DataWorkshop i praktyczne uczenie maszynowe

Z tego odcinka dowiesz się:

• czym zajmowałem się na etacie i czy łatwo było z niego zrezygnować,
• kiedy rozpocznie się trzecia edycja kursu Data Workshop i czym będzie się różnić od poprzednich edycji,
• jakie mam plany na ten rok i gdzie będziecie się mogli ze mną zobaczyć,
• kim z zawodu są uczestnicy drugiej edycji kursu DataWorkshop,
• dla kogo jest ten kurs i jak praktycznie wykorzystać tę wiedzę,
• jakie trudności uczestnicy mieli podczas nauki Pythona,
• jakimi wrażeniami z kursu mogą się podzielić,
• czy to, czego się nauczyli pomoże im w realizacji planów zawodowych,
• jak widzą przyszłość sztucznej inteligencji.

Zrezygnowałem z etatu. Pewnie wiesz, że oprócz tych wszystkich rzeczy, nad którymi pracuję, miałem również etat w General Electric. Odejście z pracy było bardzo logicznym krokiem i pewnie zrobiłbym to wcześniej, ale ta decyzja była dość trudna emocjonalnie. Analizowałem swoje wnętrze, poszukując odpowiedzi i zrozumiałem… po prostu w ciągu trzech lat, przez które pracowałem jako architekt w GE, wiele rzeczy udało się zmienić.

Udało się wprowadzić wiele dobrych praktyk, jak należy myśleć o produkcie i budować go, zarządzać kodem, testować, jak również wprowadzić sporo automatyzacji w różnych wymiarach (w momencie rezygnacji z pracy mamy tysiące automatycznych procesów wykonywanych dziennie, a jak dołączyłem, to mieliśmy zero i nawet żadnych pomysłów, że można to zrobić. Oczywiście GE to duża firma,  mówię jedynie o moim zespole). Poświęciłem sporo energii na tłumaczeniach zastosowania uczenia maszynowego i udało się również podziałać w tym temacie. Zajmowałem się edukacją zespołu, zarówno lokalnie, jak i za granicą (przede wszystkim w Indiach, ale również innych krajach). Mówiąc w skrócie, włożyłem w to serce i duszę. I trafiłem w pułapkę. W ten sposób człowiek przywiązuje się do wyników pracy. Zrozumiałem, w sumie po raz kolejny, jedną bardzo prostą rzecz, że najpierw należy odpuścić to, co udało się zrobić, żeby móc zrobić coś więcej.

Mówię to dlatego, że być może masz podobne wyzwania. Kiedy robisz coś, w co włożyłeś duży wysiłek, cieszysz się, że to działa. Natomiast jeśli zostaniesz w tym miejscu tylko po to, żeby się tym cieszyć, to oznacza, że przestajesz się rozwijać. Oczywiście nie zawsze musisz biec, czasem możesz zrobić przerwę, ale i tak warto rozumieć, że by wziąć większy kamień, który poniesiesz dalej, musisz zwolnić ręce, które są zajęte małymi kamieniami.

W swoim życiu kilkakrotnie przeżywałem odejście z firmy i zawsze to było wtedy, gdy osiągałem pewien sufit. To jest ciekawy moment, z jednej strony masz już wypracowaną renomę i możesz zacząć robić mniej (bardziej efektywnie lub po prostu dlatego, że możesz), i cieszyć się w strefie komfortu. Z drugiej strony rozumiesz, że to jest pułapka. Gdzieś w głowie siedzi myśl: „jak jest za łatwo, to oznacza, że raczej zaczynasz ulegać degradacji”. Jak teraz patrzę na swoje decyzje o odejściu 7 czy 5 lat temu, to były bardzo trafne decyzje, chociaż emocjonalnie zawsze było to mało przyjemne. Życzę Ci, byś uświadomił sobie źródła emocji, poczuł je, ale podejmował prawidłowe decyzje.

Ciekawa jest historia, gdy wahałem się, czy podjąć decyzję o odejściu i trafiła mi do rąk książka: „Myśleć jak Edison”. Thomas Edison to jeden z założycieli General Electric. Dlatego dla mnie było ważne, co on mi „poradzi”. W końcu GE to jego firma. Co prawda umarł dość dawno temu, ale fakt pozostaje faktem.

Książka opowiada o tym, jak robić innowacje. Wspomina się tam o pięciu najważniejszy kompetencjach i jedna z nich, której u mnie nadal brakuje, to „pełnowymiarowe zaangażowanie”. Wiem, że to brzmi banalnie. O tym również mówią Bill Gates, Warren Buffett i inni, ale w moim przypadku to akurat była brakująca kropla :).

Swoją drogą Edison też na pewnym etapie życiowym odszedł do GE i nawet sprzedał większość swoich akcji, można powiedzieć, że w ten sposób stracił, ale nigdy nie żałował. Bo ciągle szedł do przodu… Ostatecznie pieniądze i tak wrócą do Ciebie, jak będziesz dawać ludziom wartość.

Pewnie pojawią się pytania, co będę robił dalej? Muszę przyznać, że będę skupiał się na tym wszystkim, co robiłem wcześniej, tylko będę robić to na większych obrotach.

 

Kurs – praktyczne uczenie maszynowe na DataWorkshop.eu

Trzecia edycja rozpocznie się 29 października. Po pierwszej edycji wprowadziłem pewne zmiany, które wyczułem, że wymagają wprowadzenia i to zostało ocenione w drugiej edycji. Na przykład dodałem więcej objaśnień tekstowych, co się dzieje w kodzie, nagrałem wideo, w którym również krok po kroku tłumaczę kod. Teraz mam kolejną porcję informacji zwrotnej i chcę jeszcze bardziej dopieścić trzecią edycją. Mogę zdradzić, że planuję dodać moduł 0, gdzie postaram się pomóc poznać Pythona i potrzebne biblioteki początkującym. Oczywiście nauczenie się Pythona lub poznanie wszystkich możliwych kombinacji w bibliotekach wymaga znacznie więcej czasu niż jeden tydzień, natomiast będzie to zrobione bardzo pragmatyczne. Pokażę tylko to, czego koniecznie potrzebujesz.

 

Kurs 2 – Szeregi czasowe (ang. time series)

Dostaję różne propozycje, jaki kurs mógłbym jeszcze zrobić. Natomiast przygotowanie kursu wymaga dużego wysiłku. Dlatego podchodzę do tego bardzo ostrożnie. Już po pierwszej edycji myślałem o przygotowaniu kursu na temat szeregów czasowych. Miałem okazję realizować kilka projektów w życiu realnym w tym obszarze, wiem, jakie są wyzwania i jak można tym zarządzać. Natomiast zostawiłem sobie tę decyzję do wiosny 2018, żeby lepiej wyczuć, czy na pewno chcę to zrobić, czy to są tylko emocje. Teraz już wiem, że chcę i mało tego, już zacząłem pracę nad tym. Myślę, że kurs będzie dostępny w październiku lub listopadzie 2018. Szczegóły wkrótce. Nagram osobny odcinek dedykowany szeregom czasowym i problemom, jakie mogą rozwiązać. W skrócie powiem, prawie każda firma potrzebuje podobnego rozwiązania, by przewidzieć, ilu klientów przyjdzie, odejdzie lub jakie obroty będą w konkretnym czasie (np. w przyszłym miesiącu).

