Hey Habr!
Em dixwazin li ser rêyek wusa neasayî ya qezenckirina drav ji bo ciwanan wekî beşdarbûna hackathon-an biaxivin. Ev hem ji hêla aborî ve sûdmend e û hem jî dihêle hûn zanyariyên ku li dibistanê û bi xwendina pirtûkên biaqil hatine bidestxistin di pratîkê de bikin.
Nimûneyek hêsan hackathona Akademiya Zanistiya Hunerî ya sala borî ji bo xwendekarên dibistanê ye. Beşdarên wê neçar bûn ku encama lîstika Dota 2 pêşbînî bikin. Serketî yê pêşbirkê Alexander Mamaev, xwendekarê pola dehemîn ji Chelyabinsk bû. Algorîtmaya wî ya herî rast tîmê serketî yê şer diyar kir. Bi saya vê yekê, Alexander xelatek girîng wergirt - 100 hezar ruble.
Çawa Alexander Mamaev dravê xelatê bikar anî, xwendekar ji bo ku bi ML re bixebite çi zaniyarî jê re nemaye, û kîjan rêgez di warê AI-ê de ew herî balkêş dibîne - xwendekar di hevpeyvînekê de got.
- Ji me re behsa xwe bike, çawa bi AI-yê re eleqedar bû? Zehmet bû ku meriv bikeve nav mijarê?
- Ez 17 salî me, ez îsal dibistanê diqedînim, û ez vê dawiyê ji Chelyabinsk bar kirim Dolgoprudny, ku nêzîkî Moskowê ye. Ez li Lîceya Fîzîk û Teknolojiyê ya Kapitsa dixwînim, ev yek ji baştirîn dibistanên herêma Moskowê ye. Min dikaribû apartmanek kirê bikim, lê ez li dibistanê li dibistanek şevînî dijîm, danûstandina bi kesên ji lîseyê re çêtir û hêsantir e.
Cara yekem ku min li ser AI û ML bihîst belkî di sala 2016 de bû, dema ku Prisma xuya bû. Dûv re ez di pola 8-an de bûm û min bernameya olîmpiyadê dikir, beşdarî hin olîmpiyatan bûm û min dît ku em li bajêr civînên ML-yê dikin. Min eleqedar kir ku ez wê bibînim, fêm bikim ka ew çawa dixebite, û min dest bi çûna wir kir. Li wir ez cara yekem fêrî bingehên bingehîn bûm, paşê min dest bi xwendina wê li ser înternetê, di qursên cihê de kir.
Di destpêkê de, tenê qursek ji Konstantin Vorontsov bi rûsî hebû, û awayê hînkirina wê hişk bû: di nav de gelek term dihewand, û di ravekirinan de gelek formul hebûn. Ji bo xwendekarek pola heştan ev yek pir dijwar bû, lê naha, tam ji ber ku ez di destpêkê de di dibistanek weha re derbas bûm, şert di pratîkê de di pirsgirêkên rastîn de ji min re dijwariyan dernakeve.
- Ji bo ku hûn bi AI-ê re bixebitin divê hûn çiqas matematîkê zanibin? Ji mufredata dibistanê têr zanîn heye?
- Bi gelek awayan, ML li ser têgehên bingehîn ên dibistanê di polên 10-11, cebraya xêzikî ya bingehîn û cihêrengiyê de ye. Ger em behsa hilberînê, li ser pirsgirêkên teknîkî bikin, wê hingê di gelek waran de matematîk ne hewce ye; gelek pirsgirêk tenê bi ceribandin û xeletiyê têne çareser kirin. Lê heke em li ser lêkolînê biaxivin, dema ku teknolojiyên nû têne afirandin, wê hingê cîhek bêyî matematîkê tune. Matematîk di astek bingehîn de hewce ye, bi kêmanî ji bo ku meriv zanibe meriv çawa matrixek bicîh tîne an, bi nisbetî dipeyive, derûvkan hesab dike. Li vir ji matematîkê xilas nabe.
- Li gorî we, her xwendekarek bi hişmendiyek xwezayî-analîtîk dikare pirsgirêkên ML çareser bike?
- Erê. Ger kesek zanibe ku di dilê ML-ê de çi heye, heke ew zanibe ka dane çawa têne saz kirin û hîle an hakên bingehîn fam dike, ew ê hewcedarê matematîkê nebe, ji ber ku gelek amûrên ji bo kar berê ji hêla kesên din ve hatine nivîsandin. Ew hemî bi dîtina nimûneyan ve tê. Lê her tişt, bê guman, bi peywirê ve girêdayî ye.
- Di çareserkirina pirsgirêk û dozên ML de ya herî dijwar çi ye?
— Her karekî nû tiştekî nû ye. Ger pirsgirêk jixwe bi heman rengî hebûya, neçar nedima ku çareser biba. Algorîtmayek gerdûnî tune. Civatek mezin a mirovan heye ku jêhatîyên xwe yên çareserkirina pirsgirêkan perwerde dikin, vedibêjin ka wan çawa pirsgirêk çareser kirine, û çîrokên serketinên xwe vedibêjin. Û pir balkêş e ku meriv mantiqa wan, ramanên wan bişopîne.
- Hûn herî zêde ji çareserkirina kîjan doz û pirsgirêkan re eleqedar in?
- Ez pisporê zimannasiya hesabkeriyê me, ez bi nivîsan, pirsgirêkên dabeşkirinê, chatbots, hwd re eleqedar im.
