×Закрыть

Machine Learning будущего. Почему эта тема вызывает жаркую дискуссию в JS комьюнити?

Материал подготовили: Julia Kolivushko и Ирина Колесникова

Об ML сейчас говорят не только разработчики, но и люди, которые абсолютно не связаны с IT. Эта технология способна изменить жизнь, создать множество новых профессий и даже распознать раковые клетки! На конференции NodeUkraine соберется большое комьюнити, будем обсуждать Node.js, его перспективы — но мы не хотим оставить ML без внимания, поэтому, пригласили настоящих экспертов в этой сфере. Встречайте Павла Галушко, AIOps, Senior Software Developer в Namecheap и Asim Hussain, Cloud Development Advocate at Microsoft.

Во время конференции Асим проведет целый воркшоп, посвященный AI/ML, где каждый желающий сможет обучить нейросети с помощью TensorFlow.js. Опыт работы с JavaScript и умение запускать Node.js скрипты — единственное требование для участия.

Если вы интересуетесь ML — Асим откроет новые горизонты в технологиях будущего.

Мы задали Асиму пару вопросов, чтобы узнать его немного лучше. Ведь его по праву считают одним из тех спикеров, который умеет говорить просто о сложном.

— You are a frequent visitor of JS conferences all over the world, have published a book and launched JavaScript courses for programmers. Tell us about the most vivid examples of how students applied knowledge you shared with them by means of your performances/book/courses.

— I will say that I love getting emails or messages from students to tell me their stories but sadly most students do not ☹ Every few days I receive a thanks, which is a lovely thing to wake up to. Sometimes I receive a longer heartwarming email, sometimes a student will tell me that my courses or book helped them to get a job. Sometimes they tell me stories about how they are trying to change their lives and my books are helping. I love receiving emails like these from students, honestly most of the time I get complaints and these lovely messages every now and again give me a boost to continue supporting the content.

— Asim, how do you manage to combine your work at Microsoft, numerous performances on conferences and running your own company?

— I have a lot of support from Microsoft, part of my job is actually to speak at conferences so of course they never have a problem with that part of my life. I have a great manager, John Papa, he’s never pushed us to do any conferences we don’t want to do and has always been supportive if for some reason I needed to back out of a conference because it was getting too much. With my own company I just does courses, so that’s the biggest challenge. I normally take a week off every now and again to create a new course or update an old one but as long as it doesn’t impact my work for Microsoft I can usually schedule some time for that.

— What does a phrase ‘a cool programmer’ mean for you? By which principle did you appoint people for your own company?

— I’m most interested in efficiency of development, shipping good code as fast as possible. My number one question when hiring developers is asking „what tools they use?”. I’m looking for answers that tell me this developer cares about their time and therefore uses the best tools to make their time more efficient.
The second thing I look for is just passion, if you are interested in development you probably will be developing in your spare time at home, what are you hacking on? What interests you? I’m looking for developers who see this as a calling and not just a job they will one day retire from.

— Which topics do you like most of all to talk about at conferences?

— It varies, these days I like talking about serverless technology (because it means as a developer you just ship code, don’t worry about things like scaling and devops), I also have a passion for AI and I’m loving the new technologies that are enabling JavaScript developers to get involved with AI. Like Azure Cognitive Services and even TensorFlow.JS which was released only about a month ago.

— Tell us why did you choose this exactly topic for workshop at NodeUkraine? Which key points do you want to get across to participants?

— I just see the same mistakes being made again and again with the most popular Machine Learning framework for JavaScript — TensorFlow.js. People who developing modern client-side apps with JavaScript should know about distributed data structures like CRDT. During the workshop we will learn:

● What are Neural Networks?
● How to find and use pre-trained models from the internet.
● How to build and train a Neural Network to solve regression and classification tasks.
● How to build upon an existing Neural Network and perform Transfer Learning.

Eventually the pressure gets too great when I see people making mistakes like this and I start submitting papers so I can tell people the right way to solve the problem at conferences.

— What is the main source of information about new JS trends and techniques for you?

— Twitter and newsletters, I subscribe to loads of newsletters and at least once a week I will go through them all and read all the articles that are interesting to me. Twitter is more immediate, on there I will find news that is just been released which is also interesting, it was on Twitter that I found out about TensorFlow.js and I immediately started looking into it.

Об Асиме и его воркшопе можно говорить действительно много — но лучше посмотрите видео-анонс от спикера о его воркшопе и узнайте больше деталей.

Мы также провели крутое интервью с Павлом Галушко, AIOps, Senior Software Developer в Namecheap.

— Павел, почему вы выбрали именно ML?

— Мне вообще свойственно время от времени менять направления. Я уже больше двадцати лет пишу за деньги и в одной сфере я бы покрылся мхом. Машинное обучение, лично для меня, сейчас самое интересное по нескольким причинам: тут нужен мой опыт работы в highload, умение работать с большими данными и умение строить сложные системы; требуется включать мозг и решать нетривиальные задачи, в вебе, если честно, я сильно заскучал и мне очень не хватало изучения нового, головоломок и прочая; это очень перспективная область и тут творятся чудеса; и тут хорошо платят.

— На конференции Asim будет говорить о будущем ML. А давай обсудим то, как ML может повлиять на жизнь в целом. Что может измениться в образовании, например, медицине?

— Это то что может изменить медицину и образование, равно как и любой другой бизнес как и нашу жизнь. Если говорить про медицину: ML распознает рак крови лучше, чем консилиум врачей.

Для больных диабетом сейчас уже разрабатывается искусственная поджелудочная, которая смотрит на уровень сахара, сама решает сколько и как добавить инсулина через помпу. Это очень сильно помогает и намного точнее, чем вводить вручную.

Из того что или уже делается, или скоро будет: с помощью часов снимать пульс и прочее и предотвращать инфаркты, инсульты и прочее.

— Круто! А что интересного появилось в других сферах?

— Если смотреть с точки зрения образования, то это проверка домашних работ. Это больше возможностей в обучении. Распознавание голоса, голосовые помощники — это все машинное обучение. Из любопытных, для меня, кейсов: есть уже готовые решения, правда не открытые, когда машинное Обучение применяли в hr и предсказывали, что сотрудник начал выгорать или собирается уходить.

— Насколько я понимаю, ML уже давно с нами. Но как и когда этот функционал был внедрен в Украину как отдельная сфера работы и изучения?

— Хм. Вообще обучение на кафедрах ИИ довольно давно есть. И многим самим решениям лет как компьютерам. В СССР, если помните, индекс в адресе письма надо было вводить по четкому рисунку.

Сейчас очередной виток популярности. Не первый и не последний. Просто для машинного обучения надо очень-очень много считать. И железо которое умеет это делать стало относительно доступным.

— Может ли ML полностью заменить человека в некоторых профессиях?

— Смогли же автомобилисты заменить полностью кучеров, конюхов и так далее? Появились таксисты, автосервисы и дорожные работы. Компьютеры уже заменили много профессий. Раньше брали люди которые вели картотеки. Которые ручками считали бухгалтерию и так далее.

Профессии в целом имеют тенденцию устаревать. Когда-то профессия собирателя была очень важной. Но потом люди придумали сельское хозяйство.

Машинное обучение убивает не профессии. Оно убивает рутинную работу. А если профессия целиком состоит из рутины, то зачем она нужна, если это можно заменить алгоритмом и освободить человека для интересного?

— Это верно. Хорошо, а с чего нужно начать? Какая база нужна для изучения ML?

— Если хочется перейти в машинное обучение, то надо понимать: это не только математика. Это и программирование и создание сервисов и весьма витиеватый devops который называют AIops. Потому что он включает в себя весь devops и много другого: хранение данных, организация обработки их, организация обучения и выкатывание сервисов на прод.

Поэтому можно зайти с нескольких сторон: если очень круто работаешь с SQL, то начинай с подготовки данных. Если чистый дев — то это написание сервисов для машинного обучения. Если devops — можно начинать с AIops.

Именно этот вопрос мы решили обсудить и с Андреем Осетровым, Machine Learning Engineer в ZONE3000 (NameCheap).

— Если говорить о критичных скилах для работы с МЛ, то это базовые знания математики, основ программирования (Python предпочтителен) и алгоритмов/методов обработки данных и МЛ. Понятно, что для начала стоит попробовать с Пэт проектами и понять твое это или нет).

На этапе поиска интересной идеи для первого проекта стоит обратить внимание прежде всего на доступность данных в этой области.

Именно данные и их качество порой определяют результат МЛ проекта не меньше, чем качество применяемых моделей и задействованных специалистов.

Соответственно рекомендую на первом этапе собрать данные или воспользоваться готовым датасетом, например на сайте kaggle.com
На этом и подобным ему ресурсам можно найти не только данные, но и примеры решений, кода и целое сообщество для тематического общения.

Рекомендую сразу же начинать пробовать и запускать готовые скрипты и ноутбуки, так вы сможете ускорить процесс своего обучения и быстро почувствуете в каких областях вам стоит поучиться. Определившись с такими областями стоит присмотреть соответствующие курсы, например на курсере. Там представлены как узкие курсы по небольшим разделам, так и целые обширные специализации по МЛ и сопутствующим областям.

***

Если вы только планируете начать изучать ML или уже имеет опыт работы с этой технологией — приходите на NodeUkraine 2019 — нам будет что обсудить. Наши спикеры с радостью ответят на все вопросы и расскажут о собственных кейсах.

Заодно, вы сможете узнать больше и о Node.js, обсудить важность софт скиллов и стать частью крупнейшего комьюнити в Украине. Поспешите приобрести билет — конференция и воркшопы уже в мае.

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

Когда начинают байтить на «жаркие дискурсии», обычно впоследствии остаются проигноренными полностью. Жесть. Кликбейт на ДоУ.

2049 год, ИИ написанному на js при попытках усовершенствоваться пришлось писать код, после этого он понял всю ущербность js и принял решение самовыпилиться, так наступил блэк аут.

Вирішено — пишемо Скайнет на js.

Написали бы что-нибуть интересное и по сути. Вопросы из разряда 1+1 = ?, ответы из разряда 2.

Интересное и по сути на доу случается редко. За этими знаниями лучше сходить на гитхаб, например, вот к этому человеку github.com/justadudewhohacks.

Интересно было читать. Спасибо!

Для вдохновения: deepmind.com/...​rategy-game-starcraft-ii

Подписаться на комментарии