Старт в AI

Привет!

Я работаю Java программистом около 4 лет. Сейчас стало интересно направление искусственного интеллекта, в частности Machine Learning.

В данный момент прохожу курс ML на Udacity, но чувствую что этого не хватит.

В связи с этим и возник вопрос, а что, собственно надо, чтоб попробовать себя в этой сфере? Какой минимальный уровень необходим для старта? Насколько глубокие знания статистики, алгоритмов нужны или это все сводится к использованию либ? Нужен ли MatLab и пр.

Да и вообще, насколько интересно этим заниматься и стоит ли менять стабильную джавистскую сферу на джуна в AI?

P.S: К тому же хотелось бы остаться на Java и не переходить на Python. Возможно ли это?

👍НравитсяПонравилось0
В избранноеВ избранном0
LinkedIn
Допустимые теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Допустимые теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Могу подкинуть задачку, стучи в личку. Проект реальный, нужен хороший знаток AI.

Якщо брати ринок вакансій — левова частка належить столиці, в інших містах з AI, ML-проектами м"яко кажучи ’туговато’....Якщо дивитись в сторону продуктових компаній — так там взагалі : 1-ин , 2-ва — і нема ! З відомих компаній, які займаються лише AI, ML можу назвати лише DataRobot з офісом в столиці...

в частности Machine Learning.

А где это у нас востребовано? Проза жизни — это разработка инет магазина на вордпрессе.

Проза жизни — это разработка инет магазина на вордпрессе

Як варіант: «хтось і щось роблять в гаражі»

Нужен ли MatLab

Ні, не потрібен.

Насколько глубокие знания статистики, алгоритмов нужны или это все сводится к использованию либ?

Років через 3 тільки ліби треба буде знати.

P.S: К тому же хотелось бы остаться на Java и не переходить на Python. Возможно ли это?

Так можливо.

Да и вообще, насколько интересно этим заниматься и стоит ли менять стабильную джавистскую сферу на джуна в AI?

Цікаво — так. Міняти посаду мідла в Джаві на джуна в DS, ні не варто.

Есть два варианта:
Идти в манки джоб: использовать готовые библиотеки и фреймворки: tensorflow, theano, keras etc.
Трубуется минимальные знания внутреннего устройсква- просто делай по тутуриалам да крути коэффициенты.
Python твой друг.

R&D hardcore:
Нужно знать тонну всего за рамками программирования
— иметь phd в математике/биологии/лингвистике/тд крайне желательно.
— иметь научные публикации и соответствующий изданиях
— отслеживать публикации и исследования новых подходов

Да и вообще, насколько интересно этим заниматься и стоит ли менять стабильную джавистскую сферу на джуна в AI?

Дело вкуса.

Советую пройти курс по ML на курсере, который еще старый от Andrew Ng (www.coursera.org/...​ine-learning/home/welcome) + написать все это потом руками с 0, а не по шаблончикам курса, а там уже увидишь и поймешь куда дальше :)

каким боком AI связан с Питоном или каким либо еще ЯП?
Программирование — самое простое что надо знать в этой области.

Нужен ли MatLab и пр

каким боком тут матлаб?

Это один из инструментов и языков программирования

именно
поэтому и спросил каким боком тут какой будет язык програмирования.
Проблема реализации алгоритмов искуственного интеллекта в самих алгоритмах. Закодировать может любой студент хоть на PHP

Еще раз. Разработка систем исскуственного интелекта — это разработка алгоритма. Никакой язык или библиотека тут не поможет.
Задачи выполняемые ИИ — узкоспециализированные (одна из
причин почему ИИ не имеет ничего общего с интелектом вообще). И под каждую пишется свой сложный специализированый алгоритм, базирующийся как правило на основе достаточно сложного математического апарата. Это 99% разработки. Остальное програмирование неважно на чем лишь бы быстро работало.
Если хотите научить ИИ играть в шахматы нужен конкретно алгоритм игры в шахматы. Именно это основная задача. Запрограмировать ее потом — задача среднего програмиста.
Дилетанты думают что можно взять некую нейронную сеть на матлабе обучить ее и получит ИИ. Эфективность такого ИИ будет крайне низкой особенно с учетом затрат на его обучение. Любой стоящий алгоритм разрабатывается индивидуально под задачу. Даже если используются для основы какие то универсальные решения то все равно берется напильник и от этих решений ничего универсального не остается.

