Работа ml: Вакансия Разработчик ML в Москве, работа в компании Сбер для экспертов (вакансия в архиве c 26 февраля 2018)

Junior ML Engineer — PROFI.RU

Привет! Я Женя, продакт команды «Матчинг» в Profi.ru. Наша платформа — это маркетплейс услуг, который помогает клиентам и специалистам встретиться.

Команда «Матчинг» — тимлид, разработчик, Data Scientist, аналитик и я. 

Мы разрабатываем сервисы, которые подбирают специалистов для клиентов и помогают специалистам быстро находить заказы. Наш стек: Python, Scikit-learn, Spark, Airflow, MySQL, ClickHouse, Elasticsearch, Docker, Kubernetes.

Мы накопили достаточно данных, чтобы поднять машинное обучение Profi.ru на новый уровень. Поэтому ищем ML-инженера, который поможет быстрее разрабатывать, улучшать и развёртывать ML-сервисы. Не страшно, если у тебя мало опыта. Главное для нас — хорошая математическая подготовка и желание развиваться в роли инженера. 

Твоим пипл-менеджером будет Женя Сверкунов, тимлид команды. Он поможет прокачать навыки инженера, вникнуть в процессы и адаптироваться в компании. А Data Scientist Виталий поделится опытом в вопросах машинного обучения.

Зачем тебе к нам

• Стать профессионалом. Будешь строить ML-пайплайны: от сбора данных и обучения ML-модели до развёртывания и мониторинга в промышленной среде. 
• Решать, как лучше выполнить задачу. Мы верим, что сильному специалисту достаточно сформулировать цель, а он сам найдёт способы её достижения. Наши разработчики влияют не только на технические, но и на продуктовые решения. Мы обсуждаем их всей командой, где каждый может высказаться, поспорить и предложить свою идею.  
• Видеть результат своей работы. Матчинг — одна из ключевых технологий маркетплейса. Мы отвечаем за сервисы, которые напрямую влияют на важные метрики компании.

Чем предстоит заниматься

• Создавать и улучшать модели машинного обучения. Придумывать, как сделать их точнее.
• Развивать инфраструктуру машинного обучения. Строить воспроизводимый пайплайн сбора и подготовки данных, обучения и тестирования моделей, вывода их в промышленную среду, мониторинга качества и производительности.
• Проводить A/B-тестирование алгоритмов, участвовать в обсуждении и анализе результатов.
• Вместе с командой решать, в каком направлении развивать наши сервисы и расставлять приоритеты.

Что нужно, чтобы к нам присоединиться

• Знание Python и SQL. Ты умеешь писать чистый и понятный код.
• Знание основ Computer Science: структуры данных, вычислительная сложность.
• Понимание основных принципов и алгоритмов машинного обучения. У тебя есть опыт обучения моделей. Подойдут учебные или pet projects.
• Хорошая математическая подготовка. Знаешь статистику и теорию вероятностей. Понимаешь, как рассчитать производную сложной функции и перемножить матрицы.
• Умение быстро осваивать новую информацию, самостоятельно разбираться в сложных темах. Можешь прочитать статью по ML и понять, что там написано.
• Желание развиваться как ML Engineer. Тебе нравится инженерная часть профессии не меньше, чем математическая.

Что мы за это предлагаем

• Высокую белую зарплату.

• Опционы компании эффективным сотрудникам.

• Оплату половины стоимости ДМС, включая стоматологию, с первого дня работы.

• Комфортный офис на Ходынском поле (10 мин. от ст. м. «ЦСКА» и 5 мин. транспортом от ст. м. «Аэропорт»).

• Доступ к электронной библиотеке МИФа и профессиональной литературе.

• Оплату профильных курсов, участия в российских и международных конференциях.

• Корпоративные выезды, хакатоны, митапы, тематические вечеринки и тренинги.

• Играй в пинг-понг в офисном спортзале, занимайся йогой или боксом, медитируй.

14 ресурсов и книг по AI и ML | dev.by

Видеокурсы, книги, интерактивные задания и задачи по программированию для начинающих и для тех, кто в теме. Публикуем перевод с сайта Hackernoon, автор — кофаундер площадки howtotoken Кирилл Шилов.

Краткий одночасовой курс по основным понятиям машинного обучения и типам проблем, для решения которых применима технология. Программа не углубляется в реализацию ML или обработку данных.

Основная задача курса — дать слушателям знания и средства для решения реальных проблем окружающего мира с помощью AI.

Введение в основы AI. Курс охватывает такие темы, как машинное обучение, вероятностная логика, робототехника, машинное зрение и обработка естественного языка.

Видеолекции Калифорнийского университета в Беркли по искусственному интеллекту.

Об основах, истории и применении искусственного интеллекта и интеллектуальных агентов. Слушатели узнают, как создавать агентов для решения прикладных задач (поиск, игры, логика, удовлетворение ограничений), познакомятся с машинным обучением, сценариями использования AI (обработка естественного языка, робототехника, зрение).

Курс Artificial Intelligence Массачусетского технологического института

Курс MIT содержит интерактивные демонстрации теоретического материала, которые призваны сделать его более увлекательным и помочь слушателям лучше понять принцип работы AI в различных ситуациях.

В курсе изложена теория и рассмотрено, как с помощью data science, машинного и глубокого обучения создавать и оптимизировать AI для решения практических задач.

Очень популярная книга, в которой доступно и обстоятельно изложены основы теоретического и практического аспектов искусственного интеллекта.

Фундаментальная книга о статистических методах обработки естественного языка, которая считается первым всесторонним введением в данную тему.

Обширный курс по основам машинного обучения, интеллектуального анализа данных и статистического распознавания образов.

Авторы курса расскажут о классификации как основе предиктивной аналитики, а также о подборе правильной стратегии для реализации data science-проектов.

Книга посвящена машинному обучению, суть которого заключается в создании алгоритмов, позволяющих компьютерным программам самостоятельно обучаться на основе опыта. Рассчитана на студентов.

Эта работа резюмирует значимые исследования в области глубоких нейросетей, которые признаны лучшими в задачах распознавания образов и машинного обучения.

Видеокурс о разработке алгоритмов машинного обучения с нуля. 

​Работа в области AI/ML в Беларуси​.​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​ ​

1. Заполните анонимную форму — 5 минут.
2. Укажите зарплатные (и другие) ожидания.
3. Выберите желаемую индустрию или область деятельности.
4. Получайте релевантные предложения​​.​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

Курс машинного обучения для начинающих — Специалист по Machine Learning

Представьте риэлтора с многолетним опытом покупки и продажи недвижимости. Он умеет определять стоимость квартиры почти мгновенно. Складывает в уме определенные параметры: инфраструктуру района, количество комнат, этаж, состояние подъезда и квартиры и т. д. И в памяти тут же всплывают подобные квартиры и цены, за которые они были проданы.

Машинное обучение — это весь многолетний опыт риэлтора, переданный программе, чтобы она тоже могла мгновенно определять стоимость квартиры. Для этого используют обучающие алгоритмы.

С помощью обучающих алгоритмов можно научить программы делать что угодно:

1. Предлагать дополнительные товары, которые пользователь купит с наибольшей вероятностью, на основе его поведения на сайте и покупок. Таким образом увеличивать продажи и прибыль бизнеса.

2. Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем к примеру страховую компанию, которая предоставляет услуги ДМС. Если она научит программу предсказывать, кто из клиентов в ближайшее время обратится за дорогостоящей медицинской услугой, то сможет предпринять меры, чтобы сократить расходы по ДМС. Например, позвонить клиенту и предложить ему проконсультироваться с хорошим врачом, чтобы не допустить развитие болезни.

3. Формировать заказы на поставку для магазинов сети с учетом динамики продаж, сезона, прогноза погоды и других параметров. Таким образом не допускать, чтобы в торговых точках было затоваривание или нехватка товара.

4. Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем к примеру банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом.

5. По факту, области применения машинного обучения практически безграничны: от контроля качества товаров до диагностики оборудования на производстве, от продаж до аналитики, от повышения персонализации до аудита. Вы сможете использовать возможности алгоритмов практически в любой сфере.

Вакансия Ведущий специалист ML в Магнитогорске — работа в Партнерские Вакансии

Город:

Магнитогорск

Занятость:

Полная занятость

Компания «Магнитогорский металлургический комбинат»

Приглашаем ведущего специалиста по направлению машинное обучение и обработка естественного языка для работы в проектах ПАО «ММК».

ПАО «ММК» входит в число крупнейших мировых производителей стали и занимает лидирующие позиции среди предприятий черной металлургии России.

Наш идеальный кандидат — целеустремленный и активный человек, не боящийся стать первооткрывателем, а также готовый решать задачи, для которых нужно применять state-of-the-art подходы.

От кандидата требуется умение работать в команде, а также навыки организации работы команды в проектах.

Возможен удаленный формат сотрудничества. Уровень заработной платы обсуждается индивидуально.

Обязанности:

• Руководство, развитие и экспертная поддержка команды data scientists.
• Решение бизнес-задач с помощью анализа данных и машинного обучения.
• Выстраивание пайплайна разработки и внедрения моделей в production.
• Построение и валидация моделей машинного обучения.
• Оценка качества полученных моделей.
• Планирование экспериментов и обучение моделей.

Требования:

• Опыт руководства командой data scientists.
• Опыт реализации проектов в области анализа данных и машинного от формирования функциональных/технических требований и до запуска в production.
• Знание и понимание алгоритмов машинного обучения, математического моделирования, математического анализа, математической статистики, численных методов, теории вероятностей.
• Уверенное использование фреймворков/библиотек: PyTorch, Tensorflow, Keras, Pandas, Numpy, Scipy, Scikit-learn, XGBoost, CatBoost и т.д.).
• Хорошее знание SQL и опыт работы с базами данных.
• Интерпретация и визуализация результатов работы полученных моделей.
• Знание современных подходов и методологии управления проектами (Scrum и Kanban).

Будет плюсом:

• Ссылки на свои проекты (GitHub и т.д.).
• Опыт разработки больших проектов на Python.
• Участие в хакатонах и соревнованиях по машинному обучению (например, Kaggle).

Условия:

• Оформление по ТК РФ.
• ДМС.
• Компенсация отдыха.
• График работы 5/2 (возможно удаленная работа).
• Молодой, энергичный и профессиональный коллектив.
• Возможность расти и развиваться в команде профессионалов.

ML Funnel Based Attribution — подробный гайд

Задача атрибуции — оценить эффективность рекламных каналов и кампаний. Выявить, какие из платных каналов трафика приводят пользователей к конверсии, а какие — нет. Зная это, вы можете перераспределить рекламный бюджет в пользу эффективных каналов, перестать тратить деньги на неэффективные, и в итоге получить больше конверсий.

От качества и достоверности модели атрибуции, которую вы используете, напрямую зависит выполнение плана продаж и рост бизнеса. Проблема в том, что большинство заказов совершаются не за одну сессию, то есть перед покупкой пользователь посещает сайт несколько раз. Поэтому для объективного распределения ценности конкретного заказа — выручки или прибыли — нужно оценивать каждую сессию, а не только последнюю. Большинство же стандартных моделей атрибуции не учитывают все действия пользователя перед заказом и отдают его ценность одному каналу в цепочке. Или оценивают каналы по условному правилу, а не по реальным заслугам.

Поэтому мы в OWOX BI создали собственную модель ML Funnel Based Attribution, которая учитывает все действия пользователей в онлайне и офлайне, реальную прибыль из CRM, а также показывает взаимное влияние каналов на конверсию и продвижение пользователя по воронке.