 

DataWorkshop Tour

Planuję zorganizować tour po Polsce, podczas którego zrobię jednodniowy warsztat: „Praktyczne wprowadzenie do uczenia maszynowego”. Na dzień dzisiejszy zaplanowałem odwiedzić 5 miast w tej kolejności: Kraków, Gdańsk, Poznań, Wrocław i Warszawa. Jeśli będzie zainteresowanie w innych miastach, to ta lista może być rozszerzona. Ilość miejsc jest bardzo ograniczona, rozważam 30 osób. Koszt będzie 10 razy niższy, niż powinien realnie być, pokrywający jedynie koszty logistyczne. Dlatego jeśli chcesz sprawdzić, czy uczenie maszynowe jest dla Ciebie, to bardzo gorąco zapraszam Cię na stronę: tour.dataworkshop.eu. Również bardzo polecam odwiedzić to miejsce, by sprawdzić, czy kurs (trzecia edycja) jest dla Ciebie.

Dodatkowo rozważam zrobić warsztat dla osób średniozaawansowanych, podczas którego przerobimy zadanie z predykcją szeregów czasowych. Ten warsztat polecam każdemu, kto już ma pewne doświadczenie z uczeniem maszynowym i chce pójść dalej.

Konferencja

Organizuję konferencję, którą nazwałem DataWorkshop Club Conf.  Robię to przede wszystkim dla moich absolwentów, by pomóc im dalej się rozwijać. To jest miejsce, gdzie można podzielić się swoimi historiami, jak udało się zastosować uczenie maszynowe po kursie. Poznać się nawzajem. Będzie przemyślany networking (często uczestniczę w konferencjach i standardowy networking – idźcie i pogadajcie – generalnie średnio działa). Dlatego będzie pewna gra, która zaangażuje więcej osób. Poznasz co najmniej 20-30 osób i pewnie część z nich będzie nadawać na tych samych falach, więc możliwe, że zrobicie wspólnie coś fajnego.

Dodatkowo planuję zaprosić osoby, które poszukują specjalistów od uczenia maszynowego. Myślę, że to będzie miejsce z jedną z największych koncentracji osób działających w ML i do tego głodnych działania. Oczywiście część z nich jest dopiero początkująca, ale również są osoby, które już teraz radzą sobie świetnie (bo np. programowali przed tym przez 5, 10 czy nawet 20 lat).

Poszukuję partnerów do organizacji zarówno tour, jak i konferencji. Dlatego bardzo gorąco zachęcam do kontaktu i do współpracy. Każde wsparcie jest mile widziane.

Cena biletu na konferencję dla absolwentów będzie bardzo obniżona, dlatego większość przychodów będzie wydana na logistykę.

Osobom, które chcą uczestniczyć w kursie, powiem, że do 15 czerwca jest unikalny moment, żeby kupić dostęp do trzeciej edycji kursu i dostać bonus o wartości ponad 2000 zł. Przy zakupie kursu dostajesz darmowy wstęp na tour oraz konferencję. Mało tego, dla pierwszych dziesięciu osób będzie dodatkowa zniżka na kurs w wysokości 25%. Warto być pierwszym.

Mam jeszcze kilka innych inicjatyw i pomysłów (część z nich brzmi bardzo ambitnie, jak na razie są na poziomie wizji i dojrzewają w mojej głowie), natomiast więcej o tym będzie w kolejnych odcinkach. To wszystko ostatecznie łączy się w całość…

Teraz zapraszam do wysłuchania opinii czterech osób z drugiej edycji. W skrócie powiem, że druga edycja była równie udana jak pierwsza. Grupa była bardzo zróżnicowana i to w różnych wymiarach, np. jeśli chodzi o wiek to przedział od 19 do 60 lat. Było sporo programistów, biznes i data analityków, byli również project managerowie, tech leaderzy czy dyrektor techniczny.  Osoby pracują w różnych firmach, takich jak Orange, Allegro, Nokia, IBM lub mniej znanych, ale odważnych software house’ach czy startupach. Natomiast były również osoby, które dopiero poszukują pracy i np. teraz właśnie przechodzą rekrutację (trzymam mocno kciuki, żeby się udało).

Dla mnie zawsze wyzwaniem jest kogo zaprosić, bo czuję, że to jest ważne. Człowiek potrzebuje najpierw się zidentyfikować i poczuć, że ktoś inny, podobny do niego już to przerobił.

---

Pierwsza osoba to Daniel – osoba inspirująca swoim podejściem do życia. Mimo tego, że nasze nagranie trwało ok. 10 minut, to po nagraniu spędziliśmy ponad godzinę na rozmowie na różne tematy. Dość ciężko jest mi znaleźć dodatkowy czas, zwykle jest to kosztem snu lub czegoś innego również ważnego, ale czułem, że ta rozmowa była wartościowa dla obu stron. Zapraszam do wysłuchania.

Cześć Daniel. Opowiedz o sobie – kim jesteś, czym się zajmujesz, gdzie mieszkasz?

Cześć Vladimir. Nazywam się Daniel Dalak, mieszkam i pracuję w Łodzi i obecnie jestem menadżerem w firmie Fujitsu. Pracuję w specyficznej odmianie branży IT, mianowicie pracuję z mainframe’ami – to jest dosyć niszowy rynek.

A jak wyglądają Twoje codzienne obowiązki?

Głównie jestem odpowiedzialny za ludzi – łącznie za trzy teamy. Chłopaki pracują z różnymi technologiami: od niskopoziomowych, czyli nawet asemblery, języki egzotyczne jak SPL, SDF – po troszeczkę wyżej poziomowe jak na przykład Java. Jestem odpowiedzialny za przydzielanie zadań, generalnie jestem liderem tych zespołów.

A co ostatnio czytałeś?

Obecnie czytam dwie książki, to zależy od tego czy jestem w ruchu i czy mam troszeczkę miejsca. Jeżeli mam więcej miejsca, to czytam wersję papierową i obecnie czytam „Start with Why” Simona Sinka – podejrzewam, że słuchacze znają książkę, a przynajmniej widzieli TEDx Simona.

Druga rzecz, którą czytam jest w wersji elektronicznej – często korzystam z komunikacji publicznej, a gdy jest bardzo ciasno w tramwaju, to wyciągam komórkę i czytam „Rozmyślania Marka Aureliusza”.

 

Bardzo fajna lektura – bardzo dziękuję za wymienienie tych tytułów. Powiedz, od kiedy interesujesz się uczeniem maszynowym? To, czym się zajmujesz zawodowo, właściwie nie wiąże się z tym w prosty sposób – opowiedz swoją historię.

To się zaczęło dwa lata temu – rozmawiałem z kolegą na temat różnych technologii i jakoś doszliśmy do tematu sieci neuronowych. Kiedyś na studiach słyszałam o sieciach neuronowych, ale nie ukrywam, że w życiu zawodowym nie miałam z tym do czynienia, więc mówię „kurczę, może warto trochę poczytać, popatrzeć i zgłębić ten temat”, jednak później o tym zapomniałem.

W 2016 roku miałem incydent, to znaczy złamałem duży palec u stopy, więc pracowałem z domu i miałem więcej wolnego czasu, bo nie musiałem dojeżdżać do pracy. Wtedy pomyślałem, że skoro mam trochę więcej czasu, to może zacznę coś dodatkowego – tym sposobem trafiłem na kurs na Courserze. Nie pamiętam nazwy kursu, ale był to sztandarowy kurs, jeżeli chodzi o uczenie maszynowe. Przerobiłem ten kurs i tak to się zaczęło – to była końcówka 2016 roku.

Dość ciekawa historia. Brałeś udział w drugiej edycji kursu DataWorkshopu i powiedz, jak trafiłeś na ten kurs? 

To było pokłosie mojego zainteresowania sztuczną inteligencją, czy uczeniem maszynowym. Jak skończyłem kurs na Courserze, to miałem chwilę przerwy – niektórzy koledzy wiedzieli, że interesuję się tym tematem i w pewnym momencie jeden z nich poinformował mnie o podcaście „Data Science” po polsku. Zacząłem słuchać tego podcastu, a z niego dowiedziałem o Twoim podcaście i zacząłem go słuchać. Z niego dowiedziałem się o tych kursach i stwierdziłem, że to jest moment, kiedy chcę kontynuować dalej naukę uczenia maszynowego – chcę poznawać ten temat i stwierdziłem, że zapisuję się na Twój kurs. Właśnie tak trafiłem na Twoje szkolenie.

A co najbardziej Ci się spodobało?

Podobało mi się wszystko – może powiem, co mnie najbardziej zaskoczyło. Najbardziej zaskoczył mnie konkurs, który zorganizowałeś, gdyż na tym konkursie uświadomiłem sobie, że modele modelami, wszystko fajnie – czy drzewa, czy regresja liniowa, czy sieci neuronowe – niemniej jednak, odniosłem takie wrażenie, że feature engineering to jest chyba jedna z najistotniejszych kwestii, jeżeli chodzi o uczenie maszynowe. Jak już musiałem zrobić wszystko sam od początku, czyli wybrać odpowiednie cechy do modelu, przerobić te dane, uporządkować je – to sprawiło, że zacząłem inaczej myśleć na temat uczenia maszynowego. Modele modelami, ale umiejętność wyciągnięcia istotnych cech, jakość połączenia, przerobienia, dopasowania, znormalizowanie – to jest sprawa kluczowa. To było coś, co mnie zaskoczyło i to pamiętam najbardziej.

Z tego, co powiedziałeś, to nie używasz Pythona w swojej pracy, a w trakcie kursu Python był głównym językiem – powiedz, jak sobie z tym poradziłeś? Uczyłeś się Pythona przed kursem, czy w trakcie?

Jeżeli chodzi o życie zawodowe, to nie używam tego języka – z Pythona korzystam jedynie w domu prywatnie, kiedy coś sobie dłubię. To ułatwiło mi wejście do Twojego kursu, niemniej jednak miałam problemy z bibliotekami oraz API – musiałem się troszeczkę przestawić i to było dla mnie pewne wyzwanie.

A jaki jest Twój następny krok? Teraz już lepiej rozumiesz, jak ma wyglądać cały proces uczenia maszynowego – co zamierzasz zrobić z tą wiedzą, którą zdobyłeś na kursie?

Jest kilka pomysłów, muszę to jeszcze doprecyzować i wykrystalizować. Pierwszy pomysł jest taki, że chciałbym się tą wiedzą dzielić – cały czas myślę o jakichś prezentacjach, czy może mini szkoleniach u siebie w firmie, tylko muszę na to znaleźć czas, żeby wgłębić się w temat. Druga sprawa jest taka, że pracuję nad swoim własnym projektem i chciałbym te elementy w nim wykorzystać. Trzecia sprawa jest taka, że kiedyś wspominałeś, że potencjalnie może zorganizowałbyś kolejny kurs związany z time series analysis i ten temat też chciałbym zgłębić, gdyż to może być mi bardziej potrzebne w projekcie, który prywatnie robię z kolegą.

Time series albo szeregi czasowe – myślę nad tym i mam w planach zająć się tym w lecie, ale na razie nie będę dużo mówić o szczegółach. Powiedz, kto powinien przerobić taki kurs? Załóżmy, że teraz słucha nas sporo osób i zastanawia się, czy warto. Kto według Ciebie jest odbiorcą tego kursu?

Ludzie ze świata IT. Moim zdaniem kierunek w IT jest taki, że coraz więcej rzeczy idzie w uczenie maszynowe, czy w ogólnie pojętą sztuczną inteligencję – ludzie, którzy pracują w branży IT powinni mieć przynajmniej podstawy, jeżeli chodzi o te kwestie. To będzie coś normalnego w przyszłości – jak obserwuję rynki, czy słucham podcastów, to widzę, że elementy uczenia maszynowego są obecne w wielu miejscach: w sektorach finansowych, w bankach, w usługach telekomunikacyjnych, są boty, silniki rekomendacyjne.

Wszędzie istnieje jakiś element sztucznej inteligencji lub uczenia maszynowego. Tam, gdzie mamy jakieś elementy programowania i chcemy coś optymalizować, umieć analizować dane, czy zbieramy dane z IoT, to tam elementy związane z obróbką danych i wyciąganie odpowiednich wniosków będą wykorzystywane. Tam, gdzie mamy IT, te elementy machine learningowe będą obecne, więc to jest coś, co będzie normalne – takie mam wrażenie.

Bardzo dziękuję Ci za Twój czas. Na koniec powiedz, jak można Cię znaleźć w sieci, jeśli ktoś będzie chciał się z Tobą skontaktować.

Jestem raczej tradycjonalistą, więc poprzez mail: daniel.dalak (małpka) gmail.com, bądź takie medium, którego używam trochę częściej, to jest LinkedIn – tam jeśli ktoś wpisze Daniel Dalak, Fujitsu, to nie ma problemu, żeby mnie znaleźć.

Dziękuję bardzo za podzielenie się Twoim doświadczeniem. Życzę Ci wszystkiego najlepszego. Do usłyszenia!

Dzięki. Cześć!

---

Druga osoba to Maciek. Jest energicznym, pozytywnym i konkretnym człowiekiem. Miałem okazję rozmawiać z Maćkiem kilka razy i zawsze widziałem entuzjazm i chęć do działania. Powiem szczerze, chciałbym, żeby w moim otoczeniu było coraz więcej osób, które ciągle idą do przodu.

