Имеет ли смысл идти в Computer Vision и ML в 2024?

[@williansteinagel]

I’m from Brazil and I’ll try to understand your video because your content is always great!

[@AntonMaltsev]

Thank you, Willian! This one is a little more related to the CIS/Russian community, so I decided to do this in Russian:)

[@OleksiiLysenko-b2w]

Здравствуйте! Спасибо за видео. Можно Вас попросить сделать видео о Ваших критериях в оценке компетентный/некомпетентный в этой сфере? Так сказать, пакет необходимого минимума, чтобы быть считаться компетентным. Если уже это было на канале - прошу меня извинить. Спасибо большое!

[@AntonMaltsev]

Подумаю что можно сделать. Отдельное видео наверное не хочу делать, но когда буду какое-то обзорное делать - попробую включить.

[@nafekzir6703]

По моему опыту, в области компьютерного зрения сложно продвинуться без публикаций в ведущих научных журналах. Во многих ведущих компаниях, таких как Nvidia, наличие таких публикаций уже является обязательным требованием. Тем не менее, работы в этой сфере предостаточно, особенно с развитием гиперспектральных камер. Также, существует множество задач, связанных с обработкой цвета, которые часто остаются вне фокуса и не получают должного внимания.

[@maksimponomarev3610]

6 месяцев стажировался по CV в лабе робототехники нашего крупнейшего банка, были готовы взять на джуна, однако реалии этой лабы (хотя, я думаю, и всего рынка по большей его части) на текущий момент таковы, что найм идет лишь с сеньорного уровня, поэтому пришлось просто-напросто уйти

[@AntonMaltsev]

По сути да. Лучше всего находить небольшие компании которые будут готовы взять того кто стажируется. Условно "по знакомству". Но сейчас эта ниша провалена по сути.

[@boltering6803]

​@@AntonMaltsevкакая вообще ниша DS, DL, ML сейчас в РФ имеет перспективы по вашему мнению?

[@УченикГрема]

@@AntonMaltsev тоже хотелось бы узнать ответ , на вопрос с верху, но более развернуто , то есть акцент на каких задачах лучше всего делать , нахождение лиц , номеров уже давно не актуально, но мне должны существовать нвоые и перспективных их аналоги

[@AntonMaltsev]

@@boltering6803 тут ключевой вопрос "перспективы к чему". Найти работу в теории можно. На рынке мало качественных специалистов. Но: 1) Большей частью работа далёкая от современных перспектив (есть исключения, но всё же). State-of-the-art это 2-3 места в супер крупных компаниях. Хорошие и большие вычислительные мощности - в пятке компаниях и пятке вузов. Роботы/современный пресепшн в 1-2 местах. 2) Большей частью зарплаты стагнируют. Нет привязок к мировому рынку. 3) Вписаться в какой-то крутой стартап с перспективой к мировому рынку нереально. Если цель работы - работать и получать зарплату плюс-минус разумную - это реально. Если цель - вырасти самому/вырастить продукт мирового уровня/получать мировую зарплату - это нереально.

[@AntonMaltsev]

@@УченикГрема Опять же. Задачи для чего? Получение зарплаты? Или надобность на рынке? Или время сущетвования компании?

[@mercury3444]

Где тогда получить этот опыт начальный для вката в машинной обучение?

[@mercury3444]

Кто-то говорит что ии всех скоро, ии же очень выгоден для бизнеса но вакансий в сфере машинного обучения очень мало. Почему так? Должен быть скачок

[@saitaro]

Спасибо, очень интересно! Подписываюсь :) И поддерживаю запрос на видео по компетенциям.

[@uppermiddleclass]

Привет! Твоё мнение, как лучше всего опытному бэкендеру входить в AI ? *живу в Германии

[@AntonMaltsev]

Лучше всего работать на проекте где есть много ML и бекенда. Но где не очень много разработчиков. Чем меньше проект/команда - тем больше и чаще люди делают задачи где-то на границе. Для России и Америки - это самый частый способ который я видел для бекендера по входу в ML. Но, может в Германии есть какая-то специфика.