В этой статье мы подробно расскажем о задачах, которые вы можете решить с помощью атрибуции от OWOX BI.

Наши клиенты
растут на

22%

быстрее

Растите быстрее, анализируя, что лучше сработает в вашем маркетинге

Измеряйте KPI, находите зоны роста и увеличивайте свой ROI

Записаться на демо

Содержание

Что такое атрибуция и зачем она нужна

Для начала освежим в памяти теоретические знания.

Атрибуция — это распределение ценности от конверсии между каналами, которые продвигали пользователя по воронке. Она помогает ответить на вопрос, в какой мере каждый из каналов повлиял на продвижение пользователя по воронке и ту прибыль, которую вы получили в итоге.

Модель атрибуции — это логика распределения ценности по усилиям, которые обеспечили ее достижение. Например по рекламным каналам и кампаниям, которые помогли привлечь пользователей. В идеале используемая модель атрибуции должна быть достоверной (учитывать объективный вклад каждого усилия) и прозрачной (давать возможность понять и проверить результаты расчета).

Кому и зачем нужна атрибуция

Атрибуция нужна тем, кто управляет бюджетом на маркетинговые каналы и хочет эффективно его распределить, чтобы снизить расходы, увеличить доход и выполнить план продаж.

Читайте также: что такое атрибуция и как она помогает компаниям, разбор типичных ошибок и сложностей для маркетологов и аналитиков в работе с атрибуцией.

Стандартные модели атрибуции в Google Analytics

1. По первому клику (First Interaction/First Click). Вся ценность, полученная от конверсии, атрибутируется на первый источник, который привел пользователя.
2. По последнему клику (Last Interaction/Last Click). Вся ценность от конверсии достается последнему каналу, с которым соприкоснулся пользователь перед конверсией.
3. По последнему непрямому клику (Last Non-Direct Click). Вся ценность конверсии присваивается последнему каналу в цепочке, но, если это прямой заход (direct трафик), то ценность атрибутируется на предыдущий источник.
4. Линейная (Linear). Ценность от транзакции распределяется поровну между всеми источниками в цепочке.
5. С учетом давности взаимодействия (Time Decay). Ценность от транзакции распределяется между каналами по нарастающей.
6. На основе позиции (Position Based). БОльшую ценность — по 40% — получают два источника: тот, что познакомил пользователя с брендом и тот, что закрыл сделку. Оставшиеся 20% делятся поровну между всеми каналами в середине воронки.

Модели атрибуции в рекламных сервисах

В разных рекламных сервисах и аналитических системах доступны разные модели атрибуции.

	Last Non-Direct Click	Position Based	Probabilistic	Post-Click	Post-View	Cross-Device	Online-Offline
Google Ads	✔	✔	✔		✔	✔	✔
Google Display & Video 360	✔	✔	✔		✔	✔	✔
Google Search Ads 360		✔	✔		✔	✔	✔
Яндекс. Директ	✔	✔				✔
myTarget	✔				✔	✔	✔
Facebook Ads				✔	✔	✔	✔
Google Analytics	✔	✔		✔		✔	✔
Google Analytics 360	✔	✔	✔	✔	✔	✔	✔
Яндекс. Метрика	✔	✔			✔	✔	✔

Большинство сервисов используют Last Non-Direct Click, часть из них предоставляет Post-View или Cross-Device и т. д. Но между собой они остаются несравнимыми. Facebook меряет рекламу по-своему, в Google Ads другой подход, в Яндекс. Директ — третий. В результате невозможно получить общую картину в отношении всех рекламных инструментов.

Читайте также: основные принципы, плюсы и минусы большинства известных моделей атрибуции. Как выбрать модель, максимально подходящую вашему бизнесу.

Когда не подходят стандартные модели атрибуции

• Когда большинство заказов на вашем сайте совершается не за одну сессию, то есть в цепочке перед транзакцией было два и более визита.
• Если у вас большое количество разных рекламных источников.
• Вам нужно оценить взаимное влияние каждого из каналов на продвижение по воронке.
• Вы хотите понимать, как работают рекламные каналы в связке.
• У вас сложная и непоследовательная воронка продаж.

Чтобы оценить взаимное влияние всех источников, нужно объединять данные из разных рекламных сервисов, Google Analytics, CRM и использовать более сложные модели атрибуции: Data-Driven в Google Analytics 360, Цепи Маркова, Вектор Шепли или кастомные алгоритмы. Но у этих решений также есть свои ограничения. Например, минимальный объем данных, необходимый для расчета, невозможность учитывать post-view конверсии и подключить данные из CRM, скрытая логика расчетов, сложное и дорогое внедрение и т. д.

Обойти все эти ограничения вам поможет ML Funnel Based Attribution от OWOX BI.

Как работает ML Funnel Based Attribution

Модель атрибуции OWOX BI оценивает эффективность ваших рекламных кампаний, учитывая вклад каждого канала в продвижение клиента по конверсионной воронке. С ее помощью вы сможете решить, к примеру, такие задачи:

• Справедливо распределить рекламный бюджет с учетом реального вклада каналов на конверсию и их взаимного влияния.
• Снизить ДРР при увеличении дохода.
• Увеличить количество новых клиентов при сохранении бюджета.
• Увеличить количество целевых пользователей с медийных кампаний при сохранении бюджета.

Расчет модели в OWOX BI происходит на основе цепей Маркова и машинного обучения. Цепь Маркова — череда событий, в которой каждое последующее событие зависит от одного предыдущего. Атрибуция на основе цепей Маркова — это вероятностная модель, которая через расчет вероятностей переходов между шагами воронки позволяет оценить взаимное влияние шагов на конверсию и узнать, какой из них — самый значимый.

Для расчета вероятностей все шаги конверсионной воронки, указанные в настройках модели атрибуции OWOX BI, плюс шаг входа на сайт — представляются в качестве исходов в цепи Маркова. После этого происходит расчет вероятности перехода между этими исходами:

На графике выше — упрощенный пример для лучшего понимания и наглядности. В реальных случаях переходов может быть намного больше, вплоть до полного графа.

Подробнее о расчете модели атрибуции OWOX BI читайте в нашем справочном центре.

Если вы хотите увидеть вживую, как работает атрибуция OWOX BI, запишитесь на демо. Наши коллеги покажут вам реальные примеры применения атрибуции и расскажут, чем она может быть полезна именно вашему бизнесу.

Что нужно для работы с ML Funnel Based Attribution

1. Собирать сырые данные о поведении пользователей с сайта в Google BigQuery. Для этого вы можете использовать стриминг от OWOX BI или BigQuery Export для Google Analytics 360.
2. Импортировать в Google BigQuery расходы из рекламных сервисов. Для этого вы можете с помощью OWOX BI дополнить статистику по Google Ads кампаниям в Google Analytics расходами из других рекламных сервисов, а затем импортировать всю информацию в Google BigQuery. Также вы можете использовать прямой импорт сырых данных из Яндекс. Директ и Facebook в BigQuery.
3. По желанию вы можете дополнить данные в Google BigQuery информацией из своей CRM/ERP, колл-центра и других внутренних учетных систем. Это позволит вам использовать в расчетах атрибуции офлайн-продажи и фактическую прибыль из CRM. Также вы сможете использовать в качестве шагов воронки кастомные события: звонки, письма, личные встречи и т. д.
4. В своем проекте OWOX BI создать модель атрибуции и запустить расчеты. Как это сделать читайте в подробном гайде.

Преимущества атрибуции OWOX BI

Большинство наших клиентов используют OWOX BI для объективной оценки действующих рекламных кампаний и планирования будущих. Это нужно, чтобы выполнить план по выручке с плановым ROAS.

Вот ключевые причины, почему мы уверены, что OWOX BI справляется с этой задачей лучше всех.

1. Анализируйте полные данные, в том числе офлайн-продажи и прибыль из CRM

Наша модель атрибуции строится на полных данных: показы медийной рекламы и post-view конверсии, действия пользователей на сайте, расходы из рекламных сервисов, транзакции из СRM и любые другие онлайн и офлайн-события. В результате вы видите всю картину взаимодействия пользователя с вашим бизнесом и учитываете влияние всех усилий маркетинга на бизнес-показатели.

Дело в том, что доход в Google Analytics и прибыль от выкупленных товаров в CRM очень часто не совпадают. С OWOX BI вы сможете измерить вклад онлайн-маркетинга в реальные продажи, используя в расчетах доход из физических магазинов и исполняемость заказов из вашей внутренней системы.

2. Получите объективную оценку рекламных каналов

В отличие от стандартных моделей атрибуции, наша модель учитывает каждый шаг пользователя в цепочке перед заказом, а не только последний клик. Чем сложнее пройти шаг, тем больше ценности получает сессия, которая помогла это сделать. А зная ценность сессий, мы можем рассчитать ценность кампаний и каналов с учетом их вклада в продвижение пользователя по воронке.

3. Настройте воронку под свой бизнес

Мы уверены, что каждый бизнес индивидуален, и именно благодаря реализации своих уникальных преимуществ он может расти быстрее конкурентов. Поэтому в OWOX BI вы можете создать воронку, которая отвечает структуре именно вашего бизнеса.

Кроме действий пользователей на сайте, вы можете добавить в качестве шагов воронки любые кастомные события из CRM, коллтрекинга и других систем. Например, данные о звонках, личных встречах или отправленных письмах, загруженные в Google BigQuery. Так вы объедините в одной воронке все усилия бизнеса, направленные на конверсию пользователей, и более точно оцените их эффективность.

4. Узнайте, как работает каждый из каналов на разных этапах воронки

Просто получить комплексную оценку рекламных кампании недостаточно — оценку необходимо разделить на этапы знания, вовлечения и конверсии аудитории (модель AIDA). Когда в команде маркетинга больше одного человека, вы должны понимать, на каком из этапов маркетинг работает недостаточно эффективно и где нужно больше усилий.

Например, с OWOX BI вы можете увидеть, что кампании почти не формируют Awareness:

Как следствие, кампании, призванные работать на следующих этапах воронки, могут выглядеть неэффективными. Оценка ROAS существующих кампаний может показать как перераспределить бюджет между ними, но не вскроет нехватку усилий на верхнем этапе воронки. OWOX BI даст вам понимание того, на каком этапе воронки необходимо приложить усилия в первую очередь.

5. Оценивайте только управляемые каналы

Ни один алгоритм не заменит накопленный вами опыт. Например, вы наверняка знаете, что емкость брендовых кампаний исчерпана и их высокий ROAS не говорит о том, что в них необходимо больше инвестировать.

Поэтому в OWOX BI вы можете легко указать каналы, которые не будут участвовать в оценке:

В результате вы получите оценку именно тех кампаний, которыми объективно можете управлять. Важно, что вы можете сделать это в любой момент в удобном интерфейсе, не обращаясь к разработчикам или поддержке.

6. Оценивайте каналы привлечения для разных когорт пользователей

OWOX BI рассчитывает ценность каждой сессии. Благодаря этому вы сможете настроить модели атрибуции под разные когорты пользователей. Посчитать ROI/ROAS для новых и вернувшихся пользователей и сравнить рентабельность когорт.

К примеру, мобильные операторы могут оценивать вклад рекламных кампаний в продажи дополнительных услуг текущим клиентам (когорта «текущие клиенты»).

А компании из ниши fashion retail могут оценить отдельно First Time Buyers и Next Time Buyers и узнать, какие каналы лучше драйвят новых для бизнеса клиентов.

