Чем занимается и сколько зарабатывает специалист по машинному обучению

На чтение
2 мин
Дата обновления
01.03.2026
Тип:Курс
Формат:Смешанный
Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики
Курс «Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики» поможет вам освоить ключевые аспекты машинного обучения и уверенно применять их на практике. Вы получите навыки работы с популярными инструментами анализа данных, научитесь строить эффективные модели и решать реальные задачи, что позволит вам создать впечатляющее портфолио проектов. Ожидайте увлекательные практические задания, поддержку экспертов и сертификат по окончании курса — ваш шаг к успешной карьере в области анализа данных и искусственного интеллекта!
51100 ₽94541 ₽
2363 ₽/мес рассрочка
Подробнее
#COURSE#

Специалист по машинному обучению (ML, machine learning) — это программист, который с помощью специальных наборов данных и алгоритмов обучает искусственный интеллект.

Посмотрим, например, как приложение «Яндекс.Навигатор» выбирает маршрут до пункта назначения. У него есть ваши GPS-координаты и карта, но при этом он знает и о пробках, авариях, дорожном ремонте. Всё это благодаря графу дорог — алгоритм быстро анализирует возможные пути и находит самый быстрый. А программисты следят, чтобы машинный интеллект не ошибался.

Но ситуация на дорогах постоянно меняется: вчера здесь был поворот, а сегодня висит «кирпич» и водители вынуждены объезжать это место. Добавлять на карту все изменения вручную, особенно в реальном времени, слишком трудозатратно и дорого, требуется много людей. Но алгоритму совсем не обязательно знать про запрет — ему достаточно увидеть, что машины стали двигаться по-другому, чтобы перенаправить всех водителей на другие маршруты.

Научить компьютер принимать такие решения — задача специалистов по ML. Без этого мы не смогли бы обработать море информации, которую люди генерируют каждый день, и сделать нашу жизнь комфортнее.

[spacing size=”25″]

Чем занимается специалист по машинному обучению

Задачи специалиста по МL отличаются в разных компаниях и проектах, но чаще всего он делает вот что:

  • Собирает и подготавливает данные. Для прокачки искусственного интеллекта необходимо много данных. И не любых, а специально размеченных. Например, чтобы научить машину отличать котиков от собак, нужно дать ей много фотографий и «подписать», на каких изображены кошки, а на каких — собаки. Такая классификация данных называется разметкой.

Собирать данные вручную сложно: если это, например. изображения, требуются сотни тысяч фото с разных ракурсов и разными условиями освещённости. «ВКонтакте» недавно запустил новую функцию — сеть показывает фото пользователей их друзьям и спрашивает: «Это Вася Иванов?» Чтобы отметить друга на фото, требуется меньше секунды. Не поленитесь и сделайте это. Так вы поможете нейросети научиться распознавать лица, а заодно почувствуете себя специалистом по ML — хоть немножко