Эй Хабр!
Өспүрүмдөр үчүн хакатондорго катышуу сыяктуу адаттан тыш акча табуунун жолу жөнүндө айткыбыз келет. Бул каржылык жактан да пайдалуу жана мектепте жана акылдуу китептерди окуу аркылуу алган билимиңизди иш жүзүндө колдонууга мүмкүндүк берет.
Жөнөкөй мисал, былтыркы мектеп окуучулары үчүн Жасалма интеллект академиясынын хакатону. Анын катышуучулары Dota 2 оюнунун жыйынтыгын алдын ала айтышы керек болчу.. Мелдештин жеңүүчүсү Челябинск шаарынан келген онунчу класстын окуучусу Александр Мамаев болду. Анын алгоритми күрөштүн жеңүүчү командасын эң так аныктаган. Мунун аркасында Александр олуттуу акчалай сыйлык алды - 100 миң рубль.
Александр Мамаев акчалай сыйлыкты кантип пайдаланганын, ML менен иштөө үчүн студентке кандай билим жетишпейт жана ал AI тармагындагы кайсы багытты эң кызыктуу деп эсептейт - студент маегинде айтып берди.
— Өзүңүз тууралуу айтып берсеңиз, АИге кантип кызыгып калдыңыз? Темага кириш кыйын болдубу?
— Мен 17 жаштамын, быйыл мектепти бүтүрөм, жакында Челябинсктен Москвага жакын Долгопрудныйга көчүп келдим. Мен Капица атындагы физика-техникалык лицейде окуйм, бул Москва районундагы эң мыкты окуу жайлардын бири. Мен батирди ижарага алмакмын, бирок мен мектепте интернатта жашайм, лицейдегилер менен баарлашуу жакшыраак жана оңой.
Мен AI жана ML жөнүндө биринчи жолу 2016-жылы Prisma пайда болгондо укканмын. Анан мен 8-класста окуп, олимпиадаларды программалоо менен алектенип, кээ бир олимпиадаларга катышып, шаарда ML жолугушуулары болуп жатканыбызды билдим. Мен аны түшүнүүгө, анын кантип иштээрин түшүнүүгө кызыгып, ал жакка бара баштадым. Ал жактан биринчи жолу негиздерин үйрөндүм, андан кийин интернеттен, ар кандай курстардан үйрөнө баштадым.
Адегенде Константин Воронцовдун орус тилиндеги курсу гана болгон жана аны окутуунун ыкмасы катаал болгон: анда көптөгөн терминдер камтылган, сыпаттамаларда көптөгөн формулалар болгон. Сегизинчи класстын окуучусу үчүн бул абдан кыйын болду, бирок азыр, тагыраак айтканда, мен башында ушундай мектептен өткөндүктөн, терминдер мен үчүн реалдуу маселелерде иш жүзүндө эч кандай кыйынчылык жаратпайт.
— AI менен иштөө үчүн канча математиканы билиш керек? Мектеп программасынан билим жетиштүүбү?
— Көп жагынан алганда, ML 10-11-класстардагы мектептин негизги түшүнүктөрүнө, негизги сызыктуу алгебра жана дифференциацияга негизделет. Эгерде биз өндүрүш жөнүндө, техникалык маселелер жөнүндө сөз кыла турган болсок, анда көп жагынан математиканын кереги жок, көп маселелер жөн гана сыноо жана ката менен чечилет. Бирок изилдөө жөнүндө айтсак, жаңы технологиялар түзүлгөндө математикасыз жер жок. Математика базалык деңгээлде керек, жок дегенде матрицаны кантип колдонууну же салыштырмалуу түрдө туундуларды эсептөөнү билүү үчүн. Бул жерде математикадан качып кутулуу мүмкүн эмес.
— Сиздин оюңузча, ар бир табигый-аналитикалык ой жүгүртүүсү бар студент ML маселелерин чече алабы?
- Ооба. Эгерде адам MLдин өзөгүндө эмне турганын билсе, ал маалыматтар кандайча структураланганын билсе жана негизги трюктарды же хакерлерди түшүнсө, ага математиканын кереги жок болот, анткени жумуш үчүн көптөгөн куралдар мурунтан эле башка адамдар тарабынан жазылган. Мунун баары үлгүлөрдү табууга байланыштуу. Бирок баары, албетте, милдеттен көз каранды.
— ML маселелерин жана учурларын чечүүдө эң кыйын нерсе эмнеде?
— Ар бир жаңы тапшырма жаңы нерсе. Эгерде маселе мурда эле ошол эле формада болгон болсо, аны чечүүнүн кереги жок болчу. Эч кандай универсалдуу алгоритм жок. Проблемаларды чечүү жөндөмдөрүн үйрөткөн, көйгөйлөрдү кантип чечкенин айтып, жеңиштерин баяндаган адамдардын чоң коомчулугу бар. Жана алардын логикасын, идеяларын ээрчүү абдан кызыктуу.
— Кайсы учурларды жана көйгөйлөрдү чечүүгө көбүрөөк кызыкдарсыз?
— Мен эсептөө лингвистикасына адистешкен, мени тексттерге, классификация тапшырмаларына, чатботторго ж.б.
