Aprendizaje automático en Kazán, o cómo se entrenan los especialistas en aprendizaje automático en Tatarstán

Tatarstán ha demostrado durante mucho tiempo la ambición en el desarrollo de altas tecnologías. Recientemente, Kazan IT Park celebró su décimo aniversario, el mismo en el que las nuevas empresas y las pequeñas empresas están llegando a un nivel internacional. La ciudad de Innopolis también demuestra poder a pesar de los pronósticos escépticos: según las estadísticas, en 2019 el número de residentes aumentó en un tercio, y se abrieron nuevas oficinas de corporaciones mundiales en el parque tecnológico. Bien, ¿cómo van las cosas con las tendencias globales de TI: el aprendizaje automático y las tecnologías de inteligencia artificial?

El pionero principal de esta área en Kazán es Evgeny Razinkov, Ph.D. (Física y Matemáticas), profesor de la Universidad Federal de Kazan, jefe del departamento de aprendizaje automático y visión por computadora del Grupo de Empresas FIX y director de ciencias en Pr3vision. Una vez que era un estudiante ordinario de VMK, y hace un año lanzó un programa de maestría en aprendizaje automático y visión artificial en su universidad natal. Evgeny lleva a los colegas y estudiantes más talentosos a su equipo, que se dedica al desarrollo científico y colabora con grandes empresas de TI. Descubrieron todo sobre el aprendizaje automático en Kazán por él.



- ¿En qué momento te diste cuenta de que era hora de desarrollar la dirección del aprendizaje automático en Kazan?

- Todo sucedió de alguna manera naturalmente. En 2014, se interesó por el aprendizaje automático, y en mayo de ese año conoció al profesor checo Jiri Matos, quien se convirtió en mi asesor científico. En diciembre de 2014, realizó su pasantía en Praga por primera vez, y en febrero comenzó a realizar seminarios sobre aprendizaje automático en KFU. Era algo como esto: vengo a mi primer seminario, recojo estudiantes y digo: “Chicos, ahora habrá un seminario sobre aprendizaje automático. Todavía no entiendo mucho, así que vamos a resolverlo juntos ".

Durante el semestre, leí estos seminarios y estudié con estudiantes, y luego se convirtió en un plan de estudios, que estaba incluido en el plan de estudios y ya se enseñaba a los solteros como una asignatura obligatoria. Desarrollé independientemente y comencé a enseñar un curso sobre visión por computadora. Leer minería de datos. Luego desarrolló su curso sobre aprendizaje profundo. Creo que este fue el primer curso de ese tipo que en ese momento se podía encontrar en Rusia. Por ejemplo, en la República Checa se está desarrollando solo ahora, e incluso estoy un poco orgulloso de haberlo leído durante mucho tiempo. Y hace un par de años noté que los estudiantes comenzaron a mostrar más interés en mis conferencias. Vienen a mí no a tiempo y me preguntan cómo llegar a mis clases.



- ¿Qué plataformas están preparando ahora los especialistas del Ministerio de Defensa en Kazán y cuál consideras que es el más efectivo?

- Descargo de responsabilidad: aquí está la historia sobre mi evidente conflicto de intereses :) Por supuesto, en primer lugar nombraré a KFU, Instituto de Matemática Computacional y Tecnologías de la Información (antigua facultad de VMK), departamento de análisis de sistemas.

Esto parecerá inmodesta, pero realmente creo que entrenamos especialistas realmente geniales. Ahora tenemos siete maestros, todos los muchachos de mi equipo, y la mayoría tienen al menos 3 años de experiencia en esta área. Según mi información, casi no hay expertos en tal experiencia en Kazán excepto nosotros. Doy conferencias sobre aprendizaje automático en el segundo y tercer año de estudios de pregrado, en el cuarto año de estudios de pregrado y en el programa de maestría: visión por computadora. También tengo un curso de maestría en educación profunda para estudiantes universitarios.

Además, en nuestro departamento de análisis de sistemas en 2019, apareció un nuevo perfil de maestría: "Aprendizaje automático y visión por computadora", que abrí con mi equipo. En este programa de maestría doy cursos de educación profunda, visión por computadora, en el próximo semestre daré conferencias sobre enseñanza con refuerzo, procesamiento del lenguaje natural. Mi colega Ruslan Nigmatullin da conferencias sobre procesamiento de imágenes digitales y procesamiento de señales digitales. En total, tenemos 9 conferencias y cursos prácticos relacionados con la inteligencia artificial. Los chicos que alguna vez escribieron mis tesis de diploma ahora están impartiendo clases prácticas en nuestra escuela de posgrado. El año pasado obtuvimos una buena competencia para este perfil, lo que me hace muy feliz.

