Где и кем работать после бакалавриата по программе "Прикладная математика и информатика. Машинное обучение и приложения", окончив НИУ ВШЭ

Машинное обучение — наука, которая изучает методы поиска скрытых зависимостей в массивах данных. Эти методы всё активнее используются как в различных областях науки (в физике, экономике, журналистике, социальных науках и т.д.), так и во многих индустриальных областях. Обнаружение спама, распознавание людей на фотографии, персонализованные рекомендации музыки в социальных сетях или товаров в онлайн-магазинах, определение лучшего хода в игре Го, предсказание эффекта от лекарства с определённой химической формулой — лишь немногие примеры важных и интересных задач, которые невозможно решить с помощью классического математического моделирования. Тем не менее, все эти задачи могут быть решены с помощью стандартных методов машинного обучения.

В конце нулевых годов появились вычислительные мощности, способные обрабатывать огромные массивы данных, благодаря которым оказалось, что методы современного машинного обучения способны в ряде областей превзойти возможности человеческого интеллекта. Сейчас происходит настоящая революция в области машинного обучения, связанная с переходом к т.н. глубинному обучению (deep learning). Из-за этого в мире ощущается острая нехватка кадров, поскольку ежегодная потребность в специалистах по современному машинному обучению сильно обгоняет объемы их выпуска университетами мира. Рынок машинного обучения уже сейчас оценивается в 50 миллиардов долларов, а специалист по машинному обучению (data scientist) считается одной из наиболее востребованных и высокооплачиваемых профессий 21 века.

Специалисты по профилюмогут заниматься следующими задачами:

• Разработка и реализация алгоритмов машинного обучения для анализа данных, классификации, кластеризации и прогнозирования.
• Создание и обучение моделей и нейронных сетей для решения сложных задач, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и робототехника.
• Анализ больших объемов данных и выявление скрытых закономерностей и трендов.
• Разработка и оптимизация алгоритмов машинного обучения для повышения эффективности и точности моделей.
• Применение методов и моделей машинного обучения в различных областях, таких как финансы, медицина, транспорт и маркетинг.
• Работа с большими наборами данных и использование техник обработки данных, включая очистку, нормализацию и выбор признаков.
• Разработка и внедрение инновационных решений на основе машинного обучения, в том числе создание приложений и систем, основанных на искусственном интеллекте.
• Работа с различными инструментами и технологиями, используемыми в машинном обучении, такими как Python, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn и другими.
• Решение сложных задач оптимизации и принятия решений с использованием методов машинного обучения.
• Консультирование и сотрудничество с другими специалистами и командами для разработки и внедрения решений на основе машинного обучения.