Также, зная стоимость сессии, вы сможете посчитать, сколько тратите и сколько зарабатываете на каждой из групп товаров. Оценить эффективность рекламы для разных регионов, посадочных страниц, мобильных версий и приложений.

Читайте также: как группировать расходы и доход по любым свойствам сессий с помощью OWOX BI.

7. Прозрачный алгоритм расчетов

Мы уверены, что важно не просто дать оценку кампаний, но и сделать ее прозрачной для бизнеса. Иначе любая оценка черным ящиком будет вызывать сомнения и не позволит найти ошибки в ее настройке.

Поэтому в OWOX BI вы можете увидеть для каждой транзакции, как ценность распределена по кампаниям, с которыми взаимодействовал пользователь:

Ошибки и неправильные выводы, полученные из-за попыток применения машинного обучения на недостаточном количестве данных могут очень дорого обойтись бизнесу. Поэтому наш алгоритм автоматически проверяет и контролирует статистическую значимость при расчетах. Кроме этого, ваши аналитики получают полный доступ к таблице, в которой приведены доверительные интервалы для каждого сегмента. Благодаря этому вы можете быть уверены в результатах и понимать, как они получены.

8. Машинное обучение в модели атрибуции OWOX BI

Эффективность онлайн-маркетинга все больше зависит не от используемых технологий, а от качества данных, на которых обучаются модели. Поэтому атрибуция «в собственном соку» проигрывает моделям, построенным с использованием рыночных данных.

Продукт OWOX BI имеет возможность использовать данные десятков тысяч проектов, чтобы модель машинного обучения учитывала эти знания в предсказательных функциях.

Кроме этого, к эффективной модели атрибуции можно предъявить следующие требования:

1. Данные для расчетов надо качественно готовить — нельзя просто пропустить через машинное обучение данные, собранные javascript трекером. Поэтому BigQuery ML подходит для экспериментов, но не для промышленного применения.
2. Нужно учитывать информацию о взаимодействии с верхней частью воронки — показы медийной рекламы. Для этого мы разработали OWOX BI Post-View Pixel, который позволяет на уровне пользователя измерить показы медийной рекламы. Также мы сделали интеграцию с Google Ads Data Hub, который позволяет в BigQuery запрашивать информацию из DCM и некоторых других источников, чтобы бизнес учитывал и прозрачно оценивал вклад медийной рекламы на верхних этапах воронки.
3. Модель должна учитывать экспертное мнение:
   1. Какие из каналов управляемые.
   2. Какая емкость каналов.
   3. Какова роль канала в воронке.
   4. Какое конверсионное окно.

Модель атрибуции OWOX BI всем этим требованиям соответствует.

9. Нет ограничений на минимальный объем данных

Data-Driven атрибуция в Google Analytics 360 предъявляет высокие требования к объему данных: 400 конверсий каждого типа с длиной пути не менее двух взаимодействий. OWOX BI за счет динамической группировки событий по стадиям воронки работает с меньшими объемами данных и подходит гораздо большему числу компаний. При этом статистическая значимость расчетов автоматически контролируется на уровне когорт пользователей, поэтому вы можете быть уверены в результатах и убедиться в них в таблице с результатами расчетов.

10. Получайте готовые отчеты в OWOX BI Smart Data

В OWOX BI Smart Data вы можете строить отчеты на данных атрибуции без помощи аналитиков и знаний SQL. После расчета модели атрибуции в Smart Data автоматически появятся отчеты по доходу, количеству конверсий, ROI, ROAS или ДРР в разрезе добавленных вами событий. Также вы можете создавать собственные отчеты с помощью удобного конструктора — просто выберите параметры и показатели, которые хотите видеть в отчете. Сервис мгновенно выдаст в ответ понятный график и таблицу.

Вот несколько примеров готовых отчетов по данным атрибуции, которые вы можете получить в Smart Data:

Этот отчет позволяет сравнить результаты расчетов разных моделей атрибуции. В нашем случае это Last Non-Direct Click, которая используется в Google Analytics, и ML Funnel Based Attribution от OWOX BI. Вы можете увидеть атрибутированный доход и ROAS по каналам, кампаниям, типам пользователей, регионам, городам и устройствам. У кампаний, которые переоценены, разница отрицательная. У недооцененных — положительная. Например, на скриншоте выше мы видим, что канал yandex/display был недооценен и в него стоит вкладывать больше усилий.

Следующий отчет показывает, как распределилась ценность источников и каналов по шагам воронки. Из примера выше мы видим, что наибольшее количество покупок (светло-зеленая полоска) совершается офлайн.

Кроме событий вы можете добавлять в отчеты другие параметры, например, тип пользователей — новые или вернувшиеся:

Отчет выше показывает, как распределены расходы, шаги воронки и выкупленные заказы по когортам клиентов. С его помощью вы сможете определить, какие каналы и кампании привлекают транзакции от новых клиентов, и запланировать распределение бюджета на них. Эти кампании помогут вам увеличить клиентскую базу.

11. Используйте данные атрибуции для управления рекламными ставками и аудиториями

С OWOX BI вы можете создавать автоматически обновляемые сегменты аудитории на основе любых ваших данных и загружать их в Яндекс. Аудитории и Google Ads. Кроме того, вы можете автоматически отправлять результаты расчетов атрибуции в биддинговые сервисы K50 и Alytics, а также в Google Ads и Facebook, чтобы управлять ставками с учетом реальной эффективности вашей рекламы.

12. Зрелый продукт — гарантированный результат

Выступив пионерами в развитии атрибуции на основе воронки, мы собрали уникальный опыт, доступный нашим клиентам в десятках статей и документации. Кроме того, мы готовы гарантировать в договоре соблюдение уровня качества сбора и обработки данных (SLA) выше 96%.

С OWOX вы получите не просто красивую идею об использовании машинного обучения в маркетинге, но и пошаговые руководства, практические рекомендации и примеры успешных кейсов.

Кейсы по атрибуции:

Узнайте, как атрибуция OWOX BI поможет вашему бизнесу. Запишитесь на демонстрацию продукта, чтобы оценить возможности наших продуктов.

Записаться на демо

Курс Основы администрирования серверов HPE ProLiant ML/DL/BL и систем Apollo Introduction to HPE ProLiant and Apollo Servers

Данный двухдневный курс предоставляет необходимые навыки системным администраторам, которые имеют дело с серверами HP ProLiant ML/DL/BL серий. Слушатели курса ознакомятся с различными продуктами HP: программами, агентами, утилитами, которые помогают устанавливать, развёртывать, мониторить и обслуживать сервера ProLiant. Лабораторные работы проводятся на серверах HP ProLiant BL460c Gen8.

Стоимость курса

48 400 руб

Заказать

Аудитория

Администраторы, инженеры и консультанты, которые настраивают и поддерживают сервера HP ProLiant.

От слушателя требуется

• Желательно знакомство с операционными системами Microsoft Windows Server 2008R2 SP1 Standard и Enterprise, Microsoft Windows Server 2012 Standard




• Инсталляция и конфигурирование Windows Server 2012 h5T10S




• Администрирование Windows Server 2012 h5T11S
  

Содержание курса

Модуль 1: Обзор серверов HP Proliant и ресурсов с информацией

• Введение в линейку HP ProLiant




• Обзор новых возможностей и ключевых технологий в серверах HP ProLiant восьмого поколения




• HP Services Media Library, сервисы технической помощи и онлайн документация

Лабораторная работа 0: Работа с виртуальной лабораторией HPVL

• Доступ к виртуальной лаборатории и обзор необходимых вещей для выполнения упражнений




•  Выход из виртуальной лаборатории

Лабораторная работа 1: Использование онлайн ресурсов

• Документация для серверов HP ProLiant Gen8 и навигация по HP Services Media Library

Модуль 2: HP integrated Lights-Out

• Введение в HP iLO и его функции




• Обзор веб-интерфейса HP iLO




• Введение в Integrated Remote Console

Лабораторная работа 2: Использование HP integrated Lights-Out 4

• Основные функции веб-интерфейса HP iLO 4




•  Различные возможности двух основных графических консолей IRC

Модуль 3: Настройка с помощью Option ROM

• Введение в HP ROM-Based Setup Utility (RBSU) и в процесс загрузки




• Возможности RBSU и процесс конфигурирования




• Расширенная настройка iLO 4 с помощью RBSU




• Настройка Option ROM для дисковых массивов (ORCA)




• Доступ к RBSU и к Intelligent Provisioning

Лабораторная работа 3: Настройка серверов с помощью опции ROM

• Настройка системы с помощью ROM-based setup utility (RBSU)




• Настройка HP integrated Lights-Out (iLO) 4 с помощь iLO RBSU




• Настройка логических дисков с помощью ORCA

Модуль 4: HP Intelligent Provisioning

• Введение в HP Intelligent Provisioning




• Утилиты управления HP Intelligent Provisioning




• HP Array Configuration Utility (ACU) и Array Diagnostics Utility (ADU)




• Утилита конфигурации HP iLO из Intelligent Provisioning




• Функция установки операционных систем в Intelligent Provisioning

Лабораторнаяработа 4-5: HP Intelligent Provisioning

• Установка Microsoft Windows Server с помощью HP Intelligent Provisioning




• Пакет развёртывания операционных систем с помощью HP Intelligent Provisioning

Модуль 5: Обслуживание программного обеспечения HP

• Введение в обновление системы




• Введение в HP Service Pack для ProLiant




• Обзор возможностей HP Smart Upd ate Manager (HP SUM) и методов установки




• Обзор обновления HP Intelligent Provisioning и процедуры переустановки

Лабораторная работа 6: Обновление системы

• Загрузка HP Service Pack for ProLiant (SPP) ISO файла с сайта HP




• Использование HP SUM для управления обновлениями сервера




• Создание отчётов HP SUM




• Использование HP SUM для установки SPP




• Переустановка HP Intelligent Provisioning на обновлённом сервере HP

Модуль 6: Мониторинг

• Введение в Agentless Management и Agentless Management Service (AMS)




• Введение в Active Health System (AHS) и его журналы




• Введение в HP System Management Homepage (SMH)




• Обзор HP Insight Diagnostics




• Конфигурация iLO с помощью утилит HPONCFG и CPQLOCFG с использованием XML скриптов RIBCL




• Управление iLO с помощью скриптового языка SMASH CLP

Лабораторная работа 7: Настройка мониторинга системы

• Функции Agentless Management Service (AMS) на работающем Microsoft Windows Server




• Основные возможности HP System Management Homepage (SMH) и HP Insight Diagnostics




• Использование утилиты HP Lights-Out Online Configuration (HPONCFG)




• Использование командного интерфейса утилиты HPONCFG для конфигурации HP iLO

Лабораторная работа 8: Удалённое управление и развёртывание

• Использование командного интерфейса утилиты CPQLOCFG для удалённого управления HP iLO




• Использование Systems Management Architecture for Server Hardware (SMASH) Command Line Protocol (CLP) для управления iLO




• Удалённая установка Microsoft Windows Server 2012 с помощью IP Deployment Se ttings и RIBCL

Модуль 7: Поддержка HP ProLiant

• Опции HP Support




• Proactive Insight




• Что такое HP Insight Online и как это работает

15 проектов для развития навыков работы с машинным обучением

Рубрика #чтопочитать и материал для совершенствования навыков в области машинного обучения.

