Семен (sim0nsays) wrote,
Семен
sim0nsays

Традиционный пост о смене работы

Пошел, внезапно, в Dropbox, что окончательно не геймдев и не графика.
В этот раз до смены работы прошло аж 5 лет - ROBLOX классный и некая отдушина в мире геймдева.


Все это в основном потому, что перестало быть интересно в геймдеве, да еще и "область" потерял - в смысле, тему, в которой следил за прогрессом, думал и общался с людьми. За годы из графики тема расплылась до всей системы в целом, платформы опять же в целом, продукта, жизни компании итд итп, что вполне ожидаемо и ценно, но как раньше уже не торкает.

И вот решил посмотреть на дивный новый мир AI и machine learning - вдруг там действительно что-то большое происходит. Оно в меру нетривиальное, быстро развивается, итд итп - практически как графика в далеком детстве.

Чтобы годы графики прошли не даром, поиграюсь сначала с computer vision (всего-то обратная задача, лол).
Dropbox, оказывается, таким занимается и даже купил контору с двумя вполне мирового профессорами в области. Зачем это все Dropbox'у - вопрос интересный!

Посему собираюсь писать заметки в обычном стиле "рассказов на пальцах" по мере изучения computer vision, deep learning (так как современные нейросети начались именно с vision и там рулят и педалят) и остального ML, как попадется.

(я, собственно, на Кружках в #data их и так уже пишу, буду избранное транслировать сюда)

Вообще, есть ощущение, что вокруг ML формируется некая каста - так как в менеджменте никто толком не понимает, что это такое, то им приходится отличать по формальным признакам - есть ли PhD в области, занимался ли этим раньше, кого знаешь, итд. Из-за этого поискать пришлось порядком, в совсем большие компании идти не хочется.


Вот, кстати, посоветуйте мне хорошие русскоязычные блоги и онлайн-тусовки про machine learning и все эти дела? Хочу общаться не только по-английски.
Tags: work
  • Post a new comment

    Error

    default userpic
  • 43 comments
Да, это очень смешно про ML. Дурдом какой-то; искусство, грубо говоря, вертеть матрицы оказывается какой-то священной деятельностью.
Узкая новая ниша + хайп = имеем что имеем. Ну там конечно есть некий набор знаний, навыков, опыта итд итп, но я пока не увидел, в чем там обычный человек не может разобраться.
Все зависит от уровня, на котором разбираться. Хорошо понимать область сверху донизу -- это несколько лет надо положить, читая литературу и решая задачи. Хайп есть, но так всегда.

sim0nsays

1 year ago

Искусство вертеть матрицы никого особенно не интересует. Всегда интересен практический аспект. Компьютерная графика, прочностной расчет, расчет СВЧ плат, по большому счету, тоже только искусство крутить матрицы.

А вот распознавать изображения, голос, внешность, паттерны поведения, предсказывать предпочтения покупателей - это ценится. Если сегодня вращатели матриц делают это на порядок лучше других, значит их все будут нанимать.

Тот же Нетфликс объявлял конкурс со вполне практической целью увеличить прибыль за счет рекомендаций на основы предыдущих предпочтений. Это практический эффект измеримый в реальных деньгах.
Моя сентенция про то, что при найме на такие позиции требуется очень много бэкграунда связанного с областью, т.е. интересующемуся вменяемому человеку сложно этим заняться.

В большинстве других областей программирования (во всяком случае вокруг меня) все более-менее свыклись с тем, что технологии меняются быстро, учиться все равно всю жизнь, так что лишь бы человек был хороший и желание присутствовало.

0x8

1 year ago

sim0nsays

1 year ago

Да, справедливо. Согласен.
> Зачем это все Dropbox'у - вопрос интересный!

Тут как раз все ясно. Пользовательского контента набрали, а как монетизировать это не совсем понятно. По EULA наверняка статистику собирать можно. Самое то заняться распознаванием и классификацией. Можно еще нелицензионный контент начать выявлять.
если верить такому предположению, то это будет внутренний клубок пауков без публичного выхода продукта. вырванные годы =) с парсерами форматов в виде регексов на перле и таким же "вижном".

то что геймдев пустеет и хорошие люди уходят это грустно.
Если я правильно понимаю, то геймдев сравним с занятиями наукой - это благотворительная область. Хорошие люди там могут быть только если они готовы жертвовать благополучием ради искусства.

balmerdx

1 year ago

kunaifusu

1 year ago

sim0nsays

1 year ago

kunaifusu

1 year ago

sim0nsays

1 year ago

kunaifusu

1 year ago

sim0nsays

1 year ago

kunaifusu

1 year ago

sim0nsays

1 year ago

morfizm

1 year ago

sim0nsays

1 year ago

strangeraven

1 year ago

Откуда пессимизм, что классификация и распознавание обязательно выльются в регекспы(what) на перле(wtf lol)? :)

Пиксели из картинок и видео достаем достаточно надежно.

sleepy_drago

1 year ago

А слабо изменить место работы на всего лишь несколько номеров зданий по той же улице? :)
В Сан-Франциско этим уже никого не удивить!
То в Сан Франциско. А тут в баю-бай арии!
Читаем (ЖЖ-трансляции) очень внимательно.

