Юхуу, мою статью одобрили на печать!🎉

В ней я описала более подробно алгоритмы позиционирования, о которых уже писала ранее. Если кому-то интересно почитать - кину журнал, после публикации

#info

Так, что-то совсем я заотдыхалась🤪
Законные каникулы проведены шикарно!

Как и обещала, кидаю сборник со статьей) Может быть, кто-то найдет для себя другие интересные статьи и познает все вопросы вселенной😌

#about_ml

Я уверена, что все когда-нибудь слышали о таких методах мышления как ДЕДУКЦИЯ и ИНДУКЦИЯ💭
Захотелось немного поговорить об этом.

Дедукция - рассуждение от общего к частному (вспоминаем круги Эйлера, в большой круг полностью входит маленький круг). Пример:
1 ссылка. Все люди смертны
2 ссылка. Сократ - человек
Вывод. Сократ - смертен
На этом методе основана вся математика, потому что дедукция - абсолютно истинное рассуждение, которое ни в коем случае не допускает ошибок.
Раз этот способ так хорош, зачем тогда существует индукция? Затем, что первый метод имеет большой недостаток - отсутствие новой информации. Все умозаключения являются следствием из уже имеющихся.
К примеру, фермер каждый день на рассвете кормил цыпленка в течение нескольких месяцев. В один день цыпленок просыпается и делает вывод по дедукции (раз фермер кормил его каждый рассвет на протяжении всех прошлых дней => покормит сегодня). К его сожалению, в этот день фермер решил поесть суп на завтрак.

Индукция - рассуждение от частного к общему. Пример:
1 ссылка. Таня и Петя сдают экзамены
2 ссылка. Таня и Петя студенты
Вывод. Все студенты сдают экзамены
Кажется, что метод индукции делает поспешные выводы. В этом и заключается его недостаток - теории могут быть недостоверными, их нужно проверять. Один из интересных философских примеров такой: все люди до нас были смертны => мы и люди в будущем смертны. Но! Это индукционное высказывание, которое может быть ложным.
Однако, у этого метода есть преимущество перед первым - можно найти новую информацию. Я сразу вспомнила мутацию, необходимый генетический процесс для появления новых полезных признаков организмов.

Очередной раз убедились - чтобы добиться хороших результатов, нужно пользоваться не одним инструментом, а комбинировать разные⚒

#phil_thoughts

Ну и конечно же старый анекдот про воздушный шар и математика

Два человека летели на воздушном шаре и потерялись. Видят, по земле идёт человек. Они к нему подлетели и спросили:
- Здравствуйте! Скажите, пожалуйста, где мы сейчас находимся?
Человек посмотрел на них, посмотрел по сторонам и ответил:
- Вы сейчас в корзине воздушного шара.
Люди взлетели на высоту и один другому говорит:
- Знаешь, я на 100% уверен, что этот человек математик.
- Почему ты так думаешь?
- Ну во- первых, он сначала подумал. Во-вторых, он сказал абсолютную правду. В-третьих, эта информация была бесполезна)))

К какой метод был применен здесь?😂

Лёгкий развлекательный контент

https://youtube.com/shorts/v4vGGHeYtbg?feature=share

Решала сегодня задачку по проге, где нужно было перевести римские числа в арабские.
Сначала, традиционно решала через кучу условий (на удивление, такое решение прошло), но код показался мне совсем не эстетичным, поэтому я полезла в разбор задачи🤪

Открыла для себя инсайт (для кого-то он может быть очевидным):
Как вы все знаете, при увеличении счета римские цифры дописываются справа от предыдущих, но числа 4, 9, 40, 90, 400, 900 дописываются слева текущим порядком от следующего. Пример: VIII - 8, но IX - 9.
Встает вопрос, как красиво расшифровать большое римское число? Инсайт заключается в том, что любое такое число можно получить за счет его вычитания из текущего результата.
Возьмем к примеру тест из задачки: MCMXCIV - 1994. Парсим слева направо и на каждой итерации проверяем больше или меньше текущая цифра относительно следующей: цифру M прибавляем к результату как 1000, затем вычитаем цифру С (100-100=900) и прибавляем следующую цифру М (900+1000=1900) и так далее. Voilà! Мы получили правильный ответ!)
Так же работает, если число сразу начинается с 4 или 9. Например, для числа IX сначала из результата 0 нужно вычесть 1 (получаем -1) и далее прибавить 10 (получаем 9)

