Как найти настоящего эксперта по ML (для консультаций), а не выпускника «курсов дата-саенсов» с бэкграундом копирайтера?

Question

[Роми]

Местные коллеги убедили меня, что мне нужен спец по ML, но как я могу его отличить от всех этих свежеиспеченых "тестировщиков ПО" и "специалистов по биг-дата", которым просто надоело получать гроши доставляя Яндекс.Еду, и решивших "стать частью IT"?

Где водятся настоящие спецы по машинному обучению, чтобы обратиться к ним за платной консультацией?

Comments

[Антон Горецкий]

тебе нужно с этим вопросом в чат/канал/форум анимешников написать. Крутые хацкеры обсуждают там Врата Штайна и прочие тайтлы, если повезет - могут и помочь.

[12rbah]

Как найти настоящего эксперта по ML (для консультаций), а не выпускника «курсов дата-саенсов» с бэкграундом копирайтера?

Для каких целей?

[Роми]

12rbah, мне нужно быстро вьехать в суть вопроса -)

Answer 1

[Сергей Горностаев]

Например среди разработчиков банковского скоринга. Только они не оказывают платных консультаций. Задайте себе вопрос, если бы вы получали огромные деньги за программирование, которые вы любите, стали бы вы в свободное время подрабатывать консультантом?

Comments

[Sanes]

Люди меняются. Со временем могут меняться интересы. Ничего необычного здесь нет.
Был программистом, стал менеджером или консультантом с опытом разработки.

[dmshar]

Задайте себе вопрос, если бы вы получали огромные деньги за программирование, которые вы любите, стали бы вы в свободное время подрабатывать консультантом
Что-то мне кажется, что например известный всем Andrew Ng прекрасно совмещает "получение огромных денег" и не только "подработку" консультантом, но и работу преподавателем. И таких людей - немало.
Другое дело, что крутые "разработчики банковского скоринга" часто настолько затра..ны текущей работой, что у них ни на что сил больше не хватает. Но это не отменяет того, что часто талантливые люди ищут разные формы своего - в том числе и профессионального - самовыражения. И дело тут как правило не в деньгах.

[Сергей Горностаев]

dmshar, бывает и такое, да. Только не очень часто. Да и зачастую это именно самовыражение, а значит публичная деятельность, а не частные консультации.

Answer 2

[Vitaly Karasik]

Как и в любой другой области - по истории успешных проектов и отзывам заказчиков. В Linkedin или другом сайте. Это может быть не человек, а фирма.

Answer 3

[12rbah]

Выбираем платформу для ML-проекта.

В одном из предыдущих вопросов было. Почему просто не написать, что конкретно нужно от ML. По сути вам нужно хотя бы сформулировать вопрос зачем вам нужно ML. Просто ваш вопрос звучит как "нам нужно написать новый highload проект, какой язык выбрать?". На питоне больше бибилиотек и больше спецов, c++ берут редко, т.к. в большинстве случаев дешевле будет развернуть лишний сервер, чем искать разраба и поддерживать код. Вообще можно просто с задачей написать в группу по ML/opencv вам вероятнее всего подскажут что делать.

Comments

[Роми]

12rbah я дико извиняюсь, но не могу не поинтересоваться: - Это мнение основано на реальных успешных кейсах, или это просто предположение?

Мне это действительно важно понять.

Смотрите в чем суть: - Когда я работал с блокчейнами, приходилось иметь дело с кодом и на плюсах и на питоне, блокчейн, как вы знаете, тоже весьма ресурсоемкий когда речь идет о майнинге или генерации генезиса и пр. Так вот, аналогичный код на С++ работал ровно в 10 раз быстрее, чем такой же на Питоне. На одном и том же железе. Конечно, там может еще дело в качестве кода, но вот просто по факту такое было. А скорость на порядок выше - это уже существенное отличие, согласитесь?

Я не полемизирую, мне реально хочется изначально выбрать годное направление движения.

[rPman]

Роми, к сожалению то что касается скорости - заблуждение
но не по поводу языка

Просто в 99.99999% случаев ты не будешь заниматься этой оптимизацией (тем более там где нужно все уже оптимизированно по максимуму), а за скорость будет отвечать правильная архитектура и вообще выбор способа решения своих задач

так вот выбор между к примеру питоном и c++ в задачах data science и в частности machine learning однозначно остается за ... тада, тормозным и неэффективным питоном! потому что основной инструментарий и документация написано для него (но само сбой не только, но сообщество у ml питона больше).

[Роми]

rPman, окок, спасибо бро! Но вот смотри: я тут на днях тестил (я пока просто въезжаю в тему ML) либу PHP ML. Запустил какой-то процесс (то ли векторизацию текста, то ли еще чего, я пока путаюсь в этом) на выборке 10k небольших строк ~100-200 символов в каждой. Тестовая среда: PHP как модуль Apache (мне привычней работать через HTTP-запросы, чем через консоль) - оно тут же свалилось с ошибкой о недостатке памяти, полез увеличивать лимит памяти на процесс... Короче: мне пришлось уменьшить выборку до 1000 записей, и память на процесс выставить 4G ))) Только тогда оно согласилось отработать нормально. И мне теперь даже страшно представить, какие ресурсы потребуют нормальные взрослые задачи )))) на выборках по 100k небольших текстов, скажем )))

То есть, тут вопрос не то чтобы даже о скорости - вопрос о принципиальной возможности работы модели вне какого-то мощнейшего облака или типа того.

[rPman]

php тут наиболее неподходящий инструментарий ;)

лидером или правильно говорить 'задающий тон' всему рынку - является библиотека tensorflow, биндинги есть наверное по до все, даже под php ;)

ну и да, оперативной памяти на задачи data science нужно МНОГО, в смысле сотни гигабайт, и это обычно нормально (я имею в виду задачи, для которых имеет смысл использовать ml, так как простые часто проще решать другими способами)

[12rbah]

Роми,

Смотрите в чем суть: - Когда я работал с блокчейнами, приходилось иметь дело с кодом и на плюсах и на питоне, блокчейн, как вы знаете, тоже

Тут есть разница в том, что код ML библиотек в основном написан на плюсах, а питон просто предоставляет удобный интерфейс, потом вы обучаете модель, которую по сути все равно откуда вызывать из кода на си или питоне, скорость работы от этого меняться не будет, но конечно есть ряд ситуаций где разница в производительности будет большой, но опять же вероятно нанять разраба на плюсах будет дороже чем улучшить сервак.