oktech: Data Sense # 4 Sprecherinterview

Ein Jahrzehnt neigt sich dem Ende zu, und ohne Übertreibung können wir sagen, dass einer der Haupttrends dieser zehn Jahre die umfassende Übernahme der Datenanalyse war. Vom Flugzeugentwurf bis zur Stahlherstellung, vom Taxiruf bis zu smarten Dummies und sprechenden Lautsprechern. Empfehlungssysteme, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen, optische Zeichenerkennung, neuronale Netze, künstliche Intelligenz - all diese Tätigkeitsbereiche sind fest in der Welt der Informationstechnologie verankert, und es gibt nicht den geringsten Grund zu der Annahme, dass sich in naher Zukunft etwas ändern wird. Die Öffentlichkeit erwartet, dass Data Science in immer mehr Bereiche des menschlichen Lebens vordringen wird, Autos unbemannt werden und riesige kämpfende humanoide Roboter die Grenzen von Staaten bewachen werden.

Was war die Branche zuvor, was präsentiert sie heute und welche Überraschungen erwarten uns in Zukunft. Antworten auf all diese Fragen erhalten Sie am 16. Dezember unter Tech: Data Explain # 4. Im Vorfeld der Veranstaltung sprachen wir mit Referenten über die Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft von Data Science. Unter dem Strich warten Sie auf ein kleines Interview.

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Sagen Sie mir, was Sie vor Data Sceince getan haben?

Arthur Cousin
Bevor ich mich in Data Scientce vertiefte, war ich Forscher und beschäftigte mich mit experimenteller Physik auf dem Gebiet der Mikro- und Nanometrie.

Dmitry Bugaychenko
Bevor er zu Data Science wechselte, war er 8 Jahre lang im Outsourcing für verschiedene Projekte tätig - von der Entwicklung eines Treibers für eine unterbrechungsfreie Stromversorgung bis zum Entwurf großer verteilter ERP-Systeme. Darüber hinaus leitete er ein eigenes Forschungsprojekt auf dem Gebiet der formalen Spezifikation und Verifikation. Ich war überrascht, dass viele Techniken aus diesen Bereichen erfolgreich auf DS angewendet werden können.

Andrey Yakushev
Vor meiner jetzigen Arbeit an VKontakte war ich in der ITMO-Graduiertenschule im Bereich BigData in der angewandten Forschung tätig, arbeitete in einer Internetfirma an „Standard“ -Webdiensten und schaffte es, ein wenig in Richtung Computergeometrie zu arbeiten. All diese Arbeitsbereiche haben gute Erfahrungen und Fähigkeiten eingebracht, um jetzt einen komplexen DS zu erstellen.

Was machst du jetzt

Arthur Cousin
Ich leite ein Team, das Computer Vision-Lösungen für die X5 Retail Group entwickelt.

Dmitry Bugaychenko
In diesem speziellen Moment versuche ich, die Struktur eines großen und komplexen Systems zu verstehen und herauszufinden, wie in diesem Rahmen eine Plattform für die Entwicklung von Empfehlungsdiensten entwickelt werden kann.

Andrey Yakushev
Jetzt erfülle ich die Aufgaben eines Teamleiters, der Newsfeeds in VK und verschiedene Empfehlungssysteme entwickelt. Bei der Arbeit schlage ich Hypothesen zur Verbesserung von ML, Algorithmen, Technologien und Produkten in VK vor. Ich schlage Lösungen vor, aber die Jungs aus dem Team selbst erledigen die Arbeit und arbeiten eine Vielzahl von Details und Nuancen aus.
Ich folge auch der Methodik und den richtigen Schlussfolgerungen, wenn ich komplexe und tatsächlich recherchierende Fragen beantworte, wie man diese VK-Produkte besser macht.

Wie hat sich Ihre Arbeit in den letzten Jahren verändert? Wo hat sich der Fokus verschoben?

Arthur Cousin
In den letzten Jahren bin ich reibungslos zu einem Manager gewechselt. Und wenn ich mich früher für Modelle und Architekturen interessiert habe, sind jetzt komplette Pipelines und Lösungen von Interesse.

Dmitry Bugaychenko
Wir müssen immer mehr mit Menschen und ihren Interessen arbeiten - um zu verstehen, auf welche Probleme eine Person gestoßen ist und wie diese Probleme gelöst werden können.

Andrey Yakushev
Der Schwerpunkt lag auf der direkten Schulung von Modellen und der Erstellung von Full-Stack-Arbeitssystemen sowie der Erarbeitung von Architektur-, Timlid- und Produktaufgaben.