Mis conferencias están abiertas a todos los interesados ​​(aquellos que tienen acceso a los edificios de KFU). Ahora estoy publicando videos editados con conferencias en el canal de YouTube. En un futuro próximo planeo transmitir conferencias en línea en relación con la pandemia COVID-19; todo esto será de dominio público.

Hasta donde yo sé, también en Kazán tales especialistas están entrenados en KNITU-KAI y la Universidad de Innopolis.



- ¿Dónde van a trabajar tus graduados? ¿Quieren desarrollarse en Kazán o están luchando por Moscú, en el extranjero?

- Me parece que un número tan pequeño de graduados, los hombres fuertes tendrán suficiente trabajo aquí. Kazan se está desarrollando de manera bastante dinámica en el sector de TI. Algunos de mis alumnos se van a Moscú. En general, por supuesto, se esperan buenos especialistas en esta dirección en todas partes.

- Usted gestiona el departamento de aprendizaje automático y visión por computadora en una gran explotación. ¿Cómo califica el papel de dicho departamento en toda la empresa? ¿Se considera a estas empresas más empinadas / más prestigiosas / más prometedoras que otras?

- Ahora el tema de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático está en aumento, la mayoría de las innovaciones en el mundo están asociadas con ellos. Para mí es difícil pensar de manera diferente, pero en mi opinión, estas tecnologías son muy importantes para todas las empresas que planean desarrollar un negocio innovador. Debido a que las innovaciones comerciales reales ahora están muy a menudo vinculadas a nuestros algoritmos, y es difícil administrar tales empresas sin los departamentos de aprendizaje automático.

Incluso si la corporación es grande en apariencia, pero no tiene experiencia en aprendizaje automático, visión por computadora e inteligencia artificial, existe la sensación de que tal negocio es cosa del pasado. Es probable que pasen varios años y pierdan ante sus competidores más pequeños, que ahora prestan más atención a nuestras tecnologías y algoritmos.

- ¿Cuál consideras que es el mayor logro de tu equipo?

"Tenemos dos grandes razones para el orgullo". El primero es que realmente cerramos con éxito muchos proyectos. La mayoría de nuestros desarrollos se implementan comercialmente y deleitan a nuestros clientes. Muchos proyectos están protegidos por la NDA y son un secreto comercial de las empresas con las que cooperamos, por lo que habrá pocos detalles.

De los proyectos abiertos que implementamos, una herramienta para el servicio de devolución de fondos Backit del Grupo de Empresas FIX en Kazan. Hemos creado un sistema que le permite encontrar el producto correcto con un reembolso de una fotografía. Digamos que un usuario quiere comprar un modelo de zapatillas específico con un reembolso. Sube una foto del producto a la aplicación de servicio, y una herramienta especialmente capacitada le proporciona un enlace a esta compra con un reembolso. Ahora, más de 1000 tiendas en línea con una amplia variedad de surtidos, desde cosméticos hasta materiales de construcción, están conectadas al servicio de devolución de dinero de Backit. Nuestro algoritmo busca ropa y accesorios.

Nuestro segundo logro es la formación de calidad de especialistas, que hemos desarrollado completamente. Muchas personas de mi equipo enseñan a los estudiantes, estos tipos escriben un diploma con nosotros, luego una tesis de maestría. Y ya en medio de la magistratura, tenemos suficientes hombres fuertes que luego vienen a trabajar con nosotros en empresas comerciales.



- ¿Qué principios, en su opinión, son más importantes en la formación de especialistas en esta área?

"Puedes hablar mucho sobre matemáticas aquí". Creo que una persona que no tiene una buena formación matemática es muy limitada en su desarrollo y no puede reclamar un rápido desarrollo en el aprendizaje automático.

Otro punto importante. Cuando los especialistas en aprendizaje automático diseñan un sistema, la precisión siempre se mide al final. A menudo surge la pregunta: ¿son estos métodos de medición claros para el cliente? Más a menudo que no. Las métricas que utilizamos son complejas, y las personas sin educación técnica especial pueden ser incomprensibles. Las empresas generalmente están interesadas en los KPI que están vinculados a las tareas comerciales, y el aprendizaje automático funciona con métricas completamente diferentes. Esto hace que nuestros especialistas sean responsables: poder cambiar al idioma del cliente y transmitir correctamente los resultados del trabajo.

