Jak rozwijać się, aby czuć rozpęd i satysfakcję? Praktyczne uczenie maszynowe to bardzo rozległy obszar wiedzy i działań, który daje wiele możliwości, ale także potrafi zwieść na manowce i sprawić, że zacznie się błądzić, co może kosztować wiele czasu, energii i frustracji. Poznaj 3 krótkie historie efektywnego rozwoju, które mogą stać się dla Ciebie inspiracją i cenną wskazówką.

Jeśli jesteś na tym blogu od dłuższego czasu, to wiesz, jak bardzo zależy mi na tym, żeby dzielić się wiedzą i uwalniać potencjał. Tym razem zaprosiłem do rozmowy trzy osoby, które brały udział w kursach DataWorkshop. Gdy obserwuję, jak się zmienia świat po tych kursach, to czuję wartość dodaną.

Dlatego nagrywam podcast i piszę ten tekst dla osoby, która w tej chwili potrzebuje takiej pomocy. Lubię zapraszać uczestników kursów, bo ich historie są inspirujące i nierzadko motywują słuchaczy podcastu i czytelników bloga do zmiany czegoś w życiu. Często zdradzają, że wcześniej nie mieli w swoim otoczeniu nikogo, kto interesowałby się omawianymi tutaj tematami, a znaleźli tu dla siebie coś wartościowego. Niektórzy dzięki kursowi zmieniają firmę lub stanowisko na bliższe uczeniu maszynowemu.

Chcę o tym mówić szczególnie, że w tej branży krąży wiele mitów m.in. dotyczących tego, że machine learning to dziedzina tylko dla osób technicznych, programistów. Najpierw trzeba mieć 5-10 lat doświadczenia w programowaniu, dopiero później wkracza się do świata uczenia maszynowego. Oczywiście to wszystko nie jest łatwe. Widuję też osoby, które nie chcą zrobić nic i mieć wszystko – to się zdarza i to nie działa.

Widzę także takie przypadki, kiedy człowiek, który wcześniej wątpił, wahał się, czy warto zacząć, czy to jest aby na pewno dla niego – po prostu dołącza do kursu, próbuje swoich sił i nie tylko zdobywa wiedzę techniczną, ale udowadnia sobie, że najzwyczajniej “da radę”. Dużą rolę odgrywają konkursy organizowane w trakcie kursów, które dają możliwość i poczucie, że sam sobie udowadniasz, że potrafisz.

To brzmi może prosto i trywialnie, ale pamiętaj, że tak naprawdę największym blockerem, jaki możesz spotkać w swoim życiu, jesteś Ty sam. Tak naprawdę wiele ograniczeń to są ograniczenia nie ze świata zewnętrznego, a z wewnętrznego. Owszem, świat do Ciebie przemawia w ten czy inny sposób, różne prognozowania tworzy i mówi, gdzie jest Twoje miejsce, ale ostatecznie to Ty decydujesz, czy iść do przodu, czy działać albo czego potrzebujesz, żeby to było jak najbardziej wartościowe dla Ciebie. 

Ostatnio zauważyłem, że w świecie akademickim jest bardzo wiele młodych ludzi, którzy spędzili dużo czasu pracując na uczelniach, ale zaczęli gubić swój potencjał. Gdy dołączają do kursu, zaczynają inaczej widzieć swoje otoczenie. Zauważają, że nie muszą pozostawać w miejscu, w którym się nie rozwijają.

Wtedy zaczynają dziać się rzeczy, które mnie bardzo inspirują. Osoby, które przez 5, 10, 15 pracowały w tym bardzo zamkniętym środowisku, decydują się na zmiany. To jest trochę paradoksalna rzecz, bo ja właściwie jestem samoukiem. Mam wykształcenie wyższe, ale większość swoich umiejętności nauczyłem się sam.

Wdrażam projekty w praktyce, pomagam w praktyce i stąd czerpię całą wiedzę i inspirację. Paradoks polega na tym, że to też zaczyna przemawiać do wielu osób ze świata akademickiego, którym zależy na wyniku, a nie na tym, żeby zajmować się papierologią. Jeżeli jesteś z tego świata i czujesz pewien dyskomfort, że coś Ci nie gra i być może warto byłoby ten potencjał wykorzystać inaczej, to zapraszam.

Dla mnie to była niespodzianka w pewnym sensie, że tak duża grupa osób ma taki niedosyt. Samorealizacja ma też takie pewne stereotypowe myślenie polegające na tym, że po prostu nie można wychodzić poza pewne ramy, granice. Tak naprawdę zwykle się nie robiło coś poza to, co było powiedziane. To nie jest innowacyjne podejście. W taki sposób nie da się nic stworzyć nowego, jeżeli my z góry wiemy wszystko. Tu chodzi o eksperymentowanie. 

Zwykle mówię, że „Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw„ jest dla osób początkujących i to jest prawda. Osoby, z którymi będą rozmawiać opowiedzą o swoich doświadczeniach.

Z drugiej strony czasem osoba, która już w tej chwili pracuje jako inżynier machine learning albo data scientist, pracuje przy pewnym projekcie, w szczególności jeśli to jest duża firma i duży projekt, dość często jest w wąskim kanale myślowym, cały czas przerabia w kółko te same schematy i brakuje jej szerszego poglądu.

Zauważyłem, że część już doświadczonych osób, które jednak się zdecydowały dołączyć, już po pierwszym lub drugim module w „Praktycznym uczeniu maszynowym od podstaw” również czuła, że dowiaduje się nowych, przydatnych rzeczy. Nie chodzi tu o trudniejsze, bardziej skomplikowane rzeczy, lecz takie, które najzwyczajniej można przeoczyć koncentrując się na konkretnym problemie.

Kursów powstaje coraz więcej. W tej chwili przygotowany jest kurs „Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw„. Przed nim warto przerobić „Wprowadzenie do Pythona”. Też są jeszcze odmiany NLP, czyli „Praktyczne przetwarzanie języka naturalnego” i „Praktyczne prognozy szeregów czasowych”, który był zawieszony w tej edycji, ale być może w kolejnej będzie uruchomiony. 

Zaprosiłem dzisiaj 3 osoby, żeby podzieliły się swoim doświadczeniem, historią życiową. Też warto powiedzieć, że czasy, w których żyjemy, są dość niepewne, niestabilne i pewne rzeczy będą się zmieniać. Warto przyznać, że w wielu branżach  pewne rzeczy będą się optymalizować i zobaczymy, jak dalej uczenie maszynowe będzie się rozwijać.

To jednak temat na osobny wpis. Ta automatyzacja również będzie się uwydatniać w tej branży, ale widać, że w tej chwili jest popyt na to rozwiązanie. Wynika to między innymi z tego, że biznes, który w tej chwili ma dość duże kłopoty w obecnych zamieszaniach, musi sobie jakoś radzić.

Nie może sobie pozwolić na działanie, które znaliśmy dotychczas i musi zrobić coś, żeby to było bardziej optymalne, przemyślane. De facto to się sprowadza do tego, że gdzieś tutaj automatyzacja, a jeszcze lepiej inteligentna automatyzacja (czyli uczenie maszynowe) będzie przydatne. 

Zaprosiłem dzisiaj trzy osoby. Dwie z kursu „Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw” i jedną z kursu NLP, przy czym ta osoba już wcześniej ukończyła również kurs „Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw”. 

Pierwszym gościem będzie Maja, z którą poznaliśmy się w ramach kursu „Praktyczne uczenie maszynowe”

Maja w tej chwili mieszka w Wielkiej Brytanii. Pracuje w większej instytucji i chciała zobaczyć praktyczne spojrzenie na uczenie maszynowe, bo przedtem przerabiała różne rzeczy (na kursie i w Internecie), ale brakowało praktycznego spojrzenia i części związanej z programowaniem.


Dodatkowo wartością jest to, że poczuła wewnętrzne przekonanie, że da radę i np. braki z Pythonem nie zawsze powinny być blockerem. 

Cześć Maja. Przedstaw się: kim jesteś i opowiedz o swoim doświadczeniu.

Cześć Vladimir. Mam na imię Maja. Jestem związana z data science od 2 lat, bo właśnie 2 lata temu zaczęłam studia magisterskie w tym obszarze. Studiowałam w Anglii i pracuję teraz na stanowisku Food and nutrition data scientist, czyli zajmuję się data science w żywności i diecie. Pracuję w instytucie badawczym w od kilku miesięcy. Jestem na kursie Vladimira, żeby poprawić swoje umiejętności praktyczne w obszarze uczenia maszynowego. 

Jesteś na kursie, pewnie jest ku temu jakiś cel. Jak uczenie maszynowe może pomóc naukowcom? Jak to może pomóc Tobie? Po co sięgać po te narzędzia?

W moim przypadku to nie chodzi koniecznie o naukę. Nie jestem w obszarze naukowym dlatego, że taki miałam cel od początku. Akurat tak się zdarzyło, że ten instytut będzie potrzebował kogoś, kto będzie zajmował się interesującym mnie obszarem.

Myślę jednak, że w przyszłości bardziej będę się skłaniała ku pracy w przemyśle. Widzę duże możliwości, jeżeli chodzi o przemysł żywnościowy i uczenie maszynowe, ponieważ wydaje mi się, że ten przemysł generuje duże ilości danych. Jest wielki, ogromny, codziennie produkuje się dużą ilość żywności i już są aplikacje takie jak rozpoznawanie poprzez computer vision, czy jakiś produkt już jest zepsuty czy nie (coś czego człowiek nie może zauważyć).

Jeżeli chodzi o to, czym się zajmuję obecnie, to tutaj przede wszystkim chodzi o spersonalizowaną dietę. Wszyscy wiemy, że niektórzy ludzie potrafią jeść i nigdy nie tyją, a inni tyją bardzo łatwo. Ludzie reagują w bardzo różny sposób na żywność. Naukowcy próbują zbadać przyczyny, ale nie do końca jest to wiadome. Teraz z uczeniem maszynowym i z ilością danych, która już została wygenerowana lub które możemy wygenerować, jest szansa, żeby znaleźć te czynniki.

Jedno źródło danych – np. Fitbit. Dużo ludzi używa tego zegarka, który jest w stanie zmierzyć różne parametry – jak oni się zachowują w ciągu całego dnia. Będą to bardziej dokładne dane niż kiedykolwiek indziej. Jeżeli pytamy ludzi, co robili wczoraj, wtedy wiadomo, że oni nie pamiętają większości rzeczy i nigdy się do końca nie dowiemy, ale jeżeli mamy teraz metody, żeby sprawdzić to, to badania mogą pójść dalej. 

Ja będę próbowała stworzyć model, który będzie w stanie przewidzieć, jak człowiek zareagują odpowiedzią glikemiczną na dane jedzenie, na podstawie jego indywidualnych cech np. konkretnych bakterii w jelicie.

Tutaj może warto sprostować jedną rzecz, bo “glikemiczne” brzmi fachowo. Pewnie chodzi o poziom cukru, prawda?

Tak, chodzi o to, jak zmienia się poziom cukru po spożyciu danego produktu przez daną osobę albo przez osobę o danych cechach.

Brzmi to ciekawie. A propos diety i tego, że każdy z nas jest inny – genetyka robi cuda przeróżne, że w jednym przypadku wystarczy zjeść trochę i człowiek tyje, a w innym człowiek siedzi cały czas i jest całkiem spoko. W obecnych czasach, biorąc pod uwagę liczbę fast-foodów, których ludzie spożywają sporo, to ta genetyka im też się niestety psuje.

To jest też ciekawe, że to wszystko jest dynamiczne, więc jest dużo wyzwań, które masz przed sobą albo osoby, które tym się zajmują. Dlaczego wybrałaś kurs i czy już czujesz, w czym Ci pomaga?

Tak, zdecydowanie czuję, że mi pomógł. A dlaczego akurat wybrałam ten kurs? Gdy zaczęłam pracę kilka miesięcy temu, wiedziałam, że będę musiała stworzyć model uczenia maszynowego i moja szefowa zapytała mnie, czy chcę dodatkowo się doszkolić. Na to odpowiedziałam, że oczywiście, że tak, bo zawsze dobrze wiedzieć więcej niż mniej. Szczególnie, że miałam dotychczas tylko doświadczenie z uczelni, więc nie miałam praktycznego doświadczenia jak zbudować model, który będzie można do czegoś użyć.

Szukałam konkretnie kursów, które będą miały praktyczne nastawienie. Niestety dla mnie, większość kursów o uczeniu maszynowym albo ogólnie w data science odbywają się tylko online. Co prawda są to często świetne kursy, bardzo dobrze prowadzone, ale wiem już z doświadczenia, że taka formuła nie do końca mi odpowiada. Zapisałam się na naprawdę setki kursów w moim życiu i bardzo ciężko jest mi dobrnąć do końca.

Ciężko mi zdobyć motywację na coś takiego. To jest w sumie dość ciężkie psychologicznie dla mnie, myśląc, że ta cała wiedza jest już w Internecie, że gdybym tylko miała motywację, żeby przejść przez to, zmusić się, żeby to zrozumieć, to mogłabym wiedzieć o wiele więcej. Jak wiemy, to nie jest takie łatwe. Dlatego właśnie ten kurs przekonał mnie tym, że już sam opis podkreślał to, że to nie jest taki po prostu kurs online, mimo że nie odbywa się osobiście.

Opcję stacjonarną niestety miałam zminimalizowaną do zera przez obecną sytuację z pandemią, więc zdecydowałam się na ten kurs, ponieważ było bardziej osobiste podejście, że jednak był jakiś kontakt z ludźmi i muszę powiedzieć, że naprawdę to się świetnie sprawdziło. Fakt, że wszyscy przechodzimy przez kurs w tym samym czasie, nie jak w trakcie kursów online, że można zacząć kiedykolwiek się chce.

Fakt, że mamy całą społeczność ludzi, z którymi możemy rozmawiać na Slacku i naprawdę ludzie są aktywni na tym czasie, więc ciągle wiadomo, że to nie tylko ja robię ten kurs. Mogę zadać pytanie i ludzie mi odpowiadają, więc nie jest tak, że utknę w którymś momencie. Fakt, że widzimy się co sobotę na webinarach. Też sam konkurs, który był elementem kursu.

Taka dodatkowa motywacja, że muszę to skończyć przed terminem i mam motywację, żeby nauczyć się więcej i polepszyć mój wynik przez samą rywalizację. Myślę, że te wszystkie elementy pozwoliły mi wreszcie zebrać moją motywację, usiąść do tego i nauczyć się porządnie. Jeszcze jeden element kursu, który mi się podoba, to to, że wiedza jest przedstawiona w sposób przemyślany i nie jest to płytkie, jak niektóre kursy, które można znaleźć w Internecie.

Vladimir bierze przykłady i treści ze swojego własnego doświadczenia praktycznego, więc nie pozostaje tylko na fundamentach teoretycznych, a resztę pozostawia uczestnikowi, żeby sam sobie później znalazł. Wysoki poziom merytoryczny i to zaangażowanie to dwa główne aspekty, które pomogły mi w tym kursie. 

Jak wyglądała sprawa ze znajomością Pythona, czyli języka, którego używamy do kodowania? Jak ewolucja wyglądała w tym przypadku?

Wspomniałam, że mam studia magisterskie jednoroczne w obszarze data science, ale nie jestem informatykiem i nie mam programistycznego doświadczenia, więc mam obawy, że nie mogę być dobrym specjalistą, jeżeli nie umiem programować lepiej. Tutaj właśnie kurs bardzo mi pomógł, ponieważ mimo tego, że nie wiedziałam tak dużo o Pythonie, bo głównie używałam w trakcie studiów i w pracy języka programowania R, to udało mi się po pierwsze poprzez pierwszy moduł, który Vladimir nam dał do powtórki z Pythona.

Poza tym po prostu przez praktykę udało mi się poczuć o wiele pewniej teraz. Też w trakcie konkursu używając Pythona, udało mi się osiągnąć dobry wynik. Pomyślałam, że może wcale nie muszę być programistą, żeby umieć stworzyć dobre modele i żeby być w tym dobra. To był dla mnie moment, w którym poczułam, że może faktycznie mogę to zrobić i być może powinnam pozbyć się tych wszystkich swoich obaw.

Pomimo że teoretycznie oczywiście wiele razy czytałam i słyszałam ludzi mówiących, że programowanie to nie wszystko, trzeba mieć jeszcze inne umiejętności, żeby być dobrym w uczeniu maszynowym, ale właśnie doświadczyłam teraz tego w praktyce i bardzo mnie to podbudowało.

Rozmawialiśmy o tym, że jeżeli spojrzeć na Twoje rozwiązania z konkursu i pokazać Ci 4 tygodnie przed startem kursu i powiedzieć, żebyś poczytała ten kod, to niekoniecznie było Ci łatwo to odczytać. Ale potem sama to wszystko stworzyłaś. W ramach kursu jest konkurs, czyli mamy 2 tygodnie na to, żeby rozwiązać konkretny problem. W edycji 7. mieliśmy prognozowanie cen samochodów.

Były prawdziwe dane, dużo różnych kłopotów z życia wziętych, duplikaty, braki w danych, niejasności, dane trzeba łączyć odpowiednio itd. Ten konkurs trwał 2 tygodnie, wzięło udział ponad 50 osób i zajęłaś trzecie miejsce. Była bardzo gorąca rywalizacja i rozwiązania, które były na pierwszym, drugim miejscu nie były bardziej zaskakujące, tylko kwestia pewnych szczegółów, które później były omawiane. Ta sama liga. 

Jak Ci pomógł konkurs i jaka największa wartość jest po nim dla Ciebie?

Są dwa aspekty, w których konkurs mi pomógł – aspekt psychologiczny i praktyczny. Aspekt psychologiczny: dodało mi to wiary w siebie, że jestem w stanie stworzyć rozwiązanie, które może będzie lepsze niż rozwiązania innych ludzi i że jestem w stanie osiągnąć wynik, który jest satysfakcjonujący.

Aspekt praktyczny: lubię rywalizację, więc byłam dość zmotywowana tą sytuacją, kiedy musiałam coś stworzyć w przeciągu 2 tygodni. Miałam motywację, żeby wrócić do lekcji, które mieliśmy w trakcie kursu i wyciągnąć stamtąd wszystko, co mogłam, żeby tylko pomóc mojemu modelowi dostać jeszcze lepszy wynik w konkursie.

Czuję, że na pewno pozwoliło mi to przejść przez materiał lepiej, głębiej zapisać to w mózgu, tak że teraz na pewno już tego nie zapomnę. Na pewno poprawiło mi to pewność siebie i bardziej mnie upewniło w tym, że to jest to, co chcę robić.

Informacyjnie dodam, że dostępne jest nagranie, które zrobiliśmy już po konkursie. Tam były prezentacje, też Maja występowała, opowiadała o swoim rozwiązaniu bardziej technicznie, jak do tego podchodziła. Ciekawostka mi się przypomniała, bo każda osoba z top 3 potwierdziła to, że aspekt psychologiczny jest ważny.

To ciekawa rzecz, na ile człowiek potrzebuje czasem sam sobie udowodnić, że da radę. To jest ważne, bo faktycznie wtedy czujesz, że masz moc, siłę, teraz możesz iść dalej do przodu. Chociaż de facto jakby nic się nie zmieniło, bo nadal jest ten sam człowiek, te same ręce, głowa itd., ale ta energia, która płynie ze sprawdzenia, że faktycznie dam radę, jest istotna. Człowiek jest istotą psychologiczną i ta psychologia ma duże znaczenie.

Jeszcze dodam, że właśnie tutaj też rolę gra to, że ludzie tacy jak ja, rzadko mamy taką okazję. Ja pracuję z ludźmi, którzy nie mają nic wspólnego z data science. W gronie znajomych też nie ma wielu ludzi, którzy tym się zajmują, więc jedyną wiedzę o ludziach, którzy to robią, mam z Internetu i widzę ich super skomplikowane rozwiązanie. Pewnie najlepsi ludzie publikują w Internecie i to może stworzyć takie wrażenie, że tak naprawdę to się nie wie nic. Taka okazja, żeby zweryfikować się na swoim poziomie, jest bardzo cenna.

Przypomniał mi się cytat jednej osoby na podsumowaniu konkursu, która mówiła, że też nie ma ani kolegów związanych z ML i data science. Na co była odpowiedź:

– Jak to nie masz? Przecież jest ponad 100 osób na kursie, więc już masz trochę znajomych w tej branży.

Bardzo dziękuję Maju za podzielenie się swoim doświadczeniem, przemyśleniami. Na koniec powiedz jeszcze – z Twojego punktu widzenia, komu warto polecić ten kurs?

Poleciłabym ten kurs osobom, które mają już trochę teoretycznego przygotowania, bo też muszę przyznać, że na początku czułam, że gdybym nie wiedziała w teorii, czym są te modele, to też ciężko byłoby mi używać potem tego w praktyce.

Więc jednak ludziom, którzy mają już jakąś pierwszą styczność z ML teoretyczną, ale chcą nauczyć się używać tego w praktyce. Kurs Vladimira jest pełen praktycznych porad z jego doświadczenia, które moim zdaniem są świetne. Super jest właśnie usłyszeć to od kogoś, kto tego używa na co dzień i ma bardzo praktyczne nastawienie. Polecam to ludziom, którzy lubią praktykę.

Dziękuję Ci za tę informację. Życzę wszystkiego dobrego, sukcesów w tej dziedzinie, w której teraz działasz. Mam nadzieję, że za jakiś krótki czas pewne aplikacje będą się pojawiać i ludzie zaczną lepiej się odżywiać. Przynajmniej w jakimś drobnym stopniu, bo ten problem sam w sobie jest dość skomplikowany. Też tam jest psychologii dużo w tym problemie, ale to już temat na inny odcinek. Dzięki wielkie Maja.

Kolejnym moim gościem będzie Bartek, który jest po kursie NLP, czyli „Przetwarzanie języka naturalnego„. Bartek ukończył pierwszy kurs „Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw„ jakiś czas temu i wtedy dopiero rozważał, żeby przejść na samodzielną pracę, żeby prowadzić freelancing.

Faktycznie to się udało i w tej chwili realizuje różne projekty. Całkiem fajnie się rozpędza, czuć na ile ten człowiek ciągle chce się rozwijać, żeby poszerzyć swoje portfolio. Zawsze powtarzam, że technologia jest tylko narzędziem, liczy się bardziej umiejętność zastosowania tej technologii. Bartek z jednej strony pochodzi ze środowiska języka R. To jest alternatywa do Pythona.

Czasem te środowiska są bardzo rozłączne. Przy okazji kursu, a później też samodzielnie, poznał Python. To fajnie łączy, bo tak naprawdę to, czego się nauczył z czasem, to nie mylić narzędzia z rozwiązaniem, bo w biznesie wszystko jedno czy tam się użyje narzędzia „a” czy „b”, ważne żeby to przynosiło wartość dodaną. 

Cześć Bartek. Powiedz kilka słów o sobie, czym się zajmujesz?

Cześć Vladimir. Dziękuję za zaproszenie. Ja jestem już po raz drugi absolwentem kursu DataWorkshop. Z wykształcenia jestem matematykiem, natomiast jeśli chodzi o programowanie, to jestem samoukiem. Niektórzy mogą mnie kojarzyć z języka R. Jestem entuzjastą R, współorganizatorem krakowskich spotkań tego języka.

