Содержание
Профессиональная переподготовка | Курсы на базе высшего образования в РУДН
Курсы формата «Профессиональная переподготовка»
Мастер делового администрирования. Специализация «Персональная жизненная бизнес-стратегия (в сфере сервиса)»
Объем:1802 ак. ч.
Продолжительность:
- 1,5 года (3 семестра)
Формат обучения:Профессиональная переподготовка
120 000 ₽
подробнее
ДЛЯ КОГО?
менеджеры и руководители, желающие развить управленческие и предпринимательские компетенции; специалисты, желающие создать собственный успешный бизнес; предприниматели, уже создавшие бизнес и желающие эффективно его развивать; бизнес-тренеры и консультанты
Цель
формирование у слушателей профессиональных компетенции, необходимых для приобретения новой квалификации
Консультативная психология
Объем:900 ак.
ч.
Продолжительность:
- 2 года (4 семестра)
Формат обучения:Профессиональная переподготовка
300 000 ₽
подробнее
ДЛЯ КОГО?
Для лиц, имеющих первое высшее образование любого профиля и студентов старших курсов вузов, желающих пройти профпереподготовку в области психологии
Цель
Цель обучения на программе «Консультативная психология» — получение профессиональных компетенций, умений и знаний в области психологии.
Система менеджмента качества КЛАДО
Объем:108 ак. ч.
Продолжительность:
- 3 месяца
Формат обучения:Профессиональная переподготовка
120 000 ₽
подробнее
ДЛЯ КОГО?
ведущих линейных специалистов в сфере экономики, высший и средний менеджмент
Цель
получить знания и навыки в области управления процессами разной сложности в профессиональной деятельности
Организационное обеспечение экскурсионных услуг и разработка экскурсий (Экскурсоведение) (258 часов)
Объем:258 ак.
ч.
Продолжительность:
- от 2,5 до 4 месяцев
Формат обучения:Профессиональная переподготовка
35 500 ₽
подробнее
ДЛЯ КОГО?
специалистов, имеющих среднее и/ или высшее образование, желающих заниматься данным профессиональным видом деятельности
Цель
формирование у обучающихся профессиональных компетенций, обеспечивающих выполнение нового вида профессиональной деятельности в области оказания экскурсионных услуг
Организационное обеспечение экскурсионных услуг и разработка экскурсий (Экскурсоведение) (508 часов)
Объем:508 ак. ч.
Продолжительность:
- от 3 до 6 месяцев
Формат обучения:Профессиональная переподготовка
75 000 ₽
подробнее
ДЛЯ КОГО?
для всех желающих
Цель
формирование у обучающихся профессиональных компетенций, обеспечивающих выполнение нового вида профессиональной деятельности в области оказания экскурсионных услуг
Переводчик в сфере профессиональной коммуникации (интенсив)
Объем:1296 ак.
ч.
Продолжительность:
- 2 года
Формат обучения:Профессиональная переподготовка
324 000 ₽
подробнее
ДЛЯ КОГО?
сторонних слушателей, имеющих или получающих высшее или среднее профессиональное образование, уже освоивших уровень А2-B1
Цель
подготовка специалиста к оказанию переводческих услуг в различных сферах деятельности современного общества
Психология и педагогика профессионального образования
Объем:600 ак. ч.
Продолжительность:
- 6 месяцев
Формат обучения:Профессиональная переподготовка
270 000 ₽
подробнее
ДЛЯ КОГО?
лица, имеющих высшее образование; педагогических работников учреждений СПО, не имеющих педагогического образования; преподавателей высшего образования и дополнительного профессионального образования
Цель
сформировать комплекс теоретических знаний и практических умений, необходимых для выработки и расширения компетенций в области психологии, развитие педагогических умений и навыков, необходимых для эффективной профессиональной деятельности в качестве преподавателя средних профессиональных и высших учебных заведений, повышение общей педагогической культуры, развитие у слушателей творческого отношения к профессионально-педагогической деятельности
Управление проектами в медицинской организации
Объем:252 ак.
ч.
Продолжительность:
- 3 месяца
Формат обучения:Профессиональная переподготовка
137 000 ₽
подробнее
ДЛЯ КОГО?
Программа ориентирована на руководителей и менеджеров медицинских организаций
Цель
Повысить эффективность руководителя, освоить практику управления микро и макро проектов.
Основы синхронного перевода (арабский язык)
Объем:300 ак. ч.
Продолжительность:
- 6-7 месяцев
Формат обучения:Профессиональная переподготовка
130 000 ₽
подробнее
ДЛЯ КОГО?
дипломированных специалистов (предпочтительно имеющих высшее лингвистическое образование) и студентов старших курсов, уже владеющих арабским языком на уровне не ниже В2, желающих улучшить переводческие компетенции
Цель
изучение практического курса профессионального устного и синхронного перевода, подготовка современных специалистов, обладающих широким общенаучным кругозором, глубокими знаниями в области переводоведения, синхронного перевода и межкультурной коммуникации
Менеджер по экспорту
Объем:251 ак.
ч.
Формат обучения:Профессиональная переподготовка
130 000 ₽
подробнее
Цель
овладение навыками, инструментами и компетенциями, требующимися для ведения внешнеэкономической деятельности на уровне руководителя отдел ВЭД
1
2
3
4
5
Профессиональная переподготовка на базе высшего образования в Новосибирске
Профессиональная переподготовка на базе высшего образования в Новосибирске
Проведем профпереподготовку на базе среднего или высшего образования очно и дистанционно на 20% ниже рынка
Узнайте стоимость обучения в учебном центре прямо сейчас!
Узнайте стоимость обучения прямо сейчас!
Введите свое имя и телефон
Как к Вам обращаться?
Ваше имя*:
На какой номер позвонить?
Ваш номер телефона
Переподготовка на базе профессионального образования раскрывает новые возможности для создания карьеры в желаемом направлении.
Несмотря на то, что профпереподготовка схожа с высшим образованием, между ними имеются некоторые различия:
- Обязательным условием поступления на высшее обучение является законченное базовое образование. Поступить на курсы по переподготовке можно, имея специальный диплом о законченном среднем техническом образовании или иметь степень бакалавра/магистра.
- Длительность обучения в вузе составляет 4-6 лет. Профессиональная переподготовка на базе высшего образования позволит получить диплом об освоении аналогичной специальности в течение 3-5 месяцев, что значительно экономит время и деньги.
- Для поступления на курсы не нужно сдавать экзамены.
- По завершению программы переподготовки слушатели получают диплом, который подтверждает Вашу профессиональную компетентность в новой области.
Направления переподготовки
Преимущества обучения в Komimra
1
Очная и дистанционная форма обучения с использованием инновационных интернет-технологий
2
Все программы разработаны в соответствии с законами и получили соответствующие сертификаты.
3
Курсы ведут преподаватели, которые имеют педагогическую подготовку и глубокие знания в преподаваемой области.
4
Удобное местоположение. Рядом с нашим учебным центром расположены остановка общественного транспорта и парковка.
Кто может пройти профессиональную переподготовку?
В России возможна переподготовка на базе среднего специального образования или при наличии диплома о высшем образовании. Учебные центры предоставляют свои услуги, помогая слушателям в максимально сжатые сроки освоить профессионально новую сферу деятельности. Это важно для повышения квалификации, обретения практических навыков и возможности карьерного роста на имеющейся работе. В зависимости от выбранной специальности определяется количество академических часов для курса. Программы курсов профпереподготовки регулируются Министерством образования РФ.