Например, с RANSACом я разобрался только тогда

и как видите проблема была не в синтаксисе языка на котором он написан. А ведь это еще с большой натяжкой можно назвать ИИ.

в моих краях выглядит идея очень плохо
вакансий не много и ориентированы на нанять phd пучок за копейки. Типа все равно этой плесени академической и такой зп не видать было так что и так поживут

Изучение Пайтона на базовом уровне не заставит тебя забыть Java. Ты ведь не станешь учить стопиццот библиотек.
Да, нужен МатЛаб. Как минимум чтобы не изобретать велосипед.

Нет, с коммерческой точки зрения ты не прав. В machine learning слишком много энтузиастов, это делает превышение предложения над спросом, то есть обесценивает спецов одновременно с переоценкой ожидаемых выгод.

В отличие от обычного программирования, в ML очень сложно защитить интеллектуальную собственность, равно как и обезопаситься чтобы у тебя не отжали всё патентные троли. Это серьёзный финансовый риск. В переводе на русский это значит что как только кто-то выиграет в этой игре по-крупному, его в лучшем случае купят по дешёвке, в худшем — утопят в затратах на судебные тяжбы.

В отличие от обычного программирования, в ML очень сложно защитить интеллектуальную собственность, равно как и обезопаситься чтобы у тебя не отжали всё патентные троли. Это серьёзный финансовый риск. В переводе на русский это значит что как только кто-то выиграет в этой игре по-крупному, его в лучшем случае купят по дешёвке, в худшем — утопят в затратах на судебные тяжбы.

100%
Тому потрібно продавати завершений продукт, а не технологію, тримати капот під сімома замками і менше опенсоурсу використовувати.

що означає переїзд в країну до проекта, або переїзд самого проекта цілком як венчура до України. Останніх щось не бачив. Але я й не шукав, в мене інша спеціалізація.

або переїзд самого проекта цілком як венчура до України.

Є такі випадки, оскільки в Україні є високоякісний людський капітал за невисоку зарплату, але це не відміняє перепони які ви згадалии. Бо з іншого боку треба бути ближче до інвесторів :)

а что, собственно надо, чтоб попробовать себя в этой сфере

все просто, взять и попробовать. Курс по МЛ на юдасити(по крайней мере один из них) разбирает вполне себе конкретный кейс по поиску фраудов в переписке? Чем не актуально?

стабильную джавистскую сферу

что для Вас стабильная сфера?

остаться на Java и не переходить на Python

зачастую оборачивают С\С++ либы, TensorFlow уже обернули, если не устраивает, JNI в помощь

По моему опыту от Python никак не уйти. Даже такие java инструменты как MLlib или deeplearning4j и прочие требуют понимания ML и AI и могут быть использованы просто как инструменты и учится на них нереально.

Я же учился по курсам www.superdatascience.com . Они же есть дешевле на Udemy.com
www.udemy.com/machinelearning
www.udemy.com/deeplearning

Как по мне лучшие курсы которые объясняют доходчиво теорию. Минус — только на английском языке. Но с субтитрами.

Он не уродлив, он упрощен до нельзя для прикладных задач. Я например production пишу на java, а если нужно разобрать какой-то массив данных единоразово, то python с pandas то что нужно. Поэтому обучение базовым понятиям в сфере ML/AI на нем удобно. А у Светланы как раз вопрос не про production, а о обучении.

Если пайтон это хайп и маркетинг, то что же тогда JS? O_o

что же тогда JS?

Психічний розлад: hackernoon.com/...​ss-psychosis-57adebb09359

Подписаться на комментарии