- Hûn pir caran beşdarî hackathonên AI-yê dibin?
- Hackathon, bi rastî, pergalek cûda ya Olîmpiyadan in. Olîmpiyadê komek pirsgirêkên girtî hene, bi bersivên naskirî yên ku beşdar divê texmîn bike. Lê mirov hene ku di karên girtî de ne baş in, lê di karên vekirî de her kesî ji hev vediqetînin. Ji ber vê yekê hûn dikarin zanîna xwe bi awayên cûda biceribînin. Di pirsgirêkên vekirî de, teknolojiyên carinan ji sifirê têne afirandin, hilber zû pêşde diçin, û tewra organîzator jî bi gelemperî bersiva rast nizanin. Em gelek caran beşdarî hackathonan dibin, û bi vê yekê em dikarin pere qezenc bikin. Ev balkêş e.
- Hûn dikarin çiqas ji vê yekê qezenc bikin? Hûn pereyê xelata xwe çawa xerc dikin?
- Ez û hevalê xwe beşdarî hackathonê VKontakte bûn, ku me serîlêdanek çêkir da ku li Hermitage li tabloyan bigerin. Li ser ekrana têlefonê komek ji emojî û emotîkan dihatin xuyang kirin, hewce bû ku bi karanîna vê setê wêneyek were dîtin, têlefon ber bi wêneyê ve hate nîşandayîn, bi karanîna torên neuralî hate nas kirin û heke bersiv rast bûya, xal hatin xelat kirin. Em kêfxweş û eleqedar bûn ku me karibû serîlêdanek çêbikin ku rê dide me ku em tabloyek li ser cîhaza mobîl nas bikin. Em bi demkî di rêza yekem de bûn, lê ji ber fermîbûnek qanûnî me xelata 500 hezar rûbil ji dest da. Şerm e, lê ne ya sereke ev e.
Wekî din, ew beşdarî pêşbaziya Rêwîtiya Zanistiya Daneyên Sberbank bû, ku cihê 5-emîn girt û 200 hezar ruble qezenc kir. Ji bo ya yekem mîlyonek, ji bo ya duyemîn 500 hezar. Fona xelatan diguhere, û naha zêde dibin. Di serî de hûn dikarin 100 heta 500 hezar bistînin. Ez pereyê xelatê ji bo perwerdehiyê hildibijêrim, ev para min e ji bo pêşerojê, pereyê ku ez di jiyana rojane de xerc dikim, ez bi xwe qezenc dikim.
- Çi balkêştir e - hackathonên kesane an tîmê?
- Ger em behsa pêşxistina hilberek dikin, wê demê divê ew tîmek be, yek kes nikare wê bike. Ew ê tenê westiyayî bibe û hewceyê piştgirîyê ye. Lê heke em, mînakî, li ser hackathona Akademiya AI-ê diaxivin, wê hingê peywira li wir sînordar e, ne hewce ye ku hilberek biafirîne. Eleqeya li wir cûda ye - ku meriv kesek din ê ku di vî warî de jî pêş dikeve bigire.
- Hûn çawa plan dikin ku bêtir pêşve bibin? Tu kariyera xwe çawa dibînî?
— Naha armanca sereke ew e ku hûn xebata xwe ya zanistî, lêkolîna cidî amade bikin, da ku ew di konferansên pêşeng ên mîna NeurIPS an konferansên ICML - ML yên ku li welatên cihê yên cîhanê pêk tên de xuya bibe. Pirsa kariyerê vekirî ye, binihêrin ka ML di 5 salên borî de çawa pêş ketiye. Ew bi lez diguhere, naha dijwar e ku meriv pêşbînî bike ka dê çi bibe. Û heke em ji bilî xebata zanistî li ser fikir û planan biaxivin, wê hingê dibe ku ez xwe di cûreyek projeya xwe de, destpêkek di warê AI û ML de bibînim, lê ev ne diyar e.
- Li gorî we, sînorên teknolojiya AI-ê çi ne?
- Belê, bi gelemperî, heke em li ser AI-ê wekî tiştek ku xwedan celebek îstîxbaratê ye, daneyan pêvajoy dike bipeyivin, wê hingê, di pêşerojek nêzîk de, ew ê bibe celebek hişmendiya cîhana li dora me. Mînakî, heke em di zimannasiya hesabkerî de qala torên neuralî bikin, em hewl didin ku bi rengek herêmî tiştek model bikin, wek nimûne, ziman, bêyî ku modelê ji çarçoweya cîhana xwe fêm bike. Ango ger em karibin vê yekê têxin nav AI-ê, em ê karibin modelên diyalogê, botên sohbetê biafirînin ku ne tenê modelên zimanî dizanin, lê di heman demê de dê bibin xwediyê nêrînek û rastiyên zanistî jî. Û ev e ya ku ez dixwazim di pêşerojê de bibînim.
Bi awayê, Akademiya Îstixbarata Hunerî naha ji bo hackathonek nû xwendekarên dibistanê digire. Pereyê xelatê jî pir girîng e, û peywira îsal hê balkêştir e - hûn ê hewce bikin ku algorîtmayek ava bikin ku ezmûna lîstikvanek li ser bingeha statîstîkên yek lîstikek Dota 2 pêşbîn dike. Ji bo hûrgulî, biçin .
Source: www.habr.com