Cześć Maćku – przedstaw się kim jesteś, czym się zajmujesz, gdzie mieszkasz?

Cześć! Nazywam się Maciej Etgens, mieszkam i pochodzę z Krakowa, a zawodowo jestem programistą .NET w krakowskiej firmie Abis – tworzymy rozwiązania dla przemysłu. To dosyć mała firma, nasz dział IT skupia się głównie na aplikacjach do planowania i zarządzania produkcją, do zarządzania parkiem maszynowym, do zarządzania gospodarką magazynową – generalnie staramy się wspomagać całą produkcję w przemyśle.

Bardzo ważne w naszych aplikacjach są na przykład dane i staramy się jak najwięcej tych danych gromadzić, odczytywać je bezpośrednio z maszyn, na przykład liczniki produkcji, czasy przestojów. Później takie dane agregujemy, wyliczamy współczynniki i dzięki temu biznes ma lepszy wgląd w to, co się dzieje u nich w fabrykach i mogą usprawniać proces, planować produkcję.

Brzmi fantastycznie. Uczenie maszynowe lubi dane. Powiedz, co ostatnio czytałeś?

Osobiście więcej słucham niż czytam, bo dużo czasu spędzam w samochodzie. Ostatnio słuchałem takiego audiobooka „Zjedz tę żabę” Briana Tracy – to nie jest jakiś przewodnik po kuchni francuskiej, a taka biblia efektywności. Żabami są nasze zadania, w dużej mierze książka zawiera bardzo prozaiczne rady typu: zaplanuj swój dzień, poszereguj zadania – ale rady są przedstawione w przystępny i zwięzły sposób. Po lekturze tej książki osobiście wróciłem do planowania, bo ostatnio dosyć mocno je zaniedbałem. Jasno wypisałem cele. Zrobiłem to między innymi po to, żeby nie zaprzepaścić nauki, którą wyniosłem po kursie uczenia maszynowego.

https://www.youtube.com/watch?v=XRccdnHGB0E

Co do uczenia maszynowego, powiedz jak w ogóle ta przygoda się zaczęła? Czemu zainteresowałeś się tym tematem?

Ostatnio „uczenie maszynowe”, „sieci neuronowe” pojawiają się wszędzie, nawet mimowolnie cały czas trafiałem na ten temat. Sieci neuronowe kojarzyły mi się jedynie z zajęciami na studiach i nie było to dobre skojarzenie, ponieważ to było oderwane od jakiejkolwiek rzeczywistości. Jesienią ubiegłego roku odsłuchałem podcast „Mała Wielka Firma” z Twoim gościnnym udziałem i potem przez przypadek trafiłem na meet-up, na którym była prelekcja dotyczącą sztucznej inteligencji i stwierdziłem, że coś jest na rzeczy. Zacząłem więcej czytać – jak przeczytałem artykuł o AlphaGo Zero, to byłem w lekkim szoku. Teraz powoli przechodzę od czytania do działania, czego początkiem jest Twój kurs.

Od czytania do działania – bardzo praktyczne podejście. A jak trafiłeś na kurs? Gdzie znalazłeś informacje?

Znalazłem informacje słuchając „Biznes Myśli”. Nie udało mi się wziąć udziału w pierwszej edycji, ponieważ nie miałem czasu w tamtym roku i nie znałem Pythona. Drugiej edycji nie przepuściłem i nie żałuję.

Co Ci się najbardziej spodobało w kursie?

Generalnie jestem osobą, która podchodzi praktycznie do tematów, czyli dla mnie liczy się efekt, nie interesuje mnie teoria, a wzory matematyczne to już w ogóle. Kurs w swojej nazwie ma „praktyczne uczenie maszynowe” i po kursie mogę powiedzieć, że to był największy plus tego kursu, że uczyliśmy się na przykładach, które faktycznie rozwiązywały jakiś problem biznesowy i były po prostu z życia wzięte.

Dzięki temu przekonałem się, że to ma sens, że to można zastosować do prawdziwych problemów. Sam kurs też dobrze wyglądał – cała organizacja, czyli wideo na start i zakończenie webinarem, wielki plus za Slacka, bo dzięki niemu cały czas mieliśmy kontakty między sobą i z prowadzącym. To było prawie jak kurs na żywo, kurs stacjonarny, a może nawet lepszy, ponieważ mogliśmy to robić wieczorami w domu, a nie przez tydzień jeżdżąc od ósmej do szesnastej na zajęcia.

To prawda, czasem widziałem, że to był późny wieczór, bo widziałem, że o drugiej w nocy jeszcze ktoś pracował. Było duże zaangażowanie. A co powiesz o webinarach? Miałeś pakiet gold i na ile oceniasz wartość takich działań?

Dla mnie jest to super, ponieważ można było zadać pytanie, a w czasie kursu pojawiało się wiele pytań. Zawsze starałem się je zanotować, żeby dopisać je w formularz na koniec modułu i dzięki temu można było otrzymać odpowiedź, w dodatku dosyć rozbudowaną. Na Slacku mieliśmy wskazówki, żeby nas nakierować, a na webinarze otrzymywaliśmy rozbudowaną odpowiedź, wskazówki jak działać dalej, jak podejść do tematu.

Powiedziałeś, że odpuściłeś pierwszą edycję, bo nie miałeś czasu i nie znałeś Pythona. Czy uczyłeś się Pythona przed drugą edycją, czy jednak podszedłeś z tą wiedzą, którą miałeś wcześniej?

Nie miałem wcześniej styczności z Pythonem i zacząłem się go uczyć na kilka dni przed kursem. Fajną rzeczą był wstęp do tego języka i do bibliotek, który był w pierwszym tygodniu kursu – dzięki temu w pierwszym tygodniu nadgoniłem braki. Dodatkowo do samego kursu potrzebny jest tylko wycinek z tego języka i to na tyle ograniczony, że bez problemu można było sobie poradzić z zadaniami. Nie ma się czego obawiać. Oczywiście jestem programistą, co prawda w innym języku, ale doświadczenie było mi pomocne, jednak wydaje mi się, że nawet jak ktoś nie jest programistą, to nawet nie znając Pythona, poradzi sobie z kursem, bo Python jest jednym z prostszych języków.

Jaki jest Twój następny krok po tym kursie? Masz wiedzę o uczeniu maszynowym, wiesz, jak to można zastosować – co będziesz z tym robić?

Co chwilę przychodzi mi do głowy jakiś pomysł, gdzie mógłbym użyć uczenia maszynowego. Przed kursem znałem tylko teorię z jakichś artykułów, teraz widzę, że to wcale nie jest takie trudne. Domyślam się, że połowa z tych pomysłów jest bardzo naiwna i życie je zweryfikuje, ale jak to mówią experiment, fail, learn, repeat – ważne jest to, żeby zacząć działać.