#phil_thoughts

Внезапно осознала, что мой метод подготовки (сначала теория, потом практика) в моем случае неверный😬

Так что в следующий раз приступлю к разбору теории только перед собеседованием, а сейчас делаю упор на задачи!

В одной беседе по подготовке встретила такую задачу (кто расскажет мой любимый анекдот про математиков, тому + балл):

Заходят как-то 322 математика в бар, нумеруются от 1 до 322, каждый выбирает наугад кого-то кроме себя и записывает его номер на бумажку. Бармен вызывает первого математика, он заказывает пиво тому кто написан у него на листке, после чего к бармену подходит следующий по очереди математик кому еще не заказали пиво, заказывает тому кто написан у него на листке и так далее. Сколько математиков останется без пива в матожидании. (Матожидание можно понимать как среднее значение)

Правильный ответ выложу завтра (если я его найду😅)

#info

Вот я тут рассказываю про методы искусственного интеллекта, про решаемые задачи и траектории его развития...
А собственно, с чего все началось??? Как люди пришли к идее и уже частичной реализации себе подобных?

На самом деле, все началось еще с Аристотеля, который впервые задумался о формализации человеческого мышления. Его идеи обрели ценность только спустя многие столетия и были интегрированы в автоматизированные устройства.
В конце 1950-х годов люди сфокусировались на создании алгоритмов, способных принимать решения в различных играх и головоломках (шашки, шахматы). В следующем десятилетии появились задачи на умение "мыслить" не в искусственно созданных условиях, а в реальных. Были разработаны первые роботы, а также всеми любимый язык* Lisp😍 Тогда же появились первые генетические алгоритмы, понятия нечеткой логики и нечетких множеств (Лотфи Заде).
Спустя некоторое время появляется другой всеми любимый язык Prolog😏 Формулируется задача о представлении знаний и общении с машиной на естественном языке. На текущее время, существует два основных направления развития ИИ:
- восприятия человеческой деятельности, анализ и попытка повторить результат;
- изучение психологических, анатомических, химических механизмов деятельности человека и их воспроизведение.

* под всеми любимыми понимается студенты ИжГТУ

#about_ml

🎉 У меня радостные новости!!! 🎉

с 24 по 28 апреля пройдет образовательный форум в МФТИ по искусственному интеллекту, математике и физике. "Образовательный форум в МФТИ — это встречи с учеными на лекциях и общение с ними «без галстуков», хакатоны по искусственному интеллекту и физике, экскурсии в лаборатории знаменитых институтов и центров передовых знаний и компетенций. Участников форума ждет разнообразие исследовательской тематики: от биофизики до физики нейтрино, от алгебры логики до методов трехмерного компьютерного зрения."

Участники данного мероприятия отбирались по их мотивационным письмам. Так вот.
Мою заявку одобрили!!!🥳🥳🥳

Так что в конце апреля еду покорять Москву🥸

Приложу свое мотивационное письмо для тех, кому интересно почитать)

#dvizh

Есть два основных подхода построения систем искусственного интеллекта: информационный и нейробионический.

Информационный подход (также его называют нисходящим или "сверху-вниз") основывается на объяснении полученных результатов и принятых решениях Такие экспертные системы подразумевают собой отсутствие каких-либо знаний и навыков логического вывода, но при этом они умеют имитировать психическое поведение человека: речь, эмоции, творчество и рассуждения. На сегодняшний день этот метод считается наиболее проработанным, хотя его результаты все так же далеки от результатов работы человеческого мышления.

