Окей, врубаем режим "Сердитый Блогер"! Погнали!

Алгоритмы для ИИ: Что Это ВООБЩЕ Такое и Почему Я Сразу НЕ Займусь Этим?!

Да, вы правильно прочитали. Алгоритмы для ИИ. Звучит как что-то крутое и футуристическое, да? Ну, как бы не так. Это, конечно, важно, но давайте будем честными: большинство "алгоритмов" для ИИ, которые сейчас "пичкают" онлайн-курсы, – это пережеванная жвачка, обернутая в красивую обертку.

📚 "Книга" от @datascienceiot: Что Там, Вообще, Внутри?

@datascienceiot – имя, которое я слышу все чаще, когда речь заходит о Data Science. И вот они вывалили "книгу" про алгоритмы для ИИ. Я ее, конечно, посмотрел (ну как посмотрел, пробежался глазами, чтобы понять, что там вообще творится). Что я могу сказать? Очередная попытка "упростить" сложное.

Не то чтобы это плохо. Упрощение нужно. Но когда упрощение превращается в обезьянничанье, когда вы убираете суть алгоритма, оставляя только формулы и картинки… это уже не к добру. Это как пытаться объяснить вкус шоколада, описывая только его цвет и текстуру. Да, это "информативно", но вы же не получите удовольствия, понимаете?!

Алгоритмы: Настоящие и Фейковые

Помните, в рекламе пиццы всегда говорят: "Настоящее Итальянское тесто готовится 72 часа!" То же самое и с алгоритмами. Нельзя просто взять готовый "алгоритм" и впихнуть его в вашу нейросеть. Нужно понимать, как он работает. Зачем он нужен. И какие проблемы он решает.

Сейчас все завалено "готовыми" алгоритмами:

• Линейная регрессия: Да, это база. Но сколько людей, даже работающих в ИИ, не понимают, что такое "гипотеза" и как она связана с коэффициентами регрессии?!
• Логистическая регрессия: Просто "логистическая функция". Это всего лишь функция, которая сжимает значения между 0 и 1. И она не "логическая", она просто удобная для представления вероятностей. Наверное...
• Деревья решений: Окей, с ними интереснее. Но сколько людей строят их, не понимая, как работает информация о взаимной информации (mutual information)!?!? А она там ключевая. Ключевая, говорю!
• Нейронные сети: Ну это вообще отдельная песня. Слои, функции активации, обратное распространение ошибки... А сколько людей используют их, не понимая, что это приближение! Да, это упрощение! Да, это модель! И она может быть неверна!

О чем Я Хочу Говорить?

Я не говорю, что не нужно учиться по книгам и онлайн-курсам. Я просто говорю, что нужно думать. Не просто зазубривать формулы. Не просто копировать код. Нужно понимать, что происходит под капотом.

Иначе вы просто будете "волшебники" из гоблинских пещер: вы знаете несколько трюков, но не понимаете, как они работают. И когда что-то пойдет не так (а оно пойдет!), вы не сможете это исправить.

Забудьте про "Готовые Решения"

И еще одно. Хватит искать "волшебные таблетки". Не существует универсального алгоритма, который решит все ваши проблемы. ИИ – это не магия. Это наука. И она требует думать. Трудиться. Экспериментировать. И, главное, понимать.

Так что, забудьте про "готовые решения". Забудьте про "алгоритмы для чайников". Возьмите книгу, посмотрите код, но думайте. А иначе – идите подстригать кусты. Там, по крайней мере, все понятно.