[@uppermiddleclass]

@@AntonMaltsev а какие навыки, на твой взгляд, помогут to stand out?

[@AntonMaltsev]

@@uppermiddleclass Сложно сказать. Зависит от задачи. Где-то это clearml-автоматизация пайплайнов, девопс и окрестности. Запрогать автоматизацию сеток. Где-то это алгоритмы вокруг сетей. Запрогать логику, и.т.д.

[@blackbigdeath]

Спасибо, за обзор

[@SmadyarovBerik]

Спасибо, как раз попросил несколько роликов назад.

[@ВиталийМорозов-ш8н]

А что насчет ML Engineer?

[@topmultis]

Привет , если я сейчас школьник мне 15 лет. Был на летней мат смене от вышки и заинтересовался CV , поизучал базу torch'a легкие модельки построил для проекта по инфе. Как ты думаешь есть ли мне смысл продлжать изучать это? Тоесть начать там лин алгебру изучать и всякое такое? Интересно твоё мнение

[@AntonMaltsev]

Привет! Есть несколько формальных моментов: 1) Изучать зачем? Что от этого хочется поиметь? Сделать свой стартап? Создать новую математику? Поиметь хорошую зарплату? 2) Computer Vision меняется каждый год. Инструменты которые сегодня работают могут не иметь смысла через 2 года. 3) Математик полезна не только в ML :) Нормально 3д задачки никакой LLM пока и рядом ни прогает.

[@topmultis]

@@AntonMaltsev 1) Мне в принципе нейронки интересны. В дальнейшем скорее всего работать хочу ну если всё хорошо сложится. Просто думал какое направление выбрать типо NLP или CV . Щас хочу просто базу изучить что нужно для всего , а потом решать.

[@topmultis]

@@AntonMaltsev А можешь ещё посоветовать в принципе какие темы из математики нужно изучить. Пока время есть от школы свободное нужно думаю поизучать основу

[@AntonMaltsev]

@@topmultis Чем больше математики тем лучше:) Никто не знал что диффузия понадобиться, а на ней часть сеток построен. Какая-нибудь теория соревнований - чем не GAN. Для любого 3д аналитическая геометрия. Базовый матан чтобы понимать базовые принципы обучения. Если нет понимания что именно хочется делать - я бы советовал идти широким фронтом:) Может даже посмотреть на то что в НМУ есть. Но я бы всё же советовал подумать над чем-то более сфокусированным чем "нейронки интересны". Роботы, какие-то вариации ИИ, генерация, навигация, и.т.д. Что хочется решать, что хочется изменить, что прёт по скилам, и.т.д. И уже максимизировать успех в этом направлении. Может быть полезнее научиться нормально питон прогать и контейнеры гонять. Может быть в ROS разобраться. Может быть лингвистику базовую понять. А может быть и правда математику смотреть;)

[@topmultis]

@@AntonMaltsev А над чем можно сформироваться? Я просто ещё не очень представляю куда вообще идти можно. Просто питон более менее знаю. Посоветуй направления в ИИшках

[@МаксимРябцев-п9с]

А можете посоветовать актуальною информацию о технологиях разрабатываемых для роботов? В частности интересно что сейчас разрабатывают для маломощных систем (по типу микроконтроллеров или чуть помощнее)

[@AntonMaltsev]

Сейчас всё развитие роботов - это мультимодальные модели. Они большие. Примеры можно смотреть для роботов 1X, Tesla Bot, и.т.д.

[@МаксимРябцев-п9с]

@@AntonMaltsev А что насчет малопроизводительных систем?

[@AntonMaltsev]

@@МаксимРябцев-п9с возможно не очень понял вопроса? Можете сформулировать целиком?

