Владелец WeChat и Riot Games заявил о нехватке специалистов по искусственному интеллекту в мире Статьи редакции
В мире всего 300 тысяч инженеров со знаниями в области ИИ, а нужны миллионы, утверждают в Tencent.
Китайский холдинг Tencent предупредил о дефиците специалистов в сфере искусственного интеллекта. Об этом пишет The Verge со ссылкой на исследование научно-исследовательского института Tencent.
Если верить исследованию, в мире всего 300 тысяч исследователей и практиков ИИ, тогда как рынку необходимы «миллионы» специалистов. The Verge называет эти подсчёты спекулятивными, так как Tencent не объясняет подробно, как получены такие результаты. В то же время издание указывает, что заключение Tencent близко по смыслу другим аналогичным докладам.
По оценке Tencent, 200 тысяч из 300 тысяч активных исследователей уже работают в различных отраслях, оставшиеся 100 тысяч ещё учатся. За последние годы интерес к образованию в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта вырос, но развитие отрасли задерживается до тех пор, пока люди проходят обучение, следует из доклада.
Крупные ИТ-компании регулярно жалуются на трудности с поиском инженеров, разбирающихся в технологиях искусственного интеллекта. Высокий спрос на специалистов в этой сфере привёл к резкому росту зарплат. В октябре источники The New York Times в ИТ-компаниях говорили, что специалисты в области искусственного интеллекта, которые только закончили обучение или имеют всего несколько лет опыта, получают от $300 тысяч до $500 тысяч в год. Зарплаты специалистов с большим опытом, по данным издания, составляют «миллионы долларов».
Независимая лаборатория Element AI сообщила NYT, что в мире менее 10 тысяч специалистов, обладающих необходимыми навыками для проведения серьёзных исследований и руководства крупными проектами, связанных с искусственным интеллектом.
Ключевыми игроками в сфере искусственного интеллекта Tencent называет США, Китай, Японию и Великобританию. Также холдинг отмечает успехи Израиля и Канады.
Комментарий удален модератором
Начните с Python + Pandas — это data mining/exploration, но оно же и первый шаг по узнаванию и подготовке данных для обучения модели.
Дальше начните изучать базовые алгоритмы ML, для этого есть прекрасный открытый курс по машинному обучению от парней из ODS: https://habrahabr.ru/company/ods/blog/322626/
Полезным будет Kaggle Inclass — модельные задачи по ML от самой мощной соревновательной платформы по машинному обучению: https://inclass.kaggle.com Там же есть задание Титаник, где можно потренироваться и попробовать свои силы: https://www.kaggle.com/c/titanic
Ещё вам понадобятся знания из линейной алгебры, матстата и матана, но их лучше добивать в процессе изучения предыдущих пунктов, иначе быстро заскучаете.
Дальше направления развития просто-таки необъятные, но их вы сами поймёте, пока будете осваивать базу.
Я так понимаю, без продвинутых знаний математики в A.I. нечего делать?
Машинное обучение суть и есть математика.
Хотя сейчас все методы есть готовые во всеразличных ML-фреймворках и на модельных примерах всё это конечно работает. НО. Как только вы выйдете в поле, готовые решения работать перестанут работать и без математики и понимания внутренностей, для вас это всё будет как магия, которой вы не можете управлять. Это будет жутко раздражать и приведёт к разочарованию в ремесле.
Но сильно сложная математика начинается не сразу и на базовом уровне достаточно матриц и производных в многомерном пространстве. Это относительно просто. Чтобы понять ваше или не ваше, посмотрите объяснение линейной регрессии. (Например: https://towardsdatascience.com/linear-regression-using-gradient-descent-in-10-lines-of-code-642f995339c0). Это тот уровень математики с котором должно быть комфортно, чтобы был смысл влезать.
Советую поучиться здравому смыслу. Когда некий работодатель заявляет, что "нужно 1 000 000 специалистов", это означает, что он хочет иметь возможность выбирать из миллиона голодных рабов за чашку риса.
Комментарий удален модератором
Комментарий недоступен
скромно? это как прожиточный минимум в РФ
Комментарий недоступен
вы совсем не поняли. я имелл в виду, что 80к в ЛА, это оооочень мало. То что вы там начали рассуждать – мне вообще не интересно, хотя я мог бы с вами поспорить, но точно не тут, так как это оффтоп.
А зачем? Ради хайпа? Если да, то нафиг это не вперлось.
Нужно иметь хороший математический бекграунд для начала.
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
Комментарий удален модератором
в голове президента
в сбербанке
В Сбере юристы
Комментарий удален модератором
кто-то определенно пис..т
https://www.glassdoor.com/Salaries/machine-learning-engineer-salary-SRCH_KO0,25.htm
У этой компании есть замечательный adware, который вроде как "антивирус", однако все меню исключительно на китайском, чтобы деинсталировать нативным методом надо пройти через деинсталятор на китайском. Не приятная вещица, хуже мейл агента и амиго
Комментарий удален модератором
Комментарий удален модератором
Комментарий удален модератором
Комментарий удален модератором
Комментарий удален модератором