Сегодня наш собеседник - Эндрю Ферлитч. Эндрю - разработчик программ в Google, где он разрабатывает учебные программы и преподает искусственный интеллект, науку о данных, машинное обучение и компьютерное зрение.

Раньше он был главным научным сотрудником и менеджером проекта с более чем 20-летним опытом в исследовательских областях и 30-летним опытом работы в отрасли, имея 115 патентов, выданных в США. Он имеет степень магистра компьютерных наук со специализацией в области искусственного интеллекта. Он работал в широком спектре технологических областей для коммерческих исследований. Его основной опыт за последние 5+ лет был в машинном обучении, нейронных сетях, геопространственных технологиях, науке о данных / аналитике, открытых / больших данных и автономных транспортных средствах.

Эндрю также является автором серии справочников Идиоматический программист по Keras и компьютерному зрению, которая очень ориентирована на разработчиков в целом. Я очень рекомендую это проверить.

Я хотел бы от всей души поблагодарить Эндрю за то, что он нашел время для этого интервью. Я надеюсь, что это интервью послужит цели для улучшения сообществ специалистов по науке о данных и машинного обучения в целом :)

Интервью с Эндрю Ферличем, разработчиком программ в Google

Саяк: Привет, Андрей! Спасибо за интервью. Рад видеть вас здесь сегодня.

Андрей: Саяк, спасибо, что пригласили меня.

Саяк: Может быть, вы могли бы начать с того, чтобы представиться - какова ваша нынешняя работа и каковы ваши обязанности там?

Эндрю: я работаю в Google по связям с разработчиками машинного обучения. Моя основная обязанность - связаться с сообществами разработчиков программного обеспечения, университетами и программами STEM в старших классах как преподаватель AI / ML / DS.

Саяк: Замечательно! Не могли бы вы рассказать, как вы заинтересовались наукой о данных и машинным обучением?

Эндрю: Я всегда так или иначе был специалистом по обработке данных. Я получил степень в области искусственного интеллекта в 1987 году, но тогда я был AI Winter. В итоге я стал ученым-исследователем, работающим в японской ИТ-сфере, специализирующимся на визуализации / компьютерном зрении и данных. Так что это был естественный шаг к тому, чтобы перейти к сегодняшнему определению исследователей данных и машинного обучения.

Саяк: Я рад, что у нас есть общий интерес к компьютерному зрению. Когда вы только начинали, с какими проблемами вы столкнулись? Как вы их преодолели?

Эндрю: Я думаю, что в 2016–2017 годах для меня самой большой проблемой было «переучивать» статистику. За всю свою карьеру у меня не было потребности в продвинутой математике. Я заставлял себя посещать онлайн-курсы, читать книги и т. Д., Пока все это снова не освежилось в моей голове. Сегодня я преподаю статистику наряду с другими темами машинного обучения в университетах в качестве адъюнкт-профессора.

Саяк: Это мотивирует, Эндрю :) На самом деле, я прочитал ваш небольшой справочник по статистике (предлагаемый в серии Справочник идиоматического программиста), и он мне очень помог в переосмыслении многих концепций. Спасибо вам за это! Какие из главных проектов вы реализовали в годы становления?

Эндрю: Я бы не сказал, что у меня есть головной проект, потому что мне повезло с моим опытом работы с автономными транспортными средствами до машинного обучения, чтобы иметь возможность найти работу внештатного сотрудника и учиться на работе. Некоторые из первых были связаны с пониманием использования НЛП с записями пациентов и страховых компаний в сфере здравоохранения. В другом случае компьютерное зрение использовалось для обнаружения болезней и заражения сельскохозяйственных культур в режиме реального времени с помощью автономного наземного беспилотника, который затем мог направить воздушный беспилотник для распыления зараженных территорий в режиме реального времени.

Саяк: Это действительно фантастические приложения, о которых вы там упомянули. Эти области науки о данных и машинного обучения стремительно развиваются. Как вам удается отслеживать последние важные события?

Эндрю: Прочтите, Код и Обучите. Я читаю множество исследовательских работ, а затем пытаюсь подтвердить их результаты.

Саяк: Я тоже отвечаю вам взаимностью в отношении этой философии чтения, программирования и обучения. Я думаю, что преподавание всегда помогает вам узнавать новое и расширять свои границы. Будучи практикующим, я часто сталкиваюсь с проблемой изучения новой концепции. Вы бы хотели поделиться своим подходом к этому процессу?

Эндрю: Что касается новых концепций, я начинаю с фундаментальной работы в исследовательских статьях. Затем я изменяю то, что было в бумаге, и смотрю, что происходит. Я называю их своими CrazyNets. Наконец, я считаю, что преподавание помогает сохранять новые концепции свежими в моей голове.

Саяк: Спасибо, Эндрю, это был отличный вклад. Серия Руководств идиоматического программиста - это жемчужина ресурса. Хотели бы вы поделиться тем, что побудило вас начать работу над этим?

Эндрю: Когда я только начал преподавать глубокое обучение, большинство моих студентов имели опыт работы в области статистики, но не знали, как программировать. Со временем это перешло к студентам, которые были инженерами-программистами, но не знали статистики.

Чтобы справиться с обучением в обеих группах, я разработал идиоматическую методику обучения с целью сделать образование AI / ML / DS доступным и инклюзивным для всех.

Саяк: Я уверен, что это очень помогло сообществу. Может ли сообщество машинного обучения внести свой вклад в этот проект?

Эндрю: Да. Я думаю, что лучший способ начать - это обратиться ко мне. Я могу обсудить с людьми, как они хотят внести свой вклад, и дать им рекомендации.

Саяк: Принято к сведению, Андрей. Есть какие-нибудь советы новичкам?

Эндрю: AI / ML / DS развивается очень быстрыми темпами. Я не думаю, что самообучение больше будет работать, как в 2016-17 годах. Я бы порекомендовал начать с аккредитованного курса. Если вы уже являетесь сильным программистом на Python, я рекомендую получить Nanodegree от 6 до 9 месяцев.

Саяк: Я уверен, что многие сочтут этот совет чрезвычайно полезным. Что ж, большое спасибо, Эндрю, за это интервью и за то, что поделился своими ценными идеями. Я надеюсь, что они будут очень полезны сообществу.

Эндрю: Еще раз, Саяк, спасибо, что пригласил меня, и мне приятно поделиться с вашим сообществом любыми идеями, которые я могу предложить.

Резюме

Эндрю даже не задумывался о том, чтобы заново изучить статистические концепции, чтобы прочно разобраться в предмете. Он настаивал на этом и теперь является адъюнкт-профессором в ряде университетов, преподает статистику наряду с другими темами машинного обучения. Разве это не потрясающе? Разве это не то, чему мы все должны научиться - продолжать учиться?

Надеюсь, вам понравилось читать это интервью. Следите за этим местом для следующего, и я надеюсь увидеть вас в ближайшее время. Здесь где можно найти все интервью, сделанные на данный момент.

Если вы хотите узнать обо мне больше, загляните на мой сайт.