Что более перспективно и востребованно будет в ближайшее время? Помоему нейронные сети переходят на некий качественный уровень и сдуваться не собираются.
В Web-е все так-же набрало обороты и более-менее стабилизировалось — сейчас фактически два основных фреймворка (Angular, React) и ситуация не сильно то изменяется уже несколько лет. Долгожданный WebAssembly, как и WebComponents, похоже, погоды не сделают.
В нейронные, имх, никто не спешит лезть, т.к. выглядит это некой непонятной хренью. Но в этом и весь смак — распознать на этапе пока все даже не смотрят.
Здравствуйте, Shmj, Вы писали:
S>Что более перспективно и востребованно будет в ближайшее время? Помоему нейронные сети переходят на некий качественный уровень и сдуваться не собираются.
Напишу как человек который думал отправиться в нейронные сети, но... тема очень интересная и потенциально очень хорошо продаваемая. При этом условно разделенная на две области: дата анализ – где надо уметь пользоваться инструментами и собственно само создание алгоритмов – где нужно очень хорошо знать математику, хорошо программировать и до кучи хорошо изучить наработки в области машинного обучения за последнии лет так 30-40. Первое хорошо для перехода в IT если ты не программист (типа такого), а вот со вторым всё сложнее. Тема просто огромная, с очень большой историей, кучей наработок и изрядным количеством людей с PhD в данной сфере. Если исходить из того, что надо что в новой сфере стоит из себя представлять не меньше чем в текущей области, то довольно скоро становится виден изрядный пласт задач.
Так что: если у тебя уже есть что продавать, то соваться в нейронные сети можно только если ты согласен выделит на это дело хотя бы 20-30 (а лучше 30-40) часов в неделю на протяжении хотя бы одного года. Иначе стоит подобрать что-то близкое/смежное с твоей текущей специализации.
Но тут надо понимать, что я исхожу из "надо быть в числе лучших если не в отрасли, что очень уж затратно в плане времени, то хотя бы твоей компании".
Здравствуйте, Shmj, Вы писали:
S>Что более перспективно и востребованно будет в ближайшее время? Помоему нейронные сети переходят на некий качественный уровень и сдуваться не собираются.
S>В Web-е все так-же набрало обороты и более-менее стабилизировалось — сейчас фактически два основных фреймворка (Angular, React) и ситуация не сильно то изменяется уже несколько лет. Долгожданный WebAssembly, как и WebComponents, похоже, погоды не сделают.
S>В нейронные, имх, никто не спешит лезть, т.к. выглядит это некой непонятной хренью. Но в этом и весь смак — распознать на этапе пока все даже не смотрят.
S>Во что лучше углубиться?
В нейронные сети лезет бешено много народа, онлайн курс, например, Джереми Ховарда — это больше 1000 одновременных участников, нейронки на семестр-другой появились во многих матемитических и не очень специальностях вузов,
штука эта уже давно вполне практичная и понятная — в том же видеонаблюдении вполне зрелые продукты типа распознать, когда работник по цеху без каски идет.
Многие банки, телекомы, платежные системы и тп уже заказывали тренинги для десятков своих работников.
Хакатоны по решению нейронками производственных задач реальных предприятий идут, по ощущениям, в мск почти каждую неделю и собирают сотни участников.
В вакухах очень часто кандидатов ограничивают обязательным требованием диплома одного из нескольких суперэлиьных вузов.
В общем мое мнение — людей в штуках нужно не много (в отличии от веба), свежие выпускники — прямо _очень_ крутые (у них еще есть время качать тему и они ее много бешено качают), но влазить в это можно
или если ты готов падать на зарплату стажера
или если у тебя за плечами крутой вуз и желательно кандидатская по математике + ты на годик угорел изучением всего этого в десятками часов в неделю
Идти надо туда, где у тебя больший интерес есть. В плане фин. выгоды, конечно лучше Front, порог входа ниже, и непаханное поле для деятельности.
Но задачки все-таки менее интересные, мне больше нравится ML, сам пытаюсь войти с определенными знаниями в нормальную контору.
Re[2]: Front (React и иже с ним) vs нейронные сети?
Здравствуйте, kaa.python, Вы писали:
KP>Напишу как человек который думал отправиться в нейронные сети, но... тема очень интересная и потенциально очень хорошо продаваемая. При этом условно разделенная на две области: дата анализ – где надо уметь пользоваться инструментами и собственно само создание алгоритмов – где нужно очень хорошо знать математику, хорошо программировать и до кучи хорошо изучить наработки в области машинного обучения за последнии лет так 30-40.
Фича нейронок в том, что там нифига не надо ничего знать. Просто связываешь нейронки в нужную топологию и вперёд с песней. Обучение нейронок, оптимизация топологии и прочее — это всё чисто практические навыки.
Следить за досягами и перемогами в области нейросетей тоже не сильно сложно. Статьи выглядят сначала пугающе, но на практике большинство из них описываются кодом на полстранички Питона.
Sapienti sat!
Re[3]: Front (React и иже с ним) vs нейронные сети?
Здравствуйте, Cyberax, Вы писали:
C>Фича нейронок в том, что там нифига не надо ничего знать. Просто связываешь нейронки в нужную топологию и вперёд с песней. Обучение нейронок, оптимизация топологии и прочее — это всё чисто практические навыки.
Быть может чтобы двигать технологию вперед и нужно много знать. А вот что касается использования и адаптации для практических нужд — тут согласен, все попытались сделать понятным для средняка.
Здравствуйте, Cyberax, Вы писали:
C>Фича нейронок в том, что там нифига не надо ничего знать. Просто связываешь нейронки в нужную топологию и вперёд с песней. Обучение нейронок, оптимизация топологии и прочее — это всё чисто практические навыки.
большая часть работы это работа с данными, а тут как раз нужны специфические навыки. для работы с картинками например хорошо бы освоить openCV. также нужно освежить знания в статистике и мат анализе
Здравствуйте, Shmj, Вы писали:
S>Что более перспективно и востребованно будет в ближайшее время? Помоему нейронные сети переходят на некий качественный уровень и сдуваться не собираются. S>В Web-е все так-же набрало обороты и более-менее стабилизировалось — сейчас фактически два основных фреймворка (Angular, React) и ситуация не сильно то изменяется уже несколько лет. Долгожданный WebAssembly, как и WebComponents, похоже, погоды не сделают. S>В нейронные, имх, никто не спешит лезть, т.к. выглядит это некой непонятной хренью. Но в этом и весь смак — распознать на этапе пока все даже не смотрят. S>Во что лучше углубиться?
Чистый Фронтенд — муторно, чистый ML вообще не бывает — успешные карьеры в этой области делают как раз когда ML накладывают на какой-то другой общирный опыт (ComputerVision, e-Commerce итп).
Задаюсь похожим вопросом, но в чистом виде ни то ни то не интересно, хочу скрестить с плюсами если получится.
На работе сейчас C++ + JavaScript, всякие архитектурные задачи, в целом смотрю нормальная комбинация для Robotics, IoT, CAD/Simulation, разные конторы периодически стучатся в Линкедин. ML в эту картину уже сложнее вписать, но тоже можно — как раз ComputerVision/Robotics/Self-driving cars etc.
Re[2]: Front (React и иже с ним) vs нейронные сети?
Здравствуйте, Faland, Вы писали:
S>>В нейронные, имх, никто не спешит лезть, т.к. выглядит это некой непонятной хренью. Но в этом и весь смак — распознать на этапе пока все даже не смотрят.
Не знаю как в бСССР, в Штатах похоже каждый индус и китаец прошел курс Нга и вписал себе в резюме Machine/Deep learning.