{«id»:150241,»url»:»https:\/\/vc.ru\/ml\/150241-15-proektov-dlya-razvitiya-navykov-raboty-s-mashinnym-obucheniem»,»title»:»15 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c»,»services»:{«facebook»:{«url»:»https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/vc.ru\/ml\/150241-15-proektov-dlya-razvitiya-navykov-raboty-s-mashinnym-obucheniem»,»short_name»:»FB»,»title»:»Facebook»,»width»:600,»height»:450},»vkontakte»:{«url»:»https:\/\/vk.com\/share.php?url=https:\/\/vc.ru\/ml\/150241-15-proektov-dlya-razvitiya-navykov-raboty-s-mashinnym-obucheniem&title=15 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c»,»short_name»:»VK»,»title»:»\u0412\u041a\u043e\u043d\u0442\u0430\u043a\u0442\u0435″,»width»:600,»height»:450},»twitter»:{«url»:»https:\/\/twitter. com\/intent\/tweet?url=https:\/\/vc.ru\/ml\/150241-15-proektov-dlya-razvitiya-navykov-raboty-s-mashinnym-obucheniem&text=15 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c»,»short_name»:»TW»,»title»:»Twitter»,»width»:600,»height»:450},»telegram»:{«url»:»tg:\/\/msg_url?url=https:\/\/vc.ru\/ml\/150241-15-proektov-dlya-razvitiya-navykov-raboty-s-mashinnym-obucheniem&text=15 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c»,»short_name»:»TG»,»title»:»Telegram»,»width»:600,»height»:450},»odnoklassniki»:{«url»:»http:\/\/connect. ok.ru\/dk?st.cmd=WidgetSharePreview&service=odnoklassniki&st.shareUrl=https:\/\/vc.ru\/ml\/150241-15-proektov-dlya-razvitiya-navykov-raboty-s-mashinnym-obucheniem»,»short_name»:»OK»,»title»:»\u041e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0438\u043a\u0438″,»width»:600,»height»:450},»email»:{«url»:»mailto:?subject=15 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c&body=https:\/\/vc.ru\/ml\/150241-15-proektov-dlya-razvitiya-navykov-raboty-s-mashinnym-obucheniem»,»short_name»:»Email»,»title»:»\u041e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0443″,»width»:600,»height»:450}},»isFavorited»:false}

6258

просмотров

В данной статье мы рассмотрим 15 наборов данных и идей их реализации в различных проектах, которые помогут вам эффективно развить свои навыки машинного обучения. Для большинства проектов, связанных с машинным обучением или наукой о данных, создание датасета является тяжелой задачей, а для обучения точных моделей требуется огромное количество данных. Но не волнуйтесь — многие исследователи, организации и отдельные люди публично делятся своими наблюдениями, и мы можем использовать их в своих целях. Для реализации данных проектов мы можем использовать любой язык программирования, например, Python или R. Навык работы с машинным обучением и искусственным интеллектом развить не легко, ведь изначально тяжело найти хороший подход к изучению данной сферы, но это исключительно важно. Цель специалистов по науке о данных — сделать из данных важные выводы, которые помогут бизнесу расти.

1. Обнаружение фейковых новостей

Данный проект очень полезен при применении NLP (Natural Language Processing) для выявления фальшивых новостей, то есть, поддельной информации из недостоверных источников. Основой этого проекта является идея о том, что формулировка фейковых новостей отличается от настоящих, и модель машинного обучения может заметить эти отличия. Такую модель можно обучить, используя пассивно-агрессивный алгоритм классификации, который может классифицировать большие потоки данных, а его имплементация не займет много времени.

2. Ирисы Фишера

Это, пожалуй, самый известный набор данных, когда дело доходит до распознавания шаблонов. Всего он включает в себя три вида ирисов (Iris Setosa, Iris Versicolour, Iris Virginica) по 50 примеров для каждого, с различными типами лепестков и чашелистиков. Один из видов линейно отделим от остальных двух, в то время как остальные два вида линейно неразделимы друг от друга. Для этого набора данных стоит использовать регрессионную или классификационную модель. Классификация — это процесс распределения предметов в соответствующие классы.

3. Набор данных MNIST

Этот датасет можно использовать для обучения алгоритма классификации, который в последующем сможет распознавать рукописные цифры.

Ссылка на набор данных: MNIST

4. Цены на места жительства

Этот набор данных часто используется в распознавании шаблонов. Он содержит информацию о различных местах жительства в Бостоне, включая уровень преступности, налоги, количество комнат и т.д. Всего в нём 506 записей и 14 параметров. Вы можете использовать этот набор данных для прогнозирования цены нового места жительства, используя линейную регрессию. Линейная регрессия используется для вычисления неизвестного значения, в случае если оно линейно взаимосвязанно с уже имеющимися значениями.

5. Пассажиры Титаника

15 апреля 1912 года Титаник потонул и унес жизни 1502 из 2224 пассажиров. Представленный ниже набор данных содержит информацию о пассажирах, включая имя, возраст, пол и т.д. 891 пассажир относятся к набору обучения и 418 к набору тестирования. Используя данный датасет и линейную регрессию, можно обучить модель, прогнозирующую, выжил бы человек на Титанике или нет.

6. Обнаружение мошенничества с кредитными картами

Этот набор данных содержит транзакции, совершенные с банковских карт и помеченные как мошеннические или подлинные. На основе этого набора можно обучить модель, которая сможет замечать мошеннические действия, что очень важно для компаний, использующих транзакционные системы. Попробуйте использовать различные алгоритмы, например, ансамбль методов, логистическую регрессию и нейронные сети для определения лучшего из них.

7. Твиты о COVID-19

Данные твиты собираются с использованием Twitter API и Python скрипта. Сбор твитов, содержащих хэштег #covid19 , происходит каждый день в течении определенного периода времени, что приводит к большому количеству собранных постов. Вы можете использовать эти данные для изучения различных тем, связанных с COVID-19, определения географического распределения постов, оценки различных мнений и взглядов.

8. Статистика образования в школах Индии

Приведенный набор данных содержит информацию об индийских школах за 2013-2014 и 2015-2016 учебные года. Благодаря ему, начинающие ученые по данным могут сразу начать работать с данными, ведь он собирает в одном месте всю изначально разрозненную информацию от индийского правительства. Полезно это будет как просто новичкам, так и людям, которым интересно узнать, как образование в Индии развивается с течением времени. Начать свое исследование вы можете с ответов на следующие вопросы:

• В каких штатах наиболее высок процент людей, бросивших школу?
• Имеют ли ученики доступ к достаточному количеству питьевой воды и туалетам?
• Насколько высока совокупная доля учащихся на различных ступенях образования?
• На каких ступенях образования меньше уровень зачисления? Растет ли он или убывает?

9. Загрязнение воздуха в Сеуле

Этот набор данных содержит информацию об уровне загрязнения воздуха в Сеуле, столице Республики Корея. Он включает в себя средние значения шести химических элементов (SO2, NO2, CO, O3, PM10, PM2.5).

• Измерения проводились каждый час с 2017 по 2019 года.
• Измерения проводились в 25 районах Сеула.

Этот набор данных разделен на четыре файла:

• 1. Измерения уровня загрязнения.
• 2. Информация об измеряемых химических элементах.
• 3. Информация о станциях, проводящих измерения.
• 4. Обобщение результатов.

10. Спрос на номера в отелях

Вам когда-нибудь было интересно узнать, в какое время наиболее выгодно забронировать номер в отеле? Или какова оптимальная продолжительность пребывания? Что если вы хотите спрогнозировать, получит ли отель необычайно большое количество бронирований?

Данный датасет поможет вам ответить на все эти вопросы!

Он содержит информацию о бронированиях в двух отелях — городском и курортном, включая даты бронирований, продолжительность пребывания, количество взрослых и детей, количество парковочных мест.

Этот набор данных идеально подойдет тем, кто хочет попрактиковаться с разведочным анализом данных или научиться строить предиктивные модели.

11. Данные о COVID-19 в Корее

Коронавирусом в Южной Корее заражены уже более 10000 человек. Корейский центр контроля и профилактики заболеваний (KCDC) открыто публикует собранную информацию. Приведенный ниже набор данных организует всю информацию из докладов KCDC и местных правительств. Ученые по данным анализируют и визуализируют эти данные, используя различные техники визуализации и data mining.

12. Набор данных о фильмах

Приведенные файлы содержат метаданные 45000 фильмов, входящих в полный датасет MovieLens и выпущенных в июле 2017 года или раньше. Набор данных включает в себя такие параметры, как список актеров, съёмочную группу, ключевые слова сюжета, бюджет, доход, афиши, дату выпуска, языки, компанию-производителя, оценки и средние значения оценок TMDb.

Данный датасет можно использовать по-разному:

• Прогнозирование дохода фильма или его успешности на основе некоторых метрик.
• Определение фильмов, которые получили более высокие оценки и средние значения оценок на TMDb.
• Создание рекомендательных систем на основе фильтрации по содержанию и коллаборативной фильтрации.

13. Mobile App Store

Ориентироваться в постоянно меняющейся мобильной ситуации тяжело. Процент использования мобильных устройств по сравнению с компьютерами продолжает расти. Android охватывает примерно 53,2% рынка мобильных приложений, Apple — 43%. Приведенные в датасете данные были собраны с помощью iTunes Search API на сайте Apple.

• 1. Попробуйте ответить на вопрос: Какое влияние имеют элементы приложения на его рейтинг?
• 2. Попробуйте сравнить статистику приложений из разных групп.

14. Отток клиентов компании Telco

«Прогнозируйте поведение, чтобы удерживать клиентов. Проанализировав все релевантные данные о клиентах, можно разработать целевую программу удержания клиентов».

Этот набор данных содержит следующую информацию:

• Отток клиентов за последний месяц.
• Услуги, на которые подписался каждый клиент: мобильная связь, интернет, интернет-безопасность, резервное копирование в облаке, защита устройства, техподдержка, телевидение и фильмы.
• Информация об аккаунте клиента: продолжительность существования аккаунта, способ оплаты, информация о предоставлении чеков, месячная плата и общая сумма оплат.
• Демографическая информация: пол, возрастные рамки, наличие партнеров и детей.

15. Статистика игроков NBA с 1950 года.

Этот набор данных содержит совокупную индивидуальную статистику за 67 сезонов NBA. От простых значений, таких как количество очков, ассистов и подборов, до более сложных, например, Value Over Replacement.

Так как моей целью в данном проекте было прогнозирование уровня игры баскетболиста на основе его прошлых игр, а также его физических характеристик, я сначала хотел узнать ответы на приведенные выше вопросы перед обучением строгой модели.

Заключение

В итоге, данные проекты позволят вам быстро развить ваши прикладные навыки машинного обучения, при этом изучая интересные темы. Вы сможете узнать какие есть преимущества и ограничения у различных алгоритмов. Работа над данными проектами покажет, какие трудности и риски ученые по данным могут встретить при выборе стратегии, основанной на данных.

Надеюсь, наши идеи для проектов были для вас полезны.

обучающих моделей машинного обучения — Amazon Machine Learning

Процесс обучения модели машинного обучения предполагает предоставление машинного обучения.
алгоритм (то есть алгоритм обучения )
с обучающими данными, чтобы учиться. Срок МЛ
модель относится к артефакту модели, который создается
тренировочный процесс.

Данные обучения должны содержать правильный ответ, который известен как
цель Цель или
атрибут . Алгоритм обучения находит закономерности в
обучающие данные, которые сопоставляют атрибуты входных данных с целью (
ответ, который вы хотите предсказать), и он выводит модель машинного обучения, которая
фиксирует эти закономерности.