Как проходит обучение
org.ru/wp-content/uploads/2020/01/vospitatelnye.jpg»>
jpg»>
Курсы переподготовки на базе высшего образования дистанционно
Для людей, которые имеют работу, но желают повысить квалификацию, либо сменить род деятельности, есть отличная возможность осуществить желаемое, не отрываясь от производства. Профпереподготовка на базе высшего образования дистанционной формы позволит обрести новые навыки и повысить уровень профессионализма прямо дома. С помощью современных девайсов Вы сможете связываться с преподавателями и получать учебные материалы. Это удобный и быстрый способ получить новые умения на базе высшего/среднего образования.
Диплом государственного образца о профессиональной переподготовке откроет перед Вами массу новых возможностей и позволит выбрать работу «по душе». Более того, наличие двух дипломов об образовании сделает Вас более конкурентоспособными на рынке труда.
Отзывы наших выпускников
Наши партнеры
Как записаться на обучение
1. Подаете заявку на обучение.
2. Предоставляете документы: заявление, копию паспорта с пропиской, копию диплома об образовании.
3. Мы заключаем с Вами договор.
4. Производите оплату обучения.
5. Знакомитесь с учебными материалами. Проходите обучение.
6. Успешно проходите тестирование.
7. Получаете диплом об обучении.
Узнайте стоимость обучения прямо сейчас!
Введите свое имя и телефон
Как к Вам обращаться?
Ваше имя*:
На какой номер позвонить?
Ваш номер телефона
Программы дистанционного обучения
Главная / Программы обучения
Пройдя обучение по какой-либо из программ профессиональной переподготовки Вы получите диплом и новую профессию, а пройдя обучение по экспертной программе Вы сможете открыть собственную экспертную компанию!!! Обучение доступно для всех граждан нашей страны, основное требование-наличие или получение ЛЮБОГО средне-специального или высшего образования.
Согласно диплому о профессиональной переподготовке, полученная дополнительная специальность становится равноправной со специальностью, которая была получена ранее в техникуме или вузе.
В Санкт-Петербургском институте управления осуществляется подготовка специалистов по следующим программам:
1. Программы профессиональной переподготовки с правом ведения нового вида профессиональной деятельности
Оценка стоимости предприятия (бизнеса)(ПОДРОБНЕЕ)
Оценка стоимости недвижимости (ПОДРОБНЕЕ)
Независимая техническая экспертиза транспортных средств (ПОДРОБНЕЕ)
Судебная автотехническая экспертиза (ПОДРОБНЕЕ)
Товароведение и экспертиза качества потребительских товаров (ПОДРОБНЕЕ)
Кадастровая деятельность (ПОДРОБНЕЕ)
Промышленное и гражданское строительство (ПОДРОБНЕЕ)
- Строительство (Теплогазоснабжение и вентиляция) (ПОДРОБНЕЕ)
- Строительство (Водоснабжение и водоотведение) (ПОДРОБНЕЕ)
- Строительство и эксплуатация зданий и сооружений (ПОДРОБНЕЕ)
Юриспруденция (ПОДРОБНЕЕ)
Финансы и кредит (ПОДРОБНЕЕ)
Судебная строительно-техническая экспертиза (ПОДРОБНЕЕ)
Судебная товароведческая экспертиза (ПОДРОБНЕЕ)
Судебная землеустроительная экспертиза (ПОДРОБНЕЕ)
Экономика и управление на предприятии (ПОДРОБНЕЕ)
Управление персоналом (ПОДРОБНЕЕ)
Психология (ПОДРОБНЕЕ)
Психология служебной деятельности (ПОДРОБНЕЕ)
Судебная психологическая экспертиза (ПОДРОБНЕЕ)
Судебная оценочная экспертиза (ПОДРОБНЕЕ)
Судебная финансово-экономическая экспертиза (ПОДРОБНЕЕ)
Туризм (ПОДРОБНЕЕ)
Менеджмент (ПОДРОБНЕЕ)
Бухгалтерский учет, анализ и аудит (ПОДРОБНЕЕ)
Перевод и переводоведение (ПОДРОБНЕЕ)
Филология (ПОДРОБНЕЕ)
- Управление, эксплуатация и обслуживание многоквартирного дома (ПОДРОБНЕЕ)
- Геодезия (ПОДРОБНЕЕ)
Теги: специальности профессиональной переподготовки, переподготовка дистанционная государственный, пройти профессиональную переподготовку, переподготовка, академия повышения квалификации и переподготовки, курсы переподготовки, профессиональная переподготовка дистанционное обучение, переподготовка дистанционно, факультет переподготовки, переподготовка и повышение квалификации, сайты профессиональной переподготовки, переподготовка кадров, переподготовка омск дистанционное обучение, институт переподготовки и повышения, переподготовка вузы, институт переподготовки и повышения квалификации, дополнительная профессиональная программа профессиональной переподготовки, переподготовка на базе высшего образования, профессиональная переподготовка омск, центр переподготовки, переподготовка челябинск, профессиональная переподготовка и повышение квалификации, переподготовка увольняемых, диплом о переподготовке, переподготовка на психолога, переподготовка специалистов, профессиональная переподготовка менеджмент, прошла переподготовку, переподготовка государственное и муниципальное, курсы переподготовки дистанционно, переподготовка руководителей, профессиональная переподготовка дистанционно, переподготовка бухгалтеров, подготовка переподготовка повышение квалификации, профессиональная переподготовка врачей, диплом о профессиональной переподготовке, профессиональная переподготовка кадров, повышение и переподготовка кадров, переподготовка нижний новгород, переподготовка волгоград, переподготовка казань, переподготовка повышение квалификации работников, профессиональная переподготовка безопасность, курсы переподготовки образование, переподготовка в запасе, университет переподготовки, переподготовка государственное управление, дистанционное высшее переподготовка, переподготовка самара, переподготовка на базе высшего образования дистанционно, переподготовка уфа, специальности переподготовки, квалификации и переподготовки специалистов, центр переподготовки квалификации, стоимость переподготовки, центр переподготовки и повышения, переподготовка и повышение квалификации пермь, обучение профессиональная переподготовка, переподготовка на базе высшего образования спб, переподготовка санкт петербург, институт переподготовки и повышения квалификации пермь, дополнительная профессиональная переподготовка, обучение переподготовка курсы, институт профессиональной переподготовки, курсы переподготовки в спб, профессиональная переподготовка специалистов, переподготовка менеджмент образования дистанционно, переподготовка 2016, переподготовка безработных, профессиональная переподготовка в образовании, академия профессиональной переподготовки, государственная профессиональная переподготовка, переподготовка саратов, проф переподготовка, программы переподготовки и повышения квалификации, квалификация в профессиональной переподготовке, переподготовка государственное и муниципальное управление, переподготовка на базе профессионального образования, переподготовка с присвоением квалификации, переподготовка новосибирск, переподготовка сотрудников, переподготовка менеджмент в образовании, переподготовка военнослужащих запаса, занятость переподготовка, переподготовка уволенных в запас, курсы переподготовки на базе высшего, менеджмент в образовании профессиональная переподготовка, профессиональная переподготовка управление, переподготовка нужна ли, переподготовка технология, переподготовка юристов, омск переподготовка дистанционно, повышение квалификации и переподготовка граждан, центр профессиональной переподготовки, переподготовка томск, профессиональная переподготовка направления, переподготовка спо, переподготовка краснодар, переподготовка тюмень, переподготовка квалификации, профессиональная переподготовка 2017, институт переподготовки, курсовая переподготовка, подготовка переподготовка, программы переподготовки специалистов, обучение переподготовка, переподготовка гражданских служащих, переподготовка работников, профессиональная подготовка и переподготовка граждан, курсы профессиональной переподготовки, курсы переподготовки и повышения квалификации, дистанционное образование переподготовка, сибиндо омск профессиональная переподготовка, переподготовка часы, профессиональная переподготовка право, дистанционное обучение переподготовка, кадровая переподготовка, переподготовка персонала, профессиональная переподготовка управление персоналом, переподготовка омск, переподготовка иркутск, профессиональная подготовка и переподготовка, центр профессиональной