Mówiąc o sieciach neuronowych w IT, najczęściej mamy na myśli sztuczne sieci neuronowe. Dlaczego „sztuczne”? Ponieważ są inspirowane prawdziwymi ludzkimi sieciami neuronowymi — celem jednych i drugich jest skuteczne rozpoznawanie wzorców i interpretowanie ich, by lepiej rozumieć otaczający świat.
Sztuczne sieci neuronowe pozwalają więc firmom przyspieszyć wiele procesów, bo maszyna przejmuje rutynowe zadania, które normalnie wykonywałby człowiek. Zwiększa to efektywność firmy, pomaga optymalizować koszty i zwiększa rolę danych w podejmowaniu decyzji.
Jak dokładnie programiści sieci neuronowych mogą pomóc Twojemu biznesowi?
Sieci neuronowe napędzają wiele produktów, którymi żywo interesują się media. Samochody autonomiczne, asystenci głosowi w rodzaju Siri czy Alexy, a nawet bardzo naukowe obszary, takie jak prognozowanie pogody czy przewidywanie trzęsień ziemi — sztuczne sieci neuronowe są sercem wszystkich tych rozwiązań.
Ale rozwój sieci neuronowych może być przydatny również w bardziej zwyczajnych firmach. Poniżej wymieniamy najczęstsze zastosowania tej technologii.
- Klasyfikacja danych — dzielenie ich na foldery, bazy danych, osobne kolumny w arkuszach itd.
- Marketing celowany — segmentowanie klientów na podstawie konkretnych cech (np. statusu ekonomicznego czy lokalizacji), by dostarczać im dopasowane komunikaty.
- Wiarygodne prognozowanie (np. przyszłej sprzedaży) na podstawie danych z wielu źródeł.
- Wykrywanie nadużyć poprzez identyfikowanie anomalii.
- Rozpoznawanie twarzy i obiektów — szczególnie przydatne w rzeczywistości rozszerzonej.
- Rozpoznawanie mowy.
- Chatboty obsługi klienta — chatbot może być pierwszym punktem kontaktu klienta z firmą i odpowiadać na najczęstsze pytania, dzięki czemu człowiek sprawniej rozwiąże bardziej skomplikowane sprawy.
- Projektowanie produktu i optymalizacja układu na podstawie analizy interakcji klientów z produktem.
Czy ludzie sami mogliby osiągnąć wszystkie rezultaty, które dają powyższe zautomatyzowane rozwiązania? Tak. Wymagałoby to jednak znacznie więcej czasu i zaangażowania dużo większej liczby osób. A to oznacza, że rozwój sieci neuronowych jest po prostu najlepszym sposobem na skuteczną optymalizację kosztów przy zachowaniu wysokiej jakości i wiarygodności efektów końcowych.
Najważniejsze umiejętności twarde programistów sieci neuronowych
Sieci neuronowe tworzą wyspecjalizowani programiści obeznani ze światem AI i uczenia maszynowego. Potrzebują lat, by naprawdę rozwinąć skrzydła w tej dziedzinie, ale ostatecznie zdobywają umiejętności niezbędne do komercyjnego tworzenia sieci neuronowych na najwyższym poziomie.
O jakich dokładnie umiejętnościach technicznych mowa?
- Teoretyczna znajomość istotnych zagadnień
Nauka tworzenia sieci neuronowych zwykle zaczyna się od opanowania teorii — efektywne kodowanie nie jest możliwe bez zrozumienia samych pojęć i tego, skąd się wzięły. Takie zaplecze teoretyczne powinno obejmować obszary takie jak uczenie maszynowe, teoria AI, deep learning i inne powiązane zagadnienia.
- Dobre opanowanie zaawansowanej matematyki
Świat programowania i świat matematyki są mocno powiązane, a ten związek jest szczególnie ważny przy sieciach neuronowych. Twój programista sieci neuronowych powinien mieć doskonałe rozumienie matematyki stosowanej na poziomie akademickim, w tym rachunku prawdopodobieństwa i algorytmów.
- Znajomość odpowiednich języków programowania
Do tworzenia sieci neuronowych można używać różnych języków programowania. Do najpopularniejszych należą Java, Python, C i C#. Wybór języka zwykle należy do programisty albo do firmy, która go zatrudnia. Wielu programistów sieci neuronowych zna kilka języków, ale nawet oni mogą preferować jeden z nich. Jeśli masz jakieś preferencje co do języka, w którym chcesz realizować projekt, szukaj programistów z wcześniejszym komercyjnym doświadczeniem w tym konkretnym języku.
- Doświadczenie z odpowiednimi bibliotekami i frameworkami
Korzystanie z bibliotek i frameworków znacząco przyspiesza pracę. Wybór tych narzędzi zależy często od używanego języka programowania, celu projektu, a czasem nawet od subiektywnych preferencji programisty. Do najpopularniejszych frameworków i bibliotek używanych przy sieciach neuronowych należą TensorFlow, Caffe, Theano i Torch.
Umiejętności miękkie, które powinien mieć świetny inżynier sieci neuronowych
Nawet w tak technicznym obszarze jak sieci neuronowe umiejętności twarde to nie wszystko. Dodatkowe korzyści daje zatrudnienie inżyniera sieci neuronowych z konkretnym zestawem kompetencji miękkich, dzięki którym łatwiej się adaptuje i chętniej współpracuje z zespołem.
Jakich umiejętności miękkich szukać u programisty sieci neuronowych?