Вы можете использовать модель машинного обучения для получения прогнозов на основе новых данных, о которых вы не знаете.
то
цель. Например, предположим, что вы хотите обучить модель машинного обучения предсказывать,
электронная почта это спам
или не спам. Вы должны предоставить Amazon ML обучающие данные, содержащие электронные письма для
что ты знаешь
цель (то есть метка, которая сообщает, является ли электронное письмо спамом или нет).Amazon
ML будет обучать
модель машинного обучения с использованием этих данных, что приводит к модели, которая пытается предсказать,
Новый E-mail
будет спам или нет.

Для получения общей информации о моделях машинного обучения и алгоритмах машинного обучения см. Принципы машинного обучения.

типов моделей машинного обучения — Amazon Machine Learning

Amazon ML поддерживает три типа моделей машинного обучения: бинарная классификация, мультиклассовая классификация,
и регресс.Тип модели, которую вы должны выбрать, зависит от типа цели
что ты хочешь
предсказывать.

Модель двоичной классификации

ML-модели для задач двоичной классификации предсказывают двоичный результат (один из двух
возможные классы).Для обучения моделей бинарной классификации Amazon ML использует отраслевой стандарт
алгоритм обучения, известный как логистическая регрессия.

Примеры задач двоичной классификации

• «Это спам электронной почты или нет?»

• «Купит ли покупатель этот товар?»

• «Это книга или животное на ферме?»

• «Этот отзыв написан клиентом или
  робот? »

Мультиклассовая классификация Модель

Модели

ML для задач мультиклассовой классификации позволяют генерировать прогнозы
за
несколько классов (предскажите один из более чем двух результатов).Для обучения мультиклассу
модели, Amazon ML
использует стандартный алгоритм обучения, известный как полиномиальная логистическая регрессия.

Примеры проблем с несколькими классами

• «Это книга, фильм или одежда?»

• «Это романтическая комедия, документальный фильм или
  триллер?»

• «Какая категория товаров наиболее интересна
  этот покупатель? »

Модель регрессии

Модели

ML для задач регрессии предсказывают числовое значение.Для регресса тренировки
моделей Amazon ML использует стандартный алгоритм обучения, известный как линейная регрессия.

Примеры проблем регрессии

• «Какая температура будет в Сиэтле?
  завтра?»

• «Сколько единиц будет продано для этого продукта?»

• «По какой цене будет продаваться этот дом?»

Процесс обучения

— Amazon Machine Learning

Чтобы обучить модель машинного обучения, вам необходимо указать следующее:

• Входной источник обучающих данных

• Имя атрибута данных, который содержит цель, которую нужно
  предсказанный

• Необходимые инструкции по преобразованию данных

• Параметры обучения для управления алгоритмом обучения

В процессе обучения Amazon ML автоматически выбирает
правильный алгоритм обучения для вас, исходя из типа цели
который вы указали в источнике обучающих данных.

Инженер по машинному обучению Twitter — Health ML

Вы инженер, который заинтересован в решении очень сложных состязательных задач и увлечен защитой онлайн-пользователей от злоупотреблений, спама и манипуляций? Вам нравится работать над сложными проблемами, которые требуют междисциплинарного подхода, творческих решений и быстрых итераций продукта? Будете ли вы гордиться тем, что будете работать над масштабируемой системой в реальном времени, которая ежедневно обслуживает миллионы пользователей? Если да, то присоединяйтесь к нам.

Кто мы
Группа инженеров Health ML отвечает за создание масштабируемых систем обнаружения, которые предотвращают спам, манипуляции и злоупотребления. Мы используем ML и методы релевантности, чтобы сделать Twitter более безопасным и ограничить распространение дезинформации на платформе. Наша команда работает над всем продуктом, чтобы выявлять оскорбительных и рассылающих спам пользователей и контент, активизировать действия в отношении злоумышленников, вносить изменения в поведение пользователей, а также обнаруживать и исправлять учетные записи, нарушающие условия обслуживания в Twitter.

Мы разрабатываем, поддерживаем и вносим свой вклад в несколько моделей и систем машинного обучения, в том числе:

• Модели, обнаруживающие нежелательные взаимодействия
• Модели для определения приоритетов проверки людьми учетных записей, нарушающих политику Twitter, для более быстрого принятия мер и ограничения их ущерба
• Обнаружение ботов, которые злоупотребляют платформой или распространяют дезинформацию
• Обнаружение повторных злоупотреблений, создающих новые учетные записи после приостановки работы
• Механизмы правил в реальном времени и системы кластеризации для выявления и принятия мер в отношении групп злоумышленников в масштабе

Команды, которые нанимают

Манипуляции с платформой: Стремление остановить враждебные попытки манипулировать нашей платформой и смягчить попытки искусственно усилить или подавить информацию или манипулировать опытом людей в Твиттере.

Гражданская честность: Защищайте и поддерживайте общественное обсуждение в Твиттере, поскольку оно относится к конкретному гражданскому событию или более широкому гражданскому участию.

Оскорбительные взаимодействия: Обеспечение того, чтобы Twitter стал безопасным пространством для публичных разговоров (защищенным от серьезных оскорбительных взаимодействий), чтобы обеспечить здоровое участие пользователей.

Дезинформация: Сокращение создания и исправление использования вводящей в заблуждение информации с целью устранения ее потенциального вреда для пользователей Twitter.

Что вы будете делать
Хотя вы будете работать над передовыми проблемами, эта позиция не является чисто исследовательской. Вы будете участвовать в жизненном цикле разработки в Twitter, включая проектирование распределенных систем, написание производственного кода и конвейеров данных, проведение анализа кода и работу вместе с нашими командами по инфраструктуре и надежности. Вы будете применять методы анализа данных, машинного обучения и / или анализа графиков для решения различных задач моделирования и релевантности, связанных с пользователями, их социальным графом, их твитами и их поведением.

Что такое машинное обучение | Определение, инструменты, принцип работы и использование

1. Простое определение машинного обучения
2. Что такое машинное обучение
3. Почему мы должны изучать машинное обучение
4. Как начать с машинным обучением
5. Семь шагов машинного обучения
6. Как работает машинное обучение?
7. Какой язык программирования лучше всего подходит для машинного обучения
8. Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом
9. Типы машинного обучения
10. Приложения машинного обучения

Простое определение машинного обучения

Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое дает устройствам возможность учиться на собственном опыте и совершенствоваться без какого-либо программирования.Например, когда вы делаете покупки на любом веб-сайте, он показывает похожие поисковые запросы, например: — Люди, которые покупали, также видели это.

Что такое машинное обучение?

Артур Самуэль ввел термин «машинное обучение» в 1959 году. Он был пионером в области искусственного интеллекта и компьютерных игр и определил машинное обучение как «область исследования , которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».

В этой статье, во-первых, мы подробно обсудим машинное обучение, охватывающее различные аспекты, процессы и приложения.Во-вторых, мы начнем с понимания важности машинного обучения. Мы также объясним стандартные термины, используемые в машинном обучении, и шаги для решения проблемы машинного обучения. Кроме того, мы поймем, что такое машинное обучение и как оно работает. Более того, мы выясним, почему Python — лучший язык программирования для машинного обучения. Мы также перечислим различные типы подходов к машинному обучению и промышленных приложений. Наконец, статья заканчивается перспективами трудоустройства и карьерного роста в области машинного обучения, а также тенденциями заработной платы в ведущих мегаполисах Индии.

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта. Машинное обучение — это изучение того, как сделать машины более похожими на людей в их поведении и решениях, дав им возможность учиться и разрабатывать свои собственные программы. Это делается с минимальным вмешательством человека, то есть без явного программирования. Процесс обучения автоматизирован и улучшен на основе опыта машин на протяжении всего процесса. На машины поступают данные хорошего качества, и для построения моделей машинного обучения используются различные алгоритмы, чтобы обучать машины на этих данных.Выбор алгоритма зависит от типа имеющихся данных и типа деятельности, которую необходимо автоматизировать.

Вот видео, в котором с нуля объясняется, что такое машинное обучение.

Теперь вы можете задаться вопросом, чем это отличается от традиционного программирования? Что ж, в традиционном программировании мы загружали бы входные данные и хорошо написанную и протестированную программу в машину для генерации вывода. Когда дело доходит до машинного обучения, входные данные вместе с выходными данными загружаются в машину на этапе обучения, и она разрабатывает программу для себя.Чтобы лучше понять это, обратитесь к иллюстрации ниже:

Почему мы должны изучать машинное обучение?

Машинному обучению сегодня уделяется все необходимое внимание. Машинное обучение может автоматизировать многие задачи, особенно те, которые могут выполнять только люди с их врожденным интеллектом. Воспроизвести этот интеллект на машинах можно только с помощью машинного обучения.

С помощью машинного обучения предприятия могут автоматизировать рутинные задачи.Это также помогает в автоматизации и быстром создании моделей для анализа данных. Различные отрасли зависят от огромных объемов данных для оптимизации своей деятельности и принятия разумных решений. Машинное обучение помогает создавать модели, которые могут обрабатывать и анализировать большие объемы сложных данных для получения точных результатов. Эти модели точны, масштабируемы и работают с меньшим временем выполнения работ. Создавая такие точные модели машинного обучения, компании могут использовать выгодные возможности и избегать неизвестных рисков.

Распознавание изображений, генерация текста и многие другие варианты использования находят применение в реальном мире. Это расширяет возможности экспертов по машинному обучению, чтобы они могли проявить себя как востребованные профессионалы.

Как начать работу с машинным обучением?

Чтобы начать работу с машинным обучением, давайте взглянем на некоторые важные термины, используемые в машинном обучении:

Некоторая терминология машинного обучения

• Модель : Модель машинного обучения, также известная как «гипотеза», представляет собой математическое представление реального процесса.Алгоритм машинного обучения вместе с обучающими данными создает модель машинного обучения.
• Признак : Признак — это измеримое свойство или параметр набора данных.
• Вектор функций : это набор нескольких числовых функций. Мы используем его в качестве входных данных для модели машинного обучения в целях обучения и прогнозирования.
• Обучение : алгоритм принимает в качестве входных данных набор данных, известных как «данные обучения». Алгоритм обучения находит закономерности во входных данных и обучает модель ожидаемым результатам (цели).Результатом тренировочного процесса является модель машинного обучения.
• Прогноз : как только модель машинного обучения готова, в нее могут быть добавлены входные данные для обеспечения прогнозируемого вывода.
• Цель (метка) : значение, которое должна предсказать модель машинного обучения, называется целью или меткой.
• Переоснащение : Когда большой объем данных обучает модель машинного обучения, она имеет тенденцию учиться на шуме и неточных вводах данных.Здесь модель не может правильно характеризовать данные.
• Недостаточное соответствие : Это сценарий, когда модель не может расшифровать основной тренд во входных данных. Это снижает точность модели машинного обучения. Проще говоря, модель или алгоритм недостаточно хорошо соответствуют данным.
  Вот видео с пошаговым руководством по решению проблемы машинного обучения на примере пива и вина:

Есть семь шагов машинного обучения

1. Сбор данных
2. Подготовка этих данных
3. Выбор модели
4. Обучение
5. Оценка
6. Настройка гиперпараметров
7. Прогнозирование

Обязательно изучить язык программирования, предпочтительно Python, а также необходимые аналитические и математические знания.Вот три математических области, которые вам нужно освежить, прежде чем приступать к решению задач машинного обучения:

1. Линейная алгебра для анализа данных: скаляры, векторы, матрицы и тензоры
2. Математический анализ: производные и градиенты
3. Теория вероятностей и статистика
4. Многомерное исчисление
5. Алгоритмы и комплексная оптимизация

Как работает машинное обучение ?