Też jestem w zarządzie Fundacji “Why R?”, która zajmuje się promowaniem R trochę szerzej. Natomiast jeśli chodzi o pracę to jestem freelancerem, który jest otwarty na nowe wyzwania. Interesuje mnie szeroko pojęta analiza danych, automatyzacja procesów. Mój background to właśnie statystyka, R, Python, VBA. Ogólnie często bardzo dopasowuję się do klientów i staram się spełniać ich oczekiwania. 

Dopasowanie się do klientów to prawdopodobnie odpowiedź na kolejne pytanie – dlaczego zdecydowałeś nauczyć się albo zgłębić wiedzę w temacie NLP?

Poszerzenie swojego portfolio – zauważyłem, że na portalach freelancerskich tematyka NLP bardzo często się pojawia i wydaje mi się, że to nie są też trudne zagadnienia, bo zazwyczaj chodzi o jakąś klasyfikację, analizę sentymentu. Natomiast dodatkowo mam pewne komercyjne, niekomercyjne projekty, które chciałbym zrealizować.

Mam jeden projekt dla aktualnego klienta, który dotyczy aktualizacji danych wyszukiwarki o lekach. Natomiast drugi projekt jest hobbystyczny, ale też z naciskiem na własną działalność, czyli zastosowanie NLP w web scrapingu, czyli pobieraniu danych.

Czyli rynek NLP, jeżeli chodzi o przetwarzanie języka naturalnego jest dość szeroki i rośnie, bo firmy dostrzegają ten potencjał. Jak planujesz wykorzystać zdobytą wiedzę i czujesz rozwój po kursie?

Czuję duży przyrost wiedzy po kursie. To na pewno bardzo mi pomogło. Nie wiem, czy chcesz wiedzieć w szczegółach czy tak ogólnie na temat tych projektów, gdzie chciałbym to zastosować?

Może żeby nie wchodzić zbytnio w szczegóły, ale możesz podać jeden przykład bardziej konkretny tylko, żeby też wybrzmiało, że to są konkretne przykłady.

W przypadku tej wyszukiwarki celem jest to, żeby ona sama się aktualizowała. Tworzę skrypty, które zbierają dane ze stron i to, co jest potrzebne, to otagowanie tych informacji. Głównie właśnie nazwa leku, substancji czy jakiś innych rzeczy medycznych. Bardzo często na to idą regexy, ale niektóre źródła danych wymagają ingerencji człowieka, więc tutaj widzę zastosowanie NLP, żeby tagowanie robić automatycznie. 

Dodam, że regexy to wyrażenia regularne, dla osób, które nie miały z tym styczności. Co okazało się najbardziej przydatne, zaskakujące, przełomowe dla Ciebie podczas nauki NLP na kursie?

Mam wrażenie, że wszystko. Ale teraz jest mi trudno ocenić, jestem świeżo po kursie i praktyka pokaże, co będzie przydatne faktycznie. Natomiast z rzeczy zaskakujących to taka rzecz, że przy pewnych zagadnieniach naprawdę nie trzeba dużo wysiłku, żeby uzyskać satysfakcjonujący wynik. Te metody są już na tyle fajnie zbudowane, że wystarczy lekko oczyścić dane, wrzucić je w pudełko i już mieć sensowne wyniki. 

Zaczęliśmy od tego, że zobaczyłeś, że na rynku NLP jest pewien popyt, więc zdecydowałeś się zaangażować i rozwinąć swoje umiejętności w tym kierunku. Jakbyś mógł powiedzieć osobom, które być może rozważają, czy warto wejść do świata NLP, czy warto wybrać jakąś inną dziedzinę: co chciałbyś powiedzieć takiej osobie?

Też pod kątem wejścia, bo tutaj są dylematy, w który temat warto się zaangażować, gdzie tematy faktycznie są bardzo skomplikowane, bo NLP jeszcze jakiś czas temu to w ogóle było zupełnie inne NLP niż teraz. Teraz po prostu bierzesz w miarę gotowe pudło, wiesz, które przyciski wcisnąć i już dostajesz wynik. Z tej perspektywy, co powiedziałbyś osobie, która tej ścieżki jeszcze nie przeszła? 

Tak naprawdę jestem na początku tej ścieżki, ale uważam, że kurs jest bardzo dobrym początkiem. Jest wszystkim, czego potrzeba na start. Jest bardzo duża dawka wiedzy, dużo praktyki, świetna społeczność i konkurs, przez który można zarwać niejedną noc. 

Konkurs, podobnie jak na innych kursach, pojawia się też w tym o NLP. Trwa on 2 tygodnie. Na początku było tak, że zbiór danych był nieco łatwiejszy. Potem uznaliśmy wspólnie z grupą, że walka o czwarty czy piąty znak po przecinku w wyniku modelu raczej mija się z celem. Z definicji problem został ten sam, ale zbiór danych nieco się skomplikował. Zrobiłem to specjalnie, żeby podrzucić więcej wyzwań, żeby nie było to takie łatwe.

Co Ci dał konkurs? Jakie są Twoje spostrzeżenia o konkursie?

Przede wszystkim bardzo szybko można przetestować zdobytą wiedzę. Natomiast to, co chciałem zrobić, to jeszcze za pomocą dodatkowych źródeł spróbować różnych rozwiązań, niestety ostatecznie już w tej drugiej formie konkursu to za bardzo nie pomogło, bo chyba siódmy czy ósmy wylądowałem. Natomiast przede wszystkim można było sobie szybko utrwalić tę wiedzę, którą się nabyło przez ostatnie 4 czy 5 tygodni. 

Konkurs zaczynał się w czwartym tygodniu kursu, trwającego łącznie 6 tygodni. Będzie też podsumowanie konkursu. Postaramy się to nagranie udostępnić w notatkach, żeby można było obejrzeć, bo każdy uczestnik ma swoją własną perspektywę. Nie chodzi tu tylko o aspekty techniczne.

Komu polecasz ten kurs? Kto najbardziej się odnajdzie w branży NLP i poprzez kurs może wystartować?

Według mnie, żeby przejść przez ten kurs, dobrze byłoby już mieć podstawy NLP zrobione. Dobrze już mieć podstawy z machine learningu – to tak z mojego doświadczenia, bo już startujemy od jakiegoś pułapu i w sumie każdy, kto pracuje nad tekstem, mógłby być tym zainteresowany. Szczególnie jeśli jego praca polega na klasyfikacji, wyciąganiu informacji z dokumentów.

Dzięki wielkie. Jeżeli ktoś dopiero wchodzi w świat ML, to faktycznie może być nieco trudniej i polecam zrobić krok wstecz i przerobić kurs podstawowy. 

Dzięki za podzielenie się swoim doświadczeniem, informacjami. Trzymam kciuki, żeby udało się tę wiedzę maksymalnie zastosować w praktyce. Przed nagraniem wywiadu o tym trochę więcej porozmawialiśmy i czuć, jak u Ciebie to ciekawie się rozpędza, więc trzymam kciuki, żeby udało się jak najszybciej to zastosować i potem przy okazji wymienimy się opiniami, na ile te rzeczy używałeś albo których bardziej używałeś, żebym też dostał taką informację zwrotną. 

Na koniec poznajcie historię Michała, który osobą z tej grupy biznesu. Prowadzi szereg spółek, w których podejmuje cały szereg decyzji biznesowych. To jest bardzo ciekawe podejście, kiedy człowiek, który uświadamia sobie, że od jego decyzji zależy wiele i to są decyzje wiążące (nie da się tak łatwo z pewnych rzeczy się wywiązać). Oczywiście można tym ryzykiem zarządzać, ale zdecydowanie lepiej z czasem sobie uświadamiać, na ile fajnie jest podjąć trafniejsze decyzje na początku niż próbować potem jakoś to prostować. 

Są takie branże, gdzie danych mamy więcej, więc można się spodziewać, że faktycznie ta jakość usprawnienia tej decyzji będzie zauważalna, więc pojawia się bardzo prosta decyzja, że trzeba tego się nauczyć. Jak z Michałem rozmawiałem o tym, on fajnie powiedział, że zadał sobie pytanie – jak nie teraz, to kiedy?

Branża uczenia maszynowego i AI bardzo szybko się rozwija. Jak nawet jestem w temacie, to nie jestem na bieżąco, bo liczba publikacji, które pojawiają się codziennie jest ogromna i nie da się tego na bieżąco wszystkiego obserwować. Fajnie, jak łapiesz te wszystkie fundamenty, wiesz, jak można rozwiązać różne problemy i ewentualnie jak potrzebujesz innego rozwiązania, to wiesz, gdzie po nie sięgnąć albo gdzie je znaleźć.

Nie da się jednak być z tym na bieżąco. Pytanie, które sobie zadał Michał, jest bardzo właściwe – jak nie teraz to kiedy? Świat się rozpędza i pewne rzeczy potrzebują czasu, żeby je przyswoić. Ja osobiście bardzo się cieszę, że ludzie biznesu są świadomi na tyle, żeby podejmować decyzje w taki sposób, że sami wchodzą w rolę techniczną.

To nie jest przypadek, kiedy CEO albo osoby z C-Level angażują się w kurs. Były też jedne z największych spółek w Polsce i ten człowiek jest tam na dość wysokiej pozycji, kiedy on sam osobiście chce się zaangażować, nie tylko słuchać swoich podwładnych co im powiedzą, tylko też rozumieć. To według mnie bardzo dojrzała i świadoma decyzja.

Cześć Michał. Powiedz kilka słów o sobie, czym się zajmujesz, gdzie mieszkasz?

Cześć Vladimir. Nazywam się Michał Muszyński. Mieszkam we Wrocławiu i jestem prezesem w grupie kapitałowej Domar S.A. To jest grupa kilku spółek i działamy w trzech branżach. Pierwsza to branża retail – prowadzimy największą galerię wnętrz z artykułami wyposażenia wnętrz we Wrocławiu. Prowadzimy też działalność deweloperską w zakresie nieruchomości i biuro rachunkowe, które świadczy usługi dla spółek z naszej grupy, ale także dla kilku innych.

Masz duże doświadczenie biznesowe. Zdecydowałeś się na kurs online „Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw„, czyli to jest troszkę inna dziedzina niż to, czym zajmowałeś się dotychczas. Dlaczego taką decyzję podjąłeś? 

Zawsze interesowała mnie sztuczna inteligencja. Interesowałem się też sieciami neuronowymi, ale to było w czasie, gdy to było tylko wszystko teoretyczne, nie było implementacji informatycznych, a jak były, to bardzo toporne. Natomiast zawsze mnie interesowało, jak to działa, jak komputer może zacząć myśleć. Natomiast nie jestem informatykiem i dopiero właściwie od kilku miesięcy zacząłem poznawać Pythona.

Zobaczyłem właściwie od razu, że Python to jest coś, co bardzo mi się przyda w mojej pracy codziennie, ponieważ moim hobby zawodowym jest analiza danych biznesowych i business intelligence, przygotowywanie pewnych informacji, wizualizacja ich do podejmowania decyzji, bo tym się na co dzień zajmuję. Aby podejmowane decyzje biznesowe były obarczone niskim ryzykiem, to jednak informacje muszą być przygotowane bardzo dobrze i od przygotowania tych informacji zależy, jak ta decyzja zostaje podjęta.

W związku z tym zauważyłem, że uczenie maszynowe może rozwiązać bardzo wiele moich problemów, od weryfikacji pewnych hipotez, które są i na rynku, i wśród ludzi, pewnych mitów, które lubię obalać. Nie lubię sytuacji, kiedy ktoś mi mówi, że jest jakoś, a ja nie mogę tego sprawdzić. Można powiedzieć, że dzisiejsza zdolność obliczeniowa komputerów i dzisiejsze zestawy danych, które są możliwe do pozyskania, już pozwalają w dużym stopniu te zjawiska osiągnąć, które są potrzebne do podejmowania decyzji.

Widać, że wiedzę o machine learning, którą zdobyłeś na kursie, już chcesz zastosować w konkretnych projektach. Co to są za projekty?

Mam dużo pomysłów. Na pewno nie uda mi się tutaj wszystkich wymienić, ale rzeczywiście przyszedłem na kurs z myślą, że poznam te zagadnienia i będę w stanie zastosować to w pracy w naszym biznesie. Działając w kilku branżach, w zasadzie w każdej widzę jakieś możliwości zastosowania uczenia maszynowego.

Zacznijmy od tej branży nieruchomości, bo już się zaczęły pojawiać na rynku takie rozwiązania, ale na pewno chciałbym poprawić naszą jakość usług sprzedażowych, jeżeli chodzi o sprzedaż nieruchomości. Chciałbym zrobić takiego doradcę działu sprzedaży, który będzie przede wszystkim pomagał wycenić mieszkania. Jak zaczynamy nową inwestycję, to w zależności od cech poszczególnych mieszkań, taki doradca podpowie nam, jak te ceny powinny wyglądać, rozpozna potrzeby klienta i pomoże przygotować dla niego lepszą ofertę.

Chciałbym mieć taki model, który analizuje rynek nieruchomości i pokazuje pewne zagrożenia albo możliwości, które się pojawiają na tym rynku, pokazuje analizę konkurencji. Do podjęcia decyzji o inwestycji, jeżeli mamy jakąś przeprowadzić, musimy mieć naprawdę szerokie spektrum informacji. Fajnie by było pewne rzeczy przewidywać, których nie możemy wprost przewidzieć i uzyskać takich danych, bo konkurencja bardzo mocno je chroni. Natomiast myślę, że można by tu uczenie maszynowe zastosować do przewidywania ruchów konkurencji. 

Druga moja branża to retail, czyli galeria handlowa. Tu oczywiście mamy już bardzo dużo zastosowanych na rynku rozwiązań. Mam kilka pomysłów, nie chciałbym ich dokładnie opisywać, bo nie wiem, czy one są możliwe do zastosowania. Nie to, żeby komuś nie podpowiadać, ale przede wszystkim chciałbym wykorzystać uczenie maszynowe w analizie ruchu klientów w galerii, przy czym oczywiście dzisiaj są takie technologie, ale ja bym nie chciał z dzisiejszych technologii korzystać, tylko chciałbym trochę inną zastosować.

Także tu mam taki jeden pomysł, już nawet zaczęliśmy nad nim pracować i go rozgryzać. Chciałbym np. zbudować coś, co pozwoli mi rozpoznawać nastroje klientów przed i po wizycie w  sklepie.

W obszarze finansowym, który mnie też bardzo mocno interesuje, chciałbym połączyć uczenie maszynowe z analizą finansową na różnych poziomach, żeby to wspomagało zarządzanie przedsiębiorstwem. Może na poziomie inwestycyjnym, czyli analizowanie jakichś potencjalnych możliwości inwestycyjnych. To jedne z głównych pomysłów.

Brzmi to bardzo inspirująco, bo uczenie maszynowe jako narzędzie jest bardzo potężne. Z drugiej strony nadal świat biznesu albo osoby decyzyjne, które w tym biznesie działają, nie do końca dostrzegają, że brakuje czegoś (pewnej wiedzy, umiejętności), żeby to się zaczęło łączyć w sposób obligacyjny.

Żeby nie tylko było tak, że jest jakaś magiczna technologia, która być może działa, tylko są konkretne pomysły, pewna wiedza techniczna, która pozwala w pewien sposób przewidywać kolejne ruchy. 

Jest taki żart: czym się różni sztuczna inteligencja od uczenia maszynowego? Sztuczna inteligencja jest pisana w języku PowerPoint, a uczenie maszynowe w Pythonie. Jak wyglądała u Ciebie sprawa z Pythonem? Na ile to jest blokada dla Ciebie, żeby działać w ramach kursu i po kursie? 

Okazuje się, że nie jest blokadą. Rzeczywiście kilka miesięcy temu zająłem się Pythonem i przyczyną tego było to, że Excel przestał mi już wystarczać. Excel jest fajny, wygodny, natomiast do obróbki dużej ilości danych, trochę problematyczny. Można powiedzieć, że w kilka miesięcy opanowałem Pythona na tyle, że się przesiadłem z Excela na Pythona.

Dzisiaj już częściej Pythona otwieram niż Excela, jeżeli mam coś zrobić. Tutaj bardzo mi pomógł kurs wstępny z Pythona przed kursem uczenia maszynowego. Usystematyzowało mi to wiedzę, bo do końca pewnych rozwiązań nie znałem i to mi pomogło je zastosować. Właściwie można powiedzieć, że na kursie naszym z uczenia maszynowego czułem się swobodnie.

To jeszcze oczywiście nie jest taka swoboda jak pewnie osoby, które się zajmują programowaniem zawodowo, ale wiedziałem przynajmniej, co się do mnie pisze w notebookach i rozumiałem, dlaczego tam jest to napisane.

Z jednej strony język Python jest w miarę prosty, ale są też ludzie, którzy uczą się go przez 10-20 lat i nadal są jakieś zawiłe konstrukcje pod spodem, jeżeli chodzi o technikę i optymalizację, więc tego można się uczyć długo, ale chodzi o to, że my potrzebujemy użyć Pythona jako narzędzia do konkretnych celów.

Te podstawowe mechanizmy, których my potrzebujemy, okazuje się, że da się w miarę łatwo przyswoić i akurat jesteś potwierdzeniem tego. Tu też należy powiedzieć, że trzeba mieć kilka warunków spełnionych. Trzeba mieć otwartą głowę do tego, zaangażować się, bo nie ma co ukrywać, że zaangażowałeś się w trakcie kursu.

Jeszcze jeden z elementów, który się wyróżniał, to jest konkurs. Co myślisz o konkursie i co Cię najbardziej zdziwiło albo co Ci najwięcej dało?

Konkurs na pewno jest bardzo fajną rzeczą na tym kursie i można by powiedzieć, że nie ma kursu bez konkursu, bo jest to coś, w czym trzeba wziąć udział i naprawdę trzeba z tego skorzystać, bo jest to tak niesamowicie ciekawe doświadczenie, gdzie naprawdę możemy oczywiście w praktyce zastosować to, czego się uczymy.

Natomiast gdybyśmy rzeczywiście tylko przejrzeli materiały z kursu, przesłuchali Twoje nagrania, to myślę, że tam może z 20% by zostało. Po zastosowaniu tego na konkursie myślę, że dużo więcej zostało mi w głowie, ale nie tylko w głowie, ale też w rękach, bo to jest doświadczenie. Trzeba było sobie z różnymi problemami poradzić i co jest ważne, to te problemy były z życia wzięte.

Po pierwsze – realne dane, które były zanieczyszczone w dosyć ciekawy sposób. W różnych miejscach trzeba było sobie z nimi poradzić. Po drugie trzeba było tak prowadzić eksperymenty, żeby czas tych eksperymentów był rozsądny, żeby je można było rzeczywiście zrobić. Myślę, że ten konkurs nauczył mnie tego doświadczalnie, żeby dużo próbować na prostych modelach, szybko zweryfikować postawione hipotezy i to chyba w przyszłości pozwoli mi dużo czasu i mocy obliczeniowej oszczędzić.

Dodałbym jeszcze, że konkurs ukierunkował mnie bardzo mocno w tym kierunku, w którym rzeczywiście trzeba iść, żeby rozwiązywać konkretne problemy biznesowe. Ja w tym konkursie widzę już zaczątek moich projektów, o których mówiłem. One pewnie będą podobnie wyglądać, także naprawdę w praktyce można sobie zaprojektować to, co będzie się robić samemu w uczeniu maszynowym.

Mówiąc już teraz o kursie jako całości – co najbardziej Cię zaskoczyło? Co najbardziej doceniasz?

Zaskoczyło mnie to, jaki postęp zrobiłem w Pythonie. Odnosząc się do początku, jaki był mój stan, to mimo że już tam coś zacząłem robić, to były proste rzeczy i tutaj naprawdę postęp jest bardzo duży. Natomiast doceniam to, że korzystając z Twojego kursu, zaoszczędziłem mnóstwo czasu, bo uczeniem maszynowym starałem się interesować trochę wcześniej, próbowałem też różnych dostępnych kursów, oglądałem trochę na ten temat, ale to ciągle było takie ślizganie się po temacie. Natomiast bardzo konkretnie na kursie weszliśmy w temat.

Można powiedzieć, że każda lekcja kolejna to jest bardzo konkretne pogłębienie wiedzy, ale w tym kierunku, w którym wydaje mi się, że trzeba iść. To jest fajne, że ukierunkowujesz bardzo dobrze na te problemy, którymi się trzeba zająć, także nie tracimy czasu na niepotrzebne rzeczy.

Bardzo miło mi to słyszeć, bo to jest właśnie ta metryka sukcesu, która była postawiona przy tworzeniu tego kursu i ciągle jest tak pielęgnowany. Pomimo tego że teoretycznie można było wypuścić pierwszą edycję i nic nie zmieniać, to po każdej edycji coś się zmienia, zwraca się uwagę na to, co działa lepiej, co gorzej.

Taka ciekawostka a propos konkursu – zadanie, które było teraz na konkursie, pojawiło się w tej samej formie drugiej edycji. Najfajniejsze było to, że jakość rozwiązań w obecnej edycji była lepsza. Średnia uczestników myślę, że jest podobna – to nie są dwie, tylko około stu osób, więc zakładam, że potencjał, który przyszedł jako uczestnicy, jest podobny. Według mnie to też kwestia tego, że niektóre rzeczy coraz lepiej tłumaczę, czyli coraz bardziej wyczuwam, co lepiej przemawia, na to zwracam większą uwagę.

Też się ucieszyłem, jeżeli chodzi o średnią jakość rozwiązań, która w tym kursie się wydarzyła. Miło mi słyszeć, że doceniania jest praktyczność, bo na to faktycznie jest stawiany duży nacisk.

Tu naprawdę muszę powiedzieć, że materiały są świetnie przygotowane – bardzo praktycznie. Na przykładzie widać – chciałem bardzo być w pierwszej dziesiątce konkursu, udało się zająć siódme miejsce, także to świadczy, że jednak da się z materiałów tego nauczyć.

Dzięki wielkie, że udało Ci się znaleźć czas, podzielić się swoim doświadczeniem, bo jesteś przykładem, osoby nie pochodzącej ze świata programowania, która ma konkretne potrzeby związane z biznesem. Teraz już nie jest ten moment, kiedy pewne rzeczy można sobie usprawniać lub nie, tylko sytuacja, obecne trudności w pewien sposób zmuszają nas, żeby robić biznes bardziej efektywnie, podejmować decyzje biznesowe nie na podstawie emocji, tylko bardziej angażować tam dane.

Owszem, doświadczenie życiowe też bardzo się przydaje, ale z drugiej strony warto coraz bardziej wykorzystywać dostępne narzędzia i technologie, aby prowadzić bardziej efektywnie działalność i cieszyć się z życia.

Tak jest.

Dzięki wielkie, do usłyszenia.

Bardzo dziękuję.

Dziękuję, że dotarłeś tutaj i poznałeś historie naszych absolwentów. Obiecuję, że będę starać się nie nadużywać naszego wspólnego czasu do dzielenia się podobnymi treściami, bo wiem, że część osób bardziej oczekuje informacji technicznych albo biznesowych. Jak powiedziałem na początku, to jest część mojego życia.

