Прывітанне, Хабр!
Хочам расказаць пра такі незвычайны від заробку для падлеткаў, як удзел у хакатонах. Гэта і фінансава выгадна, і дазваляе на практыцы прымяніць веды, атрыманыя ў школе і дзякуючы чытанню разумных кніжак.
Просты прыклад - леташні хакатон Акадэміі штучнага інтэлекту для школьнікаў. Яго ўдзельнікам трэба было прадказаць зыход гульні Dota 2. Пераможцам спаборніцтва тады стаў Аляксандр Мамаеў - дзесяцікласнік з Чэлябінска. Яго алгарытм дакладней за ўсё вызначыў каманду пераможцы сутычкі. Дзякуючы гэтаму Аляксандр атрымаў самавітыя прызавыя - 100 тыс. рублёў.
Як Аляксандр Мамаеў распарадзіўся прызавымі, якіх ведаў не хапае школьніку для працы з ML, і які кірунак у галіне ІІ ён лічыць самым цікавым - школьнік распавёў у інтэрв'ю.
- Раскажы пра сябе, як ты захапіўся ІІ? Ці складана было ўвайсці ў тэму?
- Мне 17 гадоў, у гэтым годзе заканчваю школу, і нядаўна я пераехаў з Чэлябінска ў Даўгапрудны, гэта побач з Масквой. Я вучуся ў Фізтэх-Ліцэі імя Капіцы, гэта адна з лепшых школ Маскоўскай вобласці. Мог бы здымаць кватэру, але жыву ў інтэрнаце пры школе, так лепш і прасцей размаўляць з людзьмі з ліцэя.
Упершыню пра ІІ і ML я пачуў годзе ў 2016, напэўна, калі з'явілася Prisma. Тады я быў у 8 класе і займаўся алімпіядным праграмаваннем, наведваў нейкія алімпіяды і даведаўся, што ў нас праходзяць у горадзе мітапы па ML. Мне было цікава ў гэтым разабрацца, зразумець, як гэта працуе, і я пачаў туды хадзіць. Там упершыню даведаўся азы, далей пачаў вывучаць гэта ў інтэрнэце, на розных курсах.
Спачатку на рускай мове быў толькі курс ад Канстанціна Варанцова, і манера яго выкладання жорсткая: яна змяшчае шмат тэрмінаў, і ў апісаннях шмат формул. Для васьмікласніка гэта было вельмі складана, але зараз якраз дзякуючы таму, што я прайшоў такую школу ў пачатку, тэрміны не ўяўляюць для мяне цяжкасці на практыцы ў рэальных задачах.
- Наколькі для працы з ІІ трэба ведаць матэматыку? Ведаў са школьнай праграмы хапае?
- Шмат у чым ML грунтуецца на базавых паняццях школы 10-11 класа, базавыя лінейная алгебра і дыферэнцыяванне. Калі мы гаворым пра прадакшн, пра тэхнічныя задачы, то шмат у чым матэматыка там і не патрэбна, многія задачы вырашаюцца банальна метадам спроб і памылак. Але калі казаць пра даследаванні, калі ствараюцца новыя тэхналогіі, дык тут без матэматыкі нікуды. Матэматыка патрэбна на базавым узроўні хаця б каб ведаць, як рабіць прыкладанне матрыцы ці ўмоўна кажучы лічыць вытворныя. Ад матэматыкі тут не ўцячы.
- На твой погляд, вырашаць задачы па ML можа любы школьнік з натуральна-аналітычным складам розуму?
- Так. Калі чалавек ведае, што ляжыць у аснове ML, калі ён ведае, як уладкованыя дадзеныя і разумее базавыя трукі ці хакі, яму не спатрэбіцца матан, бо шматлікія прылады для працы ўжо напісаны іншымі людзьмі. Усё звядзецца да пошуку заканамернасцяў. Але ўсё, канешне, залежыць ад задачы.
- Што самае складанае ў рашэнні ML-задач і кейсаў?
- Кожная новая задача гэта нешта новае. Калі б задача ўжо існавала раней у такім жа выглядзе, яе не даводзілася б рашаць. Універсальнага алгарытму няма. Існуе велізарнае кам'юніці людзей якія трэніруюць свае навыкі па рашэнні задач, расказваюць, як яны вырашалі задачы, апісваюць гісторыі сваіх перамог. І вельмі цікава сачыць за іх логікай, за іх ідэямі.
- Якія кейсы і задачы табе цікавей за ўсё вырашаць?
- Я спецыялізуюся на кампутарнай лінгвістыцы, мне цікавыя тэксты, задачы па класіфікацыі, чат-ботам і іншае.
- Ці часта ты ўдзельнічаеш у хакатонах па ІІ?