Три основных строительных блока системы машинного обучения — это модель, параметры и обучаемый.

• Модель — это система, которая делает прогнозы
• Параметры — это факторы, которые учитываются моделью для прогнозирования
• Обучаемый вносит корректировки в параметры и модель для согласования прогнозов с фактическими результатами

Пусть Мы опираемся на приведенный выше пример пива и вина, чтобы понять, как работает машинное обучение. Модель машинного обучения здесь должна предсказать, будет ли напиток пивом или вином. Выбранные параметры — это цвет напитка и процентное содержание алкоголя.Первый шаг:

Обучение на обучающем наборе

Это включает выборку набора данных нескольких напитков, для которых указаны цвет и процентное содержание алкоголя. Теперь нам нужно определить описание каждой классификации, то есть вина и пива, с точки зрения значений параметров для каждого типа. Модель может использовать описание, чтобы решить, будет ли новый напиток вином или пивом.

Значения параметров «цвет» и «процентное содержание алкоголя» можно представить как «x» и «y» соответственно.Затем (x, y) определяет параметры каждого напитка в обучающих данных. Этот набор данных называется обучающим набором. Эти значения, нанесенные на график, представляют гипотезу в форме линии, прямоугольника или полинома, которая лучше всего соответствует желаемым результатам.

Второй этап — измерение ошибки

После обучения модели на определенном обучающем наборе ее необходимо проверить на неточности и ошибки. Мы используем свежий набор данных для выполнения этой задачи.Результатом этого теста будет один из следующих четырех:

• Истинно-положительное: когда модель предсказывает состояние, когда оно присутствует
• Истинно-отрицательное: когда модель не предсказывает условие, когда оно отсутствует
• Ложно-положительное: когда модель предсказывает условие, когда оно отсутствует
• Ложно Отрицательный: когда модель не предсказывает состояние, когда оно присутствует

Сумма FP и FN — это общая ошибка модели.

Управление шумом

Для простоты мы рассмотрели только два параметра для решения задачи машинного обучения, а именно цвет и процентное содержание алкоголя.Но на самом деле вам придется учитывать сотни параметров и широкий набор обучающих данных, чтобы решить проблему машинного обучения.

• Созданная гипотеза будет иметь намного больше ошибок из-за шума. Шум — это нежелательные аномалии, которые скрывают основную взаимосвязь в наборе данных и ослабляют процесс обучения. Различные причины возникновения этого шума:
• Большой набор обучающих данных
• Ошибки во входных данных
• Ошибки маркировки данных
• Ненаблюдаемые атрибуты, которые могут повлиять на классификацию, но не учитываются в обучающем наборе из-за отсутствия данных

Вы можете принять определенную степень ошибки обучения из-за шума, чтобы гипотеза была как можно более простой.

Тестирование и обобщение

Хотя алгоритм или гипотеза может хорошо соответствовать обучающему набору, он может потерпеть неудачу при применении к другому набору данных за пределами обучающего набора. Поэтому важно выяснить, подходит ли алгоритм для новых данных. Проверить это с помощью набора новых данных — вот способ судить об этом. Кроме того, обобщение относится к тому, насколько хорошо модель предсказывает результаты для нового набора данных.

Когда мы подбираем алгоритм гипотезы для максимально возможной простоты, он может иметь меньше ошибок для обучающих данных, но может иметь более значительную ошибку при обработке новых данных.Мы называем это недостаточным оснащением. С другой стороны, если гипотеза слишком сложна, чтобы наилучшим образом соответствовать результату обучения, она может плохо обобщаться. Это случай переоборудования. В любом случае результаты возвращаются для дальнейшего обучения модели.

Какой язык лучше всего подходит для машинного обучения?

Python — лучший язык программирования для приложений машинного обучения благодаря различным преимуществам, упомянутым в разделе ниже.Другие языки программирования, которые можно использовать для приложений машинного обучения, — это R, C ++, JavaScript, Java, C #, Julia, Shell, TypeScript и Scala.

Python известен своей удобочитаемостью и относительно меньшей сложностью по сравнению с другими языками программирования. Приложения машинного обучения включают сложные концепции, такие как исчисление и линейная алгебра, реализация которых требует больших усилий и времени. Python помогает уменьшить эту нагрузку за счет быстрой реализации, позволяющей инженеру машинного обучения проверить идею.Вы можете ознакомиться с Руководством по Python, чтобы получить базовое понимание языка. Еще одно преимущество использования Python в машинном обучении — это готовые библиотеки. Существуют разные пакеты для разных типов приложений, как указано ниже:

• Numpy, OpenCV и Scikit используются при работе с изображениями
• NLTK вместе с Numpy и Scikit снова при работе с текстом
• Librosa для аудиоприложений
• Matplotlib, Seaborn и Scikit для представления данных
• TensorFlow и Pytorch для Приложения для глубокого обучения
• Scipy для научных вычислений
• Django для интеграции веб-приложений
• Pandas для высокоуровневых структур данных и анализа

Python обеспечивает гибкость в выборе между объектно-ориентированным программированием или написанием сценариев.Также нет необходимости перекомпилировать код; разработчики могут вносить любые изменения и моментально видеть результаты. Вы можете использовать Python вместе с другими языками для достижения желаемой функциональности и результатов.

Python — универсальный язык программирования, который может работать на любой платформе, включая Windows, MacOS, Linux, Unix и другие. При переходе с одной платформы на другую код нуждается в незначительных доработках и изменениях, и он готов к работе на новой платформе.

Вот краткое изложение преимуществ использования Python для задач машинного обучения:

Другой язык программирования, используемый для машинного обучения, — «R».Вот видеоурок для начинающих, объясняющий, как работать с этим очень известным языком программирования. Посмотри.

Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом

AI решает более комплексные задачи автоматизации системы, используя такие области, как когнитивная наука, обработка изображений, машинное обучение или нейронные сети для компьютеризации. С другой стороны, ML влияет на машину, чтобы извлекать уроки из внешней среды.Внешняя среда может быть чем угодно, например, внешними запоминающими устройствами, датчиками, электронными сегментами.

Кроме того, искусственный интеллект позволяет машинам и каркасам думать и выполнять задачи, как это делают люди. В то время как машинное обучение зависит от вводимых данных или запросов, запрошенных пользователями. Фреймворк воздействует на вход, проверяя, доступен ли он в базе знаний, а затем предоставляет выходные данные.

Типы машинного обучения

В этом разделе мы узнаем о различных подходах к машинному обучению и различных проблемах, которые они могут решить.

Что такое обучение с учителем?

Модель контролируемого обучения имеет набор входных переменных (x) и выходной переменной (y). Алгоритм определяет функцию отображения между входными и выходными переменными. Соотношение y = f (x).

Обучение контролируется или контролируется в том смысле, что мы уже знаем результат, и алгоритм корректируется каждый раз для оптимизации его результатов. Алгоритм обучается на наборе данных и корректируется до тех пор, пока не будет достигнут приемлемый уровень производительности.
Мы можем сгруппировать контролируемые задачи обучения как:

1. Проблемы регрессии — используются для прогнозирования будущих значений, а модель обучается с использованием исторических данных. Например, прогнозирование будущей цены продукта.
2. Проблемы классификации — различные метки обучают алгоритм определять элементы в определенной категории. Например, болезнь или отсутствие болезни, яблоко или апельсин, пиво или вино.

Что такое обучение без учителя?

При таком подходе выходные данные неизвестны, а под рукой имеется только входная переменная.Алгоритм учится сам по себе и обнаруживает впечатляющую структуру данных.
Цель состоит в том, чтобы расшифровать базовое распределение данных, чтобы получить больше информации о данных.
Мы можем сгруппировать задачи обучения без учителя как:

1. Кластеризация: это означает объединение входных переменных с одинаковыми характеристиками вместе. Например, группировка пользователей на основе истории поиска
2. Ассоциация: здесь мы обнаруживаем правила, которые управляют значимыми ассоциациями среди набора данных.Например, люди, которые смотрят «X», также будут смотреть «Y».

Что такое полу-контролируемое обучение?

При полууправляемом обучении специалисты по данным обучают модели с минимальным количеством помеченных данных и большим количеством немаркированных данных. Обычно первым шагом является кластеризация похожих данных с помощью алгоритма машинного обучения без учителя. Следующим шагом является маркировка немаркированных данных с использованием характеристик ограниченных доступных помеченных данных. После маркировки полных данных можно использовать алгоритмы контролируемого обучения для решения проблемы.

Что такое обучение с подкреплением ?

При таком подходе модели машинного обучения обучаются принимать ряд решений на основе вознаграждений и отзывов, которые они получают за свои действия. Машина учится достигать цели в сложных и неопределенных ситуациях и вознаграждается каждый раз, когда достигает ее в течение периода обучения.

Обучение с подкреплением отличается от обучения с учителем в том смысле, что ответа нет, поэтому агент подкрепления определяет шаги для выполнения задачи.Машина учится на собственном опыте, когда набор обучающих данных отсутствует.
Вот видео, объясняющее различные типы машинного обучения на реальных примерах:

Вот несколько приложений машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения

помогают создавать интеллектуальные системы, которые могут учиться на своем прошлом опыте и исторических данных для получения точных результатов. Таким образом, многие отрасли применяют решения машинного обучения для решения своих бизнес-задач или для создания новых, более совершенных продуктов и услуг.В сфере здравоохранения, обороны, финансовых услуг, маркетинга и безопасности, среди прочего, машинное обучение используется в своих приложениях и процессах.

Приложения машинного обучения

Распознавание лиц / Распознавание изображений

Наиболее распространенным приложением машинного обучения является распознавание лиц, а простейшим примером этого приложения является iPhone X. Существует множество вариантов использования распознавания лиц, в основном в целях безопасности, таких как идентификация преступников, поиск пропавших без вести, помощь судебно-медицинские исследования и др.Интеллектуальный маркетинг, диагностика заболеваний, отслеживание посещаемости школ — это еще несколько вариантов использования.

Автоматическое распознавание речи

Сокращенно ASR, автоматическое распознавание речи используется для преобразования речи в цифровой текст. Его приложения заключаются в аутентификации пользователей на основе их голоса и выполнении задач на основе ввода человеческого голоса. Речевые шаблоны и словарный запас вводятся в систему для обучения модели. В настоящее время системы ASR находят широкое применение в следующих областях:

• Медицинская помощь
• Промышленная робототехника
• Судебно-медицинская экспертиза и правоохранительные органы
• Оборона и авиация
• Промышленность связи
• Домашняя автоматизация и контроль доступа
• I.Т. и бытовая электроника

Финансовые услуги

Машинное обучение имеет множество вариантов использования в финансовых услугах. Алгоритмы машинного обучения превосходно помогают обнаруживать мошенничество, отслеживая действия каждого пользователя и оценивая, типична ли попытка действия для этого пользователя.
Финансовый мониторинг для выявления действий по отмыванию денег также является важным вариантом использования машинного обучения для обеспечения безопасности.

Machine Learning также помогает принимать лучшие торговые решения с помощью алгоритмов, которые могут анализировать тысячи источников данных одновременно.Кредитный скоринг и андеррайтинг — некоторые из других приложений.
Самым распространенным приложением в нашей повседневной деятельности являются виртуальные личные помощники, такие как Siri и Alexa.

Маркетинг и продажи

Machine Learning улучшает алгоритмы оценки потенциальных клиентов, включая различные параметры, такие как посещения веб-сайтов, открытые электронные письма, загрузки и клики, для оценки каждого интереса. Это также помогает предприятиям улучшить свои динамические модели ценообразования с помощью методов регрессии для прогнозирования.