W przemyśle jest takie modne pojęcie „Industry 4.0”, jest to taka mała rewolucja powiązana z IT, z chmurą, z uczeniem maszynowym, z robotami. Patrząc od strony zawodowej jest pewnie tysiąc rzeczy, które można usprawnić, korzystając z uczenia maszynowego. Myślałem na przykład o nadawaniu priorytetów zamówieniom produkcyjnym albo o przewidywaniu, jakie będzie zapotrzebowanie na składniki jakiegoś wyrobu gotowego, albo przewidywanie akcji serwisowych.

Mamy takie wdrożenie, gdzie szacujemy długość procesu na maszynie i robimy to teraz, uśredniając dane historyczne – a można by użyć uczenia maszynowego, sądzę, że błąd w obliczeniach byłby mniejszy. W sferze pozazawodowej rozwijam w domu kilka swoich projektów, które będą w pierwszej kolejności jakimś poligonem doświadczalnym, tylko teraz wiem, że dane są najważniejsze i mniej więcej wiem, jakich danych potrzebuję i jestem na etapie gromadzenia tych danych.

Dla mnie to brzmi fantastycznie – uwielbiam, kiedy po kursie są konkretne plany, oby tylko ten zapał istniał przez dłuższy czas. Trzymam kciuki, żeby udało Ci się zrealizować przynajmniej część pomysłów, to już będzie super. Maćku, jak można znaleźć Cię w sieci, jeśli ktoś będzie chciał się z Tobą skontaktować?

Najprościej przez Facebooka – nazywam się Maciej Etgens i tam najprościej uderzyć.

Dziękuję Ci bardzo za Twój czas i za to, że to podzieliłeś się swoją opinią. Wszystkiego dobrego!

Dzięki.

---

Trzecia osoba to Magda. Myślę, że ona może być inspiracją dla wielu osób, które chcą zmienić branżę i wejść w IT. Wiadomo, że są pewne trudności, jest sporo wyzwań, ale da się. Mimo tego, że jesteś już po 30, 40 czy nawet 50-ce. Zawsze warto iść do przodu.

 

Cześć Magda. Przedstaw się kim jesteś, czym się zajmujesz, gdzie mieszkasz.

Cześć Vladimir.
Nazywam się Magda Zawora, mieszkam w Krakowie. Czym się zajmuję? To jest trochę ciekawy temat, bo jestem akurat w fazie tak zwanego przebranżowienia. Wymyśliłam sobie jakiś czas temu, że zmienię zawód i zacznę robić w życiu coś innego na taką okrągłą życiową rocznicę. Do tej pory nie pracowałam w IT i przebranżowienie się było skuteczne, więc w najbliższym czasie, w maju, zacznę pracę w IT. Jeszcze nie jest to machine learning, ale kto wie. Zmierzam do tego, żeby połączyć to, czego się teraz uczyłam i będę uczyć właśnie z machine learningiem czy deep learningiem.

Bardzo Ci gratuluję. To jest kolejny dowód, że w życiu wszystko jest możliwe i nigdy nie jest za późno, a niestety dość często brakuje tej pewności siebie. Jeszcze trochę rozwiniemy temat, jak doszło do tego, że zainteresowałaś się tematem IT i uczeniem maszynowym (ML), ale przedtem powiedz, co ostatnio czytałaś.

Tutaj jest taki kłopot, że ze względu na ograniczoną ilość czasu, poświęcałam go głównie na naukę. Poza tym przygotowuję się do wystąpienia na dużej konferencji. Staram się trzymać planu, który sobie sama wymyśliłam, więc na czytanie miałam ostatnio mało czasu, ale w ramach wykorzystywania każdej okazji to raczej słuchałam. Korzystam z Audible Amazona. Słucham ostatnio różnych porad na przykład „Pitch anything” Orena Klaffa, ponieważ potrzebowałam ostatnio jakoś ogarnąć się z moimi planami i z tym, by wszystko dobrze szło do przodu i żeby mieć poczucie kontroli nad tym, co się dzieje.

Staram się uczyć od najlepszych, więc słucham troszkę „Tools of Titans” Tima Ferrisa.

I oczywiście tematycznie „The Master Algorithm” Pedro Domingosa, żeby sobie rozszerzyć horyzonty i zorientować się, co to tak naprawdę jest ten machine learning.

A czy możesz zdradzić, co to za konferencja?

To jest śmieszna historia. Zaczęła się od tego, że jakiś czas temu pomyślałam sobie, że chciałabym w pierwszej kolejności zacząć uczyć się Pythona i poszłam się poradzić, jak się tego zabrać, na Pykonika – takie lokalne meet-upy, które odbywają się w Krakowie i grupują ludzi, zajmujących się Pythonem.

Usłyszałam tam parę rad, z paru z nich skorzystałam i po roku niemal wróciłam, żeby powiedzieć o tym, co do tej pory zrobiłam, co polecam. Zwykle jest tak, że przychodzi tam coraz więcej osób, które myślą o tym, żeby zacząć się uczyć programowania i po prostu się przebranżowić. Opowiedziałam o tym, co do tej pory zrobiłam, otwierając dyskusję, co właściwie dalej możemy z tym zrobić. Podpowiedź, którą tam usłyszałam za drugim razem, pozwoliła mi znaleźć pierwszą pracę także w ogóle.

Polecam meet-upy i podobne spotkania – działają świetnie, jak widać. Jednak wątek się nie kończy, jak się okazuje, bo jakiś czas temu dostałam maila od organizatorów PyCona, czyli konferencji dotyczących Pythona, a organizowanych w różnych krajach. Było to zaproszenie od czeskiego PyCona, ten proposal został zaakceptowany i na przełomie maja i czerwca odbędzie się ta konferencja i mam tam krótko opowiedzieć o swoich doświadczeniach związanych z przebranżowieniem.

Ciekawa historia. Trzymam kciuki, żeby wszystko Ci się udało.

Ja sama do tej pory szczerze mówiąc w to nie wierzę, ale fajnie, że takie rzeczy są możliwe. Nie spodziewałam się, że to tak może wypaść, oczywiście wiąże się z tym mnóstwo pracy, żeby to wszystko zorganizować, bo złapanie tych wszystkich wątków i krótkich wolnych chwil w jakąś całość rzeczywiście nie jest proste, ale fajnie, że da się to skutecznie przeprowadzić.

A jak to się stało, że zaczęłaś się interesować IT i uczeniem maszynowym?

Uczenie maszynowe samym w sobie, jeśli chodzi o powiedzmy zastosowanie konkretnych algorytmów do rozwiązania konkretnego problemu biznesowego, zainteresowałam się stosunkowo niedawno, czytając różne nowinki ze świata IT, miałam na ten temat sporo przemyśleń.

