Вопрос или проблема
Представьте, что вы были физиком, который вышел из академической среды и работал с машинным обучением, создавая продукты, в период с 2013 по 2019 год, используя то, что сегодня называют классическим машинным обучением. Случайные леса, метод опорных векторов, обработка естественного языка, метод ближайших соседей, временные ряды, даже начальные нейронные сети – все, что можно было сделать в тот промежуток времени.
Затем руководство позвало, и этот человек следил за тем, что происходит, все еще реализуя некоторые API и читая код, но не работая ежедневно с кодом и отходя все дальше по мере продвижения по службе.
Теперь, по воле судьбы, этот человек вернулся на позицию индивидуального участника. Программирование не проблема, системы данных все еще в порядке – принципы мало изменились – но машинное обучение и оптимизация, о боже. Иисусе. Что, черт возьми, произошло?
Итак, опасаясь за свою работу и желая этим заниматься, как бы этот человек мог вернуться к честной практике машинного обучения? Не стать тем, кто просто соединяет API с провайдером LLM дня, а действительно решает проблемы в области ИИ и оптимизации. Какие книги являются фундаментальными, какие книги все еще актуальны? Какие статьи важно прочитать и воспроизвести в обширном море Arxiv и Neurips?
Спасибо!
Ответ или решение
Вернувшись на позиции индивидуального сотрудника после длительного пребывания на руководящей должности, перед вами возникает задача быстро восстановить свои навыки в области машинного обучения и оптимизации. Старые знания о классических методах (Random Forest, SVM, KNN, анализ временных рядов, начальные подходы к нейронным сетям) нуждаются в обновлении в свете быстрого прогресса в области AI за последние годы. Ваша цель — стать компетентным практиком, способным решать актуальные задачи в области AI и оптимизации, а не просто создавать интеграции с популярными API.
Теория
Эволюция технологий: За последние годы произошли значительные изменения в области машинного обучения и оптимизации. Наибольшее влияние оказали нейронные сети, особенно глубокое обучение (Deep Learning), включая архитектуры, такие как трансформеры, которые стали основой для современных моделей обработки естественного языка (например, GPT, BERT).
Компьютерное зрение и обработка языков: В сфере компьютерного зрения произошёл значительный прогресс благодаря появлению генеративно-состязательных сетей (GAN), которые позволили достигнуть новых высот в синтезе изображений и видео. В обработке естественного языка (NLP) трансформеры стали стандартом де-факто.
Оптимизация: Алгоритмы оптимизации стали более сложными и адаптируемыми для решения больших задач, где традиционные методы были бы неподъёмными. Алгоритмы типа Adam, RMSProp и их вариации получили широкое применение.
Примеры
Transformer модели: Взять, к примеру, модель BERT от Google, которая совершила революцию в NLP. Теперь такие модели интегрируются в различные приложения — от поиска до генерации текста.
AlphaFold: Разработка DeepMind по предсказанию структуры белков — это классический пример того, как методы глубокого обучения могут менять области, которые ранее считались почти недосягаемыми для вычислительных методов.
Generative Adversarial Networks: GANs нашли своё применение от создания фотореалистичных изображений людей до усовершенствования инвестиционных моделей и генерации нового контента для игр.
Применение
Обучение и образование: Чтобы наверстывать упущенное, начните с базы. Рассмотрите онлайн-курсы на платформах вроде Coursera, edX или Udacity. Особенно полезными будут курсы по глубокому обучению от Andrew Ng или программы от DeepLearning.AI.
Книги: Обновите свои знания с помощью фундаментальных книг, таких как "Deep Learning" от Иана Гудфеллоу, Йошуа Бенгио и Аарона Курвиля, а также "Data Science from Scratch" для актуализации основ анализа данных.
Статьи и исследования: Подпишитесь на Arxiv Sanity Preserver, чтобы отслеживать актуальные публикации в области машинного обучения. Акцентируйте внимание на главные конференции, такие как NeurIPS, ICML, ICLR.
Практика: Не оставляйте теорию без практики. Используйте платформы типа Kaggle для участия в соревновательных задачах, что поможет не только укрепить знания, но и проложить путь к современным практикам.
Сообщества и конференции: Вступите в профессиональные сообщества и посетите конференции, чтобы обмениваться опытом с другими специалистами и быть в курсе последних разработок и идей.
Заключение
Путь к восстановлению навыков в области машинного обучения после долгого отсутствия может быть интенсивным, но он необходим для того, чтобы не только дотянуться до современных стандартов, но и выступить с инициативами, основанными на новейших достижениях. Осознанное и структурированное подведение под теоретический и практический базис поможет вернуться "в строй" и превратится в основу для работы над инновационными и сложными проектами. Внимательное изучение актуальных технологий, активное участие в профессиональных сообществах, а также постоянная практика, помогут вам не только восстановить, но и существенно расширить ваши компетенции.