Sentiment Analysis — еще одно важное приложение для измерения реакции потребителей на конкретный продукт или маркетинговую инициативу. Машинное обучение для компьютерного зрения помогает брендам идентифицировать свои продукты на изображениях и видео в Интернете. Эти бренды также используют компьютерное зрение для измерения упоминаний, которые упускают какой-либо соответствующий текст. Чат-боты также становятся более отзывчивыми и умными с помощью машинного обучения.

Здравоохранение

Жизненно важное применение машинного обучения — это диагностика болезней и недомоганий, которые иначе диагностировать трудно.С приходом машинного обучения лучевая терапия также становится лучше.

Открытие лекарств на ранней стадии — еще одно важное приложение, которое включает такие технологии, как точная медицина и секвенирование нового поколения. Для завершения клинических испытаний и получения результатов требуется много времени и денег. Применение прогнозной аналитики на основе машинного обучения может улучшить эти факторы и дать лучшие результаты.

Технологии машинного обучения

также важны для прогнозирования эпидемий.Ученые всего мира используют эти технологии для прогнозирования вспышек эпидемий.

Системы рекомендаций

Многие компании сегодня используют системы рекомендаций для эффективного общения с пользователями на своем сайте. Он может порекомендовать соответствующие продукты, фильмы, веб-сериалы, песни и многое другое. Наиболее известные варианты использования рекомендательных систем — это сайты электронной коммерции, такие как Amazon, Flipkart и многие другие, а также Spotify, Netflix и другие каналы веб-потоковой передачи.

“ Начните свое путешествие по искусственному интеллекту с отличного обучения, которое предлагает курсов по искусственному интеллекту с высоким рейтингом с обучением мирового уровня от лидеров отрасли. Если вы интересуетесь машинным обучением, интеллектуальным анализом данных или анализом данных, у Great Learning есть курс для вас! »

9

Старший евангелист AI / ML — Номер вакансии: 1348134

ОПИСАНИЕ

Вы воодушевлены и взволнованы возможностями приложений искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения? Вы увлечены пропагандой и продвижением технологических партнеров и партнеров-консультантов по стеку машинного обучения AWS? Заинтересованы ли вы в создании конвейера продаж стека AWS AI / ML, работая с менеджерами по развитию партнеров и менеджерами по работе с клиентами? Команда AWS ISV Accelerate ищет эксперта в области искусственного интеллекта (AI), машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL), чтобы обучить технологических партнеров в государственном секторе и дать им возможность внедрить платформу машинного обучения AWS как часть своей основное предложение.
В качестве евангелиста AI / ML / DL вы будете тесно сотрудничать с группами разработки продуктов AWS ML и бизнесом, а также с командами по продажам, архитекторам решений, партнерами и маркетологами, чтобы продвигать и предоставлять рекомендации по ценностному предложению платформы AWS ML технологическим и консалтинговым компаниям, которые предоставляют решения правительственным, образовательным и некоммерческим организациям. Вы будете нести ответственность за создание программ и механизмов для выявления целевых технологических компаний, системных интеграторов и стартапов и взаимодействия с ними, а также будете выступать в качестве эксперта в предметной области AI / ML в целях создания и расширения внедрения стека машинного обучения AWS.
Идеальный кандидат должен обладать опытом работы в сфере бизнеса и машинного обучения / анализа данных, а также страстью проводить презентации, демонстрации и практические лабораторные работы. Кандидат будет обладать технической глубиной и опытом ведения бизнеса, чтобы легко сообщать ИТ-архитекторам, командам инженеров и руководителям высшего звена о преимуществах сервисов, платформ и фреймворков машинного обучения в облаке AWS. Идеальный кандидат должен продемонстрировать способность стратегически и долгосрочно мыслить о потребностях технологических компаний и уметь влиять на их план действий по внедрению стека машинного обучения AWS.
Роли и обязанности:

·
· Взаимодействие с независимыми поставщиками программного обеспечения, обслуживающими государственный сектор, для поддержки внедрения и использования сервисов машинного обучения AWS с целью вывода на рынок множества новых решений (побед).
·
· Увеличение доходов для Сервисы машинного обучения AWS, разработанные независимыми поставщиками программного обеспечения из государственного сектора
·
· Постоянно оценивать и анализировать рыночный ландшафт и возможности для сервисов AWS ML.
·
· Продемонстрируйте преимущества платформы AWS AI для технологических партнеров и партнеров-консультантов.
·
· Сосредоточьтесь на обучении и пропаганде платформы AWS AI, а также на ее внедрении среди партнеров по технологиям и консалтингу в государственном секторе.
·
· Обнаружение, фиксация и отчетность об опыте работы на местах о клиентах и ​​проблемах и возможностях AWS, связанных с платформой AWS ML.
·
· Для измерения и получения ощутимых бизнес-результатов, тесно сотрудничая с PDM-партнерами по технологиям и расширенными группами продаж.
·
· Периодически создавать конвейер возможностей AI / ML и обеспечивать обратную связь для повышения эффективности программ

Здесь, в AWS, мы принимаем наши различия.Мы привержены развитию нашей культуры включения. У нас есть десять групп по интересам, возглавляемых сотрудниками, которые охватывают 40 000 сотрудников в более чем 190 отделениях по всему миру. У нас есть инновационные предложения по льготам, и мы проводим ежегодные и постоянные обучающие мероприятия, включая наши конференции «Беседы о расе и этнической принадлежности» (CORE) и AmazeCon (гендерное разнообразие). Культура вовлеченности Amazon подкреплена нашими 14 принципами лидерства, которые напоминают членам команды о необходимости искать разные точки зрения, учиться, проявлять любопытство и заслужить доверие.

ОСНОВНАЯ КВАЛИФИКАЦИЯ

· 7+ лет работы в сфере продаж технологий, развития бизнеса или консалтинга
· Более 3 лет опыта работы с / продаж решений искусственного интеллекта / машинного обучения
· Продемонстрированные знания и опыт в ML и AI, оптимально в Сервисы машинного обучения AWS

ПРЕДПОЧТИТЕЛЬНАЯ КВАЛИФИКАЦИЯ

· Признанный в отрасли эксперт в области искусственного интеллекта / машинного обучения, продемонстрированный в отраслевых публикациях и презентациях на отраслевых мероприятиях
· Глубокое понимание сервисов машинного обучения AWS
· Сильные аналитические, устные / письменные коммуникативные навыки, и продемонстрировала способность превращать подробные данные и анализ рынка в полезную стратегическую информацию, чтобы стимулировать принятие клиентами и давать соответствующие стратегические рекомендации бизнесу.
· Глубокое понимание множества решений машинного / искусственного интеллекта и способность сравнивать и противопоставлять возможности платформы AWS.
· Соответствует / превосходит требования принципов лидерства Amazon для этой роли
· Соответствует / превосходит Amazon по функциональной / технической глубине и сложности
· AWS сертифицирован по специальности AI / ML и / или сертифицирован AWS Associate SA

Amazon стремится к разнообразному и инклюзивному рабочему месту . Amazon является работодателем с равными возможностями и не допускает дискриминации по признаку расы, национального происхождения, пола, гендерной идентичности, сексуальной ориентации, защищенного статуса ветерана, инвалидности, возраста или другого статуса, защищенного законом.Для людей с ограниченными возможностями, которые хотели бы запросить жилье, посетите страницу https://www.amazon.jobs/en/disability/us.

Начните с машинного обучения

Это пошаговые инструкции, которые вы так долго искали!

С чем вам нужна помощь?

Как мне начать?

Самый частый вопрос, который мне задают: «, как мне начать? ”

Мой лучший совет по началу работы в машинном обучении состоит из 5 этапов:

• Шаг 1 : Настройте мышление .Поверьте, вы можете практиковать и применять машинное обучение.
• Шаг 2 : Выберите процесс . Используйте системный процесс для решения проблем.
• Шаг 3 : Выберите инструмент . Выберите инструмент для своего уровня и сопоставьте его со своим процессом.
• Шаг 4 : Практика работы с наборами данных . Выберите наборы данных для работы и отработайте этот процесс.
• Шаг 5 : Создайте портфолио . Соберите результаты и продемонстрируйте свои навыки.

Подробнее об этом нисходящем подходе см .:

Многие из моих учеников использовали этот подход, чтобы успешно участвовать в соревнованиях Kaggle и получить работу инженеров по машинному обучению и специалистов по обработке данных.

Процесс прикладного машинного обучения

Преимущество машинного обучения — это прогнозы и модели, которые делают прогнозы.

Иметь навыки прикладного машинного обучения — значит знать, как последовательно и надежно предоставлять высококачественные прогнозы от проблемы к проблеме.Вам нужно следовать систематическому процессу.

Ниже приведен 5-этапный процесс, которому вы можете следовать, чтобы постоянно достигать результатов выше среднего по задачам прогнозного моделирования:

• Шаг 1 : Определите вашу проблему.
• Шаг 2 : Подготовьте данные.
• Шаг 3 : Алгоритмы выборочной проверки.
• Шаг 4 : Улучшение результатов.
• Шаг 5 : Представьте результаты.

Подробное описание этого процесса см. В сообщениях:

Вероятность для машинного обучения

Вероятность — это математика количественной оценки и использования неопределенности.Это основа многих областей математики (например, статистики) и критически важна для прикладного машинного обучения.

Ниже приведен трехэтапный процесс, который вы можете использовать для быстрого повышения скорости с вероятностью для машинного обучения.

• Шаг 1 : Узнайте, что такое вероятность.
• Шаг 2 : Узнайте, почему вероятность так важна для машинного обучения.
• Шаг 3 : Погрузитесь в темы вероятностей.

Здесь вы можете увидеть все учебные пособия по вероятности.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Основания вероятности

Теорема Байеса

Распределения вероятностей

Теория информации

Статистика для машинного обучения

Статистические методы — важная фундаментальная область математики, необходимая для более глубокого понимания поведения алгоритмов машинного обучения.

Ниже приведен трехэтапный процесс, который вы можете использовать, чтобы быстро освоить статистические методы машинного обучения.

• Шаг 1 : Узнайте, что такое статистические методы.
• Шаг 2 : Узнайте, почему статистические методы важны для машинного обучения.
• Шаг 3 : Погрузитесь в темы статистических методов.

Здесь вы можете увидеть все публикации о статистических методах. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Сводная статистика

Статистическая проверка гипотез

Методы передискретизации

Оценка статистики

Линейная алгебра для машинного обучения

Линейная алгебра — важная фундаментальная область математики, необходимая для более глубокого понимания алгоритмов машинного обучения.

Ниже приведен трехэтапный процесс, который вы можете использовать, чтобы быстро освоить линейную алгебру для машинного обучения.

• Шаг 1 : Узнайте, что такое линейная алгебра.
• Шаг 2 : Узнайте, почему линейная алгебра важна для машинного обучения.
• Шаг 3 : Погрузитесь в темы линейной алгебры.

Здесь вы можете увидеть все сообщения по линейной алгебре. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Линейная алгебра в Python

Матрицы

Векторы

Факторизация матрицы

Понимание алгоритмов машинного обучения

Машинное обучение — это алгоритмы машинного обучения.

Вам необходимо знать, какие алгоритмы доступны для данной проблемы, как они работают и как получить от них максимальную отдачу.

