Глубокое погружение в машинное обучение
Парадокс машинного обучения: с одной стороны, оно сейчас абсолютно везде. С другой стороны, может быть непонятно, как войти в эту область сейчас и стоит ли вообще это делать?

Давайте разбираться.
Руководитель ШАД Алексей Толстиков рассказал про обстановку в ML в России на подкасте MLinside. Как всегда, приведем в посте самое интересное.
🔵 Нужны ли ML-щики сейчас? Тут ответ короткий: да, спрос большой, и он будет расти.
🔵 В ML важно не только знать математику, уметь мыслить абстрактно и работать с алгоритмами. Без софт-скиллов тоже далеко не уедешь: пригодится умение грамотно доносить свою точку зрения до коллег и заказчиков и объяснять ценность ML тем, кто от него далек.

Небольшой оффтоп про харды. Да, математика нужна, но вкатиться в сферу можно и без оконченного физмата. Алексей рассказал про музыканта, который отучился у них в ШАД, успешно ушел в ML и стал разработчиком в Алисе.

🔵 Найти работу поможет насмотренность — понадобится и понимание возможностей ИИ в целом, и знание, как с его помощью решать реальные, практические задачи. Хороший способ прокачать свои скиллы — соревнования по ML.
🔵 Сложно бывает не только найти работу, но даже поступить на учебу — в тот же ШАД многие попадают не с первого раза. Но тут главное не унывать и не бросать попытки — если, конечно, действительно хотите работать в ML.

А что вы думаете — согласны со словами Алексея? 👀