Czuję bardzo dużą misję, jeżeli chodzi o szkolenie i jak to wpływa na ludzi. Blog to jest jeden z kanałów, którym mogę dotrzeć do tych osób. Owszem, to jest bardzo szeroki kanał i nie zawsze to jest 100% trafione, ale wiem, że część osób decyduje się na kurs właśnie po przeczytaniu takich historii lub przesłuchaniu podcastu. 

Planuję zrobić podsumowanie ankiety dotyczącej podcastu. Jeżeli jeszcze nie miałeś okazji podzielić się opinią, w którym kierunku podcast ma się rozwijać, to warto to zrobić. Bardzo dziękuję wszystkim osobom, które już udzieliły tej informacji, bo to jest bardzo inspirujące. Bardzo miło mi jest czytać wszystkie komentarze i czuć, że to, co robię, ma sens.

Nawet jak jestem troszkę bardziej zmęczony, to czuję, że to pompuje energię. Obiecuję, że bardzo starannie przeanalizuję wszystkie propozycje, jak dalej to rozwijać i podzielę się z Tobą przemyśleniami, co z tego wyszło i jakie decyzje zostały podjęte. Jeżeli jeszcze się nie podzieliłeś tą informacją, to proszę zrób to, bo jeszcze jest szansa, że zdążysz przed ostatecznymi decyzjami.

Dzięki wielkie za wsparcie!

Pytaliście wiele razy, czy jakoś finansowo można wesprzeć Biznes Myśli – zobaczymy, jak to zrobić, bo faktycznie podcast sam w sobie generuje koszty, ale przyznam, że dla mnie w tej chwili najbardziej jest potrzebne, nie tyle wsparcie finansowe, co wsparcie mentalne, że to co robię ma sens. Kiedy widzę, że to rezonuje z tak dużą liczbą osób, to po prostu będę jeszcze bardziej się rozpędzał. 

Artykuł 3 krótkie historie efektywnego rozwoju pochodzi z serwisu Biznes Myśli.

W #84 odcinku poznasz 3 wyjątkowe osoby, które podzielą się swoimi przemyśleniami na temat rozwoju w zakresie uczenia maszynowego. Jak uczyć się Machine Learning? O czym pamiętać i jak może wyglądać edukacja? Jeśli rozważasz poznać praktyczne oblicze uczenia maszynowego, to warto poznać opinie osób, które już zaczęły to robić.

Powstało już kilka odcinków (np. 61 czy 73) podcastu z absolwentami kursów, każdy jest inny i na swój sposób wyjątkowy, ponieważ za każdą zaproszoną osobą stoi historia. Warto poszukać takiej, która jest Ci bliska i się zainspirować do działania, ale zacznijmy od początku i ważnego pytania, które zadaję sobie regularnie.

Jak często zadajesz sobie pytanie: na czym polega sens życia? Myśląc o tym pewnie szybko zdajesz sobie sprawę, że jest to trudne pytanie. Są głosy, które twierdzą, że sens polega na tym, aby takiego pytania nie zadawać. Mi osobiście wydaje się, że takie podejście jest mało odpowiedzialne. Brzmi jak uciekanie od trudności zamiast tego, aby pozwolić sobie chociaż trochę nad tym pomyśleć.

Jak to zwykle bywa tych prawd może być wiele w zależności od kontekstu. Brzmi to paradoksalnie, ale wygląda na to, że nasz świat jest tak skonstruowany. Zamiast słowa “prawda” można powiedzieć, że “doświadczeń” może być wiele. W zależności od tego, jaki bagaż życiowy ktoś ma za sobą, to mocno to wpływa na to, jak ten świat postrzega i jakie “prawdy” uznaje za te właściwe dla niego. 

Ciężko w języku polskim oddać te różne znaczenia słowa “prawda”, dlatego odwołam się do języka rosyjskiego. Istnieją w nim słowa “prawda” i “istina”. Ta rosyjska „prawda” jest w pewien sposób relatywna – każdy ma swoją prawdę. Równolegle funkcjonuje „istina” jako pojęcie globalne, które zresztą ciężko w pełni poznać.

Po polsku można by powiedzieć, że “istina” to stan faktyczny. Tutaj jednak jest pewne wyzwanie, bo często jedynie wydaje nam się, że można poznać stan faktyczny w 100%, ponieważ możemy poznać tylko część faktów. Mówiąc “stan faktyczny”, mam na myśli taki stan, który na pewno jest, ale my jako ludzie, wykorzystując narzędzie, które mamy, możemy jedynie próbować go poznać (czasem coś poznajemy, co już jest sukcesem).

Wrócę do pytania, które postawiłem na początku, bo teraz mi łatwiej będzie powiedzieć, że mam kilka odpowiedzi na pytanie “na czym polega sens życia” lub tych moich prawd. W zależności od wielu czynników skłaniam się do różnych odpowiedzi, z resztą te moje prawdy ciągle ewoluują w czasie. Właśnie dlatego chciałem wyjaśnić, na czym polega w moim rozumieniu koncepcja “prawdy”.

Jedną z odpowiedzi jest rozwój. Świat można zdefiniować jednym słowem – rozwój. Ewentualnie dwoma – ciągły rozwój. Jeśli spojrzeć na świat z perspektywy trochę dłuższej niż jedno życie człowieka, np. 500 czy kilka tysięcy lat, to wtedy zrozumiesz, że ważnych spraw w ciągu życia człowieka jest stosunkowo mało.

Na przykład pewnie nie wiesz za wiele na temat swojego pra-pra-pra-pra-pra dziadka, natomiast wiesz na pewno, że mieli dziecko. Choć nie znasz ich imienia, co robili, jakie mieli hobby itd., wiesz, że mieli dziecko.  Z Twojego punktu widzenia można byłoby powiedzieć, że to “najważniejsza sprawa ich życia”, ponieważ w innym wypadku nie byłoby Ciebie.

Z drugiej strony nie można tak upraszczać wszystkiego. Dzieci to potencjał, który należy rozwijać, aby każde nowe pokolenie stało się mądrzejsze niż poprzednie. Tutaj co prawda pojawia się szereg kolejnych pytań: czy jest sufit rozwoju? Czemu akurat rozwój w tej grze jest ważny? Zostawiam Cię  z tymi pytaniami. Myślę, że takie rozważania mogą być wartościowe.  Też proszę podziel się swoimi przemyśleniami ze mną w komentarzu lub napisz maila. 

Technologia może przyczynić się do znaczącego przyspieszenia rozwoju naszej cywilizacji. Jeśli jednak owa technologia będzie narzędziem w rękach egoistów, to będzie miała dokładnie odwrotny wpływ – degradujący. Żyjemy w paradoksalnym świecie, gdzie już nie można zatrzymać rozwoju technologii, ona pędzi jak ciężki pociąg lub czołg bez hamulców, jedynie możemy nadać jej odpowiedni ton: pozytywny lub negatywny. Wierzę, że nadanie tego tonu jeszcze nadal zależy od ludzi.

We wszystkim co robię, staram się przyczynić ku temu, aby technologia dla ludzi była czymś pozytywnym. Czuję głęboką wewnętrzną potrzebę, aby to robić. Właśnie dlatego poza tym, że pracuję z firmami i pomagam im wdrażać uczenie maszynowe we właściwy sposób, także uczę innych, jak to robić. Prowadzę szereg kursów online na DataWorkshop. Już przeszkoliłem ponad pół tysiąca osób.

Jeden z kursów to „Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw”. Kursy są tak skonstruowane, aby z jednej strony przekazywać wiedzę w praktyczny sposób, a z drugiej również zwracać uwagę na proces i uświadomić sobie, co tak naprawdę robimy – nieustannie zadawać w głowie pytanie: jakie będą skutki tego czy innego rozwiązania?

Chciałbym wspomnieć o trzech głównych celach, na których mi zależy najbardziej, kiedy edukuję. 

Po pierwsze, zależy mi na tym, aby przekazać wiedzę w praktyczny sposób.

Tak się składa, że jestem praktykiem i lubię, kiedy rzeczy się dzieją, a nie tylko się o nich rozmawia. Moje podejście czasem zaskakuje, bo faktycznie realizując projekt, patrzę na to binarnie: działa albo nie. Nasz świat często jest bardziej skomplikowany, ale jednak da się poukładać myślenie w taki sposób, aby osiągać zamierzony cel. To jest kwestia złapania tego, co jest ważne i ciągłe posuwanie się do przodu.

Jeśli chodzi o przekazanie wiedzy, to podejście jest inne niż często to bywa. Mimo tego że kończyłem studia informatyczne, mało mi się to przydało w pracy i większość praktycznych rzeczy (czyli takich, które faktyczne mi pomagają rozwiązywać problemy) musiałem nauczyć się  samodzielnie, czyli można powiedzieć, że jestem samoukiem. To jest istotna różnica, ponieważ mówię z własnego doświadczenia, a nie z samej teorii.

Po drugie, zależy mi na tym, aby zwrócić uwagę na odpowiedzialność i pobudzać świadomość.

Skoro już wiesz, jak to zrobić, to warto uświadomić sobie, jakie mogą być tego konsekwencje. Człowiek będąc w komfortowych warunkach łatwo może zapomnieć, jakie są wyniki jego działania. Jedno z najlepszych lekarstw na to, to zamienić się rolami. W praktyce to oznacza, że przeprowadzasz w swojej głowie eksperyment, czyli stajesz wirtualnie w miejscu osoby, której dotyka tworzone rozwiązanie.

Następnie zadajesz sobie pytanie: jak z tym się czujesz? Oczywiście nadal zostaje wachlarz interpretacji, kto co lubi  i może zaakceptować, natomiast zwykle taki eksperyment jest dobrym początkiem do pobudzanie swojej świadomości.

Po trzecie, chcę pomóc uwierzyć w swoje siły poprzez działania.

Skoro już wiesz, jak to zrobić, nakładasz na to filtr etyczny, zostaje jeszcze nam jeden punkt – uwierzyć w siebie. Ostatnio za dużo jest coachów i generalnie rzecz biorąc dużo osób, które uczą jak żyć. Natomiast ja preferuję inną ścieżkę – pokazać na przykładzie, że człowiek potrafi robić różnem genialne rzeczy. 

Opowiem Ci historię, która wydarzyła się podczas ostatniej edycji kursu “Praktyczne prognozowanie szeregów czasowych”. Prawdopodobnie osoba, której dotyczy ta opowieść, czyta ten wpis, więc pozdrawiam Cię! Nie będę zdradzał imienia (z pewnych przyczyn kiedyś sama pewnie opowie tę historię). Bohater tej historii pracuje obecnie w instytucji rządowej. To jest temat zupełnie inny niż IT i tym bardziej machine learning.

Natomiast wpadł on na pomysł, aby stworzyć narzędzie, które prognozuje cenę energii na “jutro” (czyli codziennie prognozowanie 24 wartości). Zapisał się na kurs, wybrał pakiet “Indywidualny”, czyli taki, gdzie są cotygodniowe indywidualne konsultacje, podczas których podpowiadam, czego  warto spróbować (ale nic sam nie robię).

Wynikiem jest to, że ten człowiek zbudował rozwiązanie co najmniej na tym samym poziomie, które są obecnie dostępne na rynku lub nawet lepiej. Mówiąc dostępne na rynku, mam na myśli większych graczy oraz zewnętrze rozwiązania (również zagraniczne). Dzięki temu sam sobie udowodnił, jak dużo potrafi zrobić.

Podkreślę, że z mojej strony były tylko sugestie i podpowiedzi, natomiast cała realizacja była po stronie tej osoby. Osobiście jestem dumny za każdym razem, kiedy ktoś zaczyna wierzyć w siebie, w swój potencjał i działa. Piękna sprawa.

Indywidualne konsultacje to oczywiście fajna rzecz, ale oprócz tego na kursie jest wiele elementów, gdzie wspieram na różne sposoby. Jest także konkurs, który odbywa się na każdym kursie i to jest rzucanie się na głęboką wodę, ale nadal jest wsparcie, udostępniam tak zwane “startery”, aby każdy uczestnik mógł wystartować i poruszać się do przodu.

Co Ci się najbardziej podobało podczas kursu?

Konkurs! – ponieważ maksymalnie przyspiesza proces nauki. Na początku myślałam, że co ja umiem po 2 modułach. Bardzo motywująco zadziałała na mnie rywalizacja i możliwość pracy na realnych danych. Wydaje mi się, że najwięcej nauczyłam się właśnie w te 2 tygodnie. Dużo także udało mi się zaobserwować rzeczy około pracy takich jak trzymanie lepszego porządku, wiara we własne pomysły, jak ważna jest walidacji pomysłów – na własnej skórze.

Ten kurs to coś więcej niż zwykły kurs! 

Dlaczego? Naszą rolą jest łączyć kropki, a nie tylko wykonać malutki kawałek pracy, np. opowiedzieć o temacie X i pójść do domu. W praktyce to oznacza maksymalnie pobudzać uczestników kursu do myślenia, zadawać pytania, zamiast podawać gotowe odpowiedzi. Między innymi kładziemy duży nacisk na pobudzenie ciekawości i inspirowanie. Zaszczepienie myślenia nastawionego na rozwiązanie problemów, zamiast szukania wymówek.

Kolejny sposób łączenia kropek to zbudowanie odpowiedniego środowiska. To w pewnym sensie traktuję jako element sztuki, bo staram się stworzyć wizję, która potrafi zjednoczyć ludzi. Kurs jest prowadzony online, materiały już są nagrane, więc teoretycznie to można udostępniać ciągle na żądanie i być może biznesowo to bardziej by się opłacało (przynajmniej na krótkim etapie), ale to mija się z moim celem.

Cel jest znacznie głębszy niż stworzenie maszynki do generowania pieniędzy. Analizując pod różnymi kątami efektywności, można łatwo dojść do wniosku, że środowisko jest bardzo istotne. To środowisko decyduje, kim jesteśmy, jak zachowujemy się, jak myślimy. Oczywiście po naszej stronie jest wybór, w którym środowisku chcemy być.

W ramach kursu staramy się (to znacznie więcej niż tylko moja osoba) stworzyć pozytywne środowisko, które skłania do rozwoju. Mocny nacisk jest kładziony na aktywację i pobudzanie grupy uczestników. Mamy własny kanał komunikacyjny na Slacku i masę innych mechanizmów, które dają poczucie obecności, mimo tego że kurs jest online – np. webinar tzw. ”starter”, czyli podpowiedzi jak zacząć, mailingi z pomocnymi materiałami.

Gdy oficjalnie kończy się kurs, nie oznacza to końca tej przygody. Część grupy decyduje się przerobić kurs jeszcze raz, bo wiele informacji trzeba powtórzyć, dlatego wszystkie materiały są zbierane i udostępniane. Wynik: część osób po zakończeniu kursu przerabia wspólnie go jeszcze raz.

Inna grupa ludzi, która chce od razu zaangażować się do projektu, ma taką możliwość w ramach fundacji DataWorkshop. Wizją fundacji jest łączenie ludzi zainteresowanych tematyką uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji i wykorzystanie tego w dobrym celu. 

Członkowie mogą w ramach organizacji stale rozwijać swoje kompetencje, a także zrealizować realny projekt, który przyczyni się do zmiany otaczającego nas świata. Obecnie już funkcjonuje wiele grup w całej Polsce, najbardziej aktywne to Warszawa, Katowice, Kraków, Białystok, Olsztyn, Poznań, Trójmiasto, Rzeszów, Lublin.

Wierzę, że na takim podejściu zyska każdy i ten, kto chce się nauczyć, staje się pomocny dla innych, bo zdobywa umiejętności rozwiązując praktyczne problemy oraz poznaje ciekawych ludzi.

W pewnym momencie pojawiła się potrzeba, aby umożliwić absolwentom z różnych zakątków Polski spotkanie się na żywo. Najpierw zrobiliśmy pierwsze spotkanie i było to bardzo pozytywne doświadczenie. Zdecydowaliśmy się na drugi zlot absolwentów i po raz kolejny dostaliśmy dużo pozytywnej informacji zwrotnej.

Organizując takie wydarzenie, patrzymy na to inaczej niż jak na “tymczasowy zysk”. Innymi słowy, organizacja tego spotkania jest bardzo droga i czasochłonna (jak ktoś robi spotkania na żywo, to wie o czym mówię), a koszt biletów pokrywa tylko mniejszą część wszystkich wydatków. Mówiąc wprost: w Excelu ta inicjatywa wskazuje straty finansowe. Ma to jednak ogromny sens z punktu widzenia absolwentów, bo pewne rzeczy zaczynają się dziać – ludzie znajdują pracę, odpowiedzi na swoje pytania, innych ludzi itd.


Są jeszcze inne punkty – już wiele osób zaczęło pracować w tej branży po kursie. Są też osoby, które dołączyły do spółki DataWorkshop i realizują z nami konkretne projekty.



Właśnie dlatego ten kurs stał się czymś więcej niż tylko kursem i chcę, aby rozwijał się dalej.

Zaprosiłem trzech absolwentów 6. edycji kursu “Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw”, aby podzielili się swoimi opiniami. To są różne osoby, które mają odmienne doświadczenia i mam nadzieje, że dzięki temu każdy znajdzie osobę, której historia do niego przemawia.

Krzysiek – to człowiek, który już od dawna pracuje w IT i posiada spore doświadczenie. Uznał, że logicznym krokiem jego rozwoju jest uczenie maszynowe. Zaangażował się również do projektu warszawskiej grupy prognozowania smogu w ramach fundacji DataWorskhpop Foundation. 

Cześć Krzysiek. Przedstaw się: kim jesteś, czym się zajmujesz, gdzie mieszkasz.

Nazywam się Krzysztof Wrona. Mieszkam w Warszawie. Zawodowo jestem współwłaścicielem małego software house’u. Jest to niewielka, dziesięcioosobowa firma. W ramach tej firmy wykonujemy w większości dedykowane rozwiązania dla klientów, ale to są również integracje i usługi w zakresie rozwoju, wsparcia i utrzymania. Prywatnie, jestem mężem cudownej żony i ojcem dwójki wspaniałych dzieciaków.

Masz duże doświadczenie w IT. 

Tak, to już około 20 lat.

Teraz aktywnie angażujesz się w to, żeby się rozwinąć również w kierunku uczenia maszynowego. Skąd ten pomysł? Dlaczego akurat ten kierunek?

Powodów mniejszych lub większych jest sporo – jednym, dwoma zdaniami nie da się tego powiedzieć, bo jest to bardziej złożone. Są to zarówno powody osobiste, jak i powody wynikające z tego, jak świat się zmienia, jak się zmienia branża IT i to, że ja w tej branży działam. 

Główny powód jest taki, że mnie to po prostu bawi. Sprawia mi to przyjemność, jest to interesujące i w ogóle traktuję machine learning jako wstęp do szerzej rozumianej sztucznej inteligencji. 

Również pojawiły się mniejsze powody jak lekkie wypalenie zawodowe, trochę inne czynniki. Jeśli chodzi o firmę to wiadomo, że odbywa się na naszych oczach pewnego rodzaju rewolucja. Oczywiście to się nie odbywa teraz, ale to rewolucja, którą bym podzielił na dwie części.

Pierwsza jest związana z rozwojem chmur i tym wszystkim co z chmurami jest związane i druga związana z rozwojem machine learningu w sztucznej inteligencji szeroko rozumianej. To jest bardzo powiązane ze sobą, jedno napędza drugie. Uważam, że każda firma, która jest w tej chwili w IT (zwłaszcza firma pokroju software house, która tworzy jakieś rozwiązania dla klientów), musi w tym świecie się odnaleźć.

Musi w tym świecie się poruszać i tworzyć rozwiązania dostosowane, integrujące, dające możliwość skorzystania z obydwu tych światów. 

Tych mniejszych rewolucji, związanych z samymi systemami informatycznymi, jest oczywiście więcej. Tutaj bym wyróżnił coś, co się akurat teraz ostatnio dzieje (w ostatnich latach czy ostatnim roku), a co mnie szczególnie interesuje. Jest to powiązane z DataWorkshop, z tym co się odbędzie na jesieni (kurs NLP).

Mianowicie chodzi mi o rewolucje, gdzie chatboty zastępowane są voicebotami. Wszystko to zmierza w kierunku zmiany sposobu interakcji użytkowników z systemami informatycznymi.

To są zastosowania w naszych rozwiązaniach, być może teraz na pierwszy rzut oka tak to nie wygląda, bo my tworzymy tradycyjne rozwiązania, ale patrząc w przyszłość, biorąc pod uwagę to, co się w ogóle wokół dzieje, nie tylko jaki jest z tym boom związany, ale ja patrzę nie przez pryzmat tego boomu, który się w tej chwili odbywa, tylko takich realnych korzyści.

Ja bardziej patrzę na realne korzyści dla użytkowników końcowych, którzy nie potrzebują nawet wiedzy, że tam gdzieś z tyłu jest machine learning, sztuczna inteligencja, algorytmy mniej lub bardziej tradycyjne. Patrzę na wplatanie machine learningu w dotychczasowe rozwiązania, może małymi kroczkami, natomiast dające realne korzyści. 

Jesteś absolwentem kursu online „Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw”. Kurs trwa 2 miesiące + tydzień przed i tydzień po. Czy kurs spełnia Twoje oczekiwania? Co najbardziej zapamiętałeś i co wydaje się być dużą wartością w Twoich oczach?

Kurs jak najbardziej spełnił moje oczekiwania. Powiem nawet, że spodziewałem się mniej. Ja w społeczności DataWorkshop znalazłem się dopiero przychodząc na kurs, w związku z tym moja wiedza była minimalna na ten temat. Jestem bardzo zadowolony. 

Pierwsza główna zaleta, co podobało mi się w kursie (coś co się pojawia wśród absolwentów i w trakcie omawiania samego kursu, czy podejścia w kursie) – od samego początku działamy praktycznie. Cały czas pracujemy na danych, na kodzie, na zadaniach do wykonania.

To nie odbywa się po wstępie teoretycznym, tylko to jest fajnie przeplatane, że jeśli jest jakiś materiał teoretyczny, pojawia się jakaś nowa wiedza (nowy algorytm, podejście, sposób analizy danych), to robimy to na przykładzie i realnie. Tak naprawdę od pierwszego workbooka, jaki wykonujemy na kursie, możemy zatrzymać się, rozwinąć to poszczególne zadanie i naprawdę nad nim spędzić dużo czasu, bardzo dużo się nauczyć. Jest to naprawdę bardzo fajne, praktyczne podejście. 

Ciężar teoretycznie jest zrzucony na zdobywanie wiedzy w dużej mierze samodzielnie. Jest to nieuniknione, nie ma takiej możliwości, żeby w kursie, który trwa 2 miesiące, wtłoczyć komuś całą wiedzę teoretyczną. Poza tym ona jest chyba zbędna, bo każdy idzie w jakimś indywidualnym kierunku. W związku z tym to, co daje kurs, to fajny obraz całości.

Przechodzi przez tematy tradycyjnych algorytmów, jak i mamy tutaj deep learning, który jest wstępem dalej do NLP. Naprawdę każdy może, mając obraz mniej więcej całości, znaleźć gdzieś jakąś działkę dla siebie. 

Doskonale wiemy, że machine learning jest już tak rozwiniętą dziedziną, że ona sama w sobie jest ogromna i nie można się generalnie zajmować tym, ponieważ wydaje mi się, że to jest w tej chwili już niemożliwe. Specjalizacja tak czy siak przed każdym stoi, czy to pójdzie jako data scientist do pracy, czy będzie się zajmował od strony, która mi się marzy, czyli tworzenia rozwiązań, kreowania ich, wypracowywania ich razem z klientem i budowania ich niejako w całości.

