Глубокое обучение (Deep Learning, DL) – это подраздел машинного обучения, в котором изучаются и совершенствуются технологии создания и развития нейронных сетей. Фактически ученые начали заниматься глубоким обучением еще в 40-е годы прошлого века, а в 50-х был представлен персептрон Фрэнка Розенблатта, который можно назвать первой реализацией нейросети. Задачей было создание имитации нейронных связей, как в человеческом мозге. В то время разработка этой технологии не вызвала большого энтузиазма из-за очень малых вычислительных мощностей и невозможности хранить большие объемы данных. В 21 веке ситуация изменилась: за два последних десятилетия глубокое обучение начали использовать во многих отраслях бизнеса. Развитию этого направления также способствует растущее число исследовательских лабораторий и заинтересованных игроков, в число которых входят IBM, Microsoft, Google и многие другие.
В этой статье мы разберемся, кто такой инженер по глубокому обучению, в чем особенности его работы и каковы основные задачи такого специалиста по ИИ.
Кто такой специалист по глубокому обучению
Где нужны инженеры по глубокому обучению
Какие задачи решает специалист
Какие навыки и знания нужны в этой профессии
Средняя зарплата такого специалиста
Кто такой специалист по глубокому обучению
Deep Learning Engineer – эксперт, который занимается алгоритмами глубокого обучения многослойных нейросетей. Работа таких специалистов отличается от деятельности Machine Learning Engineer. В первую очередь DL-специалист уделяет внимание архитектуре системы, работает на более высоком уровне. Также он преобразует прототипы в рабочий код, настраивает облачную инфраструктуру и развертывает производственные модели. Такой специалист по ИИ и машинному обучению решает реальные проблемы с помощью алгоритмов и методов, которые до него создали исследователи. Если выразиться максимально просто, он учит машину обучаться самостоятельно, без участия человека.
Нейронные сети имитируют работы человеческого мозга и достигают результатов аналогичным путем: получают информацию, обрабатывают ее, анализируют, делают выводы. С помощью глубокого обучения специалисты в области ИИ создают и развивают обширную искусственную нейросеть, внутри которой находится множество скрытых слоев между уровнями входа и выхода. Глубокие нейронные сети обычно содержат 3 скрытых слоя, но в наиболее развитых их может быть больше сотни.
Инженер глубокого обучения – одна из самых сложных и комплексных профессий, связанных с ИИ. Для качественного выполнения рабочих задач от специалиста требуется большой опыт и знания сразу в нескольких областях наук. Обычно на позицию Deep Learning Engineer переходят с Data Engineer или ML-инженера.
Где нужны инженеры по глубокому обучению
Глубокое обучение проникает во многие сферы жизнедеятельности, но мощности современной вычислительной техники все еще не хватает, чтобы роботы заменили все профессии. Пока что эта сфера кажется больше научной, чем практической: корпорации изучают возможности нейросетей с множеством слоев, подыскивают им практическое применение. Рассмотрим несколько примеров, где может пригодиться специалист по обучению ИИ.
Улучшение работы гаджетов. Многие техногиганты заявляют, что в их приборах используются алгоритмы глубокого обучения. Например, NVIDIA показала, что с помощью технологии Deep Learning Super Sampling можно улучшить качество работы видеокарт, в частности увеличить число кадров в секунду. В компании Apple говорят, что в процессорах их производства повсюду применяются нейросети, которые улучшают работу техники.
Видеоигры. Выход ChatGPT заставил задуматься разработчиков игр о том, чтобы добавить эту технологию в свои продукты. Любители, например, уже внедрили его в TES:Skyrim, которая вышла в 2011 году, и добились отличных результатов. Неигровые персонажи теперь знают об изменениях в мире, распознают предметы, которые им показывает игрок, и соответственно реагируют на них.
Медицина. Глубокое обучение нейросетей помогает врачам ставить диагнозы пациентам и обрабатывать запросы. Например, компания iCognito запустила мобильные приложения психологической помощи, которые обслуживает ИИ. Общение происходит не с доктором, а с чат-ботом. Робот не ставит диагноз, не назначает препараты, но он помогает выговориться и поддерживает человека-собеседника.