переподготовки и повышения квалификации, институт переподготовки кадров, центр переподготовки специалистов, переподготовка петербург, профессиональная переподготовка петербург, переподготовка менеджмент, учебная программа профессиональной переподготовки, профессиональная подготовка переподготовка и повышение квалификации, профессиональная переподготовка екатеринбург, направления переподготовки, переподготовка ростов на дону, переподготовка пермь, переподготовка новочеркасск, профессиональная переподготовка дополнительное образование, профессиональная переподготовка психология, переподготовка рф, курсы переподготовки психолог, институт профессиональной переподготовки и повышения квалификации, переподготовка экономика, переподготовка право, программа профессиональной переподготовки профессиональное обучение, первичная переподготовка, переподготовка заочно, профессиональная переподготовка, профессиональная переподготовка москва, переподготовка на базе, переподготовка строительство, программы профессиональной переподготовки, курсы переподготовки отзывы, пройти переподготовку, переподготовка безработных граждан, подготовки переподготовки и повышения, переподготовка обществознание, сайт переподготовки, переподготовка по профессиям, дополнительное образование переподготовка, курсы переподготовки для педагогов дистанционно бесплатно 2016, подготовка и переподготовка кадров, диплом о профессиональной переподготовке установленного образца, уральский институт повышения квалификации и переподготовки, переподготовка юриспруденция, образец диплома переподготовки, центр подготовки переподготовки, профессиональная переподготовка спб, переподготовка киров, организация профессиональная переподготовки, программа профессиональной переподготовки дополнительное образование, образование переподготовка, подготовка и переподготовка специалистов, переподготовка спб, переподготовка в ростове, переподготовка управление, институт дополнительного образования и профессиональной переподготовки, центр переподготовки и повышения квалификации, курсы профессиональной переподготовки дистанционно, институт повышения квалификации и переподготовки кадров, переподготовка военнослужащих 2017, курсы переподготовки на базе высшего образования, переподготовка на базе высшего, пенза переподготовка, профессиональная переподготовка безработных граждан, профессиональная переподготовка среднее профессиональное образование, переподготовка на базе среднего образования, академия переподготовки, переподготовка инженеров, переподготовка управление персоналом, переподготовка екатеринбург, переподготовка на базе высшего дистанционно.
..
- Судебная строительно-техническая экспертиза
- Судебная товароведческая и стоимостная экспертиза
- Судебная землеустроительная экспертиза обучение
- Судебная автотехническая экспертиза
- Промышленное и гражданское строительство
- Обучение на Эксперта-товароведа
- Обучение на Эксперта-техника (обучение на автоэксперта)
- Теплогазоснабжение и вентиляция
- Юриспруденция
- Кадастровая деятельность
- Оценка недвижимости. Обучение на оценщика недвижимости
- Обучение на оценщика
- Экономика и управление на предприятии
- Управление персоналом
- Антикризисное управление
- Бухгалтерский учет, анализ и аудит
- Судебная финансово-экономическая экспертиза
- Финансы и кредит
- Менеджмент
- Туризм
- Переподготовка психолог
- Управление, эксплуатация и обслуживание многоквартирного дома
- Судебная психологическая экспертиза
- Перевод и переводоведение
- Водоснабжение и водоотведение
- Филология
- Курсы оценка движимого имущества
- Строительство и эксплуатация зданий и сооружений
- Психология служебной деятельности
- Геодезия
- Судебная оценочная экспертиза
Что такое переподготовка и почему это важно?
Что, если однажды утром вы проснетесь, а отрасли, в которой вы работали, больше не существует? Это звучит как что-то из фильма ужасов, но для миллионов людей этот фильм категории B стал ледяной реальностью из-за пандемии COVID-19.
Компаниям по всему миру пришлось уволить тысячи сотрудников, чтобы сократить штат и сохранить свою голову над водой.
Профессиональная переподготовка является одним из способов возвращения этих сотрудников на рынок труда. Переподготовка означает повторную подготовку по новому предмету, для новой работы, часто в новой компании или организации. Например, туристические работники, оказавшиеся без работы из-за пандемии, могут решить переквалифицироваться в медицинских работников, офисных работников или в другие востребованные профессии.
Разница между переподготовкой, переподготовкой и повышением квалификации
Несмотря на то, что переподготовка, переподготовка и повышение квалификации тесно связаны между собой, они имеют некоторые ключевые отличия: или обучают их совершенно новому предмету. Это может сыграть роль при найме новых людей, например, недавно уволенных из-за пандемии, на востребованные должности, которые открылись или были недавно созданы в вашей компании.
Возможно, вы нанимаете бывших специалистов в сфере гостеприимства для работы в качестве сотрудников стойки регистрации в вашей организации.
Если вы переподготавливаете человек, вы, вероятно, обучаете их навыкам, необходимым для немного другой работы в той же компании. Переквалификация часто происходит после увольнения, когда организации хотят сохранить хороших сотрудников, когда их текущая роль устарела. Вместо того, чтобы отпустить их, они переобучают их, чтобы использовать их талант где-то еще в компании.
Если вы повышаете квалификацию человек, вы обучаете сотрудников новым навыкам, чтобы повысить их эффективность на текущей должности, не обязательно меняя их положение или карьерный путь. Это часто бывает, когда сотрудникам необходимо узнать о новых технологиях или программном обеспечении, внедренных в их организации.
Почему и когда стоит задуматься о переподготовке?
Обычно, когда вы размещаете объявление о вакансии, вы стремитесь нанять кого-то, у кого уже есть необходимые вам навыки и опыт, верно? Но беспрецедентные времена требуют других мер.
Возможно, ваша организация перегружена запросами клиентов, и вам нужно больше сотрудников в колл-центре или на стойке регистрации, чтобы справиться с возросшей рабочей нагрузкой. Или, возможно, за последние пару месяцев вы добились значительного роста (поздравляем!), и вам нужно расширить свой веб-отдел, команду по маркетингу или продажам, чтобы удовлетворить этот рост.
Здесь начинается переобучение. Почему? Вполне вероятно, что другие компании в вашей отрасли испытывают такой же поток звонков или нуждаются в скорейшем заполнении дополнительных должностей в других отделах. Это означает, что большинство людей с навыками, характерными для ваших вакантных должностей, уже заняты, и в результате вам трудно заполнить эти роли. Но в то же время есть много людей, которые недавно пережили печальный опыт увольнения, например, в индустрии туризма и гостеприимства. Сейчас они ищут работу, но у них нет необходимых навыков или опыта для работы администратором или администратором. Что вы делаете? Вы нанимаете и переучиваете их.
Преимущества переподготовки
Говорят, знания — ключ к успеху. Хотя может случиться так, что люди, которых вы переучиваете, оказались на этой должности из-за неблагоприятных обстоятельств, таких как массовые увольнения или увольнения, красота работы в том, что она не определяет (или, по крайней мере, не должна) определять людей. , чтобы люди могли изменить тактику и узнать что-то другое, если им нужно. Вот несколько преимуществ переподготовки сотрудников как для сотрудников, так и для организаций.
Выгоды для сотрудников
- Переподготовка повышает уже имеющиеся у людей навыки, даже если работа, для которой они переподготовляются, сильно отличается от той, которую они выполняли раньше. Не все навыки являются твердыми навыками, и многие из мягких навыков, необходимых для разных ролей, можно передавать и легко развивать.
- Переподготовка означает возможность овладеть наиболее востребованными навыками и компетенциями в отрасли, что облегчает их карьерный рост и возможности трудоустройства в будущем.