Нейробионический подход (по аналогии восходящий или "снизу-вверх") занимается воспроизведением биологических структур мозга и его механизмов. Сюда же входит создание соответствующих систем: нейрокомпьютеров и биокомпьютеров. Этот подход чаще всего продвигают писатели и режиссеры: машина начинает чувствовать и ощущать себя. Однако сразу же назревает вопрос: в какой момент можно определить машину как осознанную? Есть много предположительных решений. Например, всем знаменитый тест британского математика Алана Тьюринга, суть которого заключается в диалоге машины и человека, в ходе которого человек не поймет, что общается с искусственным интеллектом (есть шутка про доп. баллы за то, что система заставит думать человека, что он сам является машиной😳).

В любом случае, создание действительно разумного интеллекта еще далеко, так что можно не волноваться, что он отнимет у нас работу😅

#about_ml

Полтора часа ушло на то, чтобы разобраться какой подход за что отвечает🫠
Почему-то во многих русскоязычных источниках противоречат эти два понятия, хотя пишут +- одно и то же. К тому же, нашла информацию, что сторонники первого подхода считают, что возможно создать полностью самостоятельный и мыслящий ии, а сторонники второго подхода - нет.
Лично мне непонятно почему так🤷‍♀️
Вроде казалось бы, создание машины, полностью повторяющее строение человеческого мозга, должно вести за собой и повторение его процессов, то бишь повторение мышления человека.
Так и не поняла, почему нейробионический подход считает иначе.

#about_ml

Так, что-то я совсем выпала из реальности с этой учебой…

Из новостей:
1. Финал «Я - профи» по математике уже завтра. Я совсем не подготовилась к нему, поэтому залечу туда чисто ради интереса. Очень смущает дистанционный формат довольно серьезного мероприятия - жесткие требования для участников: наличие микрофона и камеры, направленной на тебя, твои руки и твой стол; хорошая скорость инета и куча всего другого. Первый раз с таким сталкиваюсь, поэтому немного не по себе😬
2. Начала читать книжку «Наука о данных», которую скидывала в одном из постов. Очень сильно зацепило, потому что написано лёгким и простым языком, даже с юмором))) Затрагиваются обширные темы максимально поверхностно, но очень эффективно, чего достаточно на первоначальном этапе изучения data science.
3. Готовлюсь к поездке на день открытых дверей в МФТИ. Планирую осмотреться в студ. городке, т.к. раньше никогда не была в Долгопрудном. Ну и естественно, максимум узнать про магу, экзы, научруков и общаги. (Хотя скорее всего, я больше узнаю на форуме)
4. Начинаю со следующей недели усиленно заниматься дипломом. К сожалению, по стечению обстоятельств моя крутая идея с распознанием превратилась в обычную визуальную обертку 😢 Ладно, если честно, всегда считаю, что никто и ничто не причастны к событиям, кроме меня самой ахахахах. Так что будем стараться выкручиваться из ситуации и вывозить на ‘’междустрочных’’ темах.

Как всегда, не теряю духа и мотивации, смотрю только вперёд😎 Как сказал мой учитель физики: «Беги в направлении своей мечты. Если не можешь бежать, то иди. Если не можешь идти, тогда ползи. Ну а если и ползти не можешь, тогда лежи в ее направлении!»

#dvizh

Ну вот, начало форума МФТИ по искусственному интеллекту уже завтра😊
Сижу, жду самолет. Немного волнуюсь…
Но ничего страшного, ведь уже сегодня меня ждет знакомство с интересными людьми, а завтра куча увлекательных лекций☺️
Буду стараться писать конспекты в этот паблик. Наверное, многим будет интересно, что это вообще за тусовка?)