[@ailabinsev]

Спасибо за видео ! Такой вопрос. Технология voice transfer открыла у нас широкую нишу для скамеров. Интересно, как с этим делом обстоит в остальном мире?

[@AntonMaltsev]

Кажется что это везде так будет. Скамеры в РФ это не уникальный феномен. Даже в Норвегии их полно. Что уж там говорить про US. Кажется что нет адекватных способов бороться. Только воспитание адекватных пользователей...

[@tedarcher9120]

В остальном мире все же сложнее скамить. Там нет столько банковских приложений, госуслуг, и ФСБ там не боятся

[@tedarcher9120]

Вообще скам это сейчас самая большая индустрия в стране по чистой прибыли

[@SIM31r]

Одни работу не могут найти, другие сотрудников. Коллеги искали себе сотрудника, претеденты не все школьную математику понимали, типа есть плоскость, на ней 2 точки x, y и точка x2, y2. Как найти расстояние между ними? И это в ступор вгоняет некоторых.

[@AntonMaltsev]

Классика:)

[@МухаметджинТимур]

На прошлой неделе проходил собеседование на должность программиста-алгоритмиста в направлении CV в достаточно крупную компанию, которая занимается сугубо ML в CV. Вопросы были достаточно сложные, протащили по вопросам в аналит-й геометрии, дискретной математике с уклоном на реализацию решения в коде на не связный граф, была задача по методам оптимизации, комбинаторике и задача на программирование в литкоде. Такого сложного и выматывающего собеса у меня не было. Сам пока пишу на пыхе, но она мне достаточно надоела, хочется разнообразия

[@tedarcher9120]

И что в итоге взяли?

[@МухаметджинТимур]

@tedarcher9120 нет, хотя на все ответил, даже кое-какие предложения были по разработке, скорее всего из-за зарплатных ожиданий, им нужен был сеньор на зп джуна

[@gemshunt9637]

Добрый день. А как с помощью gpt4 Вы данные размечали?

[@AntonMaltsev]

Классификацией. Длинный промпт (можно даже с другими картинками), и просьба вернуть Json c целевыми классами.

[@chegevarra1036]

Печаль, некуда бежать, негде скрытся.

[@bonushkaRu]

Нубский вопрос - а можно ли условному менеджеру или аналисту, не погруженному в ML, решать через какой-нибудь automl более тривиальные задачи для бизнеса(классификация/регрессия) или без глубокого понимания работы алгоритмов и грамотной очистки/подготовки данных велик шанс выстрелить себе в ногу?

[@AntonMaltsev]

Такой шанс есть. Но в целом, как мне кажется, для многих задач это без разницы. Просто всегда надо в голове держать "это наколеночное решение, реальное может быть такое же или сильно точнее"

[@УченикГрема]

@@AntonMaltsev как то страшно такое слышать, хотя и ожидаемо, как вы думаете , может ли ML прийти к моменту , когда все относительно востребованные решения будут автоматизированы или легко решаться аутомл ? немного пугает перспектива быстрого схлопывания рынка

[@AntonMaltsev]

@@УченикГрема это та причина почему я не советую идти в ML если нет желания к постоянному саморазвитию. Технологии отмирают достаточно быстро, превращаясь в коробочные решения. Надо либо быть на острие - либо устареваешь за 2-3 года.

[@steamgamer2377]

Я студент, и вообще не понимаю что делать. Паника и понимание, что в институте ничему не учат. У однокурсников уже семьи и работы в Яндекс. Еде. Как стать специалистом, если по приходу в компанию выглядишь пятилеткой с каракулями? Идти в эти ваши школы ГИГАСКУЛ и т д???

