Данил Лесоводский
Владимир, спасибо за столь развернутый комментарий!
>“Лучше быть здоровым и богатым (желательно, с интеллектуальным экзоскелетом), чем бедным, но больным”.
Моя ключевая мысль - что работает далеко не все. Но есть вещи, которые уже работают, их надо использовать и можно стать здоровее и богаче. .
>"...трудно поверить, что все его ML- и DL-проекты оказались успешными."
Это относится к навыку постановки целей проекта. При определенном уровне экспертизы цели и задачи ставятся достижимы вне зависимости от компетенции Заказчика в AI.
>Да и где граница между областями применения DL и классического ML?
Это технический вопрос? Или по бизнесу?
DL не такой уж и "экскаватор" как могло бы показаться с первого взгляда. Еще один подход к решению задачи со своей спецификой.
>Вот и в этом интервью много недосказок. Ведь черт, как известно, кроется в деталях. Но о ряде деталей (например, об используемых в своей практике датасетах и нейросетевых библиотеках) Данил Лесоводский скромно умолчал. Понятно почему: зачем показывать конкурентам, где деньги лежат…
Данных вокруг очень много, в том числе и абсолютно бесплатных. Все библиотеки лежат в открытом доступе. Буду рад ответить на любые конкретные вопросы.
Виталий, так о них и речь.
И так тоже бывает
Это точный прогноз?
У меня друг в Макдо работал. С тех пор он туда ни ногой. :)) Ну а если серьезно - пока еще рано для автомата "от и до".
Анна, роботы и AI пока только новую работу создают ))
Кстати, хороший вопрос. Есть идеи как посчитать?
Вот, очень верный аспект Вы подняли. Раз мы передаем рутинные функции машинам, то сложные задачи остаются на людях. И чтобы люди успешно с ними справлялись, необходимо сознательно заниматься этим вопросом. Персонал должен прекрасно понимать где машины работают, а где - не работают. И знания\навыки в нестандартных ситуациях должны быть на высоком уровне.
Вероника, я бы тоже не полетел и на машине бы тоже не поехал :))
Вы большие молодцы! Удачи и достойного роста!