Що робити, якщо Ви хочете вивчати ШІ, але не розумієте математики? Частина перша. Теорія


Дізнайтесь більше про нові кар'єрні можливості в EchoUA. Цікаві проекти, ринкова оплата, гарний колектив. Надсилайте резюме та приєднуйтеся до нас.

Розповідає Даніель Джеффріс


Ви, напевно, зацікавлені штучним інтелектом.

Може, Ви б хотіли розібратися докладніше і написати програму для розпізнавання зображень на базі TensorFlow чи Theano; можливо, Ви відмінний фахівець у програмуванні або архітектурі систем і чудово розумієтеся у всьому, що пов’язане з комп’ютерами – все це добре, але є одна маленька проблема:

Ви не розумієте математики.

Це нормально! У мене була така сама проблема, і я готовий поділитися з Вами книгами і сайтами, які допоможуть Вам швидко освоїти тему.

Як і багато хто з Вас, я полюбив розумну техніку не під час пар з матаналізу, а під час ознайомлення з науковою фантастикою. Коли я дивився “Космічну одіссею” і “Примару в обладунках”, то уявляв, як велична сутність одного разу вийде із сяючого моря інформації та оголосить себе розумною. Далі, коли я почав писати книги в жанрі sci-fi, то уявляв ШІ як приховану силу, яка знаходиться завжди і скрізь, подібно до електрики.

У той чи інший спосіб, ШІ допомагає розв’язувати великі проблеми, які залишалися нерозв’язаними протягом десятиріч. Ми вміємо кермувати автомобілем, але не можемо пояснити машинам, як це робити. То чому б не дати їм навчитися цьому самостійно?

Кращі дослідники у галузі ШІ заробляють більше за футболістів, і Вас торкнеться ця “золота лихоманка”. Крім того, Ви, напевно, чули ці страшні історії про те, що ШІ виконуватиме всю роботу за Вас, і, будучи простим розробником або сисадміном, Ви хочете набути необхідних навичок для виживання у майбутньому світі ШІ. Жодних проблем із цим немає. У Мережі є багато керівництв. Варто лише почати, чи не так?

Проте потім Ви наштовхнетеся на щось подібне в якійсь книзі з машинного навчання:

Аж дух захоплює!

Проблема полягає в тому, що Вам треба розібратися із цілим шаром взаємозв’язаних логікою термінів, символів та ідей, про які Ви не маєте найменшого поняття. Щось таке, як інопланетна мова. Вступ Ви ще більш-менш зрозумієте, а все інше – навряд чи.

Однак не варто боятися! Ще не все втрачено!

Я спробував прочитати декілька книг і керівництво з ШІ. З’ясував, що інтуїтивно розумію принципи. Проте коли я бачу рядок символів, мій мозок вибухає. Будучи системним архітектором, я рідко стикався з математикою. У мене є шпаргалки з IP підмереж, і знання про те, як далеко по дроту може піти електрика. Велику частину свого життя мені достатньо було розуміти, як налаштувати систему і підтримувати її в робочому стані. Системне адміністрування взагалі дуже просте. Все або працює, або ні. Із ШІ все не так просто.

Мені потрібні були матеріали для дорослих, в яких до читача ставляться, як до дорослого. Також мені потрібні були книги, які пояснюють, чому математика працює. У школі стимулом вчитися були погрози батьків, але тепер, коли Ви подорослішали, це не допоможе. Ви хочете дізнатися, як влаштовані речі.

Під час читання книги Вам точно знадобиться цей сайт, де описані основні математичні символи. Щоб запам’ятати, напевно, доведеться їх прочитати сотні разів. Проте інших способів, на жаль, немає.

Після цього варто прочитати ще дві книги: Mathematics for the Nonmathemetician і No Bullshit Guide to Math and Physics. Перша набагато більше: вона висвітлює історію математики і принципи її устрою. Деяким подобається такий підхід. Друга ж менше за обсягом і не пояснює, чому щось працює так, як працює. По суті, це просто набір правил.

І, нарешті, Ви можете захотіти почитати щось серйозніше. У такому разі Вам знадобиться книга Deep Learning.

От і все. Діліться своїми книгами в коментарях, адже маємо різні уподобання, та й книг за цією темою написано багато.

Переклад статті “Learning AI if You Suck at Math”

(нічого зайвого), а потім починається робота з Python, з нульового рівня знань. У результаті Ви зможете написати свою нейронну мережу.

Після цієї книги Вам варто пошукати інформацію в Мережі. Різні керівництва виходять буквально щодня. Подивіться, наприклад, Tensorflow for Poets чи Recurrent Neural Networks for Artists. Також можна прочитати цю статтю, де наведений огляд курсів для вдосконалення набутих навичок. Якщо Ви вважаєте за краще вчитися самостійно, то Вас зацікавлять статті: Simple Reinforcement Learning with Tensorflow і Machine Learning is Fun.

Київ, Харків, Одеса, Дніпро, Запоріжжя, Кривий Ріг, Вінниця, Херсон, Черкаси, Житомир, Хмельницький, Чернівці, Рівне, Івано-Франківськ, Кременчук, Тернопіль, Луцьк, Ужгород, Кам'янець-Подільський, Стрий - за статистикою саме з цих міст програмісти найбільше переїжджають працювати до Львова. А Ви розглядаєте relocate?


Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *