Широта применения ML и DL в индустрии

[Rasool]

Я сейчас учусь в магистратуре по специальности "Компьютерный анализ и интерпретация данных", планирую защищать магистерскую года через 2 и дальше работать в науке. Но хотел бы иметь запасную возможность устроиться на работу в индустрии, в том числе и в России. Поэтому буду рад услышать об оценке перспективности применения машинного обучения и нейронных сетей глубокого обучения в бизнесе в ближайшие 5-10 лет. Стоит заниматься ML и DL не только для науки, но и для бизнеса? Слышал, что обещают хорошее будущее для Big Data. Или имеет смысл нацелиться только на математическую статистику?

-- Вс июн 24, 2018 18:35:11 --

С точки зрения легкости трудоустройства, наверное, имеет смысл смотреть только в сторону гигантов IT-индустрии, вроде Яндекса и сотовых компаний?

[EUgeneUS]

Rasool в сообщении #1322271 писал(а):

С точки зрения легкости трудоустройства, наверное, имеет смысл смотреть только в сторону гигантов IT-индустрии, вроде Яндекса и сотовых компаний?

И Сбербанк, как ни странно. Но не с точки зрения "легкости трудоустройства".

Rasool в сообщении #1322271 писал(а):

Поэтому буду рад услышать об оценке перспективности применения машинного обучения и нейронных сетей глубокого обучения в бизнесе в ближайшие 5-10 лет.

Нормальные перспективы. За 5-10 лет хайп схлынет, конечно. Но Вы, как (будущий) специалист в ML и DL, должны понимать, что некоторый набор задач, который решается точнее, быстрее, дешевле (выбрать один пункт) с помощью ML и DL, чем с помощью других методов, останется.

Rasool в сообщении #1322271 писал(а):

Или имеет смысл нацелиться только на математическую статистику?

ИМХО, неверно противопоставлять "ML и DL" и "только математическую статистику". Чем большим количеством методов решения задач Вы владеете - тем дороже стОите.

[Rasool]

EUgeneUS в сообщении #1322290 писал(а):

Нормальные перспективы. За 5-10 лет хайп схлынет, конечно. Но Вы, как (будущий) специалист в ML и DL, должны понимать, что некоторый набор задач, который решается точнее, быстрее, дешевле (выбрать один пункт) с помощью ML и DL, чем с помощью других методов, останется.

Хорошо бы уже сейчас определить этот набор задач. Для этого нужно обратиться к авторитетному мнению/источнику/изданию или же он определится только в ходе изучения ML и DL?

[EUgeneUS]

Rasool в сообщении #1322294 писал(а):

Хорошо бы уже сейчас определить этот набор задач.

Зачем? Тем более что набор задач "для ML\DL" сейчас и через 15-20 лет - это две большие разницы.

Rasool в сообщении #1322294 писал(а):

Для этого нужно обратиться к авторитетному мнению/источнику/изданию или же он определится только в ходе изучения ML и DL?

Для этого нужно изучать ML\DL. Но можно обратиться к бабушке Ванге.

Вы, как (будущий) специалист в ML\DL должны сами решать - вот эта задача решается методами ML\DL или не решается. А если Вы знаете и другие методы, то можете делать вывод: вот эта задача методами ML\DL решается более эффективно, чем другими, или нет (чем в разы увеличиваете свою стОимость).

[dsge]

Rasool в сообщении #1322271 писал(а):

Слышал, что обещают хорошее будущее для Big Data.

Да, Big Data - это не хайп, это всерьез и надолго. С развитием АйТи технологий и интернета Big Data будут становиться все Bigger и Bigger, и проблема обрабатывать, анализировать, фильтровать такие данные, находить закономерности в них будет только углубляться.

Rasool в сообщении #1322294 писал(а):

Хорошо бы уже сейчас определить этот набор задач.