Цифровые помощники. Это голосовой помощник Google Assistant, «Олег» от Тинькофф банка, «Алиса» Яндекса, ChatGPT. Они помогают найти информацию, готовы написать для вас текст или даже ответить на звонок спамера.
Прогнозные сервисы. Нейросеть глубокого обучения – мощный аналитический инструмент, с помощью которого можно прогнозировать разные события. Например, для этого используется модель TCNForecaster на основе AutoML. Также глубокое обучение используется для предсказания изменений на бирже. Такой моделью поделился на Medium эксперт в Data Science Себастьян Хайнц.
Какие задачи решает специалист
У таких специалистов по ИИ широкий пул задач. Перечислим те, с которыми чаще всего сталкивается инженер по глубокому обучению.
- Глубокое изучение сферы, для которой создается нейросеть. Поиск источников данных, на которых она будет обучаться. Оценка рисков внедрения ИИ на конкретных участках производства.
- Разработка архитектуры нейросетей под конкретные задачи бизнеса.
- Обучение нейросетей по заранее размеченным примерам (подготовленные файлы, в которых помечены исследуемые объекты).
- Использование алгоритмов машинного обучения и их адаптация к текущим задачам.
- Анализ и оптимизация имеющихся у компании нейросетей.
- Оценка необходимости в дополнительном ПО, создание концепций, постановка задач на разработку программ.
- Применение специфического стека технологий в зависимости от области, для которой разрабатывается нейросеть.
Какие навыки и знания нужны в этой профессии
К DL-инженерам предъявляются высокие требования. Рассмотрим их.
Знание распространенных архитектур нейросетей. Обычно в список входят автокодеры, глубокие сети доверия (DBN), генеративно-состязательные сети (GAN), сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейросети, сети долгой краткосрочной памяти (LSTM). Такие широкие знания помогают специалисту по искусственному интеллекту выбрать подходящую архитектуру для решения стоящей перед ним задачи.
Глубокие знания в математике и статистике. Работодатели ожидают от DL-инженера высшего технического образования с хорошей математической базой и знанием статистики.
Владение языками, фреймворками, библиотеками. Самые востребованные языки в области глубокого обучения – Python, SQL, Matlab, Linux и C++. Среди фреймворков можно выделить Tensorflow и PyTorch. Также пригодятся библиотеки Pandas, Scikit-learn и Keras. Например, TensorFlow по опросу O’Reilly, который компания проводила в 2020 году, фигурировал в отзывах 55% респондентов, занимавшихся глубоким обучением.
Работа с облачными технологиями. Самые востребованные – AWS, GCP и Azure.
Владение инструментами совместной работы. Как минимум, понадобится Git, чтобы контролировать версии продукта.
Интегрированная среда разработки (IDE). В области глубокого обучения часто используются Jupyter, Spyder, PyCharm, R Studio. Для работы над некоторыми проектами используется специальная среда для глубокого обучения Caffe.
Средняя зарплата такого специалиста
Профессия специалист по искусственному интеллекту в области глубокого обучения – самый высокий уровень для ML-инженера. Обычно такие программисты получают зарплату на уровне Senior и Team Lead. Это суммы от 250 тыс. до 700 тыс. рублей.
Вакансии DL-инженеров обычно представлены на профильных сайтах, а на hh.ru они относятся к Machine Learning.
Чтобы получить работу инженера по глубокому обучению, необходимо иметь большой опыт в области машинного обучения. Если у специалиста есть математическое образование и навыки программирования, можно начать путь ML-инженера при помощи курса на одной из популярных обучающих платформ. Все, кто ведет рекламу в сервисе click.ru, могут воспользоваться маркетплейсом маркетинговых инструментов. Среди популярных площадок коллтрекинга, CRM и CMS можно найти предложения образовательных платформ (Нетология, Skillbox, Яндекс Практикум). Их можно приобрести бесплатно на бонусы от ведения рекламы на click.ru и прокачать себя в новой области.