[@AntonMaltsev]

Хорошо бы начать с того чтобы для себя определить что значит "стать специалистом" и кем хочется работать. Грубо говоря - "я хочу работать в Yandex". Тогда посмотреть критерии которые используют чтобы взять на работу. И планомерно набирать компетенции по всем их них. Задрочить LeetCode, вписаться в ШАД/стажировки, и.т.д. Институт в РФ (да в целом и в других странах), это не про "сейчас получу диплом и все меня захотят", а про нарабатывание знаний и компетенций. И желательно это делать осознанно, не надеясь что кто-то сделает за тебя. Нужно тебе разобраться в математике - прорабатываешь учебник. Нужны бизнес скилы - ищешь тусовки вокруг института которые этим занимаются. При этом "стать крутым программистом" - это не про 90% институтов. Этому вообще почти нигде не учат.

[@maxkhrisanfov]

Самостоятельно учи программирование, ML/DL/RL, алгоритмы, зная все это перед тобой откроются большие возможности и тебе не нужна будет работа и чужие подачки. Деньги там, куда направлено внимание людей.

[@Lazy_Wizzzard]

Привет. Собрался в ML во взрослом возрасте, намерения серьёзные, математики не боюсь, профильного образования нет. Есть вообще смысл долбиться с самого начала в ML или лучше зайти через смежную специальность, чтобы хоть какие-то шансы были?

[@AntonMaltsev]

ИМХО. Главный вопрос как набирать релевантные знания. Если есть точки входа (могут взять на работу в компанию где это уже есть) - можно попробовать напрямую. И пару лет набирать опыт, параллельно ботая во все стороны. Если нет - то без знаний будет сложно искать адекватное место. Но вот выше писали что через MLOPS в целом проще заходить. С чем я в целом согласен.

[@AntonMaltsev]

@@Lazy_Wizzzard вероятность найма это не сильно повышает:) Пользы много тоже не будет. Но как дополнительная база такие книги могут что-то структурировать. Но это как читать книжки про ASM и x86 начала 90х. Чуть лучше понятно как устроена память и всякое разное на проце

[@Igorooooleynikov]

Арт пока что не работает. Я спрашивал даже у тридэшников, максимум что делает это мешает рефы искать. Мне кажется люди даже не очень хотят платить за результат работы, но может это пока. Вот даже озвученные проблемы в видео,это так далеко от того чтоб снять фильм. Мне кажется оазрабы нейросеток очень далеки от арта в целом и они просто следуют за запросом студий.

[@handyfrontend]

считаю что нельзя никому идти в ит. мне зп больше будет

[@AntonMaltsev]

Не, вы что. ИТ этож пирамида. Чем больше привлёк - тем выше изначальные вложения!

[@SIM31r]

И добавь что смена 12 часов и доширак по праздникам, коллеги уголовники, на совещании менеджер джуниора ножом пырнул, так как не справился с задачей... чтобы точно в ИТ не шли ))

[@handyfrontend]

@@AntonMaltsev не пирамида, а пузырь😁

[@MaxPospelkov]

Антон, спасибо за интересное изложение. Не могли бы вы поделиться подробностями о стартапе с роботами, о котором упомянули в видео?

[@MathPTU]

вы окончили гуманитарный факультет? у вас нет компетенции в этом и зачем тут говорить

[@AntonMaltsev]

Щито?

[@MathPTU]

@@AntonMaltsev я говорю, что у вас нет компетенции в разработке ПО на Си, но это я так

[@AntonMaltsev]

Ага. Чтобы разрабатывать ПО на Си надо закончить гуманитарный факультет. Ясненько.

[@MathPTU]

@@AntonMaltsev ваша компетенция оставляет желать лучшего, я окончил ПТУ на слесаря и то лучше разбираюсь

[@trifonoffilya]

По РФ - без шада или топ вуза мне кажется в эту тему лезть бесполезно. С DS мне кажется проще в разы, но и там по рф лучше уметь в матан. Инженеры по данным +- нормальная тема, а MLOps так вообще хорошо заходит

[@AntonMaltsev]

Я бы не сказал что без шада/вуза бесполезно. Это неплохая точка входа, но только одна из. Скорее ценность шада и вуза - это нетворкинг, а не "бренд" или "знания". Тупых физтехов я навидался за обучение. Но в целом да, инженер по данным и MLOps это более простые точки входа чем ресерч.