La cuestión de la ética profesional surge de inmediato. Puede mantener al cliente fácilmente en el error y "deleitarse" con números hermosos, que tendrán una conexión bastante débil con el uso del sistema en condiciones reales; desafortunadamente, algunos expertos lo hacen. Una vez trabajamos con un cliente que habló sobre lo que otros especialistas le estaban ofreciendo. Los competidores le prometieron ciertos indicadores de precisión, pero no explicaron cómo se calcula exactamente esta métrica. Este enfoque no parece ético desde un punto de vista profesional.

Por lo tanto, un principio importante en la capacitación de especialistas en aprendizaje automático es aumentar su disposición a hablar el idioma del cliente. Honestamente traduzca métricas matemáticas en lógica de negocios, en lenguaje de negocios. Y usted debe ser la persona que, si algo sucede, puede decir honestamente al cliente: "El aprendizaje automático no es aplicable aquí, no me contrate".

Y existe tal cosa: el efecto Dunning-Krueger. Este es un fenómeno psicológico cuando las personas con bajas calificaciones se consideran especialistas geniales, y los especialistas realmente geniales se consideran poco geniales. Si buscas en Google el gráfico Dunning-Krueger, todo queda claro.

El aprendizaje automático es ahora un campo tan exagerado que la tentación de considerarse un buen especialista es genial. Especialmente cuando los cursos en línea prometen "convertirse en profesionales en tres meses, o incluso en un mes". Esto se ve agravado por el hecho de que muchas empresas aún no saben cómo evaluar objetivamente el nivel de capacitación de un especialista en esta área. Si la empresa no tenía esa competencia y solo se está creando, los candidatos para este lugar pueden intentar venderse de cualquier manera. Y aquí nuevamente la cuestión de la honestidad es relevante.

No importa cuánto le gustaría a un especialista conseguir un trabajo en esta área, no debe prometerle al cliente algo que no podrá manejar, incluso si el cliente "está contento de ser engañado". Esto es muy perjudicial para la región: los clientes tienen grandes expectativas. ¿A qué conduce esto en términos de desarrollo tecnológico? Además, en un día la creencia en nuestros métodos y algoritmos se está debilitando.

Al cliente le parece que, con la ayuda del aprendizaje automático, comenzará inmediatamente a hacer cosas interesantes, contratará especialistas que, digamos, son injustificadamente optimistas. Como resultado, todo esto no lleva a nada, y el cliente dice: “Me decepcionó la región de Moscú. Esto no funciona".

Para mí, como especialista que gana dinero con esto, este es un gran problema y dolor. Me gustaría que otros expertos en aprendizaje automático sean responsables de lo que hacemos. Para que todos evalúen sobriamente sus habilidades y cuánto se resuelve el problema, él sabe cómo devolver al cliente "al suelo". Para que no haya decepciones en la tecnología y todos puedan trabajar de manera normal y productiva.

- ¿Cuándo la comunidad de especialistas en aprendizaje automático de Kazan glorificará a Kazan en todo el mundo?

- Aquí probablemente solo puedas reírte :) En general, ¿qué glorifica al mundo entero? La situación en la que una empresa tiene mucho dinero y está lista para invertir en cosas de terceros, no en lo que hace dinero. Y cuando se trata de lo que gana, como regla general, este es un secreto comercial, y no glorificas a Kazan en todo el mundo.

Sí, hay compañías como DeepMind, OpenAI: hay mucho dinero, la gente enseña a los robots a jugar warcraft, DotA. Parece que no hay una aplicación directa, pero hay exageración, porque todos están interesados. Tales cosas son glorificadas en todo el mundo. Aún así, por supuesto, los logros científicos tienen tal efecto. Hay universidades como Oxford, Stanford, MIT, también tienen esos recursos.

Lo principal por lo que podemos ser famosos es la actividad educativa. Lo mejor con lo que podemos contar es ser conocidos en toda Rusia como un centro para la formación de especialistas geniales. Para que un día la gente se dé cuenta de nuestro trabajo y diga: "¡Oh, Kazán tiene una escuela de ML fuerte!" Estudiantes talentosos de ciudades vecinas nos atraerían, juntos crearíamos cosas aún más interesantes.

Por lo tanto, un techo razonable es la popularidad como una fuerte escuela de aprendizaje automático en Rusia. No puedo imaginarlo a escala global. Probablemente, la situación en la educación superior y las empresas comerciales no es la misma. Quizás cuando obtengamos una mayor ventaja en el plan comercial, comenzarán a invertir más fácilmente en nuestras tecnologías. Ahora el negocio espera un efecto rápido, pero en el aprendizaje automático se necesita un enfoque diferente, más fundamental y estratégico, solo en este caso algo bueno puede suceder. Déjalo ser por ahora.

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