Bardzo fajnym pomysłem jest „wstępniak” z Pythona. Mimo że jestem programistą, to wcześniej z Pythonem nie miałem związku, natomiast bardzo fajny był ten tydzień początkowy, wejście w język po to, żeby się na tych mniej istotnych szczegółach nie skupiać już w trakcie samego kursu. To jest bardzo fajne powiązanie i jest świetnie zorganizowane na sam początek.

Jak oceniasz konkurs? Wydaje mi się, że aktywnie się w niego angażowałeś. 

Tak, zaraz przejdę do konkursu Jeśli chodzi o sam proces dydaktyczny kursu, to świetnym uzupełnieniem są webinary – długie, wyczerpujące temat i bardzo dużo wnoszące. W kursie dajesz materiały też w formie książkowej i również tam są nagrania.

Z mojego punktu widzenia te webinary bardzo dużo wnoszą. Rzadko mi się udawało oglądać je na bieżąco. Zwykle oglądałem je kolejnego dnia, czy nawet na początku kolejnego tygodnia. Natomiast one bardzo dużo wnosiły i są bardzo wartościowym elementem w kursie. 

Oczywiście, konkurs. Ja się zaangażowałem w konkurs i to była bardzo dobra decyzja. Nawet jeśli to było kosztem większej ilości czasu spędzonego na rozwiązywaniu problemów pobocznych, czyli samej walce z tym, jak wyjąć dane w Pythonie, jak podejść do analizy danych, żeby było trochę szybciej, bo mi to długo schodziło i długo czekałem na kolejny wynik. Problemy, które są w całej tej otoczce, ale które są bardzo istotne.

Idąc tokiem kursu, nie zawsze jest na to czas i nie zawsze można przez to przejść. Mało tego, to, co robimy przy konkursie, to jest tak naprawdę jeszcze bardziej praktyczna realizacja praktyki związanej z samym tokiem kursu. Ponieważ tu jesteśmy już całkiem pozostawieni samymi sobie, przynajmniej na pewien czas.

Naprawdę musimy uruchomić ten proces twórczy, zaczynają się kombinacje. Ja byłem jedną z osób, które akurat sugerowały, że może warto robić dwa konkursy. Może rozbić ten konkurs na dwie części, czyli konkurs właściwy i kontynuację później, po pierwszych wynikach. Byłem jednym z tych użytkowników, którzy raczej chcieli to rozbudowywać. Także to też była ogromna zaleta. 

Mówiąc ogólnie, kurs daje dosyć dobrą orientację w tematyce jako całość. Jest to bardzo ważne. Tak naprawdę do tej pory wiedzę czy zainteresowania czerpałem z Internetu. Nie wchodziłem głęboko w temat, nie kupowałem książek związanych z machine learning.

Może pomijając jedną w zeszłym roku, która była związana z C# i była po prostu okropna, fatalna – nigdy więcej takich książek pojawiających się u nas. Jestem po kursie i odradzam takie lektury. Ja mogę ją później podać i broń Boże nie czytać tej książki przed zrobieniem jakiegoś kursu lub w ogóle łagodniejszym wejściem w ten temat, bo to było straszne przeżycie.

Nie zniechęciłem się jednak i tak naprawdę dopiero zacząłem wgryzać się w tę tematykę po zapisaniu się na kurs w zeszłym roku w zimie. Wtedy się dopiero pojawiły książki i jakby głębiej wchodziłem w ten temat. 

Teraz przede mną jest czas wyboru tej specjalizacji, o której wspominałem. Do tej pory wiedziałem, że mnie to interesuje, interesuje mnie sztuczna inteligencja, machine learning. Teraz po kursie mogę powiedzieć, co konkretnie mnie interesuje, jaka dziedzina wiedzy. Z mojego punktu widzenia nie mogę się doczekać jesiennego kursu NLP, bo moje pomysły i to, z czym chcę związać przyszłość, jest związane właśnie z NLP, voice botami, z różnymi usługami z tym związanymi. 

Dla porównania ostatnio słuchałem webinaru innego kursu i to też warto zrobić. Chociażby po to, żeby mieć perspektywę i polecam innym zrobić to samo, aby sobie jeszcze lepiej uświadomić wartość w DataWorkshop. Obejrzałem program tego innego kursu, który też trwał wiele tygodni, gdzie w ostatnim tygodniu kursanci mieli wykonać jakieś zadanie machine learning.

Nie mając wiedzy i doświadczenia wcześniej, może byłoby to dla mnie atrakcyjniejsze. W tym momencie widzę przewagę Twojego podejścia na kursie. Jest to zupełnie inne spojrzenie na ten temat. Może tam też jest ogląd różnych problemów i całości, natomiast tych praktycznych umiejętności wydaje się być dużo mniej.

Tam w ogóle nie było mowy o konkursie, który w Twoim kursie bardzo dużo wniósł. Osoby, które się zaangażowały przypuszczam, że mogłyby ze startu zacząć praktycznie od następnego dnia działać w jakimś realnym projekcie. 

To nie jest wszystko. Wychwalam, ale pewne rzeczy wynikają też z mojej historii, doświadczenia i z punktu widzenia 20 lat tworzenia mniejszych lub większych systemów dla klienta. To, co wnosi wartość to jest to, że od samego początku trzeba być troszeczkę ponad pewnymi szczegółami. To nie jest ważne, czy to będzie Python czy jakiś inny język.

Tak samo nie jest ważne jaki będzie algorytm. Tu jest bardzo ważne to, że w wielu kwestiach ujmujesz generalnie podejście. Nie rozmawiamy o jakiś parametrach, szczegółach. 

Istotny aspekt to filozofia, podejście, etyka stosowania machine learning. Często na studiach nawet informatycznych przerabia się jakiś język programowania, nie mówiąc w ogóle o aspektach miękkich samego tworzenia aplikacji. To jest to, co też u Ciebie jest uwypuklone, że tworzymy te rozwiązania dla ludzi – po coś.

One mają wnosić konkretną korzyść. Korzyść rozumianą w sensie dobrego wkładu dla szerokiego grona osób. Nie w sensie korzyści dla wybranej osoby kosztem innych. To są takie rzeczy, których na czystych, technicznych studiach jest mniej. 

Czasami pojawiają się osoby, czy to ze świata IT, które doskonale programują, znają konstrukcje języka programowania itd., a potem konstruują niepraktyczne aplikacje dla końcowych użytkowników. Tu jest pierwsze banalne ćwiczenie:

„Drogi Programisto – używałbyś tej aplikacji? No nie, tego by się nie dało używać. To czemu robisz to ludziom?”

Przenosząc tutaj na język machine learning to ten aspekt jest istotny.

Sam machine learning czy sztuczna inteligencja technologicznie to przecież nie jest żadna rewolucja. To są po prostu algorytmy. One też są wykonywane na komputerach, cała technologia clouda, przede wszystkim moc, którą dostaliśmy w ostatnich latach, umożliwiła rozwój. Klucz jest w szukaniu tych zastosowań.

Z mojego punktu widzenia najważniejsze jest to, żeby te zastosowania również pojawiły się w przyziemnych systemach, nie tylko w rozwiązaniach, które serwują nam duzi gracze. Chodzi o to, żeby sprowadzić zastosowanie sztucznej inteligencji pod strzechę, czyli do zwyczajnych systemów realizujących realne procesy w firmach.

Praktyczność, ale również tematy związane z etyką, to jest temat, który mnie osobiście bardzo mocno martwi i staram się go też maksymalnie szerzyć, bo wierzę, że większość ludzi, jak posłucha tego, to tak trochę bardziej się obudzą i bardziej świadomie popatrzą na to, co robią i być może tego czegoś złego, będzie się wydarzało trochę mniej. Przynajmniej taką mam nadzieję.

Myślę, że to jest kluczowa sprawa w tym, jak zbudowana jest w ogóle społeczność wokół DataWorkshop. To jest kolejny efekt kursu i coś, co jest niesamowitym plusem. Odbywamy kurs, a my teraz rozmawiamy, ja działam w grupie warszawskiej, mogę coś realizować, mogę wymieniać poglądy z innymi osobami, czyli realizować pewną zasadę: nie rób wszystkiego sam, bo nie wiesz wszystkiego. Ciągle się uczymy. 

To też jest bardzo istotne, nawet z punktu widzenia tworzenia rozwiązań dla klientów. Dzięki kursowi i temu, co się dzieje po nim (kontakt z wszystkimi osobami), mam możliwość popracowania wśród osób takich jak ja, które się uczą, wchodzą w temat i próbujemy coś tworzyć.

Nie wskakujemy na głęboką wodę, tak że po kursie zostaję sam i sam próbuję się rozwijać, a potem skaczę na głęboką wodę i próbuję coś robić dla konkretnego klienta. To jest bardzo istotna zaleta, że możemy to kontynuować i realizować w praktyce.

Ja już nie mówię nawet o takiej satysfakcji, że jak teraz rozmawiamy w ramach projektów, które są realizowane w grupie warszawskiej, czy w innych miastach, że jest nieukrywana przyjemność, że wiemy, o czym mówimy, używamy czasami technicznych pojęć i doskonale się rozumiemy – to jest super. To jest w pewnym sensie przeciągnięcie kursu na następne lata i wzajemne korzystanie ze swojej wiedzy.

Bardzo dziękuję Krzyśku za Twój czas. Wspomniałeś o kursie NLP – dodam, że ten kurs rusza 28 września. Dzięki jeszcze raz i życzę, żeby projekt warszawski, w który teraz jesteś zaangażowany, prężnie się rozwijał i aby też zdobyte umiejętności miały miejsce, gdzie możesz je zastosować po to, żeby komuś żyło się na tym świecie lepiej.

Dziękuję również.

Historia Ani pokazuje, jak można w ciekawy sposób łączyć różne obszary działania. Przez dłuższy czas działała w obszarze związanym z bio-medycyną, następnie zaczęła dodawać do tego warstwę technologiczną. Obecnie pracuje w TomTom, ale ma pomysł na platformę, która ma pomóc naukowcom szybciej i łatwiej wynajdywać informacje w naukowych publikacjach. Dzięki temu świat naukowy stanie się jeszcze bardziej transparentny. 

Cześć Ania. Przedstaw się: kim jesteś, czym się zajmujesz i gdzie mieszkasz.

Nazywam się Anna Gorzkiewicz. Mieszkam w Łodzi. Z zawodu jestem biotechnologiem po Politechnice Łódzkiej. Ostatnie prawie 10 lat poświęciłam badaniom naukowym w branży biomedycznej, ale z czasem zatęskniłam za matematyką i postanowiłam, że coś muszę z tym zrobić, więc zaczęłam się uczyć programować w Pythonie.

To mnie olśniło, stwierdziłam, że to jest dokładnie to, czego mi brakowało. Zaczęłam się w tym rozwijać, a ponieważ z reguły stawiam sobie dość ambitne cele, to postanowiłam wybrać kierunek możliwie najbardziej ambitny, więc wybrałam machine learning. Tak właśnie trafiłam na Twój kurs. Od dwóch lat jestem data scientist w TomTom.

Dosyć szybko się tam rozkręciłam. Mam już jakieś pierwsze sukcesy, nawet zarządzam projektem, w którym w dużej mierze miałam wpływ na to, jak powstał i jak w ogóle wygląda. Obecnie wszystko super i rozwijam się dalej.

Brzmi bardzo optymistycznie. Powiedz, co ostatnio ciekawego przeczytałaś?

Właśnie w tym momencie czytam książkę Daniela Kahnemana „Pułapki myślenia” i już wiem, dlaczego wszyscy ją polecają. Autor ma bardzo ciekawe przemyślenia i spostrzeżenia. Czuć tam poziom naukowca.

Ostatnio czytałam też książkę „Jak działa Google”, ponieważ sama rozkręcam startup i chcę się zainspirować z różnych stron. W tej książce rzeczywiście było parę takich wskazówek, które nawet mam zapisane na tablicy, aby tworzyć rzeczy zaskakujące, nadzwyczaj użyteczne. Jest jeszcze jedna rzecz, która mi się bardzo spodobała w tej książce.

To fakt, że nazywają swoich pracowników „kreatywnymi geniuszami”. To jest super, bardzo fajne podejście. Trochę teraz traktują takich ludzi jak inną rasę, z innymi problemami, innymi celami, ale ewidentnie widać, że z ludźmi kreatywnymi można tworzyć super rzeczy i nawet czasem nie trzeba się obawiać o to, czy coś się uda, czy nie. Zawsze coś wymyślą.

Ponieważ zajmuję się mózgiem na doktoracie, to też ostatnio kupiłam książkę „Mózg, władca czasu”, napisaną przez profesora, neurobiologa i psychologa Deana Buonomano. On nawet schodzi do poziomu molekularnego, jak mózg rzeczywiście liczy czas, jak nas wyłapuje w tym świecie, który płynie. To też bardzo ciekawe, bo naukowe. Do mnie to przemawia. 

Czytałam też jeszcze bardzo fajną książkę „The Other Brain” Douglasa Fieldsa. Mówi ona o części mózgu, o której chyba mało kto wie. Ludzie myślą, że to tylko neurony, a tak naprawdę neurony to jest tak mniej więcej masowo – połowa mózgu, a druga część to jest tkanka glejowa i w tym komórki (które zresztą badam) astrocyty.

Wszystko wskazuje na to, że ta tkanka glejowa odpowiada za powstanie inteligencji i świadomości na poziomie ewolucji. Bardzo ciekawa książka, też taka trochę naukowa. Zainteresowanym polecam.

Myślę, że osoby, które też się zajmują tematami związanymi z bio + technologia, mogą tutaj bardzo się zainspirować. A to, że starasz się teraz te rzeczy łączyć, to jest bardzo ciekawe.

Zresztą przed naszą rozmową o tym rozmawialiśmy i o jednym z Twoich projektów, nad którym obecnie pracujesz. Warto powiedzieć, że dodawanie technologii, konkretnie uczenia maszynowego może przyczynić się do ogromnego postępu w tym obszarze. 

Powiedziałaś, że najpierw uczyłaś się Pythona, potem znalazłaś kurs DataWorkshop. Już jesteś po kursie, jesteś absolwentką 6. edycji „Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw”. Czy kurs spełnił Twoje oczekiwania? Co Ci się najbardziej spodobało? 

Tak, na pewno spełnił moje oczekiwania. Może nawet troszkę przerósł, bo teoretycznie przerobiłam wcześniej jakieś kursy, w których poznałam różnego rodzaju algorytmy, ale tak naprawdę na Twoim kursie dopiero zauważyłam, że ja nic nie wiem. Rzeczywiście, tutaj mamy wiedzę na najwyższym poziomie.

Bardzo dużo było takich praktycznych trików programistycznych, co dla mnie, jako osoby niebędącej programistą, było bardzo pomocne. To bardzo praktyczny i merytoryczny kurs, więc to wszystko jak najbardziej spełniło moje oczekiwania, a przerosło, ponieważ ja tylko chciałam płynnie umieć stosować algorytmy, a tymczasem nauczyłam się znacznie więcej. Poznałam, jak to tak naprawdę powinno się to tworzyć. 

Co mi się najbardziej spodobało? Na pewno spodobał mi się konkurs, bo był nie lada wyzwaniem dla mnie. Był w tym obszarze, który u Ciebie dopiero zaczęłam szlifować na kursie. To było takie niesamowite, że przez półtora tygodnia nie byłam w stanie, kombinując na różne sposoby, przeskoczyć o punkcik wyżej, żeby polepszyć mój model.

Tak przynajmniej wynikało z ocen na Kaggle. W ostatniej chwili dopiero stworzyłam ze dwa modele, który jeden drugiego pobił i tam rzeczywiście wskoczyłam trochę wyżej. Ostatecznie wyszło na to, że one i tak się praktycznie nie liczyły, ale to było dla mnie ważne że dałeś swój feedback, że obserwowałeś.

Widać było, że poświęciłam na to dużo czasu, bardzo mnie to wciągnęło i pamiętam, że powiedziałeś, że jeden z moich modeli, których nie wybrałam, mógłby wskoczyć na trzecie miejsce. Dla mnie to było takie: „wow, czyli jednak nie jest najgorzej ze mną”. To było super. Więc chyba mnie poziom zaskoczył.

Kurs też właśnie jest tak skonstruowany, żeby przeżyć na własnej skórze, czym jest przyuczenie się i lepiej zacząć tak z powagą, szacunkiem podchodzić do pewnych ustawień. Odnośnie do feedbacku, to było tak, że m.in. model, który wytrenowałaś, miał znacznie wyższą pozycję, ale nawet nie zdawałaś sobie sprawy z tego, że tak jest. 

Będziesz przerabiać na jesień kurs „NLP przetwarzanie języka naturalnego”. Jesteś jedną z osób, które o ten kurs w swoim czasie dopytywały, co też pozytywnie wpłynęło na to, że ten kurs się pojawił.

To zawsze jest tak, że ilość rzeczy, które się chce zrobić, jest znacznie większa niż to, ile człowiek fizycznie może zrobić tym bardziej, że kurs NLP przez rok się zbierał, tworzyłem brudnopisy itd. Tego materiału teraz mam mnóstwo, aby powstał kurs, coś bardziej ustrukturyzowanego, takie coś, co daje wartość namacalną. 

Porozmawiajmy teraz o tym, jaki będzie następny krok z Twojej strony. Już wspomniałem o tym, że masz pomysły, żeby połączyć pewne obszary, Twoje doświadczenie z różnych zawodów, dziedzin. 

To było tak, że poświęciłam tej nauce sporo lat, jeżeli chodzi o badania naukowe i widziałam, że coś tutaj nie do końca działa. W pewnym momencie, postanowiłam napisać artykuł o tym, co nie działa w nauce i szczerze mówiąc, to też przerosło moje oczekiwania, bo wiedza, którą wtedy nabyłam, była porażająca.

Fakty w tym artykule zawarte są porażające, jako że naprawdę mamy problem z jakością nauki. Zapraszam do lektury artykułu „Globalny problem współczesnej nauki. Jakość badań biomedycznych”. To spowodowało, że poczułam złość na to, że tak jest, ale przez to też postanowiłam, że chcę to zmienić. Zawsze chciałam otworzyć swoją firmę, więc stwierdziłam, że może by to połączyć.

Chcę połączyć dwie dziedziny – naukę z technologią. Chcę stworzyć platformę dla naukowców, która będzie miała na celu przyspieszenie procesu zdobywania wiedzy, ale wiedzy wysokiej jakości. Tutaj właśnie dlatego algorytmy Natural Language Processing, ponieważ większość danych, informacji naukowych jest ukryta w artykułach.

Artykułów przybywa jeden co 30 sekund, tj. jakiś milion na rok, więc nikt nie jest w stanie tego przeczytać, a już na pewno nie da się przeanalizować wszystkiego i wyciągnąć z tego wniosków. Mamy tu problem poznawczy. Produkujemy wiedzę, ale co dalej?

Uważam, że tutaj idealne są właśnie algorytmy, które im więcej tych danych mają, tym są lepsze. Uczą się znajdować schematy, czyli dokładnie to, czego potrzebujemy, żeby połączyć dane i wyciągnąć z nich wnioski. 

Uważam, że jeżeli coś takiego będzie dostępne globalnie dla naukowców, a taki mam plan, to może naprawdę wpłynąć na zwiększenie jakości tego, co naukowcy tworzą, zwiększenie jakości ich wiedzy i przez to przyspieszenie rozwoju nauki i może nawet wyciągnięcie wniosków z tego, co już teoretycznie wiemy, bo są dane ukryte w artykułach, ale nikt jeszcze nie był w stanie połączyć odpowiednich kropek, żeby jakiś wniosek naukowy wyciągnąć.

Mniej więcej takie jest założenie, że mnóstwo zapytań ludzi z różnych branż, dziedzin nauki, z różną ciekawością, da algorytmom input do poszukiwania takich połączeń, których wcześniej nie było. Dopiero mnóstwo takich połączeń może stworzyć esencję wiedzy, która kto wie, co nam da. Tak naprawdę myślę, że tam coś jest ukryte i my jeszcze o tym nie wiemy.

Zgadzam się, że tworzy się obecnie ogromne ilości treści naukowych. Liczba informacji cyfrowych, czyli takich, które da się przetworzyć w sposób cyfrowy, wzrasta w sposób wykładniczy. Analizować to w sposób manualny jest już po prostu niemożliwe. Takie narzędzie, które może tu pomóc, przyspieszyć, już samo w sobie brzmi sensownie. Pozostaje tylko kwestia realizacji tego, żeby to było przydatne dla ludzi.

W ogóle świat naukowców jest bardzo ciekawy. Dużo się teraz mówi o tym, jak obecna sytuacja związana z pandemią wpłynie na rozwój nauki.

Naukowcy teraz nie podróżują na różne konferencje. Organizacje, które ponosiły koszty, z jednej strony się cieszą, bo są mniejsze wydatki, ale z drugiej strony nie do końca wiadomo, jak to wpłynie, bo naukowcy dość często są zamknięci i siedzą w swoich przysłowiowych „piwnicach” i tak naprawdę nie zawsze w ogóle piszą o tym w swoich publikacjach.

Nawet jeśli piszą, to nikt nie czyta za bardzo publikacji. Nie ma możliwości, ponieważ tego jest za dużo. Te konferencje same w sobie nie były wartością, że ktoś tam się dowie czegoś nowego wprost, tylko bardziej ludzie się poznają i w ten sposób wymieniają wiedzę. 

Tak, ale szczerze mówiąc, też uważam, że interakcje naukowców są mega ważne i rzeczywiście nawet o tym piszę także w artykule, że każdy robi tam coś w tym zamkniętym laboratorium, potem to publikuje. Nikt nie wie, jak to zrobił, przez co przeszedł itd. Właśnie chodzi o to, żeby ta platforma też dała możliwość komunikacji między naukowcami.

Czasami naukowcy robią dokładnie to samo w różnych miejscach świata, nie wiedząc o tym, a mogliby współpracować, żeby poszerzyć horyzonty, jeśli chodzi o podejście do danego zagadnienia itd. 

Jak najbardziej kooperacja oraz interdyscyplinarność (bo na to też chcę postawić) – to wszystko chciałabym, żeby miało miejsce na tej platformie.


 

Dziękuję bardzo za podzielenie się opinią o kursie, ale też swoimi planami po kursie. Życzę samych sukcesów i wszystkiego dobrego. 

Bardzo Ci dziękuję i wszystkiego dobrego dla Ciebie również.

Marcin – skromny i bardzo pomocny człowiek. To zresztą było świetnie widać na kursie, kiedy podpowiadał w trakcie kursu innym osobom, jak można rozwiązać dany problem lub spojrzeć na coś w inny sposób. Zaangażował się także w projekt katowickiej grupy w ramach DataWorkshop Foundation.

Ten projekt analizuje dane wypadków drogowych, aby móc wpłynąć  na to, aby było ich mniej. To wszystko dopiero zaczyna się, ale sama wizja tego, że dzięki technologii można zaoszczędzić komuś zdrowia lub życie, brzmi super! Jeśli ten temat jest Ci bliski, to dołącz do grupy! Tu są notatki ze spotkań roboczych grupy i inne materiały.