[@trifonoffilya]

@@AntonMaltsev в данной индустрии как раз нетворкинг очень важно поэтому и указал.

[@MathPTU]

@@AntonMaltsev ну у кого больше шансов, человека с мфти, у которого была сильная математика + курс по машинному обучению и хорошая прога, + скорее всего он в шад тот же поступит легко или человека с какого нибудь гуманитарного факультета, который еле еле дроби складывает?

[@AntonMaltsev]

@@MathPTU Correlation does not imply causation

[@salehpirat]

Это все про какие-то стартапы разговор. Так-то в России куча работы по компьютерному зрению, в разных городах.

[@AntonMaltsev]

Неужели?:) Это в формате "сделайте мне демо за 100к, если будет плохо работать - не заплачу"?:) В большинстве случаев вижу что-то такое когда кто-то приходит что-то заказать. Понятно, что есть какое-то количество компаний и стартапов которые готовы что-то заказывать. Но как я и говорил в видео - много компаний было до февраля 22ого года. А после остались единицы. Либо те кто покупает готовые решения.

[@salehpirat]

@@AntonMaltsev Я и говорю, тут в видео речь либо про стартапы, либо про мелкую разработку аля фриланс. Но это дно, хотя некоторым нравится. Я такое даже не рассматриваю. А в купных компаниях полно работы и платят хорошие деньги. И не только в Москве.

[@AntonMaltsev]

@@salehpirat и, кажется мы возвращаемся к тому что сказано в видео? Осталось пяток крупных компаний, несколько продуктовых компаний. А все остальное умерло, так как там нет денег. А раньше составляло более половины рынка.

[@salehpirat]

@@AntonMaltsev то, что предлагает рынок, вообще никак не монтируется с посылом "нет работы, нет денег, делать тут нечего, надо валить зарубеж", о котором автор ролика развозит 25 минут времени. И работы полно, и денег полно и варианты трудоустройства в разных городах есть. Для хороших специалистов, конечно. Но ниша фриланса/стартапа/аутсорса поусохла, тут не поспоришь. Но это ниша сама по себе на любителя.

[@AntonMaltsev]

​@@salehpirat отрицание очевидного и передёргивание сказанного. Ясно понятно. Дорогой Chris Boyce, будьте добры представьтесь, с ссылками на линкедин/хабр/или ещё какую-то соцсеть где виден опыт/образование и можно верифицировать. А не то считаю ботом и баню. Мои профили открыты, и готов к конструктивной дискуссии с не анонимами.

[@ДенисПавлов-х6е]

Занимаюсь задачей синтеза речи, кое- каким ресерчем и агентами. Но, разумеется, не в РФ..

[@НеОбычныйПользователь]

Ну что тут сказать. "Вышло много новых чипов" - звучит как издёвка. Квантованную 6B и раньше можно было запустить на любом мусоре, а уж через год оптимизации на том же мусоре она работает чуть ли не в 4 раза быстрее. А где новые чипы для запуска хотя бы 70 и 123В? С удовольствием обменяю мой домашний сервер за $3000 на картах 17-го года на такой чип за ту же стоимость. А нету. Вот и все ваши "стартапы". О роботах при таких вводных и вовсе смешно слушать. Я так понимаю, что ваша компетенция несколько выше средней по рынку?

[@AntonMaltsev]

Прочитать название видео?.. Посмотреть на другие видео на канале где есть обзоры кучи железок?.... Посмотреть что там говориться и о чём вообще разговор. Да ну нахрен, лучше написать какую-нибудь хрень в коментах!

[@НеОбычныйПользователь]

@@AntonMaltsev я внимательно просмотрел ваше видео и откомментировал только то, что там было.

[@AntonMaltsev]

1) В нём были отсылки на чипы про которые говориться 2) Название вполне очевидно определяет о чём разговор:)