- Переподготовка для новой роли и возможность учиться и развивать новые навыки могут помочь людям почувствовать себя более ценными и дать им новое чувство цели, особенно после увольнения или увольнения.
Преимущества для организаций
- Знания имеют ключевое значение, поэтому наличие у большего числа ваших сотрудников новейшей информации и навыков, необходимых в вашей отрасли, поможет производить более качественные продукты и услуги, будь то за счет улучшения обслуживания клиентов или совершенствование процессов с инновационными идеями.
- Счастливые и довольные сотрудники означают меньшую текучесть кадров, что в долгосрочной перспективе может сэкономить вашей организации время и деньги.
- Пока вы тратите время на подготовку своих модулей переподготовки, вы сможете оценить, как ваша организация работает с процессами, и, возможно, усовершенствовать те, где это необходимо, что может сделать вашу организацию более эффективной, экономя время для существующего персонала, а также для тех, которые переобучаются на новые роли.
Как переподготовить персонал
Как вы переобучаете кого-то, чтобы повысить его навыки, необходимые для вакантных должностей в вашей организации? Как и в случае любой программы обучения, важно иметь план, прежде чем вы начнете, чтобы процесс был эффективным и четким, а ваши сотрудники были вовлечены.
Определите работу по переподготовке и установите бюджет
Чтобы обеспечить подотчетность всех и единообразие, рекомендуется точно определить, что повлечет за собой переподготовка и каков будет ее бюджет. Так легче отслеживать прогресс и отчитываться.
Подготовьте стратегию обучения
Прежде всего: сделайте обучение интересным и увлекательным. Вы получите более высокую отдачу от инвестиций, так сказать, когда вы предоставляете привлекательные возможности обучения для сотрудников, будь то новые сотрудники или существующие сотрудники. Усвоение информации лучше, когда люди чувствуют вдохновение от возможности обучения и вовлечены, желая узнать больше.
Разбивка целей переподготовки поможет определить, какие методы обучения подходят лучше всего и какое сочетание инструментов (очное, видеообучение, микрообучение и т. д.) лучше всего соответствует плану. Вы можете использовать LMS, например GoSkills, чтобы помочь своим сотрудникам в обучении. Создайте временную шкалу, организуйте все необходимое для проведения обучения (помещения, инструктор, компьютеры, экраны телевизоров и т. д.). Также неплохо с самого начала определиться, как вы будете оценивать программу профессиональной переподготовки в конце.
Просмотрите учебные материалы
Если вы уже проходили курсы переподготовки, стоит просмотреть материалы и убедиться, что они обновлены в соответствии с ролью и отраслевыми стандартами. После того, как вы разобрались с этим, остальная часть подготовки во многом зависит от того, наймете ли вы тренера для переподготовки или вы сделаете это сами.
Если вы привлекаете кого-то для проведения переподготовки за вас, важно просмотреть модули и информацию, которые будут рассмотрены, до начала переподготовки.
Если вы проводите занятия самостоятельно, подумайте о включении наглядных материалов и игр, чтобы сделать обучение более увлекательным и интерактивным. В зависимости от того, для какой роли вы проходите переподготовку, большая часть ее может выполняться за компьютером, тогда как для других ролей это может включать работу в лаборатории, полевые работы или работу с клиентами. В любом случае вы можете составить учебную программу, которая включает в себя различные инструменты и методы, чтобы сохранить интерес и повысить эффективность обучения.
Оценка результатов обучения
По окончании программы профессиональной переподготовки вам необходимо будет просмотреть и оценить результаты. В рамках этого вы можете обсудить цели и результаты переподготовки со своими сотрудниками и попросить их оставить отзыв о программе. Если есть что-то, что было упущено, или пробелы, которые выявляются после окончания программы, вы можете указать на них и предложить дополнительное обучение.
Подведение итогов
Гибкость и адаптивность — два ключевых навыка в жизни, и они, безусловно, применимы на рынке труда.
Нет никакой гарантии, что работа, на которую работник был нанят 10 или даже всего два года назад, будет востребована сегодня или в будущем. Чтобы идти в ногу с меняющимися отраслями и экономиками, важно при необходимости менять тактику и осваивать новые навыки, чтобы иметь постоянную занятость.
Это относится не только к людям, которые остались без работы из-за массовых увольнений или увольнений, но также имеет ключевое значение для предприятий, пытающихся ориентироваться в новых водах при найме. Программы переподготовки сотрудников могут помочь заполнить пробелы в навыках и ключевых ролях в вашей организации, в то время как сотрудники могут проверить свою гибкость и адаптируемость, изучая навыки для новых ролей, опираясь при этом на существующие наборы межличностных навыков, в целом улучшая свои карьерные возможности в будущем.
Готовы ли вы создать отличную программу переподготовки сотрудников? GoSkills LMS может помочь сделать обучение увлекательным и увлекательным.
Создавайте свои собственные курсы и тренинги или воспользуйтесь нашей библиотекой из более чем 80 небольших бизнес-курсов по основным навыкам, таким как Excel, управление проектами, программирование, социальные навыки и многое другое. Зарегистрироваться и добавить неограниченное количество учащихся можно совершенно бесплатно. Начните бесплатную пробную версию сегодня.
Обучайте команду любого размера
Отслеживать и управлять обучением вашей команды с помощью GoSkills LMS стало проще, чем когда-либо.
Попробуй бесплатно
Что такое переподготовка в области управления персоналом?
Что такое переподготовка в области управления персоналом?
Переподготовка определяется как процесс обновления своих талантов и навыков для того, чтобы не отставать от развития на рабочем месте. Проще говоря, переподготовка в бизнесе — это не что иное, как изучение нового навыка или новой работы в вашем отделе.
Переподготовка, как понятно из названия, предполагает переподготовку работника.
Когда следует переобучить сотрудника?
При оценке работника как «неквалифицированного» по навыкам или знаниям на основании оценки ответов работника в анкете обучения требуется переподготовка (повторение ранее пройденного обучения).
Программы переподготовки могут проводиться ежегодно или чаще по мере необходимости, в зависимости от важности последовательности задач, в которых участвует оттачивание навыков. Необходимость переподготовки сотрудников часто возникает в отношении старших сотрудников, от которых требуется поддерживать связь с развивающимися техническими навыками.
В то время как пожилые работники страдают от беспокойства перед технологиями и страха перед изучением новых процессов и приобретением новых навыков, молодые соискатели также испытывают нехватку «прикладных социальных навыков», таких как трудовая этика, социальные навыки, общение и лидерство.
Почему важна переподготовка сотрудника?
Программа переподготовки сотрудников предназначена для повторного ознакомления работника с ранее полученными навыками, восстановления и сохранения определенных способностей, а также для того, чтобы быть в курсе последних требований к навыкам. Некоторые программы переподготовки необходимо проводить на регулярной основе, чтобы избежать устаревания сотрудников из-за технологических изменений или способности человека усваивать знания.
Какие преимущества дает переподготовка по управлению персоналом?
1. Модернизированные навыки
Компания помогает людям поддерживать свои навыки на современном уровне с помощью программ непрерывного обучения и повышения квалификации, что позволяет им преуспеть в выбранной области.
2. Качественные продукты и услуги
Большинство программ переподготовки направлены на повышение качества услуг и продуктов организации.
Программа обучения и переподготовки — это шаг к совершенству продукции, инновационным производственным процедурам и, в конечном итоге, к улучшенным продуктам и услугам для клиентов.
3. Устранение проблем безопасности
Повторное обучение позволяет уменьшить количество ошибок, вызванных непониманием. Он также помогает решать проблемы безопасности, предлагая свежие и актуальные решения.
4. Повышение эффективности работы сотрудников
Переподготовка сотрудников повышает эффективность работы сотрудника на рабочем месте за счет расширения его навыков и знаний. Он также помогает решать проблемы безопасности, предлагая свежие и актуальные решения.