Лучше освоить набор методов решения задач, например таких
https://www.kdnuggets.com/2016/08/10-algorithms-machine-learning-engineers.html
а потом, используя этот арсенал, решать любые задачи.

[Rasool]

Одна продвинутая девушка из Питера рекомендовала ознакомиться с Учебным планом Школы данных Билайн "Введение в машинное обучение. Основные типы задач и методы их решения":

Цитата:

Теория
Введение в машинное обучение, необходимые навыки
Задачи классификации, регрессии и кластеризации
Извлечение, отбор и преобразование признаков
Особенности решения задач машинного обучения
Обзор инструментов для решения задач машинного обучения
Обзор графовых задач
Знания, необходимые для успешного освоения науки о данных
Особенности обработки больших данных
Workflow решения задач анализа данных
Конкретные примеры решения задач анализа данных

[Rasool]

dsge в сообщении #1322301 писал(а):

Rasool в сообщении #1322271 писал(а):

Слышал, что обещают хорошее будущее для Big Data.

Да, Big Data - это не хайп, это всерьез и надолго. С развитием АйТи технологий и интернета Big Data будут становиться все Bigger и Bigger, и проблема обрабатывать, анализировать, фильтровать такие данные, находить закономерности в них будет только углубляться.

Будем надеяться, что Big Data докатится и до таких провинциальных центров, как Уфа. Или же тогда надо ехать в Москву или Питер.

[Rasool]

EUgeneUS в сообщении #1322290 писал(а):

И Сбербанк, как ни странно. Но не с точки зрения "легкости трудоустройства".

У меня знакомая девушка работает в Москве в Сбертехе. Но она - кандидат наук в области математической экономики, отработала несколько лет в Уфе в банке Уралсиб.

[Rasool]

Ну и про kaggle.com, наверное, не нужно забывать.

[Rasool]

Яндекс выдал следующий результат по запросу "Вакансии в Machine Learning Москва" - в основном без данных об окладах. Интересно знать, сколько платят условному (не топовому) инженеру машинного обучения в таких топовых компаниях, как МТС, Mail.ru Group, Сбертех? А сколько не в топовых, а обычных, но тоже московских? А сколько в иностранных филиалах в Москве?

[Rasool]

Rasool в сообщении #1324990 писал(а):

Яндекс выдал следующий результат по запросу "Вакансии в Machine Learning Москва" - в основном без данных об окладах. Интересно знать, сколько платят условному (не топовому) инженеру машинного обучения в таких топовых компаниях, как МТС, Mail.ru Group, Сбертех? А сколько не в топовых, а обычных, но тоже московских? А сколько в иностранных филиалах в Москве?

Просто для информации было бы интересно узнать (без конкретных планов трудоустроиться).

[dsge]

Rasool в сообщении #1324990 писал(а):

Интересно знать, сколько платят условному (не топовому) инженеру машинного обучения в таких топовых компаниях, как МТС, Mail.ru Group, Сбертех? А сколько не в топовых, а обычных, но тоже московских? А сколько в иностранных филиалах в Москве?

Существуют же специализированные сайты.

[Rasool]

dsge в сообщении #1325034 писал(а):

Rasool в сообщении #1324990 писал(а):

Интересно знать, сколько платят условному (не топовому) инженеру машинного обучения в таких топовых компаниях, как МТС, Mail.ru Group, Сбертех? А сколько не в топовых, а обычных, но тоже московских? А сколько в иностранных филиалах в Москве?

Существуют же специализированные сайты.

Спасибо, на hh не догадался зайти.

[Mihaylo]

Да... Хайповые зарплаты. Работодатели схватили хайп и их не отпускает.

[Rasool]

Статья в ComputerWorld: Глубинное обучение – одно из самых популярных направлений искусственного интеллекта, но есть вероятность, что на практике глубина его окажется недостаточной. Почему ставка Microsoft на глубинное обучение может не сработать. Хайп Deep Learning начинает схлопываться?