कंपनी में डेटा विज्ञान प्रशिक्षण और वोरोनिश में विषयगत mitap

25 मई को वोरोनिश में दूसरी मेटाकॉन्फ बैठक आयोजित की जाएगी, जो इस बार मशीन लर्निंग को समर्पित है। मिटप कार्यक्रम में पाँच रिपोर्टें हैं, यहाँ नि: शुल्क पंजीकरण उपलब्ध है । विशेष रूप से, एंटोन डॉल्गीख, हेल्थकेयर के क्षेत्र में एआई-प्रोजेक्ट्स के डेटाआर्ट विशेषज्ञ, "नेचुरल लैंग्वेज के न्यूरल नेटवर्क प्रोबेबिलिस्टिक मॉडल" के बारे में बात करेंगे। आज हमने एंटोन को डेटाआर्ट के भीतर मशीन लर्निंग ज्ञान को व्यवस्थित करने के अनुभव के बारे में बात करने के लिए कहा।

एमएल का दायरा लगातार बढ़ रहा है (स्वास्थ्य सेवा से लेकर यात्रा उद्योग तक)। डेटाआर्ट के अंदर, कुछ बिंदु पर, एमएल विकास अनुरोधों की संख्या एक महत्वपूर्ण मूल्य से अधिक हो गई। इससे पहले, हम कंपनी में काम करने वाले इंजीनियरों द्वारा ऐसी समस्याओं को हल करने में सक्षम थे।

जब अपने स्वयं के संसाधनों के साथ प्रबंधन करना मुश्किल हो गया, तो दो विकास पथ स्पष्ट हो गए: कंपनी के भीतर नए कर्मचारियों या विशेषज्ञों को प्रशिक्षित करना। पहले मामले में, हम उस जोखिम का सामना करते हैं जो एमएल डेवलपर को हमने बाद में काम पर रखा है, तुरंत हमारे पेशेवर क्षेत्र से एक नई परियोजना में नहीं आता है। इसी समय, जो लोग मशीन सीखने में संकीर्ण रूप से लगे हुए हैं, वे आमतौर पर संलग्न होने के लिए तैयार नहीं होते हैं, उदाहरण के लिए, फुलस्टैक विकास में। इसलिए, हमने डेटाआर्ट इंजीनियरों पर भरोसा किया, जो एमएल के प्रति विकसित होने में रुचि रखते हैं, लेकिन जो आवश्यक होने पर अपने पिछले काम पर लौटने में सक्षम हैं।

तैयारी प्रक्रिया को व्यवस्थित करने की आवश्यकता है। ऐसा लग सकता है कि इंटरनेट ऑनलाइन और वीडियो पाठ्यक्रमों के टन से भरा है। लेकिन उत्पादक रूप से विकसित करने के लिए, एक व्यक्ति को एक विकास वेक्टर की आवश्यकता होती है - यादृच्छिक रूप से किसी भी पाठ्यक्रम को सुनने से, यह बहुत कम उपयोग होता है।

हमने क्या किया है:

