Учу машины, дорого
Как я писал ранее, у нас в компании с января по март проходил довольно интенсивный курс по машинному обучению. Курс закончился в конце прошлого месяца, а на днях выдали удостоверение о повышении квалификации.
Давненько ничему не учился таким способом — с домашними работами, контрольной и баллами. А тут всё по классике, даже был момент, когда я протянул с домашкой до последнего дня. Волнительно. В общем, кому там не сидится в зоне комфорта, попробуйте сходить
Перед контрольной даже немного понервничал. Возможно потому, что рассматривал эту учёбу ещё и как кокотизацию, — проверку, не пожух ли мозг,
Можно теперь всем говорить, что я дипломированный специалист по машинному обучению 🤖👨🏫😁.
Читайте также
Комментарии 8
Тайна сия так и останется покрытой мраком :D
Сейчас все как бы возрождается, но «меня терзают смутные сомнения — у вас пиджак точно такой как у Шпака»:
Поймите только правильно — я ни в малейшей степени не критикую и не ставлю под сомнение ничего из происходящего. Все правильно: так же как и мода все приходит и уходит, а потом возвращается.
Машинное обучение — это часть более общей дисциплины, которая называется ИИ. В середине80-х вы наверняка изучали и что-то из того, что сейчас называется «машинным обучением», но отрасль двигалось, появлялись новые подходы.
Машинное обучение — не будущее, это настоящее и даже уже немного прошлое.
Мы его все регулярно используем и будем использовать всё больше и больше. Например, я снимки для блога увеличиваю под «ретину» алгоритмами машинного обучения, замазываю на них провода на фоне неба редактором, который на алгоритмах машинного обучения достраивает мне в нужном участке небо вместо провода и так далее. Или вот телефон меня узнаёт в лицо (или в сетчатку) благодаря технологиям компьютерного зрения, а это тоже алгоритмы машинного обучения.
Если вы спрашиваете что там больше — алхимии или науки, то теперь уже науки, хотя алхимии тоже хватает, есть вещи, которые непонятно почему и как работают, но это нормально — мы, например, не понимаем как работают люди,но худо-бедно их «программируем» (приказываем, манипулируем, торгуемся и так далее). А люди — живое воплощение технологий машинного обучения.
Думаю, это вообще нормальный путь развития всего — из опыта выводить теории, которые сначала мало работают и являются скорее фантазиями, потом всё больше поверяя их опытом. Не знаю есть ли область, где удавалось двигатьсякак-то иначе.
Сейчас машинное обучение даёт очень сложные практические, видимые результаты, где одни достижения нанизаны на другие, никакая алхимия на такое неспособна. Вот в мае в Москве начнут работать беспилотные такси (никаких людей внутри, кроме пассажира) — эта технология долго обкатывалась на дорогах Иннополиса, что рядом с Казанью, где я живу и видима теперь она готова к широкому внедрению.
Люди все же обучаются и научаются иначе. И до сих пор не понятно как. Во всяком случае никаких общепринятых гипотез (не говоря уж о теориях) пока нет. Или есть?
Тут нет проблемы курицы и яйца: ML — производное от деятельности человека. Скорее уж ML некое подобие того, что умеет делать любое разумное существо (и не только человек, но и, скажем, домашние животные и птицы). Но если мы умеем делать подобное, означает ли, что мы понимаем как это действует? Алхимия все же осталась.
Да, уже не в тему, а для удовлетворения любопытства: современные системы умеют распознавать по фотографии кошку от собаки?
Я не в плане первенства, в плане схожести.
Теории, объясняющих всё, — нет.Какие-то частности понятны.
Современные системы шагнули куда как дальше. Как же иначе беспилотные автомобили ездили. Или погуглите роботов Boston Dynamics.
Ну, это вряд ли. Посмотрите в интернете какие пограничные состояния там бывают и поймёте, что тут даже взрослый не может быть уверен.