Вот как начать работу с алгоритмами машинного обучения:

• Шаг 1 : Откройте для себя различные типы алгоритмов машинного обучения.
• Шаг 2 : Откройте для себя основы алгоритмов машинного обучения.
• Шаг 3 : Узнайте, как работают лучшие алгоритмы машинного обучения.

Здесь вы можете увидеть все сообщения об алгоритмах машинного обучения.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Линейные алгоритмы

Нелинейные алгоритмы

Ансамблевые алгоритмы

Как изучать / изучать алгоритмы машинного обучения

Машинное обучение Weka (без кода)

Weka — это платформа, которую вы можете использовать для начала прикладного машинного обучения.

Он имеет графический пользовательский интерфейс, что означает отсутствие необходимости в программировании, и предлагает набор современных алгоритмов.

Вот как начать работу с Weka:

• Шаг 1 : Откройте для себя возможности платформы Weka.
• Шаг 2 : Узнайте, как обойти платформу Weka.
• Шаг 3 : Узнайте, как добиться результатов с помощью Weka.

Здесь вы можете увидеть все сообщения Weka о машинном обучении. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Машинное обучение Python (scikit-learn)

Python — одна из самых быстрорастущих платформ для прикладного машинного обучения.

Вы можете использовать такие же инструменты, как pandas и scikit-learn, при разработке и оперативном развертывании вашей модели.

Ниже приведены шаги, которые можно использовать для начала работы с машинным обучением Python:

• Шаг 1 : Откройте для себя Python для машинного обучения
• Шаг 2 : Откройте для себя экосистему машинного обучения Python.
• Шаг 3 : Узнайте, как решать проблемы с помощью машинного обучения в Python.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о машинном обучении Python. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Машинное обучение на Python

R Машинное обучение (курсор)

R — это платформа для статистических вычислений и самая популярная платформа среди профессиональных специалистов по данным.

Он популярен из-за большого количества доступных методов и из-за отличных интерфейсов для этих методов, таких как мощный пакет Caret.

Вот как начать работу с машинным обучением R:

• Шаг 1 : Узнайте о платформе R и о том, почему она так популярна.
• Шаг 2 : Откройте для себя алгоритмы машинного обучения в R.
• Шаг 3 : Узнайте, как решать проблемы с помощью машинного обучения в R.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о машинном обучении R. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Прикладное машинное обучение в рублях

Алгоритм кода с нуля (Python)

Вы можете многое узнать об алгоритмах машинного обучения, написав их с нуля.

Обучение через кодирование — предпочтительный стиль обучения для многих разработчиков и инженеров.

Вот как начать работу с машинным обучением, написав все с нуля.

• Шаг 1 : Откройте для себя преимущества алгоритмов кодирования с нуля.
• Шаг 2 : Узнайте, что алгоритмы кодирования с нуля — это только средство обучения.
• Шаг 3 : Узнайте, как с нуля кодировать алгоритмы машинного обучения на Python.

Здесь вы можете увидеть все сообщения об алгоритмах кода с нуля. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Подготовить данные

Линейные алгоритмы

Оценка алгоритма

Нелинейные алгоритмы

Введение в прогнозирование временных рядов (Python)

Прогнозирование временных рядов — важная тема в бизнес-приложениях.

Многие наборы данных содержат компонент времени, но тема временных рядов редко рассматривается подробно с точки зрения машинного обучения.

Вот как начать работу с прогнозированием временных рядов:

• Шаг 1 : Откройте для себя прогнозирование временных рядов.
• Шаг 2 : Откройте для себя временные ряды как контролируемое обучение.
• Шаг 3 : Узнайте, как добиться хороших результатов с помощью прогнозирования временных рядов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о прогнозировании временных рядов. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Руководства по подготовке данных

Подготовка данных для машинного обучения (Python)

Эффективность вашей прогнозной модели зависит от данных, которые вы используете для ее обучения.

Таким образом, подготовка данных может стать наиболее важной частью вашего проекта прикладного машинного обучения.

Вот как начать работу с подготовкой данных для машинного обучения:

• Шаг 1 : Откройте для себя важность подготовки данных.
• Шаг 2 : Откройте для себя методы подготовки данных.
• Шаг 3 : Узнайте, как добиться хороших результатов с помощью подготовки данных.

Здесь вы можете увидеть все руководства по подготовке данных.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Очистка данных

Выбор функций

Преобразование данных

Уменьшение размерности

XGBoost в Python (повышение стохастического градиента)

XGBoost — это высокооптимизированная реализация деревьев решений с градиентным усилением.

Он популярен, потому что его используют одни из лучших специалистов по данным в мире для победы в соревнованиях по машинному обучению.

Вот как начать работу с XGBoost:

• Шаг 1 : Откройте для себя алгоритм повышения градиента.
• Шаг 2 : Откройте для себя XGBoost.
• Шаг 3 : Узнайте, как добиться хороших результатов с помощью XGBoost.

Здесь вы можете увидеть все сообщения XGBoosts. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Несбалансированная классификация

Несбалансированная классификация относится к задачам классификации, в которых для одного класса гораздо больше примеров, чем для другого класса.

Проблемы такого типа часто требуют использования специализированных показателей производительности и алгоритмов обучения, поскольку стандартные показатели и методы ненадежны или полностью не работают.

Вот как вы можете начать работу с несбалансированной классификацией:

• Шаг 1 : Откройте для себя проблему несбалансированной классификации
• Шаг 2 : Откройте для себя интуицию для искаженного распределения классов.
• Шаг 3 : Узнайте, как решить проблемы несбалансированной классификации.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о несбалансированной классификации. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Показатели эффективности

Чувствительные к стоимости алгоритмы

Выборка данных

Расширенные методы

Глубокое обучение (Керас)

Глубокое обучение — увлекательная и мощная область.

Новейшие результаты получены в области глубокого обучения, и это под-область машинного обучения, которую нельзя игнорировать.

Вот как начать работу с глубоким обучением:

• Шаг 1 : Узнайте, что такое глубокое обучение.
• Шаг 2 : Откройте для себя лучшие инструменты и библиотеки.
• Шаг 3 : Узнайте, как справляться с проблемами и добиваться результатов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Фон

Многослойные персептроны

Сверточные нейронные сети

Рекуррентные нейронные сети

Повышение эффективности глубокого обучения

Несмотря на то, что модель нейронной сети с глубоким обучением легко определить и подогнать, может быть сложно добиться хорошей производительности при решении конкретной задачи прогнозного моделирования.

Существуют стандартные методы, которые вы можете использовать для улучшения обучения, уменьшения переобучения и улучшения прогнозов с помощью вашей модели глубокого обучения.

Вот как начать повышать эффективность глубокого обучения:

• Шаг 1 : Откройте для себя проблему глубокого обучения.
• Шаг 2 : Откройте для себя основы диагностики и повышения производительности модели.
• Шаг 3 : Откройте для себя методы, которые можно использовать для повышения производительности.

Здесь вы можете увидеть все лучшие публикации по глубокому обучению. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Better Learning (исправить обучение)

Лучшее обобщение (исправление переобучения)

Лучшие прогнозы (ансамбли)

Советы, уловки и ресурсы

Сети с долговременной краткосрочной памятью (LSTM)

Рекуррентные нейронные сети

с долговременной краткосрочной памятью (LSTM) предназначены для решения задач прогнозирования последовательности и представляют собой современный метод глубокого обучения для решения сложных задач прогнозирования.

Вот как начать работу с LSTM в Python:

• Шаг 1 : Откройте для себя перспективы LSTM.
• Шаг 2 : Узнайте, где можно использовать LSTM.
• Шаг 3 : Узнайте, как использовать LSTM в своем проекте.

Здесь вы можете увидеть все сообщения LSTM. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств по использованию LSTM в Python с библиотекой глубокого обучения Keras.

Подготовка данных для LSTM

Поведение LSTM

Моделирование с помощью LSTM

LSTM для временных рядов

Глубокое обучение для обработки естественного языка (NLP)

Работа с текстовыми данными затруднена из-за беспорядочного естественного языка.

Текст не «решен», но для получения современных результатов по решению сложных проблем НЛП вам необходимо использовать методы глубокого обучения.

Вот как начать работу с глубоким обучением для обработки естественного языка:

• Шаг 1 : Узнайте, что такое глубокое обучение для НЛП.
• Шаг 2 : Откройте для себя стандартные наборы данных для НЛП.
• Шаг 3 : Узнайте, как справляться с проблемами и добиваться результатов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении для НЛП.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Сумка со словами Модель

Моделирование языка

Обобщение текста

Классификация текста

Вложения слов

Подписи к фото

Перевод текста

Глубокое обучение для компьютерного зрения

Работа с данными изображения затруднена из-за разницы между необработанными пикселями и смыслом изображений.

Компьютерное зрение не решено, но для получения современных результатов при решении сложных задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и распознавание лиц, вам нужны методы глубокого обучения.

Вот как начать работу с глубоким обучением для компьютерного зрения:

• Шаг 1 : Узнайте, что такое глубокое обучение для компьютерного зрения.
• Шаг 2 : Откройте для себя стандартные задачи и наборы данных для компьютерного зрения.
• Шаг 3 : Узнайте, как справляться с проблемами и добиваться результатов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении для компьютерного зрения. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Обработка данных изображения

Увеличение данных изображения

Классификация изображений

Подготовка данных изображения

Основы сверточных нейронных сетей

Распознавание объектов

Глубокое обучение для прогнозирования временных рядов

Нейронные сети с глубоким обучением способны автоматически изучать произвольные сложные сопоставления от входов к выходам и поддерживать несколько входов и выходов.

Такие методы, как MLP, CNN и LSTM, предлагают многообещающие возможности для прогнозирования временных рядов.

Вот как начать работу с глубоким обучением для прогнозирования временных рядов:

• Шаг 1 : Откройте для себя перспективы (и ограничения) глубокого обучения для временных рядов.
• Шаг 2 : Узнайте, как разработать надежные базовые и оправданные модели прогнозирования.
• Шаг 3 : Узнайте, как создавать модели глубокого обучения для прогнозирования временных рядов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении для прогнозирования временных рядов.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Тенденции прогнозов и сезонность (одномерный)

Распознавание человеческой деятельности (многомерная классификация)

Прогноз использования электроэнергии (многомерный, многоступенчатый)

Типы моделей

Примеры из практики временных рядов

Прогноз загрязнения воздуха (многомерный, многоступенчатый)

Генеративные состязательные сети (GAN)

Generative Adversarial Networks, или сокращенно GAN, представляют собой подход к генеративному моделированию с использованием методов глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети.

Сети

GAN — это захватывающая и быстро меняющаяся область, которая оправдывает обещание генеративных моделей в их способности генерировать реалистичные примеры по ряду проблемных областей, в первую очередь в задачах преобразования изображения в изображение.

Вот как начать работу с глубоким обучением для генеративных состязательных сетей:

• Шаг 1 : Откройте для себя перспективы GAN для генеративного моделирования.
• Шаг 2 : Откройте для себя архитектуру GAN и различные модели GAN.
• Шаг 3 : Узнайте, как разрабатывать модели GAN на Python с помощью Keras.

Здесь вы можете увидеть все руководства по Generative Adversarial Network. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Основы GAN

Функции потерь GAN

Разработка простых моделей GAN

GAN для преобразования изображений

Нужна дополнительная помощь?

Я здесь, чтобы помочь вам стать мастером прикладного машинного обучения.

Если у вас остались вопросы и вам нужна помощь, у вас есть несколько вариантов:

• Электронные книги : Я продаю каталог электронных книг, которые показывают, как быстро добиться результатов с помощью машинного обучения.
  

  No related posts.