— AI хакатондоруна көп катышасызбы?
— Хакатондор, чынында, олимпиадалардын башка системасы. Олимпиадада жабык маселелердин жыйындысы бар, катышуучу болжолдуу жооптору белгилүү. Ал эми жабык иштерде жакшы эмес, ачык иштерде баарын ыдыратып салгандар бар. Ошентип, сиз билимиңизди ар кандай жолдор менен текшере аласыз. Ачык маселелерде технологиялар кээде нөлдөн баштап түзүлөт, продуктылар тез иштелип чыгат, жада калса уюштуруучулар да көп учурда туура жоопту билишпейт. Биз хакафондорго көп катышабыз жана бул аркылуу акча таба алабыз. Бул кызыктуу.
- Мындан канча киреше таба аласыз? Сиз акчаңызды кантип сарптайсыз?
— Мен досум экөөбүз ВКонтакте хакатонуна катышып, Эрмитаждан сүрөттөрдү издөөгө арыз бергенбиз. Телефондун экранында эмодзилердин жана эмотикондордун топтому көрсөтүлдү, бул топтомдун жардамы менен сүрөт табуу керек болчу, телефон сүрөткө багытталып, нейрондук тармактар аркылуу таанылып, эгер жооп туура болсо, упайлар берилди. Уюлдук аппараттан сүрөттү таанууга мүмкүндүк берген тиркемени түзө алганыбыз бизди кубандырды жана кызыктырды. Биз болжолдуу түрдө биринчи орунда болчубуз, бирок юридикалык формалдуулуктун айынан 500 миң рубль байгеден куру калып калдык. Бул уят, бирок негизгиси бул эмес.
Кошумчалай кетсек, ал Sberbank Data Science Journey сынагына катышып, 5-орунду ээлеп, 200 миң рубль алган. Биринчисине миллион, экинчисине 500 миң төлөштү. Байге фондусу ар түрдүү жана азыр көбөйүүдө. Жогору жакта болуу менен 100дөн 500 миңге чейин ала аласыз. Сыйлык акчаны билимге топтойм, бул менин келечекке кошкон салымым, күнүмдүк жашоодо короткон акчам, өзүм таап жатам.
— Эмнеси көбүрөөк кызык – жеке же командалык хакатондорбу?
— Эгерде продук-цияны иштеп чыгуу женунде айта турган болсок, анда ал команда болушу керек, аны бир адам жасай албайт. Ал жөн эле чарчайт жана колдоого муктаж. Бирок, мисалы, AI Academy хакатону жөнүндө сөз кыла турган болсок, анда ал жерде милдет чектелүү, продуктуну түзүүнүн кереги жок. Ал жакта кызыкчылык башка - бул жаатта дагы өнүгүп жаткан башка адамды басып өтүү.
— Мындан ары кантип өнүгүүнү пландап жатасыз? Карьераңызды кандай көрөсүз?
— Эми негизги максат – олуттуу илимий ишиңизди, изилдөөңүздү дүйнөнүн ар кайсы өлкөлөрүндө болуп жаткан NeurIPS же ICML - ML конференциялары сыяктуу алдыңкы конференцияларда көрсөтүү үчүн даярдоо. Карьера маселеси ачык, акыркы 5 жылда ML кандай өнүккөнүн караңыз. Ал тездик менен өзгөрүп жатат, эми мындан ары эмне болорун алдын ала айтуу кыйын. Эгерде илимий иштен тышкары идеялар жана пландар жөнүндө сөз кыла турган болсок, анда мен өзүмдү кандайдыр бир долбоордо, AI жана ML тармагындагы стартапта көрмөкмүн, бирок бул так эмес.
— Сиздин оюңузча, AI технологиясынын кандай чектөөлөрү бар?
— Ооба, жалпысынан AI жөнүндө кандайдыр бир интеллектке ээ, маалыматтарды иштеткен нерсе катары айта турган болсок, анда жакынкы келечекте бул бизди курчап турган дүйнөнү аңдап билүүнүн кандайдыр бир түрү болот. Эгерде биз компьютердик лингвистикадагы нейрон тармактары жөнүндө айта турган болсок, мисалы, биз бир нерсени, мисалы, тилди локалдык түрдө моделдөөгө аракет кылып жатабыз, моделге биздин дүйнө жөнүндө контекстти түшүнбөй туруп. Башкача айтканда, эгер биз муну AIга киргизе алсак, диалог моделдерин, чат ботторун түзө алабыз, алар тил моделдерин гана билбестен, ошондой эле көз карашка ээ жана илимий фактыларды да билет. Бул мен келечекте көргүм келет.
Айта кетсек, учурда Жасалма интеллект академиясы жаңы хакатонго мектеп окуучуларын кабыл алууда. Сыйлыктын акчасы да олуттуу жана быйылкы тапшырма андан да кызыктуу – бир Dota 2 матчынын статистикасынын негизинде оюнчунун тажрыйбасын алдын ала айткан алгоритмди түзүшүңүз керек болот.Чоо-жайын билүү үчүн төмөнкүгө өтүңүз .
Source: www.habr.com