Важная вещь, которая интересует меня - насколько перспективной ты видишь эту область в плане трудоустройства и высоких зарплат с горизонтом лет в 5-7. Скажем, в сравнении с "уметь делать generic вычислительную/преобразующую бигдата инфраструктуру", быть специалистом в AI и ML это круче, так же, слабее, или какие-то оттенки - вроде "пока круче, но рискованнее", и т.п.
Да я хрен его знает, у меня основная мотивация описана в посте, про деньги я слабо думаю.

"Если ты пацанчик ровный, жизнь будет заебись"

Что круче сравнивать - это уже совсем сложно. Разумеется, распределенные системы никуда не уйдут и их будет больше и больше.

Невооруженным (пока) взглядом кажется, что у современного спина AI есть значительные достижения, которые можно применить в народном хозяйстве. Разумной задачей максимум мне представляется полная автоматизация всей неквалифицированной человеческой деятельности (кроме разметки датасетов и починятелей). Стартапный потенциал пожалуй больше тут - очень уж много применений. Но и риски больше, вдруг это все не взлетит.
"у меня основная мотивация описана в посте, про деньги я слабо думаю"

У тебя вся необходимая информация собрана в конечной эмоции "торкает" (и там, вероятно, деньги учтены среди всего прочего). Мне бы конечно, хотелось вербализовать. Задача-минимум - сохранить уровень дохода соизмеримый с сегодняшним (по покупательной способности) лет на 15 вперёд, и, типа, что для этого нужно сделать сегодня, чтобы через 5 лет нервничать по этому поводу не больше, чем сейчас.


Если тебе уже отсюда чувствуется полная автоматизация всей неквалифицированной деятельности - это огого!!! :) Тут, наверное, можно подумать и о тормозах, которые могут прийти с неожиданной стороны - типа, чем занять людей, если не тем, что они делали раньше.

sim0nsays

1 year ago

Да, смена работы - это круто.
Сорри, выражу немного грустных нот. Печально, что геймдев потерял такого человека.
Но ладно, если тебе там интереснее, то почему нет. Может и вернуться в геймдев, если снова потянет... :-)

buriy

September 9 2015, 14:47:46 UTC 1 year ago Edited:  September 9 2015, 14:48:19 UTC

>Вот, кстати, посоветуйте мне хорошие русскоязычные блоги и онлайн-тусовки про machine learning и все эти дела
Ну, в первую очередь, vk.com/deeplearning как крупнейший российский дайджест, вполне международного уровня.
Ещё ailev.livejournal.com про https://www.facebook.com/groups/nevronet/ говорил, но там скорее болтологи-футуристы собрались, чем практики.
http:/vk.com/deeplearning выглядит очень релевантным, спасибо! Придется воспользоваться этими вашими социальными сетями, похоже...

А еще? Про обычный ML, например? Неужели люди в Яндексе тупо между собой обсуждают?
>http://vk.com/deeplearning выглядит очень релевантным, спасибо! Придется воспользоваться этими вашими социальными сетями, похоже...
Ну, гм, можешь себе RSS сделать, как я, группа публичная -- комменты там не получишь, но дайджест будет.

>Про обычный ML, например? Неужели люди в Яндексе тупо между собой обсуждают?
Я к Яндексу отношения не имею, но когда в столовой их кушал, действительно они устно между собой что-то про NLP и AI обсуждали :)
У Яндекса зато есть очень релевантный курс по ML : https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning
Я только из этого курса по-настоящему смысл и реализацию LDA понял, а то эти некрасивые графические вероятностные модели только мешали пониманию...
(А вот Вики, связанная с этим курсом: http://www.machinelearning.ru )
В RSS смысла мало, мне же общение прежде всего интересно. Поток ссылок можно получать и многими другими способами.

Я, кстати, проглядел бегло - что-то процент постов с хоть какими-то комментариями не очень большой.

buriy

1 year ago

buriy

September 9 2015, 14:52:36 UTC 1 year ago Edited:  September 9 2015, 14:52:56 UTC

А насчёт ухода из геймдева -- правильно.
Там время одиночек прошло, и остался только тупой скучный конвейер.
Ну а повышение "необходимого кругозора" программистов -- увы, вынужденное явление, и оно происходит во всех областях, я объясняю это так:
Всё-таки, производительность программиста это на 90% производительность библиотек и окружения.
Производительность программистов растёт, а это значит, программист должен использовать всё более сложные инструменты для работы.
Там, где описывались команды 70х годов из 10 человек как индивидуальные единицы, теперь справляется один программист -- а зачастую он даже берёт сразу несколько областей, скажем, бэкенд и фронтенд.
я рекомендую начать с azure ml. там в простых случаях вообще программировать не надо, можно просто сложить pipeline из квадратиков. но надо понмать, конечно, что квардатики делают. даёт хороший общий обзор.
Я поглядел на секцию Vision, выглядит что там дают набор готовых алгоритмов - классификацию картинок с заранее определенными категориями, face detection, OCR итд. Как с ними играться, как разные модели пробовать, как нейросети обучать? Я чего-то не вижу?