Собрал для вас актуальную информацию по вакансиям в ML на январь 2024. Подробный разбор цифр и логика сбора данных описаны в приложеной статье, а сейчас поговорим о направлениях:
Classic ML - 593 вакансии
Задачи машинного обучения, где ты взаимодействуешь с табличными данными. Основные задачи это - определние класса объекта (классификаци) и предсказание численной характеристики объекта (регрессия). Например предсказание цены квартиры.
Также можно выделить задачи обучения без учителя, например задача кластеризация, где нужно распределить объекты по группам на основе их признаков.
CV (Computer Vision) - 68 вакансий
Это направление, связанное с работой с изображениями. Основные задачи включают поиск объектов на картинке (Detection), разделение изображения на значимые сегменты (Segmentation), определение того, что изображено (Classification), а также повышение качества изображения (Superresolution).
NLP (Natural Language Processing) - 164 вакансии
Сейчас пользуется особой популяронстью после релиза chatGPT. Название направления говорит само за себя - вы занимаетесь обработкой текста. Тут бы я выделил LLM (Large Laguage Models) - это и есть chatGPT и его аналоги и задачу векторизации текста, т.е. превращение текста в вектор чисел, с которым можно совершать математические операции (учить модели)
RecSys (Recomendation Systems) - 75 вакансии
Активно растущее направление, которое рело свою поплуярность после Netfix Prize. Основная идея рекомендательных систем - это подбор кандидатов из большого объема данных. Например подбор похожих товаров к текущему на маркетплейсе или подбор следующего рилса / шортса / клипа в вашей ленте с короткими роликами. Основная особенность заключается в том, чтобы из миллионов айтемов (товаров / треков / видео) подобрать для вас наиболее релевантный
Итог: Classic ML - лучшая точка входа в машинное обучение, так как здесь минимум сложной математики, которую нужно освоить и много вакансий в отличии от следующих направлений, хотя они не менее интересны.
Раскатываем ML кабины