Cześć Marcin. Przedstaw się: kim jesteś, czym się zajmujesz, gdzie mieszkasz.

Jestem programistą. Pracuje we wrocławskim software house’ie, który specjalizuje się w budowaniu rozwiązań, związanych z szeroko rozumianym marketingiem i reklamami w Internecie. Sam proces kupowania reklam i cały ekosystem z technicznego punktu widzenia jest bardzo ciekawy, więc jak na razie jestem bardzo zadowolony. Mieszkam we Wrocławiu.

Zainteresowałeś się tematem uczenia maszynowego, przerobiłeś kurs. Jesteś absolwentem kursu „Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw”. Skąd pojawił się pomysł na badanie tematu machine learning?

To chyba bardziej moja ciekawość i chęć nauczenia się czegoś nowego. W projektach, które robiłem, uczenia maszynowego nie było za wiele, a jak już było, to te rozwiązania pochodziły od zewnętrznych firm. To takie trochę „czarne pudło” było dla mnie i teraz próbuję je sobie wybielić, zobaczyć, co jest w środku, w pełni to zrozumieć. 

Jak już wspomniałem, jesteś absolwentem kursu – czy spełnił Twoje oczekiwania? Co Ci się najbardziej spodobało? 

Jeśli chodzi o to, co mi się najbardziej podobało, to może krótko powiem:

• wiele intuicji, 
• dużo przykładów,
• praktyczne podejście. 

To było bardzo fajne. 

Jest jeszcze inna kwestia, która dotyczy Ciebie bezpośrednio, Vladimir. Bez względu na to, o czym się opowiada, jeśli ktoś jest faktycznie danym tematem zainteresowany, to dobrze się go słucha. Właśnie to Twoje zaangażowanie, Twoje zainteresowanie tym tematem i sposób, w jaki o tym opowiadasz, bardzo pomaga. Ja po tym kursie jestem bardzo zainteresowany i zaciekawiony tym i chcę to dalej robić. Także dziękuję, że mnie tym bakcylem zaraziłeś.

Dzięki! Tutaj właśnie też ciekawa rzecz się wydarzyła po kursie, bo zaangażowałeś się również w projekt DataWorkshop Foundation. Obecnie jesteś zaangażowany w jeden z projektów w Katowicach. Jak to się stało, że się w niego włączyłeś i akurat dlaczego tam działasz?

Po kursie zaangażowałem się w projekt, który dotyczy wypadków na terenie województwa śląskiego. Dostaliśmy dane od policji, staramy się przewidzieć, czy w danym miejscu, o danej godzinie, być może na jakimś konkretnym odcinku drogi będzie wypadek. 

Zaangażowałem się, bo moje doświadczenie z praktycznymi projektami w uczeniu maszynowym było niewielkie. Tak naprawdę dopiero zaczynam i po prostu to doświadczenie chciałem zdobyć, a że ludzie są tam bardzo fajni, to wydaje mi się, że jest to dla mnie duża wartość.


 

Bardzo mnie cieszy, kiedy widzę kontynuację nauki w sposób praktyczny u uczestników moich kursów, a tym bardziej gdy dzieje się to w dobrym celu, realnie wpływającym na jakość naszego życia. Projekt, który w tej chwili jest rozwijany w Katowicach, jest jednym z ciekawszych, dlatego zachęcam wszystkim zainteresowanych do dołączenia.

Powiedziałeś, że kurs spełnił Twoje oczekiwania. Jak myślisz, komu warto go polecić? Mam na myśli profil człowieka. Jakie doświadczenie ktoś powinien mieć, żeby ten kurs mu się przydał? 

Wydaje mi się, że kurs jest wartościowy tak naprawdę dla każdego, chociaż zdecydowanie osoby, które jakieś doświadczenia programistyczne już miały, będą potrafiły sobie poradzić zdecydowanie lepiej. Kurs jest na tyle wartościowy, że każdy tam się może odnaleźć. Wystarczy tak naprawdę zaangażowanie, więc wydaje mi się, że jakby patrzenie w kategoriach osób, którym on by się przydał to… wystarczy się zaangażować. To wydaje mi się, że jest najważniejsze.

Co będzie dalej? Jak uczenie maszynowe może się przydać w Twojej obecnej pracy?

W moje branży jest sporo miejsc, gdzie uczenie maszynowe znajdzie swoje zastosowanie np. wykrywanie botów. Jest nawet taka firma, z którą w ramach jednego z projektów kiedyś się integrowaliśmy. Chodzi przede wszystkim o to, żeby wychwycić sztuczny ruch i nie licytować możliwości wyświetlenia reklamy urządzeniom, które zostały zakwalifikowane jako boty. 

Byłem też kiedyś na konferencji, gdzie jeden z prelegentów opowiadał o tym, jak można wykorzystać jakąś prostą metodę, to się chyba nazywało induction rule system. Ta metoda polegała na tym, żeby maszyny, które licytują (albo to co stoi przed tymi maszynami) przepuszczały tylko taki ruch, którym my z dużym prawdopodobieństwem będziemy zainteresowani. 

Jeszcze gdzie indziej można wykorzystać algorytm factorization machines do optymalizacji CTR, czyli liczby kliknięć. Można też próbować zgadywać, za ile należy licytować, tak żeby wygrywać, ale nie przepłacać. Cały mechanizm polega na tym, że gdy przychodzi do nas ruch, my licytujemy się z innymi maszynami o możliwość wyświetlenia reklamy konkretnemu użytkownikowi.

Podsumowując, zdecydowanie miejsce jest. Potrzebny jest tylko czas i fajny klient, który chce takie rzeczy i takie rozwiązania wdrażać.

Bardzo fajnie, że też rozważasz, jak można to wdrożyć w obecnym miejscu pracy. Na koniec chciałbym podziękować Ci za to, że znalazłeś czas na to, żeby podzielić się swoim doświadczeniem i wiedzą. 

Chciałbym jeszcze wrócić do wątku, związanego z projektem w Katowicach, bo też warto tutaj połączyć te kropki. Jak na początku powiedziałeś, jesteś z Wrocławia. Projekt, w który teraz się zaangażowałeś, jest w Katowicach, więc stąd można wyciągnąć wniosek, że obecność fizyczna w punkcie A nie jest konieczna, żeby działać z projektem w punkcie B.

Teraz wszystko się odbywa online, więc też to zachęta dla innych osób, żeby się zaangażować. To jest bardzo ciekawy projekt, bo bazuje na prawdziwych danych z “naszego podwórka”. Tym samym praca w ramach tej inicjatywy ma realny wpływ na nasze otoczenie. Zachęcam wszystkich zainteresowanych do włączenia się w projekt.

Tak, zdecydowanie zapraszamy wszystkich chętnych.

Dzięki wielkie. Życzę wszystkiego dobrego i do usłyszenia.

Dziękuję i Tobie również do usłyszenia.

Siódma edycja kursu “Praktyczne uczenie maszynowe” rusza 5 października 2020 i potrwa 8 tygodni. Jeśli masz obawy, że Twoja znajomość Pythona jest bardzo podstawowa, to polecam przerobić tuż przed tym kurs satelitę, czyli “Praktyczne wprowadzenie do Pythona”, który rusza 14 września i potrwa 3 tygodnie (kończy się tuż przed głównym kursem).

Uwaga

Kupując kurs wcześniej – dostajesz zniżkę, w czerwcu 30%, w lipcu 20%, w sierpniu 10%. Dzięki temu jest możliwość dla osób zdecydowanych obniżyć koszt.

Jeśli rozważasz, czy machine learning jest dla Ciebie, to warto oprócz słuchania podcastu BiznesMyśli, obserwować społeczność DataWorkshop. Na początek polecam np. przerobić wyzwania lub transformację. To są bezpłatne inicjatywy, gdzie na nagraniach krok po kroku tłumaczę podstawy w ramach przygotowanych materiałów wideo, a na koniec dostajesz proste zadanie do zrobienia. Możesz to potraktować jako łagodny sposób wejścia do świata uczenia maszynowego za pomocą małych, ale skutecznych kroków. 

Na koniec chciałbym życzyć Ci dużo zdrowia. Też mam prośbę, poleć ten odcinek jednej osobie, której może być pomocny. Dziękuję, że jesteś, że czytasz i do usłyszenia. Wszystkiego dobrego.

Artykuł Kiedy i jak uczyć się Machine Learning? pochodzi z serwisu Biznes Myśli.

W sierpniu 2018 roku LinkedIn opublikował coroczny raport LinkedIn Workforce Report. Można w nim znaleźć wiele ciekawych informacji m.in. o pewnych umiejętnościach, na które obecnie jest duży popyt. Zauważalnie szybka jest dynamika wzrostu zapotrzebowania na specjalistów uczenia maszynowego. W skali całego kraju (USA) ten niedobór wynosi ponad 150 tys. specjalistów.

Z czego ponad 30 tys. w samym Nowym Jorku i tyle samo w San Francisco. Nie ma jeszcze raportu wydanego w 2019 roku, wkrótce ma się pojawić (zwykle jest wydawany w sierpniu). Czuć natomiast duży potencjał.

W tym miejscu warto zatrzymać się na chwilę i wyjaśnić kilka kwestii.

Obecnie możemy zaobserwować rozkwit związany z uczeniem maszynowym. Często wiele osób entuzjastycznie rozpoczyna swoją przygodę w tym obszarze, bo tu zarabia się dość sporo (w szczególności w krajach zachodnich). Tutaj zostawię link do innego raportu Indeed (agregatora ogłoszeń) opublikowanego w styczniu 2019 roku, w którym podaje się kwoty pensji od 100 tys. do ponad 140 tys. dolarów rocznie.

Natomiast warto ostrożnie do tego podchodzić. Osobiście widziałem na własne oczy, kiedy człowiek motywuje się tylko jednym czyli dużą pensją, potem przeżywa duży stres, frustracje, że zajmuje się rzeczami, które ostatecznie są męczące. Jakiś czas temu z tego powodu nagrałem również webinarium “Czy opłaca się zająć uczeniem maszynowym?”, w którym starałem się podejść do tematu bardziej odpowiedzialnie i pokazać, kiedy warto się w to realnie angażować. Jeśli to robić, to robić świadomie. Jeśli chcesz być szczęśliwym człowiekiem, to temat, którym zajmujesz się, musi Cię “kręcić”, żebyś faktycznie mógł się rozwinąć i stać się dobrym specjalistą.

To jest duża szansa, że już wkrótce może rozpocząć się fala opinii mówiących, że uczenie maszynowe nie działa. W dużym stopniu przyczyną tego może być to, że od złej strony podchodziło się do tematu. O tym już wspominałem we wcześniejszych artykułach i ta kwestia pojawi się ponownie. Kluczową ideą w tym wszystkim jest skupienie się na rozwiązaniu problemu a nie bawienie się w technologię.

To jest trudne. Osoby techniczne lubią “bawić się” technologią, sam to przerabiałem (nadal lubię się nią bawić, ale robię to bardziej hobbystycznie). Specjalista uczenia maszynowego ma podchodzić do tematu interdyscyplinarnie. To jest zagadnienie, przy którym należy myśleć koncepcyjnie i próbować łączyć rzeczy, które ciężko jest naturalnie połączyć. Dość często to sprawdza umiejętności twórczego myślenia, kiedy przy wszystkich ograniczeniach, znalezienie rozwiązania wydaje się być cudem.

Dlaczego tak mówię? Otóż, nawet w małych firmach, w których jest duża chęć do współpracy, istnieje dług technologiczny i testowanie hipotez na żywo bywa dość czasochłonnym procesem  nawet po kilka tygodni. W większych firmach to może być nawet kwestia miesięcy. Czym więcej hipotez przetestuje się, tym szybciej można znaleźć właściwe rozwiązanie.

Osobiście uważam, że do rozwiązywania problemów używając uczenia maszynowego należy podchodzić bardzo pragmatycznie. Oczywiście warto poznać pewne aspekty techniczne, ale ważnym jest, aby nauczyć się myśleć nieszablonowo, dążyć do rozwiązania pomimo trudności. Wiem, że jak to piszę to brzmi to dość prosto, ale wiem, na ile trudno jest to przyjąć do świadomości.

Mój autorski kurs online “Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw” jest tak skonstruowany, że oprócz praktycznej wiedzy jak rozwiązać dany problem, kładę duży nacisk na zadawanie właściwych pytań. Dzięki temu można dostarczać wartość dodaną. Dotychczas odbyły się już cztery edycje kursu, a kolejna rozpocznie się 28 października.

Aktywnie wspieram absolwentów kursu, ponieważ zależy mi na tym, aby zakończone szkolenie miało jakąś kontynuację. Część osób wprost z mojego polecenia znalazły pracę lub pośrednio w tym uczestniczyłem. Absolwenci kursu mają także 50% zniżki na konferencję DWCC, która odbędzie się 28 września. 

W tym roku poszedłem jeszcze dalej. Organizuję zlot absolwentów na dzień przed konferencją, kiedy porozmawiamy o tym, co się dzieje po kursie i jak to zmienia życie uczestników. Oczywiście trzeba powiedzieć, że zmiany w życiu są trudnymi tematami i tylko jeden kurs dość często to jest za mało. Z drugiej strony przez to, że sukcesy moich absolwentów odbieram jako moje własne, to czasem dzieją się różnego rodzaju mniejsze lub większe cuda. Wytwarza się bardzo dużo pozytywnej energii i co dla mnie jest ważne, ludzie zaczynają wierzyć i pozwalać sobie robić to, na czym im zależy.

W tym artykule przedstawię Ci trzech absolwentów czwartej edycji kursu. Zapraszam do lektury – może zainspiruje Cię to do zmian? 

Pierwszą osobą dzisiaj będzie Rafał, bardzo optymistyczny człowiek mieszkający w Hiszpanii. Próbował różnych rzeczy w swoim życiu i nadal się rozwija, a teraz chce po raz kolejny się przebranżowić. Ma pewne wyzwania życiowe, natomiast małymi krokami idzie do przodu. Z resztą Rafał o tym lepiej opowie.

Cześć Rafał, przedstaw się: kim jesteś, czym się zajmujesz, gdzie mieszkasz?

Nazywam się Rafał Łagowski. Mieszkam daleko, w Hiszpanii, w okolicach Madrytu. Jestem inżynierem telekomunikacji. Studiowałem na Politechnice w Pradze. Od chyba już 20 lat zajmuję się różnego rodzaju informatyką, od pracowania w takich firmach jak Lucene Technology po stworzenie kilku własnych firm, tak z zakresu informatyki jak i z pogranicza polityki. Również jakieś 10 lat temu postanowiłem wstąpić na własną drogę, stworzyć swojego rodzaju firmę. Zacząłem tutaj od pewnych osiągnięć, jednak potem jakoś tak się stało, że nadszedł kryzys i trzeba było znowu jakoś wymyślić od początku samego siebie.

W pewnym momencie pojawił się pomysł, żeby zacząć się zajmować pozycjonowaniem. Okazało się wówczas, że Google zaczął się interesować sztuczną inteligencją, więc zmusiło mnie to też do myślenia o tym i zamiast “kopać się z koniem”, czyli z Google, to pomyślałem, że fajnie by było zacząć robić coś z tą sztuczną inteligencją dla ludzi. Wtedy natrafiłem na ten kurs, który tak troszeczkę mnie popchnął. Taka historia, w zasadzie niedokończona.

Czyli BiznesMyśli, jak i DataWorkshop już dociera również do Hiszpanii.

Dociera do Hiszpanii. Mało tego, próbuję krzewić tutaj BiznesMyśli również z organizacjami, które zajmują się sztuczną inteligencją. Za plecami Vladimira staram się zorganizować jakieś wspólne warsztaty, jeszcze Vladimir o tym nie wie, ale się niedługo dowie.

Powiedz Rafale, co ostatnio czytałeś ciekawego?

Do tego się przygotowałem, bo wiedziałem, że takie pytanie musi paść. Przeczytałem ostatnio trzy książki. Jedna to “Wy wszyscy moi ja” Miłosza Brzezińskiego, która bardzo mnie podniosła na duchu, bo zawsze takie kopnięcia filozoficzne czy psychologiczne są fajne. “Możesz wszystko”, więc człowiek się zaczął czuć fantastycznie. W ogóle Miłosz Brzeziński wydaje mi się bardzo fajnie nakręca do życia i do myślenia o samym sobie oraz o tym, jak to wszystko wygląda. Taka pozytywna książka.

Później przeczytałem “Krótką historię czasu” Stephena Hawkinga, żeby się zdołować i zobaczyć, jak ja mało wiem, w ogóle jakie to wszystko skomplikowane może być, fantastyczne. Zawsze się interesowałem kosmosem i też jest to takie podejście bardzo filozoficzne do życia. Jest to książka, którą myślałem, że będę polecał wszystkim, ale przy jej końcu uważam, że naprawdę trzeba mieć jakieś globalne pojęcie o fizyce, żeby w ogóle móc przez to przejść. Niezależnie od wszystkiego szkoda, że tego człowieka już nie ma, bo naprawdę zrobił masę fajnych rzeczy, jeśli chodzi o fizykę i podejście do niej.

Na koniec, jak już się tak trochę zdołowałem tym, jak ja mało wiem, to zacząłem sobie czytać, słuchać “Filary Ziemi” pana Kena Folletta. To jest takie odprężające. Oczywiście oprócz całej szafy, czy całych półek chyba to nawet u Ciebie w programie było, to się nazywa…

Półka wstydu?

Półka wstydu, tak dokładnie. Jak patrzę, to ja mam szafy wstydu. Tak zawsze się człowiek zastanawia jak czytać te 100, 150 książek, bo oprócz tego że są szafy wstydu, to jeszcze dochodzą foldery wstydu w komputerze – przecież można pdf-y ściągać. YouTube wstydu też istnieje. Tyle wstydu jest na świecie, że dobrze, że są kursy jak DataWorkshop, bo można w jakiś sposób mieć to zbiorczo opowiedziane. No i trzeba tak z tym żyć. Może sztuczna inteligencja nam w tym pomoże.

Już wspomniałeś, że byłeś na czwartej edycji kursu DataWorkshop “Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw”. Powiedz, czy ten kurs spełnił Twoje oczekiwania?

Pytanie wprost, odpowiedź wprost – spełnił. Wszystko zależy od tego, jakie ktoś ma oczekiwania w stosunku do kursu. Moje oczekiwania były takie, żeby zrobić w końcu ten pierwszy krok i się zmusić do działania, bo inaczej by człowiek tak cały czas stał w miejscu. Jak wiesz, miałem pewne problemy w samym kursie, sam ze sobą także. Mógłbym wyciągnąć z tego kursu jeszcze więcej, gdybym nie miał pewnych zahamowań moich prywatnych, ale mimo wszystko i tak było warto, bo osiągnąłem to, co chciałem, czyli zdobyć pewną ogólną wiedzę. Ta ogólność jest na tyle szeroko używana, że ona jest użyteczna w stosunku do bardzo wielu problemów, także nagle człowiek może spojrzeć na to wszystko całkiem inaczej i w ogóle zabrać do roboty od innej, tej dobrej strony. 

Warto było poświęcić ten czas, warto było przecierpieć, warto było się sprężać i warto było nadrabiać zaległości, bo cały czas myślę, że ta cała filozofia sztucznej inteligencji jest takim pociągiem, który odjeżdża ze stacji. On jeszcze nie odjechał, ale już odjeżdża, także trzeba się było na to szybciutko załapać. Kurs był fajnie prowadzony. Wygląda na to, że jest bardzo fajna atmosfera, bo na Slacku był dostęp również do poprzednich edycji, także widzę, że wszędzie ludzie są bardzo pozytywni.

To jest taka fajna rzecz w porównaniu do tego, jak się człowiek zajmuje SEO. W tej grupie nagle ludzie mogą się wymieniać doświadczeniami i nic się nie dzieje złego, a w SEO to wszyscy mają te tajemnice cały czas dla siebie, nikt Ci nic nie powie. Tutaj nagle człowiek jakby wypłynął na jakieś nowe, szerokie drogi. Nawet można kogoś nauczyć – swoją drogą uczę syna. Przepraszam, ale wychowuję już następne dziecko, to znaczy nie przepraszam, bo właśnie zastosowałem się do wytycznych Twoich, Vladimir i najlepszą nauką jest uczenie kogoś, więc usilnie uczę syna. Teraz wychowuję następne pokolenie, tym bardziej, że syn mnie uczy tego, jak tej sztucznej inteligencji używać w grach.

Bardzo się cieszę, że znalazłeś przestrzeń do przekazywania wiedzy, bo do tego faktycznie namawiam i też to stosuję. Kiedy chcesz się czegoś nauczyć, to trzeba nauczyć kogoś. Wtedy zupełnie inaczej zaczynasz rozumieć temat albo przynajmniej rozumieć tematy, których nie rozumiesz i wracać do nich żeby w końcu je pojąć. Powiedz jeszcze, co Cię najbardziej zaskoczyło w kursie?

Nie wiem, czy tego ktoś nie powiedział, ale jak sobie o tym pomyślałem, to największą niespodzianką było to, że jak człowiek siedzi nad tymi rozwiązaniami, szczególnie przy konkursach, jak to wymyślasz, potem myślisz, że jesteś do niczego i okazuje się, że Twoje rozwiązanie wcale nie tak daleko odbiegało od tego, co robią inni, choć oczywiście byli lepsi. To było bardzo fajne, bo nagle się człowiek dowiaduje, że jest to w zasięgu ręki. Oczywiście istnieją dużo bardziej skomplikowane zastosowania problemów, tego się trzeba nauczyć z czasem.

Zgodnie z Twoimi słowami, gdyby to nie było trudne, to by było łatwe. W pewnym sensie, pozytywnym, zaskoczyło mnie to, że nawet podczas podstawowego kursu zyskuję wiedzę pozwalającą na stworzenie pewnych rozwiązań. Taką wiedzę można zdobywać latami. Jest bardzo wiele zagadnień i możliwości stania się ekspertem np. w Computer Vision czy NLP. Profilując się na jeden wybrany obszar uczenia maszynowego ma się już tyle pracy, że ciężko może być podjąć się innych kwestii. To zarówno w sensie kariery, jak i nauczenia się samemu. Każdy rozdział jest ogromny, a jednak wydaje się, że podstawy obracają się wokół tego samego, czego uczy się na kursie.

To prawda, że jeżeli chodzi o ilość tematów, w które można się zaangażować, to jest tego bardzo dużo. Ja sam w uczeniu maszynowym przeszedłem od świata programistycznego i najpierw poznawałem bardziej jako języki i ten cały ekosystem związany z konkretnym językiem, ale dość szybko gdzieś tam można osiągnąć sufit. Natomiast w uczeniu maszynowym jak już na to trafiłem, to zrozumiałem, że chyba tu sufitu nie ma albo on jest tak daleko, że zwykle zabraknie życia, żeby ten sufit gdzieś tam wyczuć i powiedzieć, że dobra, już przerobiłem wszystko. Ostatnie pytanie już na dzisiaj: komu polecasz ten kurs?