5. Повышение производительности
Переобучение помогает сотрудникам сосредоточиться на использовании новых технологий, что приводит к повышению производительности, поскольку сотрудники могут оставить устаревшие.
6. Устранение неудач
Сотруднику не обязательно обладать определенным талантом, который требуется для его работы. Переподготовка помогает работнику преодолеть свои слабые стороны, чтобы он мог совершенствоваться.
7. Повышение морального духа сотрудников
Программы переподготовки обеспечивают постоянство общей производительности сотрудников, что приводит к повышению морального духа.
8. Улучшение условий труда
Переподготовка дает сотрудникам чувство удовлетворения, которое улучшает рабочее место, так как он может распространять свою радость.
9. Новые карьерные перспективы
Переподготовка помогает в поиске лучших вариантов, повышая ваши шансы найти лучшую работу.
10. Повышение удовлетворенности работой
Переподготовка дает возможность продолжить образование.
У них развивается большее чувство гордости за свою работу, что повышает их удовлетворенность.
11. Сохранение конкурентного преимущества
Переподготовка позволяет предприятию опережать конкурентов и получать рыночное преимущество.
12. Повышает лояльность сотрудников
Когда сотруднику предоставляется возможность пройти переподготовку, ему предоставляется больше возможностей в жизни в рамках его профессионального развития. В результате растет его приверженность организации, которая предлагает ему переподготовку.
13. Удержание лучших сотрудников
С помощью переподготовки компания может сохранить некоторых из своих лучших сотрудников и предоставить им больше лет работы в компании, которые будут полезны как для них самих, так и для организации.
Как создать программу переподготовки сотрудников?
Контрольный список программы переподготовки сотрудников:
2. Разработка плана программы переподготовки 3. Рассчитать стоимость программы переподготовки. 4. Предоставьте информацию своему персоналу. 5. Наймите тренера 6. Пересмотрите учебные материалы 7. Оценить результаты переподготовки и довести до сведения персонала. Обучение, тестирование и развертывание — вот и все, верно? Ваша работа сделана? Не совсем! Одна из самых больших ошибок ученых, занимающихся данными, которую допускают при машинном обучении, заключается в том, что они предполагают, что их модели будут продолжать работать должным образом после развертывания. В опросе банков Великобритании, проведенном в августе 2020 года, 35% опрошенных банкиров сообщили о негативном влиянии пандемии на производительность модели ML. Непредсказуемые события, подобные этому, — отличный пример того, почему непрерывное обучение и мониторинг моделей машинного обучения в производственной среде важны по сравнению со статической проверкой и методами тестирования. Влияние пандемии на эффективность банковских моделей машинного обучения | Источник Как отслеживать модели в развертывании? Что такое переобучение моделей и почему важно переобучать свои модели? Когда вам нужно переобучить свои модели? Как переобучить свои модели? Когда развертывать свои модели после переобучения? Стартап недавно нанял вас в качестве ведущего специалиста по данным для создания прогностической модели, определяющей цены на жилье в определенных городах. Жизненный цикл модели, развернутой в производстве | Источник Вы успешно развернули свою модель. Что дальше? Три вещи: Обслуживание модели — это процесс использования вашей модели в производстве. Он варьируется в зависимости от различных вариантов использования в бизнесе. Важно понять, как ваша модель будет использоваться в производственной среде, прежде чем создавать автоматизированный конвейер переобучения модели. Существует несколько способов производственного использования моделей машинного обучения, таких как модель-как-сервис, модель-как-зависимость и пакетное прогнозирование (обслуживание перед вычислением) 9.0014 . Мониторинг производительности модели — это процесс отслеживания производительности вашей модели машинного обучения на основе оперативных данных с целью выявления потенциальных проблем, которые могут повлиять на бизнес. 👉 Лучшие инструменты для обслуживания моделей машинного обучения После мониторинга и отслеживания производительности модели следующим шагом в управлении моделью является переобучение модели машинного обучения. Цель состоит в том, чтобы обеспечить актуальность качества вашей модели в производстве. Теперь вы понимаете, что развертывание — это не последний этап управления моделями, это только начало. Как и при развертывании программного обеспечения, ваш код является детерминированным и всегда будет работать так, как он написан, и ваша команда всегда может развернуть новые функции в программном обеспечении. Источник Итак, что вам нужно отслеживать при развертывании вашей модели в рабочей среде? Вам необходимо отслеживать данные, которые ваша модель принимает в восходящем конвейере, потому что «мусор на входе, мусор на выходе». Ваша модель чувствительна к входным данным, которые она получает. Если произойдет изменение статистического распределения обученных данных по сравнению с данными в производственной среде, производительность модели значительно снизится. Перед повторным обучением модели необходимо убедиться, что входные данные соответствуют ожидаемой схеме восходящего потока. Это означает, что ваши последующие этапы конвейера, включая обработку данных и обучение модели, должны точно совпадать со схемой из производственных данных. Если схема не соответствует ожидаемой схеме, команда специалистов по данным может обновить конвейер, чтобы обработать эти изменения. Это может означать переобучение новой модели с нуля, чтобы она соответствовала новым функциям, или это может означать только переименование функций. Еще одна проблема качества данных, на которую следует обратить внимание, — это дрейф данных. Это просто означает изменение статистических свойств данных. После успешной проверки конвейера данных необходимо также проверить конвейер модели. Конвейер модели проверяется перед развертыванием в рабочей среде. Этапы проверки модели включают: Давайте рассмотрим некоторые из лучших инструментов, которые можно использовать для непрерывного мониторинга. С помощью этих инструментов вы можете запускать модели одновременно, чтобы проверить их производительность в производственной среде. Neptune — это платформа мониторинга моделей, которая позволяет вам проводить множество экспериментов и хранить все ваши метаданные для вашего рабочего процесса MLOps. С помощью Neptune ваша команда может отслеживать эксперименты и воспроизводить многообещающие модели. Легко интегрируется с любыми другими фреймворками. Qualdo Qualdo — хороший инструмент для мониторинга моделей в производстве. Вы можете отслеживать свой восходящий конвейер, чтобы постоянно выявлять проблемы с данными во время приема. Вы также можете отслеживать производительность своей модели в производственной среде и получать ценные сведения на основе прогнозов производственных данных. Qualdo также позволяет вам настраивать оповещения, чтобы сообщить вашей команде, когда производительность модели превышает определенный порог или если в восходящем конвейере обнаруживается дрейф данных. Qualdo также позволяет отслеживать производительность конвейера модели в Tensorflow. Источник Вы можете прочитать больше о лучших инструментах для мониторинга ваших моделей в производстве здесь. Теперь вы понимаете, как постоянно контролировать вашу модель в производстве. Непрерывное обучение — это аспект операций машинного обучения, который автоматически и непрерывно переобучает модели машинного обучения для адаптации к изменениям в данных перед их повторным развертыванием. Триггером для повторной сборки может быть изменение данных, изменение модели или изменение кода. Мы собираемся изучить причины, по которым вам все еще нужно изменить свою модель в производственной среде после того, как вы потратили столько времени на ее обучение и развертывание. Как только вы развертываете модель машинного обучения в рабочей среде, ее производительность снижается. Это связано с тем, что ваша модель чувствительна к изменениям в реальном мире, а поведение пользователей со временем меняется. Хотя все модели машинного обучения приходят в упадок, скорость распада меняется со временем. В основном это вызвано смещением данных, смещением концепций или и тем, и другим. Производительность модели снижается со временем Вы когда-нибудь слышали о дрейфе данных? Давайте рассмотрим концепцию дрейфа данных и последствия для бизнеса. Потребительский спрос внезапно меняется из-за политики самоизоляции. | Изображение Елены Самуйловой Источник Дрейф данных (ковариативный сдвиг) — это изменение статистического распределения производственных данных по сравнению с исходными данными, используемыми для обучения или построения модели. Данные обслуживания в режиме реального времени могут отклоняться от исходных данных по следующим причинам: Например, если вы построили модель с данными о температуре, собранными