- Хакатоны гэта, па сутнасці, іншая сістэма алімпіяд. У алімпіядзе ёсць набор зачыненых задач, з вядомымі адказамі, якія ўдзельнік павінен адгадаць. А бо ёсць людзі, якія не моцныя ў зачыненых задачах, але ірвуць усіх у адчыненых. Так што можна праверыць веды па-рознаму. У адкрытых задачах тэхналогіі часам ствараюцца з нуля, прадукты хутка распрацоўваюцца, а правільны адказ часта не ведаюць нават арганізатары. Мы часта ўдзельнічаем у хакатонах, дзякуючы гэтаму можна зарабляць. Гэта цікава.
- Колькі на гэтым можна зарабіць? І як марнуеш прызавыя?
— Мы з таварышам удзельнічалі ў хакатоне «УКантакце», дзе зрабілі прыкладанне для пошуку карцін у Эрмітажы. На экране тэлефона высвечваўся набор эмоджы, смайлікаў, трэба было па гэтым наборы знайсці карціну, тэлефон наводзіўся на карціну, яна распазнавалася з дапамогай нейрасетак і, у выпадку правільнага адказу, налічваліся балы. Нам было прыемна і цікава, што ўдалося зрабіць дадатак, якое дазваляла распазнаваць карціну на мабільным прыладзе. Мы ішлі папярэдне на першым месцы, але з-за юрыдычнай фармальнасці праляцелі міма прыза ў 500 тысяч рублёў. Крыўдна, але не гэта галоўнае.
Апроч гэтага, удзельнічаў у спаборніцтвах Ашчадбанка Data Science Journey, дзе заняў 5-е месца і зарабіў 200 тысяч рублёў. За першае тамака плацілі мільён, за другое 500 тысяч. Прызавыя фонды бываюць розныя, зараз яны павялічваюцца. Будучы ў топе, можна атрымліваць тое 100 да 500 тысяч. Прызавыя я адкладаю на навучанне, гэта мой уклад у будучыню, тыя грошы, якія я марную ў паўсядзённым жыцці, я зарабляю сам.
- Што цікавей - індывідуальныя або камандныя хакатоны?
- Калі мы гаворым аб распрацоўцы нейкага прадукту, то гэта павінна быць каманда, адзін чалавек зрабіць гэта не зможа. Ён банальна стоміцца, патрэбна падтрымка. Але калі мы гаворым, напрыклад, пра хакатон Акадэміі ІІ, то задача там абмежаваная, не трэба ствараць прадукт. Там цікавасць у іншым - абагнаць іншага чалавека, які таксама развіваецца ў гэтай сферы.
- Як далей плануеш развівацца? Які бачыш сваю кар'еру?
- Цяпер асноўная мэта - падрыхтаваць сваю сур'ёзную навуковую працу, даследаванне, каб яно з'явілася на вядучых канферэнцыях тыпу NeurIPS або ICML -канферэнцыях па ML, якія праходзяць у розных краінах свету. Па кар'еры пытанне адчыненае, паглядзіце, як развіваецца ML за апошнія 5 гадоў. Ён імкліва мяняецца, зараз складана прадказаць што будзе далей. А калі казаць пра ідэі і планы апроч навуковых прац, то, магчыма, я бачыў бы сябе ў якім-небудзь уласным праекце, стартапе ў вобласці ІІ і ML, але гэта не сапраўды.
- На твой погляд, якія абмежаванні ёсць у тэхналогіі ІІ?
- Ну наогул калі казаць пра ІІ як пра штуку, якая валодае нейкім розумам, апрацоўвае дадзеныя, то, у бліжэйшы час, гэта нейкае ўсведамленне свету вакол нас. Калі мы гаворым пра нейронавыя сеткі ў кампутарнай лінгвістыцы, напрыклад, мы спрабуем лакальна мадэляваць нешта, напрыклад, мову, не даючы мадэлі разумення кантэксту аб нашым свеце. Гэта значыць, калі мы здолеем закласці гэта ў ІІ, то атрымаецца стварыць дыялогавыя мадэлі, чат-боты, якія будуць не толькі ведаць моўныя мадэлі, але і будуць валодаць кругаглядам, ведаць навуковыя факты. І вось гэта хацелася б убачыць у будучыні.
Дарэчы, Акадэмія штучнага інтэлекту зараз праводзіць набор школьнікаў на новы хакатон. Прызавыя таксама самавітыя, а задача ў гэтым годзе яшчэ цікавей - трэба будзе пабудаваць алгарытм, які прадказвае доследнасць гульца на аснове статыстыкі аднаго матчу Dota 2. За падрабязнасцямі пераходзь па .
Крыніца: habr.com