Pamiętam fragment książki „The Inevitable” Kevina Kelly o machine learningu, predykcjach i zastosowaniu w rozrywce. Dawał takie wyobrażenie na temat skali, jak to działa, jak wpływa na obroty, na sprzedaż – siła rażenia i przyszłość idąca za tym zagadnieniem była ogromna. To było jeszcze taka faza, że jeszcze nie myślałam o przebranżowieniu tak sensu stricto, więc sobie to podczytywałam i nigdy się nie spodziewałam, że to jest coś, co będzie mnie dotyczyło w takim znaczeniu, że będę kiedyś mogła również w tym uczestniczyć. Traktowałam to jak coś w stylu rocket science dla wąskiego grona szalonych matematyków.

Potem chodziłam na kurs Pythona. Na jednej z przerw zapytałam taką fajną trenerkę o to, co z tym Pythonem można dalej robić. Jej pierwsza myśl to było data science. Ja się wtedy szczerze zdziwiłam, bo od tej myśli byłam bardzo daleko, już samo oprogramowanie było dla mnie wtedy jakimś przełomem w myśleniu o sobie i o tym, co mogę robić, więc data science i machine learning rzeczywiście mnie zdziwiły, ale myśl jakoś tam została zapuszczona i kiełkowała sobie w podświadomości. No i przyszedł taki moment, ja to bardzo lubię takie chwile bezczelności, w których człowiek sobie myśli: „a co mi szkodzi prostu spróbować – zobaczę, co z tego wyniknie”.

Generalnie, jeżeli chodzi o myślenie o sztucznej inteligencji, to pierwsze takie momenty miałam, gdy w wieku 12-13 lat oglądałam po raz pierwszy „Łowcę androidów”. Było to dla mnie przeżycie i ten film zaintrygował mnie szalenie, poruszył i pewnie od tego czasu zaczęło się takie myślenie o tym, jak to jest z tą sztuczną inteligencją, czym ona tak naprawdę jest.

Oczywiście film powoduje różne refleksje. Oglądając go po raz enty, zrozumiałam, że niesamowite jest również wątek takiego paradygmatu niewolniczego, to znaczy, że ludzie chcą tych androidów wykorzystać, bo jest to po prostu wygodne, ale gdzieś tam w środku tkwi lęk, że możemy stracić kontrolę nad sztuczną inteligencją, że ona może nas przerosnąć. Te wszystkie wątki tam są.

Jest też pytanie o granicę człowieczeństwa, bo tak się składa, że to, co uważamy za tak zwane ludzkie odruchy czy relacje, to one właściwie bardziej dotyczą grupy androidów. Ta wizja przyszłości tego miasta, obowiązkowo zalanego deszczem i z pojazdami unoszącymi się nad ziemią, miała się wydarzyć w 2019 roku, więc gdzieś jednak zaspaliśmy. Może to akurat dobrzem biorąc pod uwagę wydźwięk tego filmu, ale mieliśmy być gdzieś dalej.

Kto wie, jeszcze jeszcze mamy rok przed nami. Powiedziałaś, że brałaś udział w kursie, co Ci się najbardziej spodobało w kursie „Praktyczne uczenie maszynowe”.

Spodobało mi się to, że rozumiem. To było dość szokujące, bo decyzja o udziale w kursie była podjęta z głową do przodu. Jak już wcześniej powiedziałam mam dosyć wątły background – ostatni kontakt z matematyką i statystyką miałam w liceum, a to nie było w zeszłym roku, więc zdaję sobie sprawę, ile jeszcze przede mną. Mimo wszystko zaskoczyło mnie to, że rozumiem, co się dzieje i nawet sprawia mi frajdę, że można w ten sposób dociekać i tym machine learningiem czy deep learningiem się bawić.

Spodobało mi się bardzo to, że ja zaczynam dopiero w IT, ale mam dosyć spore doświadczenie zawodowe i potrafię docenić to, gdy ktoś chce mi przekazać jakąś wiedzę, chce mnie czegoś nauczyć i widzę po drugiej stronie, że ktoś ma ogromną wiedzę na ten temat, ma to przemyślane, ma to ustrukturyzowane, wie, co chce tym ludziom przekazać, w jaki sposób, ma to poukładane w krokach – to się po prostu czuje. Jak człowiek bierze udział w czymś takim, to sprawia to przyjemność. Ja, mając delikatne podstawy, żeby w tym brać udział, jednak czuję, że bardzo skorzystałam i niewiele było takich momentów, że strasznie odpadałam.

Mam wielkie poczucie niesamowitego progresu i tego, że mi to pootwierało klapki. W paru momentach oczywiście się zacinałam, bo nie mam biegłości w kodowaniu, mam solidne podstawy, ale w pewnych momentach miałam jakieś pomysły, ale brakowało mi umiejętności sprawnego zakodowania, przynajmniej w taki sposób, żeby się zmieścić w zadanym czasie, ale też mnóstwo się nauczyłam jeśli chodzi o programowanie.

Czy zdajesz sobie sprawę, że przy okazji zrobiłeś świetny kurs Pythona? Porównując źródła, z których się uczyłam, a próbowałam różnych i sporo z nich wyniosłam, no to muszę ci powiedzieć, że bardzo to cenię, bo było to przeprowadzone bardzo sprytnie.

Bardzo dziękuję. A jakie masz plany na przyszłość, jeżeli chodzi o zastosowanie tej wiedzy? Wiem, że zaczynasz pracę w IT z Pythonem. Czy planujesz to za jakiś czas rozszerzyć w kierunku e-maila, a może planujesz jakiś projekt po godzinach?

Być może, teraz muszę się z tym jeszcze bardziej ogarnąć i oczywiście dalej uczyć, ale rzeczywiście byłoby świetnie, gdyby się to wszystko udało połączyć. To też jest niesamowity zbieg okoliczności, że zaczęłam różne wątki sobie uruchamiać i to się zaczyna układać w fajną całość. Mam wielką nadzieję, że to się kiedyś rzeczywiście uda i fajnie byłoby, gdyby to nie było zbyt długo, bo chciałabym się tego dalej uczyć. Weszłam już w taką rutynę, że potrafię jakoś gospodarować czasem i nie chciałabym z tego całkiem wypaść, tylko w dalszym ciągu się uczyć i kiedyś rzeczywiście doprowadzić do tego, że to, czego uczę się po to, żeby zmienić pracę, da się kiedyś fajnie połączyć z machine learningiem.

Zapytam teraz z drugiej strony. Po raz pierwszy w moim kursie, w drugiej edycji brały udział również dziewczyny, ale było ich znacznie mniej niż facetów. Często dostaję maile właśnie od dziewczyn, że wątpią, czy się nadają, czy mają wystarczającą wiedzę i tak dalej. Czy możesz powiedzieć coś od siebie takim osobom? Dla kogo jest ten kurs?

Też miałam taki odruch. Nie wiem, czy pamiętasz, że jeszcze przed decyzją o kursie brałam udział w Twoim szkoleniu, które trwało pół soboty i potem Cię zapytałam, czy na takim poziomie to ma sens. Słusznie powiedziałeś, że jeżeli udało mi się przebrnąć przez szkolenie, łapię, ogarniam, co się dzieje, to pewnie warto spróbować. Myślę, że zawsze warto próbować, bo ja też wątpię, chociaż jestem w tym momencie w fazie takiego rozpędu i dostaję czytelne komunikaty, że to się sprawdza, ale to nie jest tylko przypadek, takie rzeczy dzieją się dookoła i fajnie jest po prostu dać sobie szansę.