с датчика в градусах Цельсия, но единица измерения изменилась на градусы Фаренгейта, это означает, что ваши входные данные были изменены, поэтому данные сместились. Наилучший способ справиться с смещением данных — постоянно отслеживать данные с помощью передовых инструментов MLOps вместо традиционных методов, основанных на правилах. Методы, основанные на правилах, такие как вычисление диапазона данных или сравнение атрибутов данных для обнаружения чужеродных значений, могут занимать много времени и подвержены ошибкам. Действия, которые можно предпринять для обнаружения отклонения данных: Как упоминалось выше, вы также можете воспользоваться преимуществами платформы искусственного интеллекта Fiddler для отслеживания смещения данных в производстве. Дрейф концепции — это явление, при котором статистические свойства целевой переменной, которую вы пытаетесь предсказать, изменяются с течением времени. Это означает, что концепция изменилась, но модель не знает об изменении. Дрейф концепции происходит, когда исходное представление вашей модели о целевом классе меняется. Например, вы создаете модель для классификации положительных и отрицательных настроений твитов по определенным темам, и со временем отношение людей к этим темам меняется. Твиты, относящиеся к позитивным настроениям, со временем могут превратиться в негативные. Проще говоря, концепция анализа настроений изменилась. К сожалению, ваша модель будет продолжать предсказывать положительные настроения как отрицательные. Передовой опыт борьбы с дрейфом концепций Очевидно, что данные генерируются в любой момент в мире. Поскольку данные собираются из нескольких источников, сами данные меняются. Если входное распределение изменяется, но истинные метки не изменяются (вероятность входных данных модели изменяется, но вероятность целевого класса при условии, что вероятность входных данных модели не меняется), то такое изменение рассматривается как дрейф данных. Между тем, если есть изменения в метках или целевых классах вашей модели, это вероятность изменения целевого класса с учетом вероятности входных данных. Это означает, что мы обнаруживаем эффект дрейфа понятий. И дрейф данных, и дрейф концепций вызывают распад модели, и оба эти явления следует рассматривать отдельно. Теперь вы понимаете, почему важно отслеживать и переобучать модели машинного обучения в производственной среде. Итак, как вы можете переобучить свои модели машинного обучения? Чтобы ответить на этот вопрос, давайте рассмотрим некоторые вопросы, которые следует задать перед разработкой стратегии непрерывного обучения. Вопросы Ответы Когда следует переобучить модель? Ответы: — Периодическое обучение Сколько данных требуется для повторного обучения? Ответы: – Фиксированное окно Что следует переобучить? Ответы: – Непрерывное обучение или трансферное обучение Когда развертывать модель после переобучения? Ответы: – A/B-тестирование Ответы на эти вопросы могут быть даны отдельно и могут помочь определить стратегии, которые следует принять. ML Тестирование моделей: 4 команды рассказывают, как они тестируют свои модели Прежде чем приступать к повторному обучению модели машинного обучения, важно понять варианты использования в вашем бизнесе. Некоторые варианты использования имеют высокие требования к тому, когда и как часто вам нужно переобучать свою модель. Варианты использования в бизнесе, такие как обнаружение мошенничества и алгоритмы ранжирования в поисковых системах, требуют частого переобучения. Точно так же, как модели машинного обучения, обученные на поведенческих данных, потому что поведенческие данные являются динамическими, тогда как модели машинного обучения, обученные на производственных данных, нуждаются в меньшем количестве повторного обучения. Существует четыре разных подхода к выбору расписания переобучения: Хотите знать, как запланировать переобучение вашей модели – еженедельно, ежемесячно или ежегодно? Что ж, периодическое обучение — это наиболее интуитивно понятный и простой подход к переобучению вашей модели. Повторное обучение модели на основе интервала имеет смысл только в том случае, если оно соответствует вашему варианту использования в бизнесе. В противном случае выбор случайного периода приведет к сложностям и может даже дать вам худшую модель, чем предыдущая модель. После развертывания вашей модели в рабочей среде вам необходимо определить базовую оценку метрики. В этом подходе триггером для перестроения является снижение производительности модели в производственной среде. Если производительность вашей модели падает ниже установленного порога, который является истинной реальностью, это автоматически запускает конвейер переобучения. Этот подход предполагает, что вы внедрили в производство сложную систему мониторинга. Недостатком использования модели в производстве является то, что требуется время, чтобы получить достоверные данные. В случае с моделью кредита / кредита получение достоверной информации может занять 30-90 дней. Это означает, что вам нужно подождать, пока вы не получите свой результат, прежде чем запускать задание по переобучению, и в большинстве случаев это могло повлиять на бизнес. Этот подход очень хорош для случаев использования, которые не требуют много времени для получения достоверной информации. Вы можете отслеживать прогнозы модели в режиме реального времени Запустить переобучение моделей машинного обучения на основе производительности | Источник На изображении выше видно, что производительность модели машинного обучения, развернутой в сентябре, со временем продолжает снижаться. Отслеживая исходные данные в рабочей среде, вы можете определить изменения в распределении ваших данных. Вы также можете комбинировать этот подход с триггером на основе производительности. Дрейф данных является основной причиной снижения производительности вашей модели в производственной среде и в любом случае может также привести к тому, что производительность вашей модели упадет ниже допустимого порога производительности. Это автоматически запустит сборку для переобучения модели. Переобучение моделей машинного обучения на основе изменений в данных | Изображение Vidhi Chugh Источник Это ручной способ переобучения ваших моделей, при котором обычно используются традиционные методы переобучения ваших моделей. Большинство стартапов используют этот метод для переобучения своих моделей. Надеюсь, теперь понятно, когда нужно переобучать своих моделей и зачем выбирать график переобучения. Также важно знать, как выбрать правильные данные для переобучения ваших моделей и стоит ли удалять старые данные. Три вещи, которые следует учитывать при выборе правильного размера данных: Это простой подход к выбору обучающих данных и подход к рассмотрению того, не слишком ли велики ваши обучающие данные, и вы также не хотите обучать свою модель на исторических данных. Выбирая данные за X месяцев для переобучения модели, следует учитывать частоту переобучения модели. Выбор правильного размера окна является основным недостатком использования этого подхода, потому что, если размер окна слишком велик, мы можем внести шум в данные. Если он слишком узкий, это может привести к недостаточной подгонке. Например, если вы решили периодически переобучать свою модель в соответствии с вашим бизнес-вариантом, вам следует выбрать данные до интервала переобучения. В целом, этот подход представляет собой простой эвристический подход, который хорошо работает в некоторых случаях, но не работает в динамической среде, где данные постоянно меняются. Это альтернатива подходу с фиксированным размером окна. Этот подход помогает определить, сколько исторических данных следует использовать для переобучения вашей модели, путем итерации по размеру окна, чтобы определить оптимальный размер окна для использования. Это способ рассмотреть, велики ли ваши данные и часто ли вы получаете новые данные. Представьте, что вы обучили свою модель на 100 000 записей, и теперь вам доступно 5000 новых записей. Использование динамического размера окна для выбора лучших обучающих данных | Источник Хотя подход с динамическим размером окна устраняет проблему выбора размера окна и больше зависит от данных, он также отдает больший приоритет новым данным, как подход с фиксированным размером окна. Это требует больших вычислительных ресурсов и требует много времени для достижения идеального размера окна. В этом подходе используются обучающие данные, аналогичные производственным данным, что является основной идеей повторного обучения моделей машинного обучения. Например, вы развернули свою модель в производстве, а также создали систему мониторинга для обнаружения дрейфа модели в режиме реального времени. Наблюдая за ухудшением производительности модели, вы выбрали стратегию повторного обучения, основанную на вашем бизнес-варианте. Теперь у вас осталось то, что именно следует тренировать. Существуют разные подходы к переобучению вашей модели, и лучший подход зависит от вашего варианта использования. Непрерывное обучение также называется обучением на