Ey Habr!
Gençler için hackathon'lara katılmak gibi alışılmadık bir para kazanma yönteminden bahsetmek istiyoruz. Bu hem maddi açıdan faydalıdır hem de okulda ve akıllı kitaplar okuyarak edindiğiniz bilgileri uygulamaya koymanıza olanak tanır.
Basit bir örnek, geçen yıl okul çocukları için düzenlenen Yapay Zeka Akademisi hackathon'udur. Katılımcıları Dota 2 maçının sonucunu tahmin etmek zorundaydı.Yarışmanın galibi Çelyabinsk'ten onuncu sınıf öğrencisi Alexander Mamaev oldu. Algoritması, dövüşün kazanan takımını en doğru şekilde belirledi. Bu sayede İskender önemli bir para ödülü aldı - 100 bin ruble.
Öğrenci bir röportajda Alexander Mamaev'in para ödülünü nasıl kullandığını, öğrencinin makine öğrenimi ile çalışmak için hangi bilgiye sahip olmadığını ve yapay zeka alanında hangi yönü en ilginç bulduğunu söyledi.
— Bize kendinizden bahseder misiniz, yapay zekaya ilginiz nasıl başladı? Konuya girmek zor oldu mu?
— 17 yaşındayım, bu yıl okulu bitiriyorum ve yakın zamanda Chelyabinsk'ten Moskova yakınlarındaki Dolgoprudny'ye taşındım. Kapitsa Fizik ve Teknoloji Lisesi'nde okuyorum, burası Moskova bölgesindeki en iyi okullardan biri. Bir daire kiralayabilirdim ama okulda yatılı okulda yaşıyorum, lisedeki insanlarla iletişim kurmak daha iyi ve daha kolay.
AI ve ML'yi ilk kez muhtemelen 2016'da Prisma ortaya çıktığında duydum. Daha sonra 8. sınıftaydım ve olimpiyat programcılığı yapıyordum, bazı olimpiyatlara katıldım ve şehirde makine öğrenimi buluşmaları düzenlediğimizi öğrendim. Bunu çözmek, nasıl çalıştığını anlamak ilgimi çekti ve oraya gitmeye başladım. Orada ilk kez temel bilgileri öğrendim, ardından internette çeşitli kurslarda çalışmaya başladım.
İlk başta sadece Konstantin Vorontsov'dan Rusça bir kurs vardı ve bunu öğretme şekli katıydı: birçok terim içeriyordu ve açıklamalarda birçok formül vardı. Sekizinci sınıf öğrencisi için bu çok zordu ama şimdi, tam da başlangıçta böyle bir okuldan geçtiğim için, gerçek problemlerde pratikte terimler benim için zorluk oluşturmuyor.
— Yapay zekayla çalışmak için ne kadar matematik bilmeniz gerekiyor? Okul müfredatından yeterli bilgi var mı?
— Makine öğrenimi birçok açıdan 10-11. sınıfların temel kavramları, temel doğrusal cebir ve türev üzerine kurulmuştur. Üretimden, teknik problemlerden bahsediyorsak, o zaman birçok yönden matematiğe ihtiyaç yoktur, birçok problem sadece deneme yanılma yoluyla çözülür. Ancak araştırmadan bahsedersek, yeni teknolojiler yaratıldığında matematiksiz hiçbir yer olmaz. En azından bir matrisin nasıl uygulanacağını veya göreceli olarak türevlerin nasıl hesaplanacağını bilmek için temel düzeyde matematiğe ihtiyaç vardır. Burada matematikten kaçış yok.
— Sizce doğal analitik zihniyete sahip herhangi bir öğrenci makine öğrenimi problemlerini çözebilir mi?
- Evet. Bir kişi makine öğreniminin kalbinde neyin yattığını biliyorsa, verilerin nasıl yapılandırıldığını biliyorsa ve temel hileleri veya hileleri anlıyorsa matematiğe ihtiyacı olmayacaktır çünkü bu işe yönelik araçların çoğu zaten başkaları tarafından yazılmıştır. Her şey kalıpları bulmaya bağlı. Ancak elbette her şey göreve bağlıdır.
— Makine öğrenimi problemlerini ve vakalarını çözmede en zor şey nedir?
— Her yeni görev yeni bir şeydir. Sorun zaten aynı biçimde mevcut olsaydı, çözülmesine gerek kalmazdı. Evrensel bir algoritma yoktur. Problem çözme becerilerini geliştiren, problemleri nasıl çözdüklerini anlatan ve zafer hikayelerini anlatan büyük bir insan topluluğu var. Ve onların mantığını, fikirlerini takip etmek çok ilginç.
— En çok hangi vakaları ve sorunları çözmekle ilgileniyorsunuz?
— Hesaplamalı dilbilim alanında uzmanım, metinler, sınıflandırma görevleri, sohbet robotları vb. ile ilgileniyorum.