Mogę powiedzieć, że ja z moim bynajmniej nierozpędzonym jeszcze Pythonem spokojnie sobie dawałam radę na tym na tym kursie na tyle, żeby mieć poczucie, że mniej więcej ogarniam. Oczywiście mniej więcej, bo na wniknięcie w głąb tej tematyki potrzeba mi znacznie więcej czasu. Na pewno daje to świetne poczucie progresu, dużą satysfakcję i rozwija człowieka nie tylko w temacie machine learningu, ale również Pythona.

Polecam, gdyby ktoś miał tego typu wątpliwości, czy to dziewczyny czy chłopaki – warto naprawdę skorzystać, bo to jest duża rzecz i daje naprawdę radość.

Dziękuję ci bardzo za Twój czas, że zgodziłaś podzielić się swoim doświadczeniem. Myślę, że to jest bardzo inspirujące. Zauważam, że sporo osób traci przez brak pewności siebie i później zamiast iść do przodu, cieszyć się życiem, to siedzą w jednym miejscu, w którym czekają na coś, no i zwykle to się kończy nie tak fajnie, jakby się chciało. Myślę, że Twoja historia może być inspirująca dla wielu osób. Bardzo ci dziękuję za to, że ją opowiedziałaś.

Bardzo Ci dziękuję za zaproszenie.

---

Czwarta osoba to Sławek. To jest idealny przykład człowieka, za którego bardzo mocno trzymam kciuki. Sławek nie zajmował się wcześniej jakoś szczególnie uczeniem maszynowym, obecnie pracuje jako senior developer iOS, arhitekt, ale bardzo szybko załapał, o co chodzi w uczeniu maszynowym.

Wygrał konkurs, co nie było aż tak łatwe. Przeglądając jego rozwiązania, można było stwierdzić, że kombinuje w dobrym kierunku. Chciałem go poznać na żywo, więc z nagrodą pojechałem do biura XSolve, gdzie poznałem wielu ciekawych ludzi w jednym miejscu. W trakcie rozmowy Sławek powiedział, że „liczby do niego mówią”. Na pewno ma talent, żeby rozwinąć się w obszarze ML.

Cześć Sławek. Przedstaw się kim jesteś, czym się zajmujesz, gdzie mieszkasz.

Cześć. Nazywam się Sławek Zagórski. Z doświadczenia jestem Senior Software Developerem, już w sumie jestem 13 lat w branży. Pracuję na Śląsku, w Gliwicach, dla firmy XSolve, mieszkam w Chorzowie.

A czym się zajmujesz na co dzień, jak wygląda twój zwykły dzień pracy?

W większości sytuacji łączę obowiązki nie tylko w głównym projekcie, w którym jestem, ale też w kilku pomniejszych oraz rozwijamy w firmie uczenie maszynowe. Około jednej trzeciej dnia spędzam na spotkaniach, czy to z klientami czy wewnętrznych, później jak to w developerce – siedzę i programuję, estymuję, czy rozwijam różne technologie.

Jeszcze się później dopytam o uczenie maszynowe, ale najpierw powiedz, co ostatnio czytałeś?

Akurat ostatnio z technicznych wróciłem do „Clean Code” wujka Boba. Tak szczerze, do tej pory zawsze czytałem tę książkę tylko wyrywkowo, nigdy nie miałem okazji zrobić tego od deski do deski i w tym roku postanowiłem sobie wrócić do paru tytułów tak dokładniej i jeszcze raz sobie je przypomnieć.

Myślę, że uncle Bob przesadza w niektórych rzeczach, ale uważam, że książka „Clean Code” jest bardzo fajną lekturą dla osób, które programują.

Zgadzam się, również uważam, że trzeba podejść z dystansem. Dlatego jestem ciekawy różnicy w odbiorze teraz po kilkunastu latach doświadczenia, w porównaniu do tego, jak czytałem tę książkę na początku swojej drogi.

Dobrze, teraz przejdźmy do tematu związanego z uczeniem maszynowym. Opowiedz całą historię, jak to się stało, że zainteresowałeś się tym tematem i rozwijasz się w tym kierunku?

Pierwsza moja styczność z uczeniem maszynowym, sztuczną inteligencją była na studiach, to już ładnych parę lat temu. Jednak później mój kontakt z tą technologią zerwał się aż do zeszłego roku, kiedy firma, w której obecnie pracuję, zgłosiła chęć rozwoju w tym kierunku. Postanowiłem zgłosić się na ochotnika, odświeżyć tę wiedzę i rozwijać się w tym kierunku, bo jest to ciekawa technologia i jest to przyszłość.

Jak powiedziałeś z firmy XSolve dołączyło się 5 osób, a Ty byłeś jedną z nich. Chciałbym Cię zapytać o kurs, co Ci się w nim najbardziej spodobało?

Najbardziej dla mnie ciekawa była próba pokazania uczenia maszynowego od strony praktycznej, nie spodziewałem się takiego podejścia. Co prawda wymagało to dużego nakładu czasu, żeby zrozumieć ten zamiar i przećwiczyć, ale to było dla mnie najbardziej wartościowe, najfajniejsze.

W trakcie kursu odbył się konkurs – dla drugiej edycji był to konkurs związany z predykcją kosztów samochodu. Wyjaśnię słuchaczom, że mieliśmy ogłoszenie, w którym były podstawowe informacje o marce, modelu, roczniku produkcji i tak dalej. Na podstawie tych informacji trzeba było nauczyć model, który zrobi predykcję, ile warty jest ten samochód na podstawie tych parametrów.

Druga edycja była troszkę bardziej przemyślana i udało się zaangażować trochę więcej osób do konkursu. No i Sławek byłeś tym człowiekiem, który zwyciężył w tym wyzwaniu. Powiedz Sławku, ile czasu spędziłeś na rozwiązaniu tego problemu.

Ja spędziłem na to 40-60 godzin, z tego co pamiętam. Patrząc wstecz jest to bardzo dużo czasu, wydaje mi się, że z obecną wiedzą dałbym radę zrobić to szybciej, jednak zamierzenie spędziłem więcej, bo chciałem usystematyzować sobie wiedzę i uważam, że ten konkurs zamknął mi pierwszą część kursu – trafiły wtedy do mnie te wszystkie rzeczy, które chciałeś przekazać i było to dla mnie najbardziej wartościowym doświadczeniem.

Myślę, że dla wielu osób to Twoje rozwiązanie może być ciekawe, opublikowałeś je na GitHubie. Czy mógłbym w notatkach podać do niego link, żeby każdy mógł go zobaczyć?