протяжении всей жизни. Этот тип алгоритма обучения пытается имитировать человеческое обучение. Чтобы лучше понять эту концепцию, давайте рассмотрим вариант использования, когда вы создаете рекомендательную систему для Spotify, которая рекомендует, какие песни пользователям интересно слушать. Чтобы рекомендовать новые песни на основе новых интересов, вам необходимо периодически переобучать свою модель, поскольку поведение пользователей со временем меняется. Трансферное обучение — это метод машинного обучения, который повторно использует существующую модель в качестве основы для повторного обучения новой модели. «Обучение с переносом — это улучшение обучения новой задаче путем переноса знаний из связанной задачи, которая уже была изучена». Основным преимуществом трансферного обучения является возможность повторного обучения модели без перестроения с нуля. Это метод оптимизации, который позволяет обучать модели постепенно. Он широко используется в алгоритмах глубокого обучения. Дальнейшее чтение о том, как использовать трансферное обучение -> Как использовать трансферное обучение при разработке моделей сверточной нейронной сети использования трансферного обучения и непрерывного обучения трансферного обучения непрерывного обучения преимущества Трансферное обучение: – Передача знаний. Модель можно обучить новой задаче/концепции Непрерывное обучение: – Сохраняет знания после обучения Недостатки Трансферное обучение: — Подвержен дрейфу данных Непрерывное обучение: – Подвержено смещению концепций Офлайн-обучение, также известное как Пакетное обучение . Переобучение модели с помощью автономного обучения означает создание новой системы с нуля с использованием обновленных данных. Этот подход прост и понятен, но вам необходимо продумать стратегию переобучения, а ее разработка требует четкого понимания бизнес-целей. Также известно как Дополнительное обучение. В онлайн-обучении вы переобучаете систему постепенно, последовательно передавая экземпляры данных. Это означает, что вы переобучаете свою модель по мере поступления данных. Этот тип обучения упрощает переобучение и не делает предположений о том, как распределяются данные. Он также отлично подходит для систем, которые непрерывно получают данные, и является экономичным. В тех случаях, когда ваши данные слишком велики, онлайн-обучение является приемлемым компромиссом. Онлайн-обучение помогает вашей модели машинного обучения избежать смещения данных. Если ваше приложение работает с потоковой передачей данных в реальном времени, то онлайн-обучение — это то, что вам нужно. Источник Некоторые алгоритмы Sci-kit Learn поддерживают онлайн-обучение. Эти алгоритмы могут обучаться постепенно, без необходимости одновременной загрузки всех экземпляров. Эти оценщики имеют метод под названием partial_fit API. Это хорошо для дополнительного обучения и гарантирует, что время переобучения будет коротким. Хотя некоторые модели scikit-learn не поддерживают частичную подгонку, некоторые алгоритмы могут позволить вам переобучиться, используя warm_start аргумент. Примеры моделей scikit-learn, поддерживающих постепенное обучение, можно найти здесь. Офлайн-обучение Онлайн-обучение Преимущества Оффлайн обучение: – Простой и понятный подход. Онлайн обучение: — экономит много времени на обучение Недостатки Оффлайн обучение: Переобучение модели с нуля занимает много времени Онлайн обучение: – Подвержен дрейфу концепции Ура!!! Почти сделано. Следует ли развертывать сразу же после переобучения? Несмотря на то, что вы повторно обучили свою модель и показатели производительности выглядят великолепно, все еще существует большой риск того, что обновленная модель будет работать хуже, чем предыдущая модель, даже после повторного обучения. Рекомендуется оставить старую модель для определенного окна или до тех пор, пока модель не обслужит определенное количество запросов. Затем вы можете предоставить новой модели те же данные и получить прогнозы. Таким образом, вы можете сравнить прогнозы обеих моделей, чтобы понять, какая из них работает лучше. Если вас устраивает производительность новой модели, вы можете уверенно ее использовать. Передовой практикой является автоматизация развертывания моделей после повторного обучения. Вы можете развернуть свои модели машинного обучения в производственной среде с помощью kubernetes. Чем частое переобучение может быть плохим? Прежде чем приступить к переобучению моделей, у вас должен быть конкретный вариант использования в бизнесе и правильная стратегия переобучения. Правильная стратегия не всегда означает частые переподготовки. Частая переобучение модели может привести к сложностям или скрытым затратам в системе, а также может быть подвержено ошибкам. Таким образом, должен быть баланс между затратами и бизнес-целями. Некоторые сложности или расходы, связанные с переобучением ваших моделей: Обучающие модели для облачных решений могут быть очень дорогими и занимать много времени. В жизненном цикле разработки модели машинного обучения участвуют разные команды, а не только группа специалистов по обработке и анализу данных. Перед развертыванием новой модели может потребоваться ее одобрение заинтересованными сторонами, после чего инженерам по машинному обучению придется беспокоиться о ее развертывании в рабочей среде. Недостатки частого переобучения моделей | Источник Это вызывает задержку или трения. Этот конкретный вариант использования имеет решающее значение, если у вас нет передовой операционной платформы машинного обучения. Если вы редко переобучаете свои модели, то легко использовать простую системную архитектуру. Прежде чем создавать любую модель машинного обучения, необходимо иметь представление о MLOps. Ваш сквозной конвейер должен соответствовать четырем ключевым принципам MLOps: Следуя этим принципам, вы гарантированно защитите свои модели от нежелательного снижения производительности, а качество вашей модели в производстве будет соответствовать современным требованиям. Источник Автоматизировав жизненный цикл машинного обучения для создания, обучения, развертывания и мониторинга моделей машинного обучения, вы можете легко предоставлять свои приложения машинного обучения и ценность для бизнеса. Ваш сквозной конвейер машинного обучения состоит из 3 компонентов: Изображение изменено автором и адаптировано из этого источника . Это инфраструктура, развернутая в виде кода. Конвейер непрерывной интеграции развертывает ресурсы или зависимости на основе шаблона. Большинство специалистов по данным используют докер для создания образов докеров для своих моделей. Помимо создания пакетов и исполняемых файлов, вы также можете проверить качество своего кода, запустить некоторые модульные тесты и измерить задержку вашей модели. Если эти тесты проходят успешно, конвейер обучения/выпуска организуется. Это конвейер, в котором ваши данные извлекаются из вашего хранилища данных, преобразуются, создаются и сохраняются функции. Вы можете использовать хранилище функций в процессе автоматизации конвейера ГНКТ. Это централизованное место для хранения специально подобранных функций для обучения вашей модели машинного обучения. Обученные модели также оцениваются и проверяются перед сохранением в реестре моделей. Артефакты, созданные на этапе CI/CT, развертываются в производственной среде. Артефакт модели упаковывается и развертывается для обслуживания запросов в рабочей среде. Результаты работы, дрейф данных и качество данных должны контролироваться, и должна быть создана хорошая система оповещения. Результатом этого этапа является развернутая служба прогнозирования модели. Теперь, я надеюсь, вы понимаете, что означает непрерывное обучение и почему важно повторно обучать свои модели в производственной среде. Не разворачивайте свою модель в продакшн и опускайте руки. Как только ваша модель развернута, производительность модели начинает падать. Прежде чем выбрать стратегию переобучения, вам необходимо понять свои конкретные варианты использования. Вам необходимо постоянно контролировать свои модели в производстве и следить за тем, чтобы ваша модель была обновлена. Только так можно обеспечить долгосрочную производительность. ЧИТАТЬ СЛЕДУЮЩИЙ 7 минут чтения | Якуб Чакон | Обновлено 31 января 2022 года. Когда ваши модели машинного обучения влияют на бизнес (а они должны), вам просто нужно видеть, «как все работает». В первый момент, когда вы по-настоящему почувствуете это, все перестанет работать. Если мониторинг моделей не настроен, вы можете не знать, что не так и с чего начать поиск проблем и решений. И люди хотят, чтобы вы исправили это как можно скорее. Но что в данном контексте означают «вещи» и «работа»? Интересно, что в зависимости от команды/проблемы/конвейера/установки люди имеют в виду совершенно разные вещи. Одним из преимуществ работы в MLOps компании является то, что вы можете общаться со многими командами машинного обучения и получать информацию из первых рук. Получается, что когда люди говорят «Я хочу отслеживать модели машинного обучения», они могут захотеть:
Включите преимущества.
