Как технический бэкграунд вывозит меня на курсе по ML Вписываться в курс по ML (пусть даже базовый), когда математику последний раз трогал лет 12 назад, мне было достаточно стрёмно. Ведь все же знают, что машинное обучение — это больше математика, чем программирование? Но я понимал несколько простых вещей: ➡️ В нашем продукте ML активно используется, и я просто обязан в нём разбираться хотя бы на базовом уровне. ➡️ Моих мозгов хватит на то, чтобы и «матан» универский вспомнить при желании. ➡️ Всё живое в природе или развивается, или деградирует. Поэтому я потёр ладошки и вписался в курс (который сейчас где-то на экваторе, хотя я уже безнадёжно отстал на пару лекций из-за плотной работы). ⭐️ Первые впечатления Наши дорогие коллеги из образования запустили курс по ML уже во второй раз. Первый поток был намного хардкорнее (список пререквизитов по математике не влезал в экран) и отнимал уйму времени. Цель же текущего курса — базовое понимание темы (что мне и нужно, я пока не планирую становиться ML-инженером). Честно скажу, больше всего я боялся математики. Было ощущение, что за прошедшие годы знания начисто выветрились из головы и теперь придётся всё долго и мучительно восстанавливать. Но вместо этого я внезапно прочувствовал преимущества технического образования. Напомню, что у меня за плечами: ➡️ Физмат-школа с дополнительной математикой по субботам. ➡️ Олимпиады по математике, физике и химии (далеко не пошёл, но в родном городе выигрывал всю старшую школу, постоянно катался на область, а иногда и выше забирался). ➡️ Магистратура по электронным системам (со специализацией в силовой электронике). Наши старые знания и школьное/универское образование – это очень хороший актив, а не «прожитые впустую годы». Короче говоря, оказалось, что я действительно многое из математики успешно забыл. Но мне практически не составляет труда восстановить эти знания с помощью Google и LLM (завёл себе промпт учителя по ML). Более того, заниматься этим оказалось дико интересно — наконец-то я увидел прикладное применение всей той абстрактной теории, на которую ушли лучшие годы моей жизни. ⭐️ Вместо выводов Предыдущий пост я посвятил ИИ-истерии и тому, как мы можем с ней справляться. Вместо того чтобы участвовать в переливании из пустого в порожнее и строить теории о том, как ИИ всех заменит, я учусь. И мне кажется, что это лучший способ защитить себя от любых жизненных турбулентностей. Умение быстро и эффективно осваивать сложные знания и навыки — это метанавык, который будет окупаться всю жизнь. Конечно, курс ещё не окончен и впереди много работы. Но сейчас я периодически ловлю себя на мысли, что вполне мог бы стать ML-инженером, если бы судьба сложилась чуть иначе, потому что я всегда любил математику. Прикольно и неожиданно, но я счастлив тем, как сложилось всё, даже тем, что было не так. Учитесь, это интересно! И помните: ваша нейронка в голове гораздо пластичнее, чем кажется на первый взгляд 😉 // На ваших 💛 моя модель обучается писать хорошие посты.