Nie jest ten kod za czysty, ale jak najbardziej pozwalam.

Dziękuję w imieniu wszystkich słuchaczy. A powiedz, co Cię zaskoczyło w trakcie kursu, czy było coś takiego?

Dla mnie na pewno było zaskoczeniem, jak bardzo ten świat, wszystkie biblioteki, całe środowisko rozwinęły się przez ostatnie kilka lat, kiedy tak bardzo się nie interesowałem tematem uczenia maszynowego. Trochę zmieniło mi się nastawienie, na czym trzeba się skupiać, bo na przykład na studiach skupienie było na części teoretycznej plus modelach, a na kursie wyszło, że w machine learningu najważniejszy jest właśnie feature engineering i rzeczy przed modelem. Później model też jest ważny, ale jednak bez tej pierwszej części nie da się osiągnąć dobrego wyniku.

Pracujesz jako developer IOS, prawdopodobnie używasz Objective-C, być może Swifta, natomiast w kursie używaliśmy Pythona. Jak wyglądała twoja znajomość Pythona przed kursem i czy to było dla Ciebie jakieś większe wyzwanie?

Pythona używałem tylko jako narzędzie do tworzenia skryptów jakieś DevOpsowych i to też ładnych parę lat temu, plus jako architekt brałem udział w tworzeniu systemu, gdzie był używany Python, ale tak naprawdę nigdy w nim nie programowałem niczego większego.

Czy to było problemem? Nie wydaje mi się, bo pierwszy notebook w kursie był wprowadzeniem, pokazaniem wszystkich funkcji przydatnych podczas kursu i dodatkowo zawsze można wyszukać dokładniejsze informacje w internecie. Wydaje mi się, że znajomość języka jest tutaj niepotrzebna czy znajomość programowania jest tutaj już w domu brać leki znak zapytania, jeśli chodzi o znajomość programowania, to mając pewną wiedzę, można parę rzeczy rozwiązać szybciej, ciekawiej, ale też nie wydaje mi się, że brak umiejętności stanowić jakąś blokadę.

Zapytam Cię jeszcze o webinary. Miałeś pakiet gold, więc miałeś do nich dostęp. Na ile webinary według Ciebie dają wartość?

Webinary są według mnie bardzo fajnym podsumowaniem całego tygodnia. Szczególnie wartościowe były dla mnie wtedy, kiedy byłem na bieżąco. Zdarzyło mi się parę razy najpierw uczestniczyć w webinarze, a później przysiąść do zadań i to było gorsze rozwiązanie. Jest to fajne podsumowanie, wytłumaczenie niejasności z opcją a zadanie pytań, więc jak najbardziej na plus.

Super. Prawdopodobnie wiem, jaki jest Twój następny krok, bo firma XSolve angażuje się w projekty związane z uczeniem maszynowym. Czy możesz powiedzieć trochę więcej o planach, o ile możesz o nich opowiedzieć. Być może masz jakieś prywatne plany, jakieś hobby, projekt związany z uczeniem maszynowym.

Już sobie postanowiłem, że w krótkiej perspektywie wybieram jakieś zadanie z Kaggle’a albo z innego serwisu, w którym będę w stanie wykorzystać całą wiedzę zdobytą nie tylko podczas pierwszej części kursu, w której były boostingi i ten konkurs, ale też sieci neuronowe. Znalazłem już parę przykładów i uważam, że dopiero po tym będę w stanie uznać kurs za zamknięty, będę wtedy w stanie z czystym sumieniem powiedzieć, że tę wiedzę, którą próbowałaś nam przekazać, będę miał usystematyzowaną, będę wiedział, jak ją użyć w praktyce.

Natomiast w firmie XSolve bardzo rozwijamy się w tym kierunku, szukamy klientów, mamy już wiele zapytań ofertowych, robimy wstępne estymacje, zdarzają się jakieś drobne projekty, na pewno nie jestem w stanie opisać szczegółów, ale idziemy w tym kierunku. Tworzymy wewnątrzfirmowy hackathon, jeśli osiągniemy nasz cel, to pewnie będziemy starać się wyjść poza firmę, żeby tę wiedzę przekazywać nie tylko wewnątrz firmy, ale też do całego community.

Bardzo trzymam kciuki, żeby udało się te plany zrealizować. Komu poleciłbyś takie kurs, kto powinien być docelowym odbiorcą?

Wydaje mi się, że każda osoba, która chce się rozwijać w uczeniu maszynowym, ale też nie zamykałbym się na osoby z biznesu, które są choć trochę techniczne, bo też może pozwolić im na szersze spojrzenie na cały temat i na jakieś możliwości. Na pewno odradzałbym to osobom, które chciałyby tylko przyjść, poczytać, posłuchać i nie spędzić czasu nad ćwiczeniami, bo jednak bez poświęcenia czasu bardzo ciężko jest taką ilość materiału sobie przyswoić.

I ostatnie już pytanie na dzisiaj, takie trochę wizjonerskie. Jak sobie wyobrażasz, jak może się zmienić nasze życie w najbliższej przyszłości 5-10 lat? Pytam w kontekście uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, jak mogą wpłynąć na nasze życie?

Wydaje mi się, że coraz więcej takiej żmudnej pracy wykonywanej przez ludzi, będzie wykonywana przez technologię. Rozwój motoryzacji idzie w tym kierunku, żeby były samochody autonomiczne, więc jest szansa, że to zdarzy się gdzieś w tym okresie 5-10 lat. Ciekawe jest, jak bardzo na cały rozwój wpłyną różne legislacje, aktualnie rodo, które może być pewnym zagrożeniem, ale patrząc na odzew z firm, które poszukują rozwiązań machine learningowych, to wydaje mi się, że jesteśmy teraz w takim okresie, gdzie każdy chce coś robić w tej technologii. Wiem z doświadczenia, że niekoniecznie zawsze będą to dobre rozwiązania, ale na pewno przed nami jest dobry okres dla uczenia maszynowego, możliwy szybki boom, przeskoki technologiczne.

Super, dziękuję ci bardzo Sławku za twój czas i chęć podzielenia się swoim doświadczeniem. Życzę Ci wszystkiego dobrego.

Dziękuję. Pozdrawiam Ciebie i słuchaczy.

---

Pomyślałem, że jednak chcę udostępnić więcej opinii, natomiast ciężko to zmieścić w jednym miejscu. Dlatego zrobię to inaczej. W kolejnych odcinkach będę dodawał po jednej opinii na samym końcu, więc jeśli dla Ciebie będzie to mało interesujące, możesz skończyć słuchać w tym miejscu. Robię to z myślą o osobach, które chcą znaleźć „siebie”, w tym sensie, żeby usłyszeć osobę, która jest do nich podobna.

To tyle na dzisiaj. Dziękuję Ci bardzo za Twój czas i energię, życzę Ci, byś nie tkwił w strefie komfortu i szedł do przodu. Wiem, że to jest trudne, natomiast warto! Życzę wszystkiego dobrego.