Переобучение модели во время развертывания: непрерывное обучение и непрерывное тестирование
Но как насчет данных, которые неизбежно будут меняться? Модель, развернутая в продакшене и предоставленная самой себе, не сможет сама адаптироваться к изменениям данных. В этой статье я объясню следующие понятия:
Внедрение ваших моделей в производство
Показатели производительности вашей модели выглядят великолепно, ваше приложение готово к развертыванию в рабочей среде. Обслуживание модели
Мониторинг производительности модели
Хороший конвейер мониторинга модели должен отслеживать доступность модели, прогнозирование и производительность модели на оперативных данных, а также вычислительную производительность системы машинного обучения Также проверьте
👉 Лучшие инструменты для мониторинга моделей машинного обучения Переобучение модели
Как постоянно контролировать модели в производстве?
Но в машинном обучении конвейер разработки включает 3 уровня изменений: данные, алгоритм (модель) и код. Проверка данных
Основные проблемы с качеством данных для мониторинга:
Вы можете использовать метод подтверждения Python для проверки вашей схемы на соответствие ожидаемой схеме. Проверка модели
Важно следить за производительностью модели в производстве. Если он упадет ниже порога, может быть инициировано задание переобучения. Переобученную модель можно протестировать.
Мошенники всегда ищут разные способы обмануть модель, предназначенную для выявления подозрительных транзакций по кредитным картам. Инструменты, необходимые для непрерывного мониторинга
Neptune
С помощью Neptune AI вы можете эффективно контролировать конвейер моделей. Каждый модельный эксперимент/прогон может быть зарегистрирован. Копнуть глубже
Что дальше? Что такое непрерывное обучение?
Почему важно непрерывное обучение?
Модели машинного обучения со временем устаревают
Что такое дрейф данных?
Как контролировать смещение данных в рабочей среде
Что такое концептуальный дрейф?
Копнуть глубже
Дрейф данных против дрейфа концепций
Это изменение может быть вызвано динамическим характером данных или изменениями в реальном мире. Определение стратегии переобучения
— Триггер на основе производительности
— Триггер на основе изменений данных
— Повторное обучение по требованию
– Динамическое окно
– Выбор репрезентативной подвыборки
– Автономное (пакетное) или онлайновое (добавочное)
Для каждого вопроса мы придумаем разные подходы, соответствующие принципам непрерывной доставки. Может вас заинтересовать
Когда следует переобучить модель?
Выбирая интервал для переобучения модели, вы получаете представление о том, когда будет запущен конвейер переобучения. Это зависит от того, как часто обновляются ваши тренировочные данные.
Это может указывать на то, что ваша модель устарела или что вы находитесь в динамической среде. Это хороший подход, который следует учитывать, когда вы не получаете быстрой обратной связи или достоверной информации от вашей модели в производственной среде.
Это эвристический подход, который может улучшить производительность вашей модели, но он не самый лучший. В производственной среде ваши операции машинного обучения должны быть автоматизированы. Сколько данных нужно для переобучения?
Фиксированный размер окна
Динамический размер окна
Вы можете сделать эти 5000 новых записей своими тестовыми данными, а часть или весь старый набор данных может быть вашими обучающими данными в зависимости от наилучшей производительности модели на тестовых данных после выполнения поиска по сетке для выбора правильного размера окна. В дальнейшем для переобучения можно выбрать другое окно в зависимости от производительности после сравнения ее с тестовыми данными. Выбор репрезентативной подвыборки
Для этого вам необходимо сначала провести тщательный анализ ваших производственных данных и исключить данные, указывающие на наличие дрейфа. Затем вы можете выбрать выборку данных, репрезентативную для населения и аналогичную статистическому распределению исходных данных. Что нужно переучить?
Непрерывное обучение и трансферное обучение
Непрерывное обучение
Алгоритм машинного обучения применяется к набору данных для создания модели без учета каких-либо ранее полученных знаний, и по мере того, как новые данные становятся доступными, алгоритм непрерывного обучения вносит небольшие последовательные обновления в модель машинного обучения с течением времени. Трансферное обучение
— Глава 11: Трансферное обучение , Справочник по исследованиям приложений машинного обучения , 2009
– Экономия времени на переобучение
– Экономит время обучения
– Делает модель самоадаптирующейся
– Улучшает производительность модели
— Трансферное обучение работает хорошо, только когда исходная проблема имеет отношение к новой проблеме, которую модель пытается решить Офлайн-обучение против онлайн-обучения
Офлайн-обучение
Вы, вероятно, уже знакомы с этим методом обучения, но можете не знать его названия. Это стандартный подход к построению моделей машинного обучения. По сути, вы получаете обучающий набор данных и сразу строите модель на этом наборе данных. Система автономного обучения не способна к поэтапному обучению. Как только модель развернута в производственной среде, она применяет то, чему научилась, и работает без обучения. Онлайн-обучение
Он не принимает во внимание различное поведение клиентов. Как переобучить модели scikit-learn
— Если обучающие данные правильно выбраны с использованием различных процессов выбора окон, места для дрейфа данных мало или совсем нет
— не требует больших вычислительных мощностей.
– Экономичность
– Требует времени для схождения к минимуму по сравнению с автономным обучением Развертывание после переобучения модели
Вы должны быть взволнованы сейчас. Вы понимаете, почему вам нужно отслеживать конвейер модели в производственной среде и когда запускать конвейер переобучения. Теперь вы переобучили свою модель машинного обучения, и ваш начальник спрашивает: «Когда вы развертываете новое обновление модели?».
Это типичный пример A/B-тестирования, который гарантирует, что ваша модель проверена на исходных данных. Недостатки частого переобучения моделей
Представьте, что вам нужно ежедневно переобучать свою модель на облачных графических процессорах, это повлечет за собой ненужные расходы, поскольку переобучение модели не обязательно означает «улучшение производительности модели».
Но если вы часто переобучаете свои модели, вам придется разрабатывать более сложную систему. Вам необходимо спроектировать конвейер, который переобучает, оценивает и развертывает вашу модель в рабочей среде без вмешательства человека. Рекомендации по непрерывному обучению и непрерывному мониторингу в рабочей среде
Конвейер сборки/CI
Конвейер Train/CT
Хранилища функций позволяют повторно использовать функции вместо того, чтобы перестраивать эти функции каждый раз, когда вам нужно обучить модель машинного обучения. Конвейер выпуска/перезапуска
Заключительные мысли
Затем вы можете решить, как часто вы хотите переобучить, как переобучить свои модели, какие данные вам нужно использовать для переобучения модели и когда развернуть модель после переобучения. Каталожные номера:
Лучшие инструменты для мониторинга моделей машинного обучения