Das Coolste, was dich in Data Science im letzten Jahr getroffen hat? 5 Jahre?

Arthur Cousin
AlphaGo / AlphaStar. Wir leben in einer erstaunlichen Zeit!

Dmitry Bugaychenko
Ich mochte die Reihe von Artikeln mit bewusster Reflexion über neuronale Netze - wie viel Energie wird auf ihnen verbraucht, wie viele Artikel mit nicht reproduzierbaren Ergebnissen, wie oft einfachere Methoden noch ein gutes Ergebnis liefern. Längerfristig ist der Erfolg des Bestärkungslernens faszinierend. In diesem Jahr die Erfolge der KI in StarCraft - Ich schaue mit Interesse die Streams für dieses Spiel an, Erfolg dort ist viel schwieriger zu erreichen als im traditionellen Schach und Go.

Andrey Yakushev
Der Erfolg von AlphaStar, dem wachsenden Anti-Hype für Neuronen (wie es mir in meinem Informationsumfeld scheint), war überrascht - ich denke, dass es dort noch viele interessante Dinge geben wird.
Von den Bereichen, die mir und älteren Dingen nahe stehen, waren der Erfolg, die Praktikabilität und die Vielseitigkeit der word2vec-Modelle und ihrer Variationen überraschend.
Insgesamt war die Entwicklung einer Spirale auf dem Gebiet der wissenschaftlichen Erkenntnisse immer bemerkenswert - die Rückkehr und Verbesserung von Ideen, an denen bereits vor Jahrzehnten gearbeitet wurde.

In welchem ​​Anwendungsbereich werden die nächsten Durchbrüche stattfinden?

Arthur Cousin
Es ist schwer zu sagen, wo die neuen wissenschaftlichen Impulse sein werden. Aus Sicht der Anwendung scheinen Sound und RL noch nicht genügend Beachtung gefunden zu haben.

Dmitry Bugaychenko
Ich denke, dass die nächsten Durchbrüche eher mit Veränderungen in der Gesellschaft zusammenhängen werden, die durch die Entwicklung datenbasierter und KI-Systeme verursacht werden.

Andrey Yakushev
In Bereichen im Zusammenhang mit der Übermittlung von interessanten und relevanten Informationen an jede Person, die online geht. Ich möchte glauben, dass DS bald in die Medizin kommt und unser ganzes Leben verändert.

In welchem ​​Bereich wird Data Science Ihrer Meinung nach in den nächsten 10 Jahren unverzichtbar?

Arthur Cousin
Mir scheint, dass Data Science unmerklich in alle Aspekte unseres Lebens eindringen wird und Prozesse in der Gesellschaft ohne sie unmöglich werden.

Dmitry Bugaychenko
Und in welcher hatte er noch nicht?

Andrey Yakushev
In allen Bereichen mit einer ausreichend großen Anzahl von Elementen und in denen statistische Muster bereits zu funktionieren beginnen.

Bitte sagen Sie mir, was Sie jetzt tun müssen, um von einem Wissenschaftler nachgefragt zu werden, und in 10 Jahren.

Arthur Cousin
Sie müssen nachdenken und ehrlich antworten: Ist es möglich, meine Arbeit zu automatisieren? Wenn die Antwort ja ist, sind Sie in Gefahr. Ansonsten scheint es so, als müsste man nur etwas finden, das Vergnügen bereitet. Andernfalls können Sie nicht genug Zeit investieren, um professionell zu werden.

Dmitry Bugaychenko
Organisiere dein Startup. Tatsächlich denke ich, dass auf dem Gebiet der Datenwissenschaft die gleiche, hier geborene KI auch alles radikal neu zeichnen wird. In dieser Hinsicht wird es einfacher sein, sich an Menschen mit einer breiten Perspektive und Interessen anzupassen.

Andrey Yakushev
Ich gehe davon aus, dass jeder Entwickler in der Lage sein wird, Basic Fit + Forecast durchzuführen, damit 80% des Ergebnisses in der Aufgabe erzielt werden. DS wird eine lästige Pflicht, ebenso wie die Erstellung von Standard-Visitenkarten-Sites. Wenn Sie gefragt sein möchten, müssen Sie entweder eine verdammt gute Prognose abgeben oder andere Rollen kombinieren - Entwickler, Analyst, Manager, ...

Leute, vielen Dank, dass ihr euch die Zeit genommen habt, die Fragen zu beantworten!

Wir warten auf alle, die am 16. Dezember in ihrem Moskauer Büro mit Experten auf dem Gebiet der Datenwissenschaft kommunizieren möchten.

Komm, es wird nützlich und interessant sein!

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