Wydaje mi się, że dobrze byłoby mieć jakieś podstawy programowania i/lub podstawy statystyki, żeby najbardziej skorzystać z kursu. To są takie dwie rzeczy, które mnie tak troszkę uderzyły na samym początku, bo wpadłem od razu na ten kurs z jakimiś tam podstawami Pythona, a potem jednak sobie musiałem jeszcze troszeczkę tego Pythona przypomnieć. Dobrze jest znać troszeczkę statystykę, żeby znać przynajmniej te rozkłady jakieś, na czym to polega, dlaczego tak to wszystko wygląda i zerknąć sobie troszeczkę na to. Jeśli masz jakiekolwiek pojęcie, to oczywiście ktokolwiek może sobie zrobić taki kurs, bo on jest prowadzony na tyle ogólnie, od ogółu do szczegółu, że w zasadzie można nie rozumieć do końca pewnych konceptów, a i tak się zrozumie, o co w tym wszystkim chodzi.

Ale fakt faktem, że żeby wyciągnąć z tego jak najwięcej, to kurs w zasadzie bym polecił każdemu chętnemu, kto się już w ogóle interesuje tematem uczenia maszynowego. Kto się nim zainteresuje, ktokolwiek pomyśli o uczeniu maszynowym, to niech się na ten kurs zapisze. Jak o tym nie myśli, to pewnie go nie potrzebuje, ale jak już myśli i się chce zapisać, to dobrze, żeby sobie otworzył książeczkę i zobaczył, co to jest rozkład normalny, co to jest ten Python. Polecam przeznaczyć tydzień lub dwa na przygotowanie przed kursem. To pomoże na pewno wyciągnąć z niego dużo więcej, a może nawet i wygrać konkurs. 

Dziękuję, że podzieliłeś się swoją opinią i do usłyszenia, może i do zobaczenia. 

Do widzenia. Cześć.

Teraz przechodzimy do drugiej osoby – Piotrka. Miałem okazję poznać go na żywo. Piotrek pracuje w jednym z największych banków w Polsce. Ma wprost dostęp do danych, tylko dotychczas bardziej je układał, porządkował, czyścił. Pomyślał, że dobrze by było zrobić krok dalej i poznać, co fajnego można zrobić mając dane. Zapraszam do lektury.

Cześć Piotrek, przedstaw się: kim jesteś, czym się zajmujesz, gdzie mieszkasz?

Cześć Vladimir. Mam na imię Piotrek. Mieszkam w Warszawie. Pracuję aktualnie dla banku, zajmuję się ogólnie przekształcaniem, modelowaniem danych. Mam tu na myśli procesy ETL, raportowanie, ale także programowanie, programowanie struktur zasilających dane i samych procesów. Jest dużo analityki, często trzeba doprecyzować wymagania biznesowe, znaleźć wspólnie z biznesem najlepsze rozwiązanie danego problemu, zrozumieć dane, oczywiście zrozumieć problem, aby wszystko zadziałało tak, jak biznes tego oczekuje i aby nie było problemów, także dla nas po stronie IT, żeby nie było później niedomówień i nieoczekiwanych sytuacji. Tak to w skrócie wygląda.

Wiele ciekawych rzeczy. Po pierwsze usłyszałem, że masz dostęp do danych i co najważniejsze umiejętności i odpowiednie narzędzia, żeby dane poukładać tak, jak sobie tego życzysz. Teraz zostało tylko jeszcze dodać uczenie maszynowe, ale do tego za chwilę przejdziemy. Powiedz, co ostatnio ciekawego przeczytałeś?

Ostatnio hobbystycznie czytam książkę Normana Daviesa “Na krańce świata”. Bardzo ciekawa lektura historyczno-podróżnicza pokazująca historię trochę mniej znanych regionów świata takich jak na przykład Tasmania. Nawet można znaleźć bardzo dużo inspiracji do ciekawych podróży. Zawodowo natomiast czytałem książkę “NoSQL. Kompendium wiedzy” Martina Fowlera. Chciałem poszerzyć swoje horyzonty, bo na co dzień siedzę bardzo mocno w relacyjnych bazach danych głównie, więc chciałem spojrzeć z trochę innej strony na dane, na ich gromadzenie i na problemy z tym związane.

Jesteś absolwentem kursu DataWorkshop “Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw”. Teraz pracujesz z danymi więc to, że trafiłeś na kurs wygląda na dość logiczny krok. Czy kurs spełnił Twoje oczekiwania?

Kurs spełnił moje oczekiwania, które były ukierunkowane na taką praktyczną pracę z danymi, na praktyczne ich wykorzystanie, na praktyczne wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego. Zależało mi na tym, żeby rozwiązywać konkretne problemy bez większego zagłębiania się w teorię.

Oczywiście teoria jest bardzo ważna i jest podstawą tych wszystkich rozwiązań, ale jeśli chcemy, to możemy to sobie doczytać, znaleźć różnego rodzaju publikacje, a to, co jest w dzisiejszych czasach najważniejsze, o czym Ty też wielokrotnie wspominałeś nam podczas tego kursu, to umiejętność rozwiązywania problemów, znajdowania rozwiązań najlepszych i najbardziej opłacalnych z punktu widzenia biznesu i na tym się skupiliśmy na tym kursie. To mi się bardzo podobało.

Jak się czułeś podczas kursu i na ile taka forma czyli kurs online Ci odpowiada?

Ja się czułem bardzo dobrze i też tak pozytywnie zaskoczony, bo, mimo tego że to był kurs online, to nie czuło się tego tak naprawdę. Była bardzo zgrana społeczność na Slacku, która bardzo aktywnie uczestniczyła w kursie. To było takie pozytywne zaskoczenie, że nie mamy tak jakby bezpośredniego kontaktu ze sobą, a jednak ta społeczność żyła i cały czas można było znaleźć inspiracje, rozwiązanie problemu na Slacku, kiedy coś nie wychodziło.

Gdy mieliśmy jakieś punkty w kodzie, które blokowały dalsze rozwiązania, bardzo szybko znajdowały się osoby, które pomagały rozwiązywać takie problemy i też było to bardzo pomocne pod kątem stymulacji intelektualnej. Ludzie bardzo dużo pisali różnych zapytań na temat tego, jak algorytmy działają, na temat jakiejś funkcji w Pythonie, co pobudza do myślenia i powodowało, że wpadały do głowy nowe pomysły. Nieraz sam zastanawiałem się, czy naprawdę to wszystko dobrze rozumiem, czy może tylko mi się wydaje, że rozumiem. To bardzo ciekawe i inspirujące.

Czy były jakieś niespodzianki? Zdarzyło się coś, czego może mniej się spodziewałeś?

Z takich niespodzianek, to taką pozytywną niespodzianką na pewno było właśnie to, o czym przed chwilą wspominałem, czyli społeczność, która żyła aktywnie, uczestniczyła w kursie. Dla mnie taką niespodzianką był też konkurs, który okazał się naprawdę wymagający i w którym ja, osobiście bardzo mocno zderzyłem się z problemami uczenia maszynowego jak na przykład przeuczenie. Nie myślałem, że aż tak mocno można się odbić, ale z punktu widzenia nauki, możliwości rozwoju i teraz jak już emocje opadły, minęło trochę czasu, to była to bardzo pozytywna nauczka i myślę, że w przyszłości dobrze zaprocentuje.

Ostatnio jak było spotkanie w Warszawie i Zbyszek, który właśnie wygrał konkurs, prezentował to rozwiązanie, siedziałeś na tym spotkaniu, słuchałeś. Jak się czułeś wtedy? Czy to, co mówił Zbyszek, było dla Ciebie zrozumiałe, proste po tym kursie?

Tak, dla mnie to było w zrozumiałe. To było takie przypomnienie i trochę odświeżenie tematu. Po kursie wróciłem do swojego rozwiązania, wprowadzam w nim modyfikacje i faktycznie widzę, że pomysły Zbyszka oraz Pawła faktycznie działają i pozwalają osiągnąć lepszy wynik niż mój model. To było bardzo inspirujące, że jednak jestem po tym kursie i tak naprawdę rozumiem, co jest mówione, rozumiem, jak to wszystko działa i dlaczego Zbyszek zastosował takie rozwiązanie, a nie inne i faktycznie mogę potwierdzić, że one działają i że to były dobre pomysły.

To jest bardzo ważne doświadczenie, kiedy jest dużo ścieżek, którymi można pójść i większość z nich jest błędna, ale jest kilka nielicznych też w miarę prostych, tylko trzeba wiedzieć którą wybrać. Jeżeli się przyjrzeć, co dokładnie oni zrobili, to tam nie było rocket science. Były to dość proste rzeczy, które też są powtarzalne w innych, podobnych problemach. 

Pracujesz w banku, zajmujesz się układaniem danych, tak zwanym ETL więc masz dużo umiejętności w zakresie porządkowania danych w odpowiednie miejsca. Z Twojego punktu widzenia komu warto przerobić ten kurs, komu go polecasz?

Ja bym ten kurs polecił osobom ukierunkowanym na rozwiązywanie problemów i na wykorzystanie w praktyce tej wiedzy, którą możemy zdobyć na kursie. Mam tu na myśli zarówno programistów, którzy chcą, mówiąc żartobliwie czasami wyrwać się z kieratu, ale też ludziom z biznesu.

Może nawet w bardzo dużym stopniu ludziom z biznesu, którzy patrzą na to, jak bardzo rozwija się sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, jak bardzo to wszystko wchodzi do naszego codziennego życia. Dla nich też bardzo istotnym jest, żeby wiedzieli, jak to działa, dlaczego to może być pomocne, w jaki sposób to wykorzystać. To od nich w dużym stopniu będzie zależało, jak te rozwiązania będą stosowane w organizacjach, jak będzie można je wykorzystać i w jakim stopniu. Taka świadomość ludzi z biznesu jest też bardzo ważna.

Zgadzam się w pełni. W tej i poprzedniej edycji w kursie uczestniczyło sporo osób ze świata biznesu, nieraz zajmujący wysokie stanowiska. Jeżeli kierujesz firmą, która chce wejść w uczenie maszynowe, to poznanie tego tematu od strony marketingowej, sprzedażowej raczej jest za małe, żeby wprowadzić to dobrze.

Oczywiście te osoby nie będą kodować, ale zrozumienie, jak to dokładnie działa, może być bardzo przydatne. Dziękuję Ci bardzo Piotrek za znaleziony czas, podzielenie się swoją opinią i do zobaczenia przy następnej okazji.

Dziękuję bardzo Vladimir. Do zobaczenia.

Teraz przechodzimy do trzeciej osoby i ostatniej na dzisiaj – Mateusza. Poznałem go na żywo we Wrocławiu na jednym ze spotkań. Czuć było, że ma praktyczne i pragmatyczne podejście do rozwiązywania problemów. Zapraszam do lektury opinii Mateusza. 

Cześć Mateusz, przedstaw się: kim jesteś, czym się zajmujesz, gdzie mieszkasz?

Cześć Vladimir. Nazywam się Mateusz. Obecnie pracuję jako RPA developer. Zajmuję się robotyzacją procesów, czyli przenoszeniem tego, co ludzie robią na co dzień w biznesie na programy. Staramy się odzwierciedlić dokładnie to, co człowiek robi swoimi rękoma. Integrujemy procesy, które do tej pory musiały być integrowane przez człowieka.

Przedtem zajmowałem się jeszcze analizą biznesową przez jakiś czas i to było takie moje wejście do świata IT, ale wcześniej również miałem doświadczenie w banku, gdzie byłem analitykiem ryzyka kredytowego. To było moje wejście do świata korporacji, więc trochę tych etapów kariery zaliczyłem. W tej chwili jestem na takiej ścieżce powiedzmy IT i jestem z tego powodu bardzo szczęśliwy.

Na temat RPA (ang. robotic process automation) nagrywałem osobny odcinek, wywiad z Andrzejem Sobczakiem. Natomiast Mateusz do ciebie pytanie, co ostatnio ciekawego przeczytałeś?

Nie wiem, jakie są oczekiwania, ale ostatnio przeczytałem książkę niezwiązaną z niczym technicznym. Jest to książka “Droga Królów”. Jest to taka typowa fantastyka, jedna z najlepiej ocenianych książek obecnie w tej kategorii. Ja ogólnie czytanie traktuję jako czystą rozrywkę. Faktem jest, że dosyć dużo czasu poświęcam na naukę i czytanie różnych artykułów. Jest to dla mnie jakaś furtka do tego, żeby mentalnie odpocząć od natłoku informacji. Na tyle pochłonęła mnie ta książka, że czytam jej kolejne części.

I bardzo dobrze. Mózg ludzki potrzebuje restartu i po pracy warto się przełączać na inne tematy, bo to sprawia, że mózg działa bardziej efektywnie.

Sam doświadczam czasem na ile często potrzebuję wykonywać dość proste czynności np. złożyć meble z Ikea. Wydaje się, że po co takie rzeczy robić samemu, ale na tyle to jest fajne, jeżeli chodzi o restart po tych wszystkich abstrakcjach w głowie, że przy okazji też polecam to czasem robić. Niekoniecznie muszą to być meble z Ikea.

Chcesz powiedzieć o swoim doświadczeniu, swojej opinii o kursie online ”Praktyczne uczenie maszynowe od podstaw” na DataWorkshop. Czy ten kurs spełnił Twoje oczekiwania?

Mam na to dwie odpowiedzi krótką i dłuższą. Którą chciałbyś usłyszeć najpierw?

Najpierw krótką.

Tak, kurs zdecydowanie spełnił moje oczekiwania.

To teraz przejdźmy do dłuższej odpowiedzi. Generalnie jak już wcześniej opowiadałem, miałem doświadczenie w biznesie i mój przeskok do świata IT był umotywowany właśnie technologią machine learning. Kiedy pierwszy raz usłyszałem o tym, że są takie wymagania, gdzieś tam w ofertach pracy szukano kogoś, kto ma jakieś doświadczenie w uczeniu maszynowym.

Pierwsze co przyszło mi do głowy, to było: maszyny już potrafią myśleć? Postanowiłem zgłębić ten temat dosyć istotnie i tak po kolei poznawałem kolejne szczegóły, o co chodzi w uczeniu maszynowym i doszedłem do wniosku, że jest to rozwijająca się branża, która za kilka lat na pewno będzie coraz bardziej widoczna i coraz częściej pojawiająca się również w polskich firmach.

Doszedłem do wniosku, że to jest chyba dziedzina, która mnie bardzo interesuje. Jest też przyszłościowa i postanowiłem zrobić wszystko, żeby za jakiś czas to uczenie maszynowe praktykować już biznesowo. To był rok 2015 czy 2016, ale uznałem że muszę przejść całą ścieżkę, czyli najpierw chciałbym dostać się do IT, na przykład jako analityk biznesowy nauczyć się programować porządnie i zostać deweloperem. 

Mając cały ten bagaż wiedzy i doświadczenia, móc następnie spokojnie już wykonywać bardziej zaawansowane rzeczy. Wtedy jeszcze nie wiedziałem, czym jest uczenie maszynowe, ale taką ścieżkę sobie w głowie ustaliłem. Przyszła nauka Pythona, nauka innych języków programowania i w tej chwili jestem w takim miejscu, gdzie faktycznie to uczenie maszynowe mogę zastosować w jakimś zakresie.

Wcześniej przerabiałem kilka innych kursów w ramach data science i uczenia maszynowego, ale miałem poczucie, że jeszcze czegoś mi brakuje, że potrzebuję nie tyle nauczyciela, ale dobrego kolegi z zespołu, który usiadłby ze mną i mi parę rzeczy po prostu tak po ludzku wyjaśnił, bez jakiejś brutalnej oceny i weryfikacji. Takie miałem oczekiwania co do tego kursu i z takim zestawem oczekiwań się zapisałem. Muszę powiedzieć, że w 100% spełniłeś moje oczekiwania.

Czyli znalazłeś tego „kolegę” na kursie?

Tak, to jest dosyć istotna informacja. To chyba najbardziej doceniłem, że oprócz tego że miałeś pewne wymagania co do nas, chciałeś żebyśmy brali udział w wewnętrznym konkursie, robili zadania, ale byłeś też zawsze na wyciągnięcie ręki. To mnie bardzo mocno zdziwiło i w ogóle nie czułem jakiejś takiej bariery, ani strachu żeby napisać nawet jakieś najgłupsze, najbardziej podstawowe pytanie.

Momentalnie dostawałem odpowiedź i nie było żadnej bariery, która by mnie zahamowała przed zapytaniem o coś, czego nie rozumiem, bo wszyscy to rozumieją. Ja chyba też powinienem rozumieć, więc nie zapytam, poszukam odpowiedzi gdzieś w Internecie. Tutaj zdecydowanie tego strachu nie było przed zadawaniem “głupich” pytań.

Nie ma głupich pytań, czasem są głupie odpowiedzi, ale bardzo dziękuję Ci za to, że to zauważyłeś. Czasem to wymaga dużego zaangażowania, dużej energii. Ja już tylko tutaj dodam, że w ramach DataWorkshop też się odbywały różne lokalne spotkania i też takie spotkanie było we Wrocławiu, gdzie miałam okazję spotkać się z Tobą.

To jest ciekawe doświadczenie, kiedy łączysz wirtualny obraz z rzeczywistym i widziałem w Twoich oczach taki blask, jeżeli chodzi o zainteresowanie takie praktyczne, pragmatyczne. To znaczy Ty nie chcesz po prostu mówić o tym, Ty chcesz to zastosować, żeby rozwiązać konkretne problemy. 

Wydaje mi się, że konkretnie w Twoim zastosowaniu bardzo fajne jest połączenie RPA z ML. W tej chwili ten obszar jeszcze nie jest za bardzo zagospodarowany, o ile RPA coraz bardziej nabiera obrotów i coraz więcej dużych firm to docenia, o tyle warstwa inteligentna w RPA jeszcze za bardzo się nie pojawiła i stąd moje pytanie, komu polecasz przerobić ten kurs?

Polecam każdemu, kto ma taką samą perspektywę jak ja, kto ma taką samą motywację jak ja, czyli chcę się po prostu tym zająć, nie chce zbyt dużo kursów przerabiać, chce poznać praktyczne możliwości tej technologii, gdzie faktycznie można takie rzeczy zastosować i z jaką inną technologią można by to połączyć. Tego wszystkiego na tym kursie się można dowiedzieć.

Mam też takie uczucie charakterystyczne dla każdego, kto się uczy czegoś nowego, gdzie poziom wiedzy danego tematu osiąga taki pułap, że już jesteś w stanie poszukiwać informacji samemu, że już jesteś na tyle dobry, nie jesteś jeszcze mistrzem, ale jesteś na tyle dobry, żeby doszukiwać się nowych informacji, weryfikować je samemu. 

Jeżeli coś nie jest jasne, wiesz też jak taką informację zdobyć. Ja właśnie na takim etapie się po tym kursie znajduję i daje mi to pewną samodzielność, na tyle też jestem przekonywujący w tym, co robię, że udało mi się namówić moich szefów na to, żeby z tej technologii skorzystać. Faktycznie jestem bardzo mocno zmotywowany i nakierowany na cel. Chcę możliwie jak najszybciej zacząć to robić i polecam każdemu zapisać się na ten kurs, jeżeli chce faktycznie coś konkretnego wyrzeźbić.

Dzięki wielkie Mateusz, bardzo mnie ucieszyło, że zwróciłeś uwagę na samodzielność. Kładę na to duży nacisk i staram się często obracać zadawane mi pytania w formę zapalnika do samodzielnego myślenia. Nie zawsze będzie możliwość zapytania kogoś o radę, tylko trzeba będzie problem rozwiązać samemu. Im wcześniej nauczy się myśleć samodzielnie, tym łatwiej będzie z czasem. Dziękuję ci bardzo za znaleziony czas. Życzę Ci udanej przygody w machine learning i do zobaczenia przy okazji.

Do zobaczenia, dzięki. 

To tyle na dzisiaj. Dzieje się coraz więcej. Inicjatywy, które na początek trzymały się tylko na moim entuzjazmie, zaczęły inspirować setki lub nawet tysiące ludzi w Polsce. Rozwija się sieć lokalnych spotkań, które na dzień dzisiejszy odbywają się w 6 miastach: Kraków, Katowice, Warszawa, Rzeszów, Wrocław oraz Olsztyn. Będą kolejne. Przy okazji też zapraszam Cię na te spotkania. Są w 100% bezpłatne i panuje tam sprzyjająca rozwojowi atmosfera. 

Dodatkowo polecam również zapisać się na koronę uczenia maszynowego na DataWorkshop. To jest bezpłatna inicjatywa, która jest tak skontrastowana, żeby posmakować czym jest uczenie maszynowe małym nakładem pracy. Już odbyły się trzy wyzwania i kolejne dwa przed nami.

Dobra wiadomość jest taka, że zapisując teraz, dostaniesz namiary na poprzednie wyzwania i poświęcając zaledwie kilka godzin będziesz w stanie zrobić prognozowanie opóźnień tramwajów w Krakowie lub nawet wytrenować model dla autonomicznego samochodu. 

Rodzą się inne, bardzo ciekawe rzeczy. O tym teraz mniej będę mówił, czuję, że moja misja życiowa dostaje wsparcie z różnych stron, więc świat powinien stać się co najmniej odrobinkę lepszy.

Życzę Ci wszystkiego dobrego, do usłyszenia lub zobaczenia (np. na konferencji 28 września w Warszawie).

Artykuł Jak ugryźć uczenie maszynowe od strony praktycznej? pochodzi z serwisu Biznes Myśli.

Uczenie maszynowe, lub tak zwana sztuczna inteligencja jest bardzo gorącym tematem, głównie dlatego, że można dzięki niej uzyskać zauważalną wartość dodaną w biznesie. Czasem nawet może być ona kluczowa, bo dzięki temu pojawią się nowe biznesy, które zmieniają dotychczasowe reguły gry. W każdej branży obecność uczenia maszynowego jest coraz bardziej odczuwalna nie tylko na świecie, ale również w Polsce.

Pytanie, które zadają sobie dyrektorzy, managerowie, liderzy to w jaki sposób przeszkolić mój zespół w obszarze uczenia maszynowego. Również podobnie pytanie, tylko z innej perspektywy dość często zadają sobie osoby techniczne, np. programiści lub analitycy. Jak rozpocząć pracę z uczeniem maszynowym?

Cały paradoks polega na tym, że ilość informacji na ten temat jest tak ogromna, że ciężko jest się w tym odnaleźć. Są osoby, które próbują przerobić jak najwięcej różnych książek, artykułów, itp. w wyniku czego mają wrażenie, że wiedzą wszystko… natomiast dość często prawda jest taka, że dużo słyszeli, ale mniej przerobili.

Rozwiązanie rzeczywistych problemów wymaga innego sposobu myślenia. Musisz zacząć patrzeć na świat innymi oczami, traktować uczenie maszynowe bardziej jako narzędzie, niż cel. Wiem, że jest to dość oczywiste dla osób z biznesu, natomiast dla osób technicznych sama zabawa w uczenie maszynowe może być sposobem na dobrze spędzony czas.

Między innymi dlatego staram się utrzymywać stały kontakt z różnymi biznesami, poznawać przeróżne problemy i próbować zrozumieć, jakie umiejętności są najbardziej potrzebne, żeby to robić skutecznie. W roku 2018 współpracowałem z wieloma firmami i pomagałem przerabiać różne tematy związane z uczeniem maszynowym, o różnej złożoności. Między innymi robiłem klasyfikację produktów w katalogu, wykrywanie fraudów, prognoznozwanie sprzedaży, prognozowanie pewnych wzorców na giełdzie, prognozowanie związane ze wsparciem klienta, prognozowanie budżetu, nawet częściowo wspierałem bardzo ciekawy projekt społeczny, który miał na celu zminimalizowanie awarii na drogach (bardzo trzymam kciuki, żeby ten projekt poszedł dalej, bo technicznie rokuje dobrze). Również były inne projekty. Podam Ci jeszcze jeden przykład. Jest firma, która ma pewną przepustowość. Jak jest za mało zleceń, jest źle, jak jest za dużo, też jest źle. Natomiast jest potrzeba na dużą ilość zamówień. Ilość zamówień można regulować przy pomocy reklamy, chociażby na Google. Pytanie tylko, jak to zrobić rozsądnie. Tutaj z pomocą przychodzi prognozowanie oparte na uczeniu maszynowym. Z jego pomocą można częściej trafić w złoty środek, w wyniku czego firma maksymalizuje swój zysk, utrzymując jakość na wysokim poziomie.

Świadomie pomagam wielu firmom, bo dzięki temu przepuszczam przez swój mózg kolejne wyzwania i próbuję łączyć kropki z różnych branż. Doświadczenie które posiadam, staram się przekazywać w moim autorskim kursie online. Właściwie, mam ich już dwa. Pierwszy to praktyczne uczenie maszynowe. Czwarta edycja startuje 25 lutego 2019. Drugi online kurs to praktyczne prognozy szeregów czasowych. Jako słuchacz BiznesMyśli otrzymujesz zniżkę 15% na pakiet Gold lub Standard (kod: BIZNES_MYSLI_15), jak i również dostęp do modułu zerowego. Jak do tej pory odbyły się już 3 edycje kursu, gdzie sumarycznie wzięło w nim udział ponad 200 osób. 

Osoby po kursie używają zdobytej wiedzy w różny sposób. Ktoś już miał taką potrzebę w firmie i stosuje, ktoś inny przekonuje swoje kierownictwa, że warto, ale również są osoby, które znajdują pracę. Również ich w tym wspieram. Potem do mnie wracają pracodawcy i pytają, czy mam jeszcze kogoś do polecenia, ponieważ te osoby się sprawdziły. Staram się to robić bardzo ostrożnie, żeby dobierać je odpowiednio.

Mówić można różne rzeczy, więc lepiej jednak zapytać wprost absolwentów, co oni o tym myślą. Dlatego zaprosiłem 3 osoby (tyle zmieści się w odcinku), żeby podzieliły się swoją opinią. Warto wziąć pod uwagę, że są to osoby, dla których nagranie podcastu wiązało się ze stresem, więc proszę wybacz potencjalne “plątanie się”.

Zaczniemy od Dawida. To jest młody, ambitny człowiek, które ma dużo energii. Myślę, że może wiele osiągnąć, o ile tę energię odpowiednio ukierunkuje. Z tego co obserwuję, ma ciekawy plan, chociaż sam plan to żadne wyzwanie. Natomiast trzymam kciuki za jego rozwój i zapraszam do lektury.

Cześć Dawid, przedstaw się: kim jesteś, czym się zajmujesz, gdzie mieszkasz?

Cześć Vladimir! Mam na imię Dawid. Mieszkam w okolicach Krakowa. Na co dzień uczęszczam do szkoły, technikum drugiej klasy informatycznego. W wolnym czasie staram się programować, uczę się Pythona, rozwijam się w swoich obszarach, a od 6 miesięcy jest to sztuczna inteligencja.

Biorąc pod uwagę Twój młody wiek, wszystko dobrze rokuje na przyszłość. A powiedz, co ostatnio czytałeś?

Ostatnio, podczas wakacji przeczytałem biografię Steve’a Jobsa, napisaną przez Waltera Isaacson’a. Bardzo ciekawa książka, opisująca bardzo inspirującego człowieka jakim był Steve Jobs.

Widzę, że rezonuje kiedy mówisz o nim. Wspomniałeś, że ostatnio przez te 6 miesięcy Twoim tematem zainteresowania jest tak zwana sztuczna inteligencja. Przerobiłeś kurs praktyczny uczenia maszynowego na DataWorkshop i powiedz, jakie były Twoje oczekiwania i czy udało się je osiągnąć?

Przed kursem miałem podstawową wiedzę, tzn. wiedziałem że coś jest, ale nie wiedziałem jak to wykorzystać i w jakiej kolejności Dzięki Tobie, i dzięki całemu kursowi dowiedziałem się wszystkiego po kolei, zrozumiałem bardzo dużo i wiem teraz jak to stosować żeby otrzymać określone wyniki. Rozumiem już naprawdę dużo dzięki temu.

Brzmi ciekawie. A powiedz teraz, tak jeszcze trochę z drugiej strony, jak się czułeś podczas kursu? Czy biorąc pod uwagę ilość informacji które były przekazane, bo materiał jest bardzo szeroki, jak się czułeś z tym wszystkim kiedy przez te dwa miesiące pracowaliśmy razem?

Podczas kursu musiałem niestety wstawać o 5:00 rano i przerabiać kurs przez dwie godziny, a następnie wracając ze szkoły jeszcze przerabiać go z godzinę, dwie. Tak codziennie, ponieważ starałem się jak najbardziej szczegółowo dowiedzieć wszystkich informacji. To było chyba najtrudniejsze, ale czułem się naprawdę zadowolony z tego, że widzę swoje postępy.

Dlaczego niestety? Zwykle, ludzie którzy przyzwyczajają się do wstawania o 5:00 rano osiągają potem wielkie sukcesy.

Tak, lubię wstawać rano, ale niestety po miesiącu już stało się to bardzo uciążliwe, bo mój cały system funkcjonowania przestawił się i byłem niewyspany na lekcjach.

Jeśli chodzi o sen, to z jednej strony bardzo fajnie wstawać o 5:00 rano, ale z drugiej strony trzeba też zadbać o te 8 godzin snu. A powiedz, co Cię najbardziej zaskoczyło podczas kursu?

Najbardziej mnie zaskoczyło to, w jaki sposób przekazujesz wiedzę. Jest to naprawdę sposób dzięki któremu czytam całego notebooka i rozumiem 90%, czytam drugi raz, rozumiem już 95% i, na przykład następnego dnia potrafię już wykorzystać w pewnym zakresie tą wiedzę i to naprawdę jest bardzo ciekawe, w jaki sposób Ty to stworzyłeś i jak to działa.

Pamiętam, że w ramach kursu ja zwykle motywuję na różne sposoby i była stworzona taka lokalna grupa “Mastermind”, w której też brałeś udział. Powiedz, jak to wyglądało. Pamiętam, że pod koniec kursu te spotkania przestały być regularne, ale z drugiej strony wiem, że próbowaliście, przynajmniej na początku wspierać się nawzajem. Powiedz coś więcej, jak to działało.

Wyszliśmy z założenia, że grupa powstaje po to żeby motywować siebie nawzajem, i nawet nie tyle żeby zadawać pytania na temat kursu jak coś zrobić, bo od tego był Slack, ale od tego żeby motywować się i wspierać. Jak ktoś nie ma czasu, to zakładamy, że ta osoba napisze nam na Slacku, na grupce, że dzisiaj nie mam czasu, ale postaram się zrobić daną rzecz i, na przykład wieczorem starałem się napisać do tej osoby i zapytać czy się udało. To bardzo motywuje, bo jednak masz jakieś zobowiązanie według drugiej osoby, przez co starasz się to wykonać nawet jak nie masz czasu.

Bardzo fajne zagranie psychologiczne. To takie pilnowanie się nawzajem w pozytywnym sensie tego słowa, zwykle przynosi wyniki. Również z Pawłem zorganizowaliście spotkanie lokalne w Krakowie. Powiedz mi, co Cię zmotywowało żeby to spotkanie się odbyło, oprócz tego, że próbowałem namówić wszystkich uczestników żeby takie spotkanie zrobić, ale nie wszyscy chcieli wziąć na siebie tą odpowiedzialność, a u Ciebie była taka chęć. Co Cię do tego zmotywowało?

Jestem młody, dopiero wchodzę całą branżę IT, sztucznej inteligencji i chciałbym poznawać ludzi z tej branży, tak żeby w przyszłości mieć z nimi kontakt. Dlatego stwierdziłem, że jeżeli teraz jestem na kursie, są osoby które mają te same zainteresowania, jest szansa żeby spotkać się z nimi, to dlaczego tego nie zorganizuje? Napisałem do Pawła czy nie byłby chętny ze mną to zrobić, on się zgodził i razem postanowiliśmy to zorganizować. Było chyba 5 osób i planujemy następne spotkanie, na które Cię bardzo serdecznie zapraszam.

Kto tam może się dołączyć? Czy wy z Pawłem jak zbieraliście grupę mieliście jakieś ograniczenia co do osób które mogą tam przyjść?

Nie, żadnych ograniczeń nie było. Wstęp jest wolny, nikt za nic nie płaci, my z chęcią zapraszamy każdą osobę która by chciała przyjść i porozmawiać z nami o swoich przeżyciach i zainteresowaniach na temat sztucznej inteligencji. Mówię sztucznej inteligencji, bo to najbardziej ogólny temat. Nie ma żadnych przypadków, kiedy mówimy, że nie można przyjść. Jest to otwarte spotkanie dla uczestników wszystkich Twoich kursów, jak i również innych osób.

Super! Między innymi wiem, że dołączyła się jedna osoba, bodajże z pierwszej edycji, bo wysyłam maile i próbuję nagłośnić tą sprawę. Cieszą mnie takie lokalne grupy, które próbują się wspierać nawzajem. Też tam nie chodzi o to, żeby porozmawiać na tematy techniczne, bo akurat na to nie ma za bardzo czasu żeby to wszystko omówić, ale bardziej wymiana doświadczeniem, jakieś wskazówki, triki życiowe.

To jest bardzo fajne miejsce i do końca mam nadzieję, że ta inicjatywa dłużej pożyje. Wspomniałeś, że generalnie rzecz biorąc czytając materiał, notebooki, przerabiając to co wszystko było przedstawione na kursie, to po jakimś tam czasie dochodziłeś do prawie 100% zrozumienia. Powiedz teraz, co dalej? Zdobyłeś tą wiedzę, udało się zrozumieć co było przedstawione na tym kursie, ale jaki jest następny twój krok? Co zrobisz z tą wiedzą którą zdobyłeś?

Moim postanowieniem noworocznym jest zdobycie rangi “master” na“Kaggle” jeszcze w tym roku, dlatego ten cały rok poświęcam na zdobywanie praktycznej wiedzy, i oczywiście trochę teorii. Na “Kaggle” są konkursy, więc sądzę że tutaj najbardziej wykorzystam swoją zdobytą wiedzę oraz nauczę się nowych rzeczy.

Brzmi bardzo ambitnie. Komu polecasz wziąć udział w kursie DataWorkshop?

Kurs polecam przerobić każdemu, kto jest zainteresowany tymi tematami, kto nie ma solidnych podstaw Pythona, bo szczerze nie miałem na początku, jednak bez problemu można wszystko zrozumieć. Przy odrobinie czasu i chęci da się naprawdę wynieść bardzo dużo z tego kursu.

Dzięki wielkie za znalezienie czasu i podzielenie się swoją opinią. Życzę Ci bardzo, żeby udało się osiągnąć ten stopień “master” na Kaggle. Również trzymam kciuki za twój praktyczny rozwój, bo czuć ten potencjał i energię do działania. Trzymam kciuki za takie inicjatywy, jak chociażby lokalne spotkania w Krakowie i przy okazji jeszcze raz zapraszamy wszystkich chętnych do udziału w spotkaniach. Jak na razie nie są one regularne, ale kto wie? Być może w tym kierunku to pójdzie. Życzę Ci wszystkiego dobrego.

Dziękuję, nawzajem.

Teraz przejdźmy do opinii Radka. To jest człowiek, z którym chce się współpracować. Jest rzetelny, przewidywalny, odpowiedzialny. Umie zadawać właściwie pytania i próbuje bardziej zrozumieć ogół tematu, niż rzeczy wyrwane z kontekstu. Radek miał pakiet premium, więc spędziliśmy z nim 8 godzin na samych konsultacjach, gdzie lepiej go poznałem. Myślę, że Radek jest dobrym przykładem, że warto znaleźć w swojej firmie podobne osoby i umożliwić im rozwinięcie skrzydeł.

Cześć Radek, przedstaw się: kim jesteś, czym się zajmujesz, gdzie mieszkasz?

Cześć Vladimir, jestem Radek. Mieszkam we Wrocławiu, zajmuje się w tej chwili prowadzeniem zespołu konsultantów, którzy wdrażają narzędzia firmy Atlassian, czyli takie jak JIRA, Confluence, Bitbucket, Bumble. Jeśli ktoś pracuje w IT, to prawdopodobnie słyszał o którymś z nich, albo ich używa. My się zajmujemy wdrażaniem tego od a do z, to znaczy jeździmy na warsztaty analityczne, analizujemy potrzeby klientów, później konfigurujemy te narzędzia u nich zgodnie z wymaganiami które zebraliśmy, rozszerzamy te narzędzia o różnego rodzaju pluginy, które dodają funkcjonalności których te narzędzia nie mają. Robimy to przez kodowanie w języku Java, a następnie szkolimy użytkowników z tego i administratorów.

Ostatecznie świadczymy support do tych produktów, także ja prowadzę taki zespół. Mój background to programowanie. Wywodzę się z tego nurtu software engineering’u. Studiowałem informatykę na Politechnice Wrocławskiej. Później troszkę na uczelni w Szwecji. Niedawno skończyłem też MBI, więc mam pogląd biznesowo techniczny na różne aspekty, co się fajnie uzupełnia i fajnie sprawdza. Pracuję w firmie, która nazywa się “Deviniti”. To jest software house Wrocławski z polskim kapitałem. Mamy tam około 150 osób.

Myślę, że faktycznie te narzędzia które wymieniłeś są dość znane. Sam ich używam. Pracowałem też w różnych firmach i widziałem je na własne oczy w tej, czy innej konfiguracji. Co ostatnio czytałeś?

Ostatnia książka którą przeczytałem w całości, bo czytam je tak trochę wybiórczo i po kawałku nazywa się “Disrupted My Misadventure in the Start-Up Bubble”. Po polsku tytuł jest troszkę źle przetłumaczony moim zdaniem, to jest: “Fackup, czyli moja przygoda z korpoświatem”. Książka jest autorstwa takiego pana, który się nazywa Dan Lyons, i on był długoletnim redaktorem w Forbes, w Newsweeku i ma doświadczenie bardzo rzetelnego dziennikarza, który później został z tego Newsweeka zwolniony i przeszedł do firmy, która się nazywa HubSpot.

Ta firma się zajmuje generalnie marketingiem, takim troszkę zautomatyzowanym. Trafił do całkiem innej kultury firmy czyli do takiej, która jest złożona z młodych, dynamicznych ludzi. Może bez dużego doświadczenia, ale z dużą energią. Porównywał to do tego doświadczenia jak działa Krzemowa Dolina, od takiej strony firm, które chcą szybko zarobić, może niekoniecznie dostarczając wartość, ale robiąc dużo szumu dookoła siebie. Jest to bardzo interesująca książka, napisana z ciekawej perspektywy, która dużo mi dała do myślenia i też pokazała cały ten świat Kalifornii i tego Zagłębia od takiej strony, której nie znałem, także mogę ją polecić.

Bardzo dziękuję za wspomnienie tej książki, bo ona faktycznie jest ciekawa, również jak poruszenie tego tematu, że ten świat Doliny Krzemowej, tej Kalifornii dość często wygląda nieco inaczej. Tam jest dużo zalet i tam są super możliwości, jeżeli chodzi o rozwój, i tak dalej. Również są takie „czarne”, mniej znane aspekty, których nie widzą osoby z zewnątrz i dość często zbyt romantycznie podchodzą do tego tematu.

Pamiętam, że wcześniej byłem większym „romantykiem” i chciałem tam na pewno się przeprowadzić. Teraz już troszkę mniej, chociaż nadal uważam, że tamte rejony są bardzo fajne, jeżeli chodzi o rozwój, w szczególności tematy uczenia maszynowego. Chociaż warto przyznać, że teraz Kanada jest takim drugim centrum jeżeli chodzi o możliwości w tym obszarze. Wspominając uczenie maszynowe, opowiedz swoją historię. Jak to się stało, że tym się zainteresowałeś, albo wróciłeś do tego?

To jest historia, która rozpoczęła się mniej więcej pod koniec moich studiów. Skończyłem studia na informatyce na Politechnice Wrocławskiej w 2006 roku i każdy ze studentów wybiera najpierw specjalizację. Ja wybrałem inżynier oprogramowania, a w ramach specjalizacji wybierało się profil i ten profil to była taka grupa przedmiotów, którą trzeba było zrobić. Ja wybrałem profil sztuczna inteligencja, ponieważ wszyscy wybierali jakieś tam bazy danych, takie standardy które jakoś mnie nie pociągały, a ja chciałem pójść w coś innego i właśnie wybrałem sztuczną inteligencję, bo pomyślałem sobie, że kiedyś napiszę jakiś taki program, który za mnie wszystko będzie robił, a ja będę tylko siedział i patrzył jak to się dzieje. Takie miałem marzenie. Później dość szybko się okazało, że jednak ta cała sztuczna inteligencja jeszcze tak niedużo potrafi. To jest wszystko w takim stadium stricte naukowym i do biznesu jest ciężko z tym wyjść.

Ja się trochę zawiodłem. Zostawiłem ten temat na dość długo i zajmowałem się tym wszystkim, co Ci moi koledzy wybrali, czyli takie standardowe programowanie, tworzenie różnych featureów do produktów które ktoś inny wymyślił. I tak się niedawno rozejrzałem, że nagle po tych kilkunastu latach od skończenia studiów, automatyczne samochody jeżdżą same i widzę, że coś się tu zaczęło dziać, więc przyjrzałem się tematowi raz jeszcze. Zobaczyłem, że to wszystko jest już dość fajnie rozwinięte i faktycznie w biznesie zaczyna się sprawdzać. Postanowiłem wrócić do tego, a że podwaliny jakieś teoretyczne miałem, to było troszkę łatwiej, ale chciałem zobaczyć jak w praktyce to wygląda i szukając materiałów trafiłem na Twój kurs, który obiecywał takie praktyczne podejście. Zapisałem się, przeszedłem przez niego i nie żałuję.

Jakie miałeś cele i oczekiwania? Czy udało się je osiągnąć? Jak się czujesz po kursie?

Moje oczekiwania od kursu były takie, żeby do końca tego minionego roku 2018 nabyć aktualną wiedzę na temat algorytmów machine learningu aplikowanych do biznesowych problemów, tak żebym mógł produkcyjnie wdrażać rozwiązania problemów biznesowych. Na tym mi bardzo zależało i to się udało osiągnąć. Znam teraz te algorytmy, które rzeczywiście dają jakieś wyniki, wiem jak je wdrażać. Pokazałeś nam na kursie wdrażanie na produkcję, co było bardzo ciekawym elementem którego wcześniej nigdy nie poznałem, zwłaszcza w trakcie studiów, bo tam raczej to było do momentu: stwórzmy jakiś fajny proof of concept (POC), zobaczmy czy działa i w zasadzie potem nikt nie mówił co dalej, a tutaj się dowiedziałem. Więc jak się czułem podczas kursu? Czułem się wspierany, bo stworzyłeś bardzo fajną społeczność na Slacku, gdzie nawzajem sobie pomagaliśmy i tam się fajnie wszyscy udzielali.

Twoje wsparcie też było bardzo duże. W zasadzie żadnego pytania zadanego na Slacku nie pozostawiłeś bez odpowiedzi. Było tam dużo nowego materiału, dużo nowych idei i to wdrażanie na produkcje, które było dla mnie kompletną nowością oraz sporo aspektów o których nawet nie myślałem, typu wersjonowanie wszystkiego po kolei żeby osiągać powtarzalne wyniki, łącznie z wersjonowaniem danych parametrów do modelu było bardzo ciekawe. To było bardzo inspirujące i ta iskra, którą straciłem wtedy z końcem studiów, teraz trochę odżyła do tego ML’a i jestem pełen energii żeby doczytać jeszcze więcej na ten temat.

Miałeś pakiet premium który jest dość rzadki jeżeli chodzi o ilość osób, które mają ten pakiet, bo fizycznie mam 24 godziny jak wszyscy inni, więc ciężko tutaj wziąć większą grupę. Czy dla Ciebie ten pakiet premium faktycznie był wartością dodaną, i jeżeli tak, to dlaczego?

Był. Ja właśnie dlatego wybrałem pakiet premium, ponieważ chciałem mieć kontakt z kimś, kto wie o czym mówi, żebym mógł bardzo szybko “ubijać” moje “głupie” pomysły oraz doradzać w którą stronę pójść dalej. Chciałem przyspieszyć swoją naukę, i tak jak wspominałem na początku ja też się zajmuje zawodowo konsultingiem, więc swój swojego pozna. Jestem w stanie szybko powiedzieć, czy ktoś naprawdę wie o czym mówi i jest w stanie doradzić, czy po prostu przepala czas mówiącą o ogólnikach. I Ty zdecydowanie wiesz o czym mówisz, i to czuć. Byłeś w stanie skutecznie przekazać mi swoją wiedzę i dobrze mnie ukierunkować w rozwiązywaniu problemów, które miałem. Także to była dla mnie duża wartość. Podczas tych konsultacji poruszaliśmy bardzo szeroki zakres tematów. To nie tylko były rzeczy techniczne, ale też były tematy takie jak podejść do klienta z tematem machine learningu. Bo ja wiem jak podejść do klienta z tematem którym się zajmuje, natomiast machine learning jest trochę taką specyficzną działką. Już samo to, że nie możesz na pewno obiecać wyników jest dziwne, ponieważ w takim typowym podejściu software’owym zawsze gdzieś tam zrobisz kawałek i nawet jeśli projekt się przeciągnie, to gdzieś tam te wyniki na koniec dostaną, a tutaj to wszystko zależy od danych, od ich jakości, ilości, więc jak podejść żeby było dobrze, też sobie omówiliśmy i to było dla mnie bardzo ciekawe.

Muszę też podziękować Tobie za to, że te konsultacje przechodziły bardzo sprawnie z tego powodu, że zawsze przed startem miałeś pytanie na które mogłem też zajrzeć jeszcze przed spotkaniem, jakoś się zastanowić nad nim, oraz te pytania było bardzo dobrze ustrukturyzowane i logiczne, przez co pracuje się znacznie łatwiej. To jest jedna rzecz za którą chcę Ci podziękować.  Druga rzecz, która jest bardzo fajna jeśli chodzi o współpracę, to miałeś konkretne zadanie które robiliśmy, przy czym specjalnie to było bardziej tak zrobione z mojej strony, że trochę rzucałem Cię na głęboką wodę, gdzie tylko nadzorowałem czy płyniesz w dobrym kierunku, czasem toniesz, ale nie aż tak głęboko i fajnie jest mieć możliwość współpracy z człowiekiem, który po pierwsze ma jakiś konkretny problem do rozwiązania, a po drugie ma tę chęć i po trzecie umiejętności. Bardzo przyjemnie się wtedy współpracuje.

