Нейросети и большие данные

В настоящий момент одним из основных ресурсов является информация. В эпоху тотальной цифровизации массивы данных достигают колоссальных объемов, в связи с чем появилась потребность в автоматизации обработки и анализа поступающей информации – так появился термин «большие данные» обозначающий огромные массивы неструктурированных и многообразных данных, а в последствии и термин «машинное обучение» обозначающий определенные алгоритмы обработки этих данных.

Одним из основных алгоритмов обработки больших данных являются нейронные сети, представляющие собой  определенную математическую модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенное по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей.

Благодаря нейронным сетям решается множество задач, связанных с обработкой информации компьютером: распознавание и классификация образов – например, в задачах беспилотного транспорта; прогнозирование различных ситуаций на основании полученной ранее информации – например, прогнозирования выхода из строя различных узлов в объемных инженерных системах; обработка неструктурированной информации, с целью выявления закономерностей; голосовые ассистенты, и многие другие направления.

В связи с популяризацией нейронных сетей, предприятиям потребовались квалифицированные кадры, способные вести разработку в данном направлении – программисты-разработчики нейронных сетей – это специалисты, которые создают искусственные нейронные сети под различные прикладные задачи. Должность может называться по-разному: программист-разработчик нейронных сетей, конструктор нейронных сетей.

Квалифицированный специалист должен уметь применять наиболее эффективные алгоритмы машинного обучения для разработки нейронной сети, иметь опыт их практического применения и производить анализ больших данных. Помимо этого, специалист должен знать следующие направления машинного обучения, необходимого для нейронных сетей:

• обучение с учителем;

• обучение без учителя;

• обучение с подкреплением;

• ансамблевые методы;

• глубокое обучение.

Также, специалист должен применять алгоритмы машинного обучения на практике, включая методы науки о данных для анализа и моделирования признаков, методы исследования данных для исследования и подготовки данных, а также методы классического программирования для практического решения прикладных задач.

В рамках Финала Чемпионата Высоких Технологий конкурсантам предстоит разработать обучающее приложение, которое будет взаимодействовать с нейронными сетями от компании ПАО Сбербанк – Kandinsky 2.2 и GigaChat.
В задачи конкурсанта будет входить анализ API для работы с данными нейросетями, подготовка датасета для обработки исключительных ситуаций (например, если указанные нейронные сети будут недоступны), а также создание резервной обученной модели, которая позволит обрабатывать запросы пользователя без доступа к Kandinsky 2.2 и GigaChat.
Помимо этого конкурсантам предстоит разработать интерфейс, который позволит генерировать обучающие задачи с помощью нейронной сети, а также сопровождать их иллюстрациями.
На финальном этапе конкурсанты должны защитить результаты своей работы, подготовив презентацию, включающую основные этапы их работы, результаты тестирования, а также демонстрацию работы программы.
Благодаря взаимодействию с крупным индустриальным партнером становится ясно, что нейронные сети являются довольно перспективным сегментом в ИТ-отрасли.