Sunt curios daca mai e cineva de-aici interesat de machine learning, sau inteligenta artificiala daca e s-o luam mai la general? Cum ati inceput? Ati aplicat conceptele la munca? Aveti proiecte personale?
2 Likes
Sa zicem ca fac la diseratie un sistem de recomandare 
Sunt curios si eu sa vad ce iese.
Prin facultate m-am jucat putin cu Tensorfow de la Google
Sa zicem ca l-am facut sa compileze si l-am modificat putin de tot
Am observat in ultimii ani o “explozie” de cursuri despre machine lernaing, data science, ai etc
Matematica din spate este destul de consistenta. Algebra liniara, analiza matematica etc. Prin facultate am avut un curs de retele neurale.
Matlab are un toolbox pt neural networks, machine lerning alaturi de altele. Python este limbajul folosit in acest domeniu destul de mult.
Un alt “api” de machine lerning este Keras
Daca la disertatie imi iese ceva coerent poate o fac publica(lucrare + aplicatie)
@adavidoaiei era unul din cei mai activi contribuitori in categoria machine learning
Personal proiectul meu de disertatie a fost despre “Affective Learning” in care am analizat “sentimentele” colegilor mei din clasa intr-o lectura care a fost special structurata de supraveghetorul meu ca sa aiba si chestii interactive si chestii mai greu de inteles.
Ideea de la baza proiectului era ca profesorul sa aiba un ajutor la cursuri care sa ii spuna cum reactioneaza studentii la materialul care se preda ( i.e daca materialul care se preda este un subiect greu gen algebra liniara si studentii sunt toti confuzi, profesorul ar vedea chestia asta si ar actiona in consecinta )
Eu am reusit sa primesc o licenta temporara pentru o librarie de la o companie cunoscuta in America (Affectiva) si am folosit un SVM pentru a face diferenta intre starile studentilor. ( totul in C#)
Ei bine, din pacate studentii nu sunt chiar asa de expresivi cum am fi crezut si pe langa asta nu se simt foarte relaxati cand se uita “big brother” la ei.
Intr-adevar resurse sunt destul de multe pe site-uri gen coursera, udacity, khan academy ( pentru matematica ) si concursuri pe Kaggle.
Ce mi se pare foarte interesant e ca totul e o arta, in care programarea e poate 5-10%, pe cand foarte mult de lucru e la procesare datelor si a “feature extraction”, lucruri care pot sau nu sa faca modelul tau sa functioneze corect si folositor in ceea ce vrei sa il folosesti.
PS o chestie faina care am descoperit-o bazata pe o necesitate cucumber deep learning
2 Likes
Yup !
Asta am observat si eu. Acum un an si ceva am am avut un proiect la materia data minning. Am dat de un tutorial foarte bun de pe net. Incepea cu pregatirea datelor, feature extraction si altele. Am vazut ca se merge pe 80 - 20 (Pareto cumva ?).
Foarte interesanta disertatia ta.
Pe langa acea ferma de castraveti, ML-ul a fost integrat si in camere foto (Apple, Huawei), masini (Tesla) etc
Pe langa ML, mai adugam data science, big data 
Unde lucrez eu, a fost angajat un data scientist.
Lucrezi in domeniu ?
Lucrez ca programator full-stack (c# pe back-end si angular pe front-end), un fel de jack of all trades ca sa zic asa ca ajung sa fac de toate. E ok, dar nu e in domeniul machine learning. Incerc sa promovez ideea de a folosi machine learning si sunt destul de receptivi la asta doar ca datele nu prea ma ajuta iar daca datele nu exista, e cam greu ca ele sunt baza.
Mi-ar placea sa am un proiect folositor in machine learning si din care sa invat, dar nu gasesc nici o “problema” de rezolvat.
Sau nu ma gandesc indeajuns de mult la asta poate …
Am observat ca Kaggle e un punct bun de pornire pentru tot procesul de la A la Z.
O problemă de “rezolvat” ar fi realizarea unui engine de căutare deştept pentru magazinele online. Actualele “dumb search engine-uri” sunt extrem de limitate când e vorba de găsirea unor rezultate relevante în magazinele cu foarte multe produse…