Bardzo dziękuję

Czy było coś, co Cię zaskoczyło na kursie?

Tak, było kilka takich rzeczy. Myślę, że pierwszą to była istotność feature engineeringu. Ja sobie nie zdawałem sprawy, jak to jest istotne i ile czasu faktycznie się spędza nad tym. Mi się wydawało, że większość czasu będę spędzał nad doborem modelu do problemu, nad jego parametryzacją. Czyli dostaję dane, wrzucam je po prostu na jakiś model, patrzę na wyniki i dobieram sobie ten model odpowiednio. Natomiast okazało się, że jednak większość czasu to jest czyszczenie tych danych, to jest przyglądanie się różnym korelacją między różnymi cechami. I to było dla mnie dużym zaskoczeniem, bo okazało się, że jest dokładnie odwrotnie niż myślałem. Także to była pierwsza rzecz.

Druga rzecz to była ilość materiału, którą nam dałeś. Było mnóstwo filmów. Pierwszy na otwarcie każdego modułu, około godzinny na koniec modułu, webinar który jest też około godzinny, w trakcie do każdej lekcji w tym module też miałeś filmy, do tego książka w postaci tekstowej, w postaci audiobooka i jeszcze te konsultacje to naprawdę było duże wyzwanie żeby temu podołać i wszystko przerobić. I powiem szczerze, że wszystkiego nie przerobiłem, ale fajnie, że zostawiłeś to po kursie, także będę sobie do tego jeszcze wracał i przerabiał to dokładniej.

To było zaskoczenie. Przydatność tego materiału w praktyce to jest też coś, co mnie zaskoczyło, bo faktycznie to jest wiedza z którą mogę iść w biznes i zrobić coś konkretnego. Co prawda, jest jeszcze oczywiście bardzo dużo rzeczy które muszę doczytać, douczyć się tak jak, na przykład NLP czy chociażby te szeregi czasowe których też uczysz. To mi się pewnie przyda, natomiast już ta wiedza którą mam, pozwala mi osiągnąć wyniki nawet przy tym problemie, który przerabialiśmy na konsultacjach. To jest problem który właśnie rozwiązuję aktualnie w pracy. Polega on na przewidywaniu czasu rozwiązania pewnego problemu zgłoszonego przez klienta jakiemuś pracownikowi, który ma go rozwiązać. Mamy już trochę historycznych danych i okazuje się, że prawdopodobnie bez NLP, tylko z tą wiedzą którą mam z kursu praktyczne uczenie maszynowe jestem w stanie osiągnąć całkiem ciekawe wyniki. Konkurs Kaggle, ten który zrobiłeś, czyli przewidywanie cen nieruchomości. W zasadzie taka analogia do tego co robię w firmie, trochę na innych danych oczywiście i zaskoczyło mnie to, że wcale nie było tak prosto osiągnąć relatywnie dobry wynik do tych którzy byli TOP i spędzili nad tym mnóstwo czasu. Ja tego czasu aż tyle nie miałem, ale nawet gdybym go miał to oddaje tutaj honor kolegom. Osiągnęli naprawdę bardzo dobre wyniki.

Wspaniale! Kontynuując ten wątek jeżeli chodzi o trzy kroki, bo ten problem który przerabialiśmy w trakcie konsultacji można jeszcze usprawnić, ale kierunek przynajmniej jest wiadomy. Jakie jeszcze masz plany i jak chcesz zastosować wiedzę którą zdobyłeś? Nie wiem o jakich planach możesz opowiadać z poziomu firmy, ale jestem ciekawy co dalej.

Jeśli chodzi o firmę to mogę powiedzieć na razie tyle, że będziemy robić pełny proof of concept, takie mini prototypy różnych hipotez, próbować patrzeć czy mamy dane, które nam pozwalają rozwiązać problemy zgłaszane przez naszych klientów. To się wiąże głównie z klasyfikacją ticketów wpadających do systemów helpdeskowych, z podpowiadaniem jakie tematy należałoby opisać bardziej szczegółowo w bazie wiedzy. Żeby to dobrze zrozumieć trzeba mieć jakiś background w narzędziach Atlassiana, natomiast tak ogólnikowo mogę właśnie o tym powiedzieć. Będziemy weryfikować te hipotezy na podstawie danych, które mamy i na podstawie wiedzy, którą wyniosłem z tego kursu. To jest pierwsza rzecz, jeśli chodzi o to co dalej chciałbym zrobić. Druga rzecz, to chciałbym się oczywiście rozwijać praktycznie, nie tylko na tych danych które mam w firmie, ale też na innych. Myślę, że będę patrzył na Kaggle’a i może niekoniecznie ścigał się z tymi najlepszymi, bo musiałbym nie mieć życia żeby to robić i wygrywać, natomiast na pewno chciałbym poćwiczyć sobie i popatrzeć czy jestem w stanie poprawić swoje wyniki. Te dane na pewno mi się przydadzą i do uczenia się aspektów, takich jak NLP i być może szeregów czasowych.

Bardzo dziękuję. Komu możesz polecić kurs online praktyczne uczenie maszynowe DataWorkshop?

Ja bym go polecał w pierwszej kolejności programistom, i to wszystkim, ale zwłaszcza takim którzy chcą spróbować czegoś nowego, bo być może już się znudzili rozwiązywaniem tysięcznego buga i chcieliby zobaczyć coś ciekawszego. Poleciłbym to też ludziom, którzy potrafią myśleć logicznie, którzy mają ścisły umysł i których interesuje uczenie maszynowe, ale im bym polecał jednak najpierw przerobić taki choćby podstawowy kurs programowania, najlepiej w Pythonie. Jeśli to zrobią, to mają dobrą podstawę żeby wejść w Twój kurs, bo sam widziałem po sobie. Ja mam dużą wiedzę programistyczną, znam języki takie jak Java, C#, C, C++, gdzieś tam w tle Pascal kiedyś był też, więc programować potrafię, natomiast Pythona nie znałem.

Moduł zerowy który dałeś do tego kursu był bardzo pomocny, natomiast czasami miałem takie wrażenie, że ja dokładnie wiem co chcę zrobić ale nie wiem jak dokładnie to zapisać i musiałem troszkę researchu przeprowadzić w trakcie, co mnie troszkę spowalniało, zajmowało czas i paliło energię. To takie uczucie, jak wiesz co chcesz powiedzieć i masz to słowo na końcu języka, ale nie wiesz jakie to jest słowo. Tego się da uniknąć jeśli się tego Pythona troszkę lepiej pozna wcześniej. Więc takie dwie grupy: programiści i ludzie którzy myślą logicznie i interesują się uczeniem maszynowym.

Super! Dziękuję Ci bardzo Radek za Twój czas, który spędziłeś dzieląc się swoją opinią i życzę Tobie, żeby udało się zrobić te wszystkie rzeczy, które masz zaplanowane w firmie, jak i również prywatnie. Wszystkiego dobrego, do usłyszenia, do zobaczenia.

Bardzo dziękuję, do usłyszenia.

Teraz kolej na Pawła. Paweł to człowiek, który jest dla mnie bardzo inspirujący. Mimo tych wszystkich trudności, które ma w życiu, stara się z nimi sobie radzić, i co ważne mieć przy sobie dobry humor i zero pretensji do innych. Teraz nie chcę opowiadać historii, bo prawdopodobnie część z nich jest prywatna, ale faktycznie, wiele osób na jego miejscu zachowałoby się zupełnie inaczej, bardziej agresywnie do świata.

Kolejną inspiracją z jego strony jest to, że Paweł wygrał konkurs, który był zorganizowany podczas kursu. Inspiruje mnie to dlatego, że poziom który udało się mu osiągnąć w rozwiązaniu był dość dobry, a przedtem nie miał styczności z uczeniem maszynowym. Co prawda musiał spędzić trochę czasu (i to zrobił), ale warto dodać że ma trójkę dzieci i pracę pełnoetatową, więc ciężko mu zarzucić, że jest łatwiej mu znaleźć wolny czas. Dlatego tutaj bardziej chodzi o organizowanie życia. Zapraszam do lektury.

Cześć Paweł, przedstaw się: kim jesteś, czym się zajmujesz, gdzie mieszkasz?

Cześć Vladimir. Ja mieszkam w Krakowie, staram się pomagać takim nietechnicznym firmom w prowadzeniu ich biznesu w internecie. Opiekuje się ich serwerami i stronami www, bazami danych. W dużej mierze to jest oparte na rozwiązaniach chmurowych. Takie trochę programowanie, trochę zarządzanie. To są moje główne zajęcia.

Co ostatnio czytałeś?

Dla swojego rozwoju czytałem ostatnio Davida Allena, “Getting Things Done”. To jest taka książka do której wracam co jakiś czas, żeby trochę sobie poukładać swoje życie. A z rzeczy związanych bardziej z machine learningiem, to też miałem okazję zajrzeć do książki “Superinteligencja” Nicka Bostroma. To jest taka książka o scenariuszach i zagrożeniach, które niesie ze sobą rozwój sztucznej inteligencji. Potraktowałem to bardziej jako zbiór opracowań naukowych i czegoś ciekawego, co traktuje o tej dziedzinie która jest dla mnie jeszcze cały czas trochę niepoznana.

A co się stało, że zainteresowałeś się uczeniem maszynowym. Jak do tego doszedłeś?

To jest tak, że ja od dłuższego czasu słucham różnych podcastów. Kiedyś trafiłem na Twój i jako że w pracy też mam do czynienia z różnymi algorytmami, zacząłem się zastanawiać czy coś takiego mogłoby się przydać właśnie naszym klientom w ich pracy. Właściwie niewiele później okazało się, że jeden z naszych klientów chciałby zbadać sentyment komentarzy, które zostawiają klienci na ankietach. Ankiety są rozsyłane przez banki i klienci wypełniają te ankiety zostawiają też komentarze. Chcieliśmy zbadać sentyment tych komentarzy. Okazało się, że są gotowe rozwiązania. My zastosowaliśmy bodajże “Amazon Comprehend”. Jest to gotowy moduł który się zajmuje dokładnie badaniem sentymentu, natomiast brakowało mi jakiejś głębszej wiedzy dotyczącej właśnie tego, jak to się dzieje że to wszystko pracuje tak, jak trzeba i czy moglibyśmy coś zmienić na własne potrzeby. Dlatego chciałem poznać tę dziedzinę żeby nie było tak, że tylko używam jakichś narzędzi i zupełnie nie wiem co tam gdzieś w środku siedzi.

To może warto powiedzieć tak trochę na boku, że słuchasz różnych podcastów, również BiznesMyśli, za co Ci dziękuję. A teraz przejdźmy do tego o czym wspominałeś, że zacząłeś myśleć jak swoim klientom można pomóc przy pomocy uczenia maszynowego i prawdopodobnie wtedy pomyślałeś o kursie DataWorkshop praktyczne uczenie maszynowe. Jakie miałeś oczekiwania i czy zostały one spełnione na tym kursie?

Sprawa wygląda tak, że ja właściwie zupełnie wcześniej nie próbowałem sam interesować się uczeniem maszynowym. Zajrzałem może na dwie strony dotyczące “TensorFlow”, czy jakichś innych bibliotek, natomiast było to dla mnie na tyle nieczytelne na pierwszy rzut oka, że stwierdziłem że nie będę sam próbował gdzieś się tego nauczyć i stąd właśnie pomysł żeby zajrzeć na kurs, na którym to jest przestawione od A do Z. Głównie chodziło mi o nabycie, dosłownie od podstaw tej wiedzy, żeby dla kogoś kto wcześniej zupełnie nie miał z tym do czynienia, nie czytał zbyt wiele na ten temat, żeby dowiedzieć się wszystkiego co jest mi potrzebne aby chociażby minimalne rozwiązanie uruchomić, a przynajmniej zrozumieć co tam się dzieje. Przy wyborze jakichś bibliotek, czy czegoś co chciałbym użyć żebym nie musiał się zastanawiać co oni do mnie piszą, o co tam chodzi na tych stronach.

I okazało się, że na kursie dostałem całą dużą dawkę wiedzy, dokładnie od podstaw. To mnie bardzo ucieszyło, że zaczęliśmy od takich zupełnie prostych rzeczy, bardzo prostych pojęć i spojrzenia na bardzo proste rozwiązania, co mnie troszeczkę ośmieliło do używania później czegoś bardziej skomplikowanego. Te rozwiązania były wprowadzane stopniowo, coraz trudniejsze, dzięki czemu łatwiej mi było zrozumieć co się dzieje, dlaczego pewne rozwiązania się w taki a nie inny sposób wykorzystuje. Dzięki takim bardzo praktycznym przykładom, które tam się pojawiały, tak naprawdę mam wrażenie, że rozumiem w tym momencie jak te mechanizmy działają na tyle, żeby już świadomie wybierać rozwiązania które mogą pomóc w konkretnej sytuacji dla mnie, czy dla mojego klienta. I to jest to, o co mi chodziło. Bardzo się cieszę, że właśnie w ten sposób udało się dojść do takich rezultatów.

Co Cię najbardziej zaskoczyło na kursie?

Myślę, że te biblioteki które już są, i są na wyciągnięcie ręki, że są one bardzo proste w takim podstawowym użyciu w momencie, kiedy jeszcze nie jesteśmy jakoś bardzo zainteresowani głębokimi parametrami tych bibliotek, jakimś dobieraniem specyficznych parametrów, czy jakąś bardzo nietypową sytuacją. Mamy proste dane z których chcemy wyciągnąć jakieś proste rezultaty, to właściwie wystarczy parę linijek kodu i to wszystko działa. To mnie bardzo zaskoczyło, że właściwie mając trochę uporządkowanych danych mogę je po prostu pobrać, zasilić w odpowiedni sposób model, ten model zaczyna działać i już za chwilę mogę tak naprawdę korzystać z rezultatów tego, co stworzyłem. Nie spodziewałem się, że tak proste są te rozwiązania, bo myślałem że to jest dużo bardziej skomplikowane, i że trzeba będzie dużo więcej czasu poświęcić żeby dojść do jakichś sensownych rezultatów.

Zwykle pytam moich gości co ich zaskoczyło, a teraz sam powiem, co mnie zaskakuje przy każdej edycji. W ramach kursu jest konkurs. Też brałeś udział w tym konkursie, wygrałeś go, gratuluję. I co mnie zaskakuje, że wcześniej jakoś szczególnie tym się nie interesowałeś technicznie, gdzieś tam może słyszałeś w podcastach, ale jako obszar nie był on zbadany przez Ciebie wcześniej. Podobnie było w drugiej edycji. Osoba która wygrała, też za bardzo nie pracowała z uczeniem maszynowym.

Co prawda i pierwszą i drugą sytuację łączy jedna rzecz – wasze doświadczenie w IT. Co mnie cieszy, albo inspiruje i też zaskakuje jednocześnie to, że jeżeli jest osoba która ma duże doświadczenie w IT, to wystarczy jej pokazać kierunek myślenia, pokazać narzędzie i to działa. Ludzie po prostu wygrywają konkursy i warto przyznać, że rozwiązanie które udało Ci się osiągnąć i jest mega dobre. Czasami firmy które się w tym specjalizują nie potrafią powtórzyć podobnego wyniku, więc to dla mnie jest zaskakujące, jak czasem tą wiedzę można tak łatwo przelać na odpowiedni grunt.

Ja się cieszę, że faktycznie udało mi się taki rezultat osiągnąć. Trochę myślę o tym, że w mojej pracy, na co dzień tak naprawdę ja rozwiązuje problemy. Często klienci przychodzą do nas z różnymi dziwnymi pomysłami, czy dziwnymi problemami i ja często muszę przeskakiwać z jednego kontekstu na drugi. Czasem coś trzeba poprawić po stronie bazy danych, czasem po stronie oprogramowania, czasem na frontendzie. Te rozwiązania nie zawsze są takie zupełnie banalne. Gdzieś to moje życie, jako taka złota rączka dla naszych klientów, pokazało mi trochę jak różnie można podejść do problemu i może to pomogło trochę też w tym, żeby znaleźć mniej typowe rozwiązanie, czy inaczej podejść do tego konkursu, ale cieszę się, że taki wynik udało się osiągnąć.

Super. Wiem, że z Twojej firmy już 3 osoby dołączają się do czwartej edycji. To jest ciekawe, że firma ma budżet i wybiera interesujące szkolenie, bo ludzie są ciekawi tego, natomiast jakie Ty masz teraz plany? Jak zamierzasz wykorzystać wiedzę którą zdobyłeś podczas kursu, czy to prywatnie, tak hobbystycznie, czy bardziej właśnie zawodowo.

Zupełnie na początek, mam taki swój prywatny projekt, ponieważ mam swoją aplikację, taki mały program do prowadzenia budżetu domowego i pilnowania wydatków. Stwierdziłem, że jedną z rzeczy których nie lubię tam robić, to jest kategoryzacja tych wydatków, przypisywanie ich do właściwych grup i zawsze to zostawiam gdzieś na ostatnią chwilę. Potem mam całą masę takich rzeczy do poprawienia, a ponieważ mam już tam trochę danych, to spróbuję taką prostą kategoryzację na razie wyszkolić i zapiąć do tego programu, zobaczyć czy tam jej chociażby w minimalny sposób pomoże, a nawet jeżeli poradzi sobie z połową tych rekordów które ja muszę ręcznie przerobić, to już będzie dla mnie duży zysk.

Druga rzecz, to tam jest wyszukiwanie takich rekordów, które są nieistotne ze względu na budżet, bo na przykład jeśli wypłacamy pieniądze w bankomacie, to tak naprawdę one nie znikają i nie jest to wydatek, tylko one przechodzą z konta do portfela. Trzeba to w odpowiedni sposób też obsłużyć. Takie dwie rzeczy to jest zupełny początek. Prywatnie chciałbym to zrobić dlatego, że nie chcę od razu rzucać na klientów jakiejś nowo poznanej wiedzy. Chcę zobaczyć jeszcze raz jak to w praktyce gdzieś u mnie zadziała, natomiast też u naszych klientów już się pojawiło, tak jak wspominałem o tym kliencie który bada sentyment wypowiedzi swoich respondentów, to tam jest też pytanie o to, czy dałoby się to kategoryzować żeby, na przykład przypisać pewne komentarze do tego, że ten komentarz dotyczy na przykład obsługi w banku, a tamten komentarz dotyczy kosztów, a inny komentarz dotyczy trudności z wzięciem kredytu. Myślę, że to jest taki kolejny krok, żeby spróbować zobaczyć co z danych które nasi klienci mają można by jeszcze wyciągnąć i czy jest jakaś wartość, którą dla nich moglibyśmy w ten sposób przedstawić. Natomiast to w dużej mierze będzie zależało od tego, jakie dane już u klientów są i czy będziemy w stanie coś sensownego i dobrego dla nich znaleźć.

Jak zwykle od Ciebie można się spodziewać, że wszystko już jest poukładane zgodnie z planem. Jeżeli chodzi właśnie o tą klasyfikację kategorii, to też prawdopodobnie może być ciekawe, bo tak się robi w podobnych problemach, że niekoniecznie klasyfikuje się to na ostatnią kategorię tylko, na przykład dwie trzy, albo cztery, i masz taki AI, a następnie wybierasz nie z 10, z 20 tylko z dwóch trzech i on Ci już sugeruje. Potem wystarczy tylko kliknąć. To już jest taki półautomat, który stosunkowo łatwiej jest zrealizować, a tym bardziej że będziesz mieć jeszcze więcej danych, przez co łatwiej Ci będzie zrozumieć, w których miejscach model się myli. Będziesz mógł go poprawiać, żeby to dawało coraz lepszy wynik. Swoją drogą, to brzmi jak dobry pomysł na startup.

Ja patrząc też na swoje doświadczenia z pilnowaniem swojego budżetu myślę, że nie jest tak łatwo powierzyć takie dane komuś na zewnątrz. Co innego jest trzymać te dane w chmurze, czy u kogoś na serwerach, a co innego u siebie na swoim laptopie i obrabiać je lokalnie. Ja już mam tych danych na tyle dużo u siebie, że mogę spokojnie jakiś model wyszkolić, ale myślę że gdybym miał startup uruchamiać i zbierać cudze dane, to bym się trochę bał czegoś takiego.

Komu polecasz zrobić kurs online na DataWorkshop?

Przede wszystkim osobom, które chcą poznać coś ciekawego i które nie boją się spędzić naprawdę sporo czasu nad prostymi rzeczami, ale takimi które wymagają spojrzenia i przetestowania własnymi rękami, jak to działa, spróbowania czy dane rozwiązanie jest dobre, czy nie. Takich osób, które mają trochę dostępu do danych, przez co będą miały później co zrobić z tą wiedzą, bo tak naprawdę wiedza dla samej wiedzy nie wiem czy jest bardzo sensowna, ale w momencie kiedy ktoś tak jak, na przykład u nas ma dostęp do klientów, którzy mają dane może im jakoś pomóc, to myślę że to byłoby super.

Również, tak z mojego punktu widzenia dobrze jest przynajmniej troszeczkę tego oprogramowania znać, bo tam faktycznie sporo czasu się spędza pisząc różne rozwiązania, które może nie są bardzo skomplikowane, ale było mi łatwiej dlatego, że już gdzieś dużo różnych rzeczy pisałem i nie musiałem się zastanawiać nad samą składnią języka, tylko po prostu mogłem od razu przejść do rzeczy. Podsumowując, dla osób które są żądne wiedzy i chcą faktycznie coś ciekawego poznać co może zmienić nasze życie i dla osób które gdzieś chociaż trochę miały styczność z programowaniem.

Dzięki Paweł za Twój czas. Też życzę Ci żeby tak na spokojnie, w sposób poukładany udało się wdrożyć tą wiedzę którą zdobyłeś na kursie i trzymam kciuki żeby wszystko to, co gdzieś tam pojawiło się w słowach, pomysłach udało się zrealizować. Wszystkiego dobrego!

Dziękuję Ci bardzo. Bardzo to miłe z Twojej strony i mam nadzieję, że faktycznie uda się tą wiedzę gdzieś wykorzystać z pożytkiem dla mnie i z pożytkiem dla innych. Dzięki.

Dziękuję Ci bardzo za poświęcenie czasu na cały odcinek. Wiem, że to jest bardzo ciekawy temat dla osób które chcą rozpocząć naukę z uczeniem maszynowym, ale również wiem, że czytają to osoby które są ciekawe jak to się wszystko odbywa. Dziękuję Ci bardzo jeżeli udało Ci się dotrzeć do końca tego odcinka podcastu. Zapraszam na kolejny odcinek podcastu, w tym przypadku to będzie 50. Zobaczymy czy uda mi się zrealizować to, co chcę zrobić, bo mam ambitny plan, ale z drugiej strony mam teraz bardzo ograniczony czas ze względów prywatnych, ale o tym wspomnę może później. Tak czy owak, mam ciekawy plan zrealizować jeden odcinek, którego trochę się boję, bo chcę poruszyć tematy których na co dzień nie poruszam, jednak dużo nad tym się zastanawiam i o tym myślę. Będę bardzo ciekawy Twojej opinii, a na dzisiaj to tyle. Jeszcze raz dziękuję za wspólnie spędzony czas i do usłyszenia, do zobaczenia!

Artykuł Uczenie maszynowe na DataWorkshop, pragmatyczne wejście do świata ML pochodzi z serwisu Biznes Myśli.