— Sık sık AI hackathon'larına katılıyor musunuz?
— Hackathonlar aslında farklı bir Olimpiyat sistemidir. Olimpiyatın, katılımcının tahmin etmesi gereken bilinen cevapları olan bir dizi kapalı problemi vardır. Ancak kapalı görevlerde iyi olmayan, ancak açık görevlerde herkesi parçalayan insanlar var. Böylece bilginizi farklı şekillerde test edebilirsiniz. Açık problemlerde teknolojiler bazen sıfırdan yaratılır, ürünler hızla geliştirilir ve organizatörler bile çoğu zaman doğru cevabı bilmezler. Sık sık hackathonlara katılıyoruz ve bu sayede para kazanabiliyoruz. Bu ilginç.
- Bundan ne kadar kazanabilirsiniz? Ödül paranızı nasıl harcıyorsunuz?
— Arkadaşım ve ben Hermitage'da resim aramak için başvuru yaptığımız VKontakte hackathon'una katıldık. Telefon ekranında bir dizi emoji ve ifade belirdi, bu seti kullanarak bir resim bulmak gerekiyordu, telefon resme doğrultuldu, sinir ağları kullanılarak tanındı ve cevap doğruysa puan verildi. Bir tabloyu mobil cihazda tanımamıza olanak tanıyan bir uygulama oluşturabildiğimiz için memnun olduk ve ilgilendik. Geçici olarak birinci olduk ama yasal formalitelerden dolayı 500 bin rublelik ödülü kaçırdık. Çok yazık ama asıl mesele bu değil.
Ayrıca Sberbank Veri Bilimi Yolculuğu yarışmasına katılarak 5. sırayı aldı ve 200 bin ruble kazandı. İlkine bir milyon, ikincisine 500 bin ödediler. Ödül fonları değişiklik gösteriyor ve şu anda artıyor. Zirvede olduğunuzda 100 ila 500 bin arası alabilirsiniz. Ödül parasını eğitime ayırıyorum, bu benim geleceğe katkım, günlük hayatta harcadığım parayı kendim kazanıyorum.
— Hangisi daha ilginç; bireysel mi yoksa ekip hackathonları mı?
— Bir ürün geliştirmekten bahsediyorsak bu bir ekip olmalı, bir kişi yapamaz. Sadece yorulacak ve desteğe ihtiyacı olacak. Ancak örneğin AI Academy hackathon'undan bahsediyorsak, o zaman oradaki görev sınırlıdır, ürün yaratmaya gerek yoktur. Buradaki ilgi farklıdır - bu alanda da gelişmekte olan başka bir kişiyi geçmek.
— Nasıl daha fazla gelişmeyi planlıyorsunuz? Kariyerinizi nasıl görüyorsunuz?
— Artık asıl amaç, ciddi bilimsel çalışmanızı, araştırmanızı, dünyanın farklı ülkelerinde düzenlenen NeurIPS veya ICML - ML konferansları gibi önde gelen konferanslarda yer alacak şekilde hazırlamaktır. Kariyer sorusu açık, ML'nin son 5 yılda nasıl geliştiğine bakın. Hızla değişiyor, artık bundan sonra ne olacağını tahmin etmek zor. Bilimsel çalışmanın yanı sıra fikir ve planlardan bahsedersek belki kendimi bir tür kendi projemin, yapay zeka ve makine öğrenimi alanında bir startup'ın içinde görürüm ama bu kesin değil.
— Sizce yapay zeka teknolojisinin sınırlamaları nelerdir?
— Genel olarak, yapay zekadan bir tür zekaya sahip, verileri işleyen bir şey olarak bahsedersek, o zaman yakın gelecekte bu, etrafımızdaki dünyaya dair bir tür farkındalık olacaktır. Örneğin, hesaplamalı dilbilimde sinir ağlarından bahsedersek, modele dünyamız hakkındaki bağlamın anlaşılmasını vermeden, örneğin dil gibi bir şeyi yerel olarak modellemeye çalışıyoruz. Yani bunu yapay zekaya dahil edebilirsek, sadece dil modellerini bilmekle kalmayıp aynı zamanda bakış açısına sahip olacak ve bilimsel gerçekleri bilecek diyalog modelleri, sohbet botları oluşturabileceğiz. Ve gelecekte görmek istediğim şey bu.
Bu arada, Yapay Zeka Akademisi şu anda yeni bir hackathon için okul çocuklarını işe alıyor. Para ödülü de oldukça büyük ve bu yılın görevi daha da ilginç - bir Dota 2 maçının istatistiklerine dayanarak oyuncunun deneyimini tahmin eden bir algoritma oluşturmanız gerekecek.Ayrıntılar için şu adrese gidin: .
Kaynak: habr.com