#dvizh

Прошел первый день форума✨
У меня взорвался мозг от количества новой информации🤯 К слову, новым было абсолютно все)))

Начну с самого начала. Как я поняла, главным спонсором является medtech Moscow (за рекламу мне не платят). В этой компании есть стажировка. И как они пообещали, у них больше денег на зп, чем в яндексе. Еще одна крутая плюшка, это то, что они могут предоставить проживание иногородним.
Компания занимается кучей стартапов в области медицины, основные из них:
1. По по разработке протезов.
2. Моделирование взаимодействия препаратов фармацевтики.
3. Реабилитационная технология временной нейровизуальной стимуляции.
4. Генетика. Секвенирование и другие умные слова.
5. Компьютерное зрение по оценке анализов. У них есть размеченные данные анализов 13,5 млн человек!!!
6. Медицинское оборудование. Мониторинг глюкозы.

О лекциях напишу чуть позже, как появится свободное время :)

#dvizh

Итак, первая лекция была от директора Физтех-школы прикладной математики и информатики (ФПМИ) Андрея Михайловича Райгородского по сложным сетям и графам 🔀

Простым языком сложные сети имеют очень много вершин, и при этом у них постоянно меняются ребра. Ярким примером служат социальные сети, которыми мы все так активно пользуемся))
Поясняю:
• Человек в соц. сети создает аккаунт - так появляется вершинка графа;
• Затем, человек отправляет запросы в друзья другим людям. Некоторые из них принимают заявку и образуется связь между двумя вершинками, то бишь ребро;
• Затем кому-то из них (или обоим ахах) может захотеться разорвать эту связь и они удаляют человека из друзей => ребро исчезает;
• Итак постоянно повторяются пункты с 1 по 3 не останавливаясь 24/7. Поэтому, существует огромное количество акаунтов и их ребра постоянно пропадают и исчезают.

На лекции было много много математики, которую я сама-то толком не поняла 🫤 По словам Райгородского, меня «КОКНУЛИ» еще в начале лекции😂
Ну ладно, лекцию обещали выложить в общий доступ, так что будем нагонять…
Тем более, графы - ваще кайфовая тема (я считаю).

#about_ml

Как мне кажется, на текущий момент самая интересная часть форума - хакатон (от него у меня больше всего эмоций 🥹). Коротко расскажу об этом мероприятии.
Мы группировались в команды по 1-4 человека и выбирали одну из 3-х предложенных задачек: позиционирование на территории кампуса МФТИ; распознавание магнитограмм; повышение разрешения аэродинамических полей. Наша команда четырех супер-девочек решила выбрать первую задачу😎

Суть задачи в чем. Есть робот, который прокатился зимой и весной в разное время суток по территории института и «зафиксировал» свои треки. В каждый такой трек (было всего 3) входят изображения с передней и задней камеры (моменты снимков с двух камер соответствуют друг другу), семантические данные с лидара, какие-то бортовые данные и текстовое описание каждой картинки. Интересно, что это описание формировалось путем прогона всех картинок через miniGPT-4. В итоге, положение робота определялось таким образом: берутся все картинки из первого трека, сравниваются со всеми картинками из второго трека и находятся пары наиболее схожих картинок. Ответ формируется из всех сочетаний трех треков (С из 3 по 2: всего 6 сочетаний). Также, организаторы предложили нам базовое решение, которое нужно было улучшать любыми способами😂
К сожалению, мы не додумались тюнить исходную модельку, поэтому мы работали только с ее выходными данными. Идея была в токенизации текста картинок и составлении таблицы сходств двух картинок. После чего, проверяем сходства из модельки с нашим решением и с вероятностью 0.8 в пользу модельки выбираем правильный ответ (только при условии, что ответы модельки и наши отличаются).
Опять же, у нас ушло много времени на запуск базового решения из-за технических особенностей сред. Поэтому, мы не успели реализовать до конца нашу идею и остались просто участниками, а не призерами😢
Но! Я не расстраиваюсь. Я получила огромный опыт в участии в подобных мероприятиях и дико горю желанием заниматься подобными вещами дальше!!! Думаю, в следующем году тоже поеду сюда с конкретной целью побеждать в хакатоне😁

#dvizh

Немного подробнее с нашим решением можно ознакомиться в нашей презентации для защиты 👇

Кстати, вот так выглядит этот робот)