позволяет отдать что-то сообществу, оттачивая свои навыки машинного обучения или помогая другим оттачивать их.
