Презентация «Как работает инженер машинного обучения, чем он отличается от Data Science с чего начать путь в этоой профессии как строится модель и выводится в продакнш» — шаблон и оформление слайдов
Описание
Готовая презентация, где 'Как работает инженер машинного обучения, чем он отличается от Data Science с чего начать путь в этоой профессии как строится модель и выводится в продакнш' - отличный выбор для HR-специалисты и менеджеры по персоналу, которые ценят стиль и функциональность, подходит для обучения и развития персонала. Категория: HR и управление персоналом, подкатегория: Презентация по обучению и развитию персонала. Работает онлайн, возможна загрузка в форматах PowerPoint, Keynote, PDF. В шаблоне есть видео и продуманный текст, оформление - современное и минималистичное. Быстро скачивайте, генерируйте новые слайды с помощью нейросети или редактируйте на любом устройстве. Slidy AI - это поддержка нейросети для генерации новых идей и адаптивного дизайна, позволяет делиться результатом через ссылку через мессенджер и вдохновлять аудиторию, будь то школьники, студенты, преподаватели, специалисты или топ-менеджеры. Бесплатно и на русском языке!
Содержание презентации
- Путь в Инженерию Машинного Обучения
- Понятие инженера машинного обучения
- Роль и задачи ML-инженера
- Различия между инженером ML и специалистом DS
- Навыки и знания ML-инженера
- Начало карьеры в машинном обучении
- Этапы разработки моделей машинного обучения
- Обучение и тестирование моделей: ключевые моменты
- Вывод модели в продакшн: ключевые шаги
- Проблемы и вызовы ML-инженера
- Перспективы ML-инженера
Путь в Инженерию Машинного Обучения
Слайд 1Разберём основы профессии инженера машинного обучения, отличия от Data Science и как построить модель и вывести её в продакшн. Узнайте, с чего начать свою карьеру в этой динамичной области.
Понятие инженера машинного обучения
Слайд 2Инженер машинного обучения разрабатывает и внедряет модели для анализа данных и прогнозирования, используя алгоритмы и методы искусственного интеллекта.
Эти специалисты работают с большими объемами данных, оптимизируя процессы обучения моделей и обеспечивая их точность и эффективность.
Роль и задачи ML-инженера
Слайд 3Определение роли
Инженер машинного обучения создает и внедряет модели на основе данных.
Основные задачи
Разработка алгоритмов, анализ данных и интеграция моделей в продукты.
Навыки и умения
Владение языками программирования, знание математики и статистики.
Различия между инженером ML и специалистом DS
Слайд 4Фокус на моделях и алгоритмах
Инженеры ML концентрируются на разработке и внедрении оптимизированных моделей.
Анализ данных и интерпретация
Специалисты DS работают с обработкой данных и их интерпретацией.
Инструменты и технологии
Инженеры ML используют специализированные ML-библиотеки и фреймворки.
Применение статистических методов
Специалисты DS применяют статистические методы для вывода инсайтов.
Навыки и знания ML-инженера
Слайд 5Программирование и алгоритмы
Знание языков Python и R, понимание алгоритмов и структур данных.
Математическое мышление
Углубленные знания в области линейной алгебры, статистики и вероятности.
Понимание нейросетей
Способность строить и обучать модели нейросетей для различных задач.
Начало карьеры в машинном обучении
Слайд 6Изучите основы программирования
Начните с Python, так как это основной язык для машинного обучения.
Понимание базовых алгоритмов
Важны знание алгоритмов, таких как регрессия и классификация.
Работа с большими данными
Изучите инструменты для обработки данных, такие как Pandas и NumPy.
Этапы разработки моделей машинного обучения
Слайд 7Сбор и подготовка данных
Сбор данных и их очистка для обучения модели.
Выбор и обучение модели
Выбор алгоритма и обучение на подготовленных данных.
Оценка и улучшение модели
Анализ результатов и оптимизация модели для повышения точности.
Тестирование модели
Проверка модели на тестовых данных и корректировка.
Обучение и тестирование моделей: ключевые моменты
Слайд 8Выбор обучающего набора данных
Качество модели зависит от объема и качества данных.
Разделение данных на части
Данные делятся на обучающие и тестовые для проверки модели.
Оценка точности модели
Используйте метрики для измерения качества предсказаний.
Анализ и улучшение модели
Оптимизация модели через корректировку параметров.
Вывод модели в продакшн: ключевые шаги
Слайд 9Подготовка модели к продакшн
Включает тестирование, мониторинг и оптимизацию модели.
Инструменты для деплоя
Используются Docker, Kubernetes и CI/CD для автоматизации.
Мониторинг и управление
Важно отслеживать производительность и обновлять модель.
Проблемы и вызовы ML-инженера
Слайд 10Сложность алгоритмов
Понимание и разработка сложных алгоритмов требует времени и усилий.
Обработка больших данных
Работа с массивами данных требует мощных ресурсов и оптимизации.
Проблемы интерпретации
Интерпретация моделей может быть сложной задачей для специалистов.
Перспективы ML-инженера
Слайд 11Спрос на навыки
Увеличение спроса на AI и машинное обучение
Технологические тренды
Рост использования нейросетей и глубокого обучения
Карьерные возможности
Широкий спектр ролей и специализаций
Посмотрите и другие презентации
;