- Dbałość o szczegóły
Przy tworzeniu sztucznej sieci neuronowej czasem nawet drobny błąd w kodzie sprawia, że wyniki końcowe są niewiarygodne. Dlatego tak ważne jest, by inżynier sieci neuronowych rozumiał wartość kodu wolnego od błędów i zawsze potrójnie sprawdzał wszystko, nad czym pracował.
- Wrodzona ciekawość
Niemal codziennie dowiadujemy się o nowościach w obszarze sieci neuronowych, sztucznej inteligencji i pokrewnych dziedzin. Rozwiązania, które rok temu wydawały się sensowne, po przełomie mogą zostać uznane za przestarzałe. Kluczowe jest więc, by Twój inżynier sieci neuronowych stale się dokształcał i był na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w swojej dziedzinie.
- Umiejętność prostego tłumaczenia złożonych zagadnień
Choć większość pracy takiego programisty odbywa się we współpracy z innymi inżynierami, czasem musi też brać udział w spotkaniach i prezentacjach z mniej technicznymi współpracownikami. Umiejętność przedstawienia im złożonych idei stojących za projektem bez programistycznego żargonu jest kluczowa dla zdrowej współpracy i budowania porozumienia między obiema stronami.
Ocena doświadczenia programisty sieci neuronowych
Inżynierowie sieci neuronowych najczęściej mają pewne doświadczenie akademickie z sieciami neuronowymi i pokrewnymi tematami (np. uczeniem maszynowym, AI) — te zagadnienia po prostu łatwiej zrozumieć z doświadczonym wykładowcą u boku niż samodzielnie, w domu. Ci programiści to zwykle absolwenci kierunków takich jak informatyka, statystyka, matematyka, fizyka, data science albo któraś z inżynierii. Studia, które prowadzą ich do kariery w sieciach neuronowych, obejmują tematy takie jak:
- Zaawansowana matematyka
- Ekonometria
- Teoria AI
- Uczenie maszynowe i deep learning
- Robotyka
- Automatyka
- Programowanie
- Kognitywistyka
Pamiętaj jednak, by ocenić także komercyjne doświadczenie kandydatów. Postaraj się znaleźć specjalistów, którzy pracowali już z firmami z Twojego sektora i tworzyli rozwiązania podobne do tych, które chcesz zbudować w swoim biznesie. Na przykład jeśli planujesz narzędzie do wykrywania nadużyć oparte na sieciach neuronowych, szukaj eksperta od cyberbezpieczeństwa, a nie osoby, która pracowała głównie przy chatbotach. Oczywiście liczba programistów sieci neuronowych na rynku jest wciąż ograniczona, więc nie warto być zbyt wybrednym, ale pewien poziom dopasowania technologicznego i branżowego między Twoją firmą a kandydatem jest wskazany.
Zadawanie programistom sieci neuronowych właściwych pytań rekrutacyjnych
Aby rzetelnie ocenić wiedzę kandydata, potrzebna jest techniczna rozmowa rekrutacyjna. Można ją przeprowadzić na wiele sposobów: dając zadanie do wykonania w domu, prowadząc rozmowę twarzą w twarz i zadając wiele pytań o sieci neuronowe albo łącząc te metody. Ponieważ poruszasz się w bardzo technicznych obszarach, pamiętaj, że jeśli sam nie jesteś ekspertem od sieci neuronowych, powinieneś poprosić o pomoc specjalistę z doświadczeniem w tej dziedzinie. Może to być inny programista pracujący z sieciami neuronowymi (np. inżynier uczenia maszynowego), konsultant software’owy albo project manager IT.
Żebyś miał wyobrażenie, jak taka rozmowa może wyglądać, poniżej zebraliśmy kilka naszych ulubionych pytań rekrutacyjnych dla programisty sieci neuronowych.
- Wyjaśnij kompromis między obciążeniem a wariancją (bias-variance tradeoff).
- Kiedy stosuje się log loss, a kiedy cross-entropy?
- Czym jest regularyzacja i kiedy byś jej użył?
- Czym są ReLU i Sigmoid? Którą uznajesz za lepszą i dlaczego?
- Czym są konwolucje? Dlaczego stosuje się je do obrazów zamiast warstw FC?
- Czym jest batch normalization?
- Czym jest funkcja kosztu?
- Jakie są różnice między algorytmem k najbliższych sąsiadów a grupowaniem k-średnich?
- Jak poradzić sobie z klątwą wymiarowości?
- Dlaczego naiwny klasyfikator Bayesa nazywa się „naiwnym”?
Poza sieciami neuronowymi
Inwestycja w sieci neuronowe to świetny sposób na automatyzację firmy i oparcie jej w większym stopniu na danych. Dodatkowe korzyści przyniesie dołączenie do zespołu kolejnych specjalistów od danych: ekspertów AI, inżynierów uczenia maszynowego, data scientistów czy analityków danych.
Ideamotive pomoże Ci szybko zatrudnić wszystkie te osoby. Prowadzimy sieć najlepszych specjalistów IT szukających nowych możliwości zawodowych i łączymy Cię wyłącznie z ekspertami, którzy naprawdę pasują do Twojej firmy. Niezależnie od tego, czy potrzebujesz ekspertów od danych, web developera, agile coacha czy project managera IT, znajdziemy dla Ciebie odpowiednich ludzi w mgnieniu oka.
Skontaktuj się z nami już dziś i zacznij budować świetne produkty oparte na danych.