1. सबसे पहले, उन्होंने कोर का गठन किया - मशीन सीखने के विभिन्न क्षेत्रों में सबसे अधिक अनुभव और विशेषज्ञता वाले सहयोगियों का एक पहल समूह। उन्होंने प्रस्तुतियों की एक श्रृंखला तैयार की, मौजूदा पाठ्यक्रमों का अवलोकन किया और सिफारिशें कीं: डेटाआर्ट को हल करने वाले कार्यों से संबंधित कौशल हासिल करने के लिए आपको कौन से पाठ्यक्रम लेने की आवश्यकता है।
2. हमने गणित के पाठ्यक्रम आयोजित किए। जाहिर है, एमएल स्वाभाविक रूप से गणितीय आँकड़े और अनुकूलन के तरीके हैं। मशीन लर्निंग के तरीकों को समझने और सही ढंग से उपयोग करने के लिए, कुछ गणितीय ज्ञान की आवश्यकता होती है। पहली नज़र में, तकनीकी शिक्षा प्राप्त करने वाले विशेषज्ञ हमेशा गणित को अच्छी तरह से जानते हैं। लेकिन व्यवहार में, यह पता चला है कि कौशल बहुत जल्दी भूल जाते हैं। यह पाठ्यक्रम पर प्रतिबंध लगाता है: एक विश्वविद्यालय के विपरीत एक कंपनी, मौलिक ज्ञान प्रदान नहीं कर सकती है, लेकिन ज्ञान पर्याप्त और गहरा होना चाहिए। हमने पाठ्यक्रम को पढ़ने के लिए बाहर से एक शिक्षक को आमंत्रित किया (हमारे सहयोगी बहुत व्यस्त थे)। कार्यक्रम सीधे मशीन लर्निंग से संबंधित क्षेत्रों पर केंद्रित था: रैखिक बीजगणित, विश्लेषण, संभावना सिद्धांत, अनुकूलन के तरीके। पाठ्यक्रम विशेषज्ञों के साथ नियमित कक्षाओं द्वारा पूरक है, जहां सिद्धांत के आधार पर हम मशीन सीखने के साथ परियोजनाओं से व्यावहारिक समस्याओं पर विचार करते हैं।
3. हर महीने, हमारे एमएल विशेषज्ञ इस क्षेत्र में नवीनतम उपलब्धियों पर शैक्षिक सेमिनार आयोजित करते हैं। सेमिनार की रिकॉर्डिंग कंपनी के सभी कर्मचारियों के लिए उपलब्ध है।
4. सेमिनारों के अलावा, डेटाआर्ट एमएल विशेषज्ञ नियमित रूप से संक्षिप्त एनोटेशन और टिप्पणियों के साथ दिलचस्प सामग्रियों (विधियों, लेखों, पुस्तकों) का एक पाचन प्रकाशित करते हैं।

कंपनी इन पहलों का समर्थन करती है, साहित्य की खरीद और सम्मेलनों में सहयोगियों की भागीदारी के लिए एक बजट आवंटित किया जाता है, लोहे और सलाह कार्यक्रमों के लिए। व्यक्तिगत सलाह प्रशिक्षण का परिणाम तैयार-तैयार प्रोटोटाइप है जो सम्मेलनों में या संभावित ग्राहकों के साथ बैठकों में उपयोग किया जा सकता है। एक उदाहरण के रूप में, हम अपने विशेषज्ञ आंद्रेई सोरोकिन के काम के परिणाम का हवाला दे सकते हैं - एक मॉडल जो त्वचा के घावों का पता लगाता है और वर्गीकृत करता है ( arxiv.org/pdf/1807.05979.pdf )। मोबाइल उपकरणों पर उपयोग के लिए परिणामी मॉडल को अनुकूलित करने के लिए, कर्मचारी ने केवल सलाह कार्यक्रम के ढांचे में मदद की। मॉडल ने अंतर्राष्ट्रीय प्रतियोगिता ISIC 2018 में 12 वां स्थान प्राप्त किया, जिसमें न केवल व्यक्तिगत प्रतिभागियों, बल्कि विश्वविद्यालय की टीमों को भी हराया।

प्रक्रिया के उपरोक्त व्यवस्थितकरण ने हमें संभावित ग्राहकों के लिए डेटाआर्ट में आने वाले मशीन लर्निंग के क्षेत्र से सभी अनुरोधों को शीघ्रता से और कुशलता से संसाधित करने की अनुमति दी। हमने विपणन सामग्री तैयार की है, और बिक्री टीम हमेशा उपलब्ध विशेषज्ञ हैं जो ग्राहक के सवालों का जवाब दे सकते हैं। कई परियोजनाएं पहले ही सफलतापूर्वक पूरी हो चुकी हैं।

कई बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियों की तरह, DataArt बाहरी दर्शकों के लिए विशेषज्ञता और शैक्षिक कार्यक्रमों को मापता है। 25 मई को, वोरोनिश एक खुली मशीन लर्निंग मीटअप की मेजबानी करता है, जिसके प्रतिभागी एमएल तकनीक, समस्याओं और कार्यों के बारे में सीखते हैं जो उनकी मदद से हल हो सकते हैं, वास्तविक जीवन की परियोजनाओं के बारे में जो मशीन सीखने के तरीकों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करते हैं।