Основы нейросетей
Константин Константинович Берлинский
Цель этой книги – максимально быстро научиться применять нейросети (НС) для решения задач. Вы научитесь: создавать и обучать НС; обрабатывать изображения, цифры и тексты; встраивать НС в реальное приложение через REST API; выбирать архитектуру НС: число слоев, нейронов, функции активации, оптимизаторы, коэффициенты скорости обучения, функции ошибки, эпохи, батчи; работать с НС на основе многослойного перцептрона, свёрточными и рекуррентными; и даже сделать НС без ML-библиотек на чистом C#!
1 Где можно поучиться AI?
Чтож. Теперь, когда пассивный доход от издания книг (это еще не сарказм) сделал избыточной работу в найме (а вот и он), приступаю ко 2-му этапу диджитал-трансформации.
Посоветуйте, где лучше поучиться AI, ML, нейронным сетям, обработке BigData, AR/VR, компьютерному зрению и всему такому. Самостоятельно изучать тему неэффективно – быстро выгораю, становится скучно, нужен надсмотрщик с плеткой.
Интересуют практические знания. Чтобы после курса уметь писать приложения вида PRISM или MSQRD. Ну или которые смогут отличить кошку от собаки, написать новую шутку или предсказать курс $ на неделю вперед.
В любом случае интересны проекты, основанные на легко доступных больших данных. Это данные в личном смартфоне (звонки, микрофон, геопозиция, камера), на своем ПК (файлы, почта, интересы), Интернет (вики, карты, анекдоты, ютуб, соцсети?), массовая литература. Какие еще открытые бигдата есть?
Что точно не интересно – делать проект, заточенный под данные или API определенной компании. Это телекомы, банки, логистика, магазины, интернет-холдинги или соцсети.
Бигдата у них, конечно, есть, но:
1) Фиг они ими поделятся (если это вообще законно – выдавать наружу данные, даже обезличенные).
2) Фиг они что-то у тебя купят. Как-то не принято это здесь. Да и бизнес-смысла в этом нет. Проще тупо украсть наработки, сделать свой велосипед или максимум предложить работу команде. Даже в случае успешного пилота с корпорацией это довольно слабая переговорная позиция – когда данные у компании, а у тебя лишь обученная на их основе нейросеть (алгоритм обработки данных) и проведенный кастдев. Они без тебя жить смогут, а ты без них нет.
Есть конечно кейс – знать, что нужно большой компании, сделать это на стороне и продать наработки компании. Бобук говорил, что он так сделал механизм распознавания людей на фотках и продал это VK/OK. Им это нужно чтобы автоматически тэгать людей. Это повышает вовлечение юзеров и время зависания на сайте. Но это скользкий путь:
1) Неясно, что нужно корпам.
2) Не факт, что они прямо сейчас не делают такую штуку.
3) Не факт, что эту штуку сможешь сделать ты.
4) Не факт, что готовое решение купит корп. Они любят тянуть время (приходите через год, на сегодня все бюджеты освоены).
Думаю, по деньгам у Григория получилось так. Команда 5 чел, ЗП 4 тыс $/мес, делать такую штуку ~10 мес. Себестоимость 200 тыс $. Продать корпорации с премией 3-5х можно за 0.6-1 млн $.
Какие курсы по data science и нейронным сетям нагуглил и рассматриваю:
1) Машинное обучение и анализ данных – Яндекс, МФТИ, Курсера, 5500 руб/мес, 250 часов.
2) Data science – SkillFactory, 120 тыс руб, 12 мес.
3) Data scientist – Нетология, 200 тыс руб, 8 мес.
4) Введение в машинное обучение – Яндекс, ВШЭ, Курсера, бесплатно, 35 часов.
5) Introduction to Machine Learning – Google, бесплатно, 15 часов.
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course (https://developers.google.com/machine-learning/crash-course)
6) Ваш вариант?
Месяца 4 назад начинал проходить курс #5 от Гугл, но через 2 недели бросил. Все-таки, мне нужен кто-то, кто будет пинать и мотивировать продолжать обучение.
Что посоветуете?
Источник фото (https://ru.m.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:AI-ML-DL.png)
Источник фото (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Artificial_neural_network_image_recognition.png)
Источник фото (https://en.wikipedia.org/wiki/File:Ai_integration.jpg)
Также, см. https://en.wikipedia.org/wiki/Applications_of_artificial_intelligence (https://en.wikipedia.org/wiki/Ap
ЛитРес