Именно. Особенно для человека, который что-то понимает в программировании, но программистом не является. Обучение в реалити проводилось на Keras, что было очень удобно. Еще на этапе домашних заданий в рамках отбора в реалити я поняла, что Keras более интуитивно понятный, чем PyTorch.
Кстати, на днях я начала проходить курсы по PyTorch уже с опытом работы
в Keras и могу сказать, что теперь мне это дается намного проще.
Я раньше с этой истиной не сталкивалась, поэтому всё всегда останавливалось на моменте, когда я захожу в PyTorch, а там куча разных методов, сам код нелинейный, а в Keras ты буквально пишешь три строчки и понимаешь, что это будет работать.
Получается, ты уже была знакома с классическим машинным обучением, но не нейронным?
Привет, Марина. Расскажи нам пару слов о себе.
У меня часто просят сравнить PyTorch и TensorFlow. Я отвечаю, что для старта лучше освоить Keras, где вы сможете детально понять принцип работы нейронок. После того как вы разберётесь в основах, любой фреймворк дастся вам супер легко.
Получается, реалити тебя заинтересовало тем, чтобы наконец войти в тему нейронок?
Да, именно так. Я много раз пыталась начать обучение по нейронкам, но у меня не особо получалось, так как все курсы начинались с классического машинного обучения, которое я и так вроде знаю. Плюс курсы шли на PyTorch.
Да. Плюс всё очень удачно совпало. У меня параллельно появился проект по Eye-tracking, суть которого была распознать эмоцию человека. Я попробовала применить методы классического обучения, но точность была так себе. Изучила статьи. В них все пытаются прикрутить нейронки, а у меня нет понимания, как их запрогать. И тут приходит домашка для отбора в Реалити, которую я выполняю на Keras, начинаю понимать базу и постепенно внедрять в свой проект. Так что мне это очень помогло.
интервью с МАРИНОЙ МОРОЗОВОЙ
Участница AI реалити, октябрь 2022 г.
Аспирант в Центре Нейробиологии
Мне понравилась ваша аналогия с поваром, который создает блюдо из ингредиентов, которые он уже неоднократно использовал, но блюдо должно получиться новым. Это очень похоже на нейронки. Они состоят из уже известных кусочков, но у каждого из них есть свои параметры. В кулинарии так же. Можно добавить больше, меньше соли. Убрать или добавить ингредиент. Блюдо будет совсем другим. Могу сказать, что экспириенс с нейронками — это очень креативная работа. Прошлые мои курсы всегда начинались с математики и алгоритмов backpropagation. Пока ты дойдешь до первой прикладной нейросетки, можешь потерять весь интерес.
Кстати, забавно. Когда я начинал, у меня была такая же история: ЭЭГ, нейрокомпьютерные интерфейсы и Eye-tracking. Расскажи, пожалуйста, что для тебя значит работа нейронщиком. На что это похоже — программирование, наука?
При этом существует Keras, на котором можно за один вечер запустить полноценную нейронку. Именно поэтому мы против математики.
Да. Простой инструмент, где ты сразу можешь увидеть результат. Это очень вдохновляет. После уже можно начать учить и математику, не теряя мотивации и огня.
Нужно не бояться начать делать свою первую нейросетку. Придумайте себе проект, пускай даже игрушечный, где вы сразу начнете что-то делать руками, не закапываясь в теорию. В реальности вам не нужно знать математику на начальном этапе, она может напугать и оттолкнуть. Максимум, про нее могут спросить на
каком-то собеседовании.
Да, это реально так. У меня не было выбора в 2003 г. Я учил всю эту математику, но сейчас времена совсем другие. Keras дает отличные возможности. Скажи пару вдохновляющих слов для тех, кто только планирует начинать.
У нас абсолютно та же логика. За 4 года работы мы поняли, что всегда необходимо начинать с проекта, поэтому и появились стажировки. Например, сейчас мы предсказываем поломки лифтов и распознаем в 1С типы контрагентов по тексту. Эта практика будет применена в реальной жизни, что только добавляет эмоций. По поводу вопросов про математику и backpropagation на собеседовании. Лучший способ закрыть возражение HR звучит так: «Вот первое место на «Цифровом прорыве», вот три проекта, которые я сделал для крупных компаний. Вопросы есть? Вопросов нет». Так и решается вопрос с математикой. Остается только пожелать тебе удачи. Всего хорошего!.
Привет. Я нейробиолог. Закончила бакалавриат МГУ и недавно завершила обучение на магистратуре в Сколтехе. В процессе обучения начала записывать электрическую активность мозга человека. Тогда я впервые столкнулась с программированием, так как обрабатывала данные, полученные на ЭЭГ в Python, и
работала с классическим машинным обучением.