Олександр Краковецький: «Знаходження кейсу для застосування ML

За висновками вебінару «Data Talks #4. Artificial Intelligence and Machine Learning» на YouTube-каналі SQL ua. Олександр Краковецький, CTO в ДонорUA, CEO в DevRain, Most Valuable Professional (Artificial Intelligence) в Microsoft, виступив модератором дискусії, в якій взяли участь: Андрій Босий, Олександр Гурбич та Макс Лупей. Публікуємо деякі тези та ідеї Олександра, озвучені під час трансляції.

Тези та ідеї:

Про початок кар’єри. – Всі ми починаємо з якихось невеличких проєктів, які суміщаємо з іншою діяльністю. Потім, якщо пощастить, переходимо на них.

Про помилки у роботі із Artificial Intelligence. – Часто можна зустріти, що системи штучного інтелекту, які навчені на неправильних даних або на незбалансованих дата-сетах, можуть давати неправильні результати – з упередженням, з bias.

Чи може штучний інтелект випередити людину у творчих задачах? – Нещодавно відбулося Євробачення, де змагалися твори команд із штучного інтелекту. Для створення хіта, який переміг у конкурсі, були використані роботи переможців (людей – ред.) попередніх років, тобто те, що сподобалося глядачам. В результаті вдалося отримати щось середнє. Якщо ми розглянемо саму технологію машинного навчання, то результат не повинен перевершити вихідний матеріал (рос., «исходник»), з якого ми навчали.

Так було і у прикладі з Ґо (стратегічна настільна гра для двох гравців, поширена в країнах Східної Азії – ред.). Коли система вчилася на попередніх партіях, вона, звісно, перемагала, але з невеликим відривом. А коли її почали навчати без даних, тобто просто «розповіли» системі правила гри, і вона почала грати сама з собою, тоді і відбувся величезний прорив.

Відомий приклад про «Титанік». Які інструменти машинного навчання потрібно використовувати для прогнозування? – Якщо Ви візьмете в Excel та навпроти всіх людей, які були на «Титаніку», поставите «1» – всі померли, «0» – вижили, то точність моделі буде 75%. Якщо згадати з фільму, що жінки і діти наче б то вижили, і поставити навпроти них «0», то точність зростає до 82%. Найкращий state–of–the–art (досконалий, «за останнім словом техніки – ред.) алгоритм, який використовується на даний момент, підвищує точність цієї моделі до 85%.

Під час обговорення особистих історій Спікерів. – Мені дуже подобаються люди, які прийшли в індустрію не з технічним бекграундом, а з якимось іншим – фізика, хімія, лінгвістика…

Чи потрібна вища освіта для роботи в AI та ML? – На індивідуальному рівні може статися, що людина може досягнути чогось сама. Коли вона бачить, що сучасна освіта чи інший спосіб отримання знань їй не підходить, вона може використати будь-який інший спосіб, щоб зрозуміти, чим вона хоче займатися. Але я все-таки за те, щоб на глобальному рівні вища освіта була, і наша система освіти трансформувалася. На індивідуальному рівні є певні люди, хто можуть добитися результатів самі. Але є багато і тих, кому потрібен якийсь дороговказ, ментор, який допоможе.

Чи був у Олександра Краковецького Ментор? – В мене була людина, яка вплинула на вибір професії. Десять хвилин розмови з цією людиною наштовхнуло мене на те, ким я все-таки хочу стати.

Чому компанії не завжди хочуть бути ментором для початківця. – Ми (компанія Олександра – ред.) часто практикуємо інтернатуру для людей, які не мають комерційного досвіду роботи. Але тут потрібно розуміти, що в Україні інститут ментора не розвинений (читайте детально тези Олександра Краковецького про менторство та майбутнє спеціальності тут). Якщо Ви зараз поставите питання – «хто такий є ментор?», пройдете по людях і компаніях, то отримаєте різні відповіді. Дуже часто людина, яка називає себе ментором, насправді таким не є. Відповідно і результат: «немає ТЗ – результат ХЗ».

Коли Ви приходите у компанію, у неї вже є конкретні бізнес-завдання, клієнти. І є чек-лист. Компанія буде по ньому Вас перевіряти. Якщо людина не підходить до цих завдань, то компанія «гратися» не буде…

То як же початківцю знайти свою першу роботу? – Наявність справжнього ментора, людини, яка дійсно розуміє індустрію, може допомогти зробити перші кроки. Це не означає, що Ви не зможете досягти успіху самостійно, колись пізніше, але…

Про застосування Artificial Intelligence. Штучний інтелект може застосовуватися в будь-яких сферах нашої діяльності. Інша справа в тому, що можливих сценаріїв насправді дуже багато. Знаходження кейсу, коли Artificial Intelligence може справитися з задачею краще за стандартні методи – це теж мистецтво.

Про книги. Найгірша книга та, яка не була прочитана.