Big Data. Machine Learning. Data Science.

Некоторое время назад на Geektimes вышла занимательная статья про критическую оценку результатов глубинного обучения . Статья очень занимательная и интересная, открывает много нового тем, кто интересуется, но не очень-то и погружён в тему Искусственного Интеллекта, искусственных нейронных сетей и глубинного обучения. Так что я рекомендовал бы прочитать сначала её, а потом вернуться к этой моей заметке, которая является своеобразным ответом на эту статью. Но если читать её неохота или нет времени, то вот тезисы: Для работы систем глубинного обучения необходимо много качественных данных, которые должны быть предварительно очищены и размечены специалистом. Чем глубже степень системы, тем больше данных требуется. Системы глубинного обучения работают только с теми типами данных, на которых происходило обучение, и они всё ещё не могут обобщать и переносить найденные закономерности на данные других типов, даже очень близких. Системам глубинного обучения очень сложно работать с иерархичес...

Когда я проводил занятия с учениками средней школы в Университете Детей (забавная придумка на базе Политехнического Музея), то одним из первых тезисов, с которыми я выступал, был такой: «Через десять лет, когда вы выйдете из ВУЗов молодыми специалистами, вам придётся конкурировать за рабочие места не друг с другом, а с искусственными интеллектуальными системами, и именно поэтому сегодня мы учим вас основам Искусственного Интеллекта». И вот давеча в журнале Quartz появилась забавная заметка о профессиях будущего: The future of American jobs is taking care of the elderly . Там приводятся слова Бюро статистики труда США, которое выпустило аналитический отчёт о том, какие профессии будут наиболее востребованы через 10 лет. Спойлер: сиделки для богатых стариков с навыками оказания первой медицинской помощи. Что я хочу на это отметить. Через 10 лет, скорее всего, роботы не так сильно вытеснят рабочих с их рабочих мест, так что людям физического